1秒あたりの浮動小数点演算回数（FLOPS、フロップス、またはフロップ/秒）は、コンピューターのコンピューティング性能の尺度であり、浮動小数点計算を必要とする科学計算の分野で役立ちます。[1]

このような場合、これは1 秒あたりの命令数よりも正確な測定値となります。[要引用]

浮動小数点演算

浮動小数点演算は、非常に大きいまたは非常に小さい実数、または広いダイナミック レンジを必要とする計算に必要です。浮動小数点表現は科学的記数法に似ていますが、コンピュータが基数 10ではなく基数 2 (まれな例外あり) を使用する点が異なります。エンコード スキームは、符号、指数(Cray およびVAXの場合は基数 2、 IEEE 浮動小数点形式の場合は基数 2 または 10 、 IBM 浮動小数点アーキテクチャの場合は基数 16 )、および仮数(小数点の後の数値) を格納します。いくつかの類似した形式が使用されていますが、最も一般的なのはANSI/IEEE Std. 754-1985です。この標準は、単精度と呼ばれる 32 ビットの数値、倍精度と呼ばれる 64 ビットの数値、拡張精度と呼ばれるより長い数値(中間結果に使用) の形式を定義します。浮動小数点表現は、固定小数点よりもはるかに広い範囲の値をサポートでき、非常に小さい数値と非常に大きい数値を表すことができます。[3]

ダイナミックレンジと精度

浮動小数点演算に固有の指数演算は、表現可能な最大値と最小値、すなわちはるかに広いダイナミックレンジを保証します。これは、一部のデータが極めて広い数値範囲を持つ場合や、範囲が予測できない場合があるデータセットを処理する際に特に重要です。そのため、浮動小数点プロセッサは、計算負荷の高いアプリケーションに最適です。[4]

計算性能

FLOPSとMIPSは、コンピュータの数値計算性能を測る単位です。浮動小数点演算は、科学計算研究や機械学習などの分野で一般的に用いられています。しかし、1980年代後半以前は、浮動小数点ハードウェア（任意の整数ハードウェア上でFP演算をソフトウェアで実装することが可能）は一般的にオプション機能であり、それを搭載したコンピュータは「科学コンピュータ」、あるいは「科学計算」機能を持つと言われていました。そのため、MIPSという単位は、そのような機能を持たないコンピュータも含め、あらゆるコンピュータの整数性能を測定するのに役立ちました。また、アーキテクチャの違いを考慮するために、1970年代初頭には同様のMOPS（1秒あたり100万回の演算）も使用されていました[5]。整数（または固定小数点）演算以外にも、整数演算の例としては、データ移動（AからBへ）や値の判定（A = BならばC）などがあります。そのため、コンピュータをデータベースクエリ、ワードプロセッサ、スプレッドシート、または複数の仮想オペレーティングシステムの実行に使用する場合、MIPSは性能ベンチマークとして適切です。[6] [7] 1974年、デビッド・クックは当時のスーパーコンピュータの性能を1秒あたりに実行できる浮動小数点演算の数で表すために、フロップスとメガフロップスという用語を作り出した。[8]これは、当時普及していたMIPSを使ってコンピュータを比較するよりもはるかに優れていた。なぜなら、この統計は通常、科学的なタスクにおけるマシンの演算能力とはほとんど関係がなかったからだ。

最大のスーパーコンピュータのFLOPSの推移

HPCシステムのFLOPSは次の式で計算できます: [9]

これは最も一般的なケース、つまり CPU が 1 つだけのコンピューターに簡略化できます。

FLOPSは精度の異なる尺度で記録することができます。例えば、TOP500スーパーコンピュータリストでは、 1秒あたりの64ビット（倍精度浮動小数点形式）演算（略してFP64 ）でコンピュータをランク付けしています。[10] 32ビット（FP32）および16ビット（FP16 ）演算でも同様の尺度が利用可能です。

さまざまなプロセッサのクロックサイクルあたりの浮動小数点演算

パフォーマンス記録

単一コンピュータ記録

NECが1983年に開発したスーパーコンピュータNEC SX -2は、13億FLOPSというギガFLOPS（GFLOPS）の性能を達成した。[42]

1997年6月、インテルのASCI Redは世界初の1テラフロップス超を達成したコンピュータとなった。サンディア研究所所長のビル・キャンプは、ASCI Redはこれまでに作られたスーパーコンピュータの中で最も信頼性が高く、「寿命、価格、性能のすべてにおいてスーパーコンピュータの最高水準であった」と述べた。[43]

NECのSX-9スーパーコンピュータは、単一コアあたり 100 ギガ FLOPS を超えた世界初のベクトル プロセッサでした。

2006年6月、日本の研究機関である理化学研究所は、新型コンピュータ「MDGRAPE-3」を発表しました。このコンピュータの性能は1ペタフロップスに達し、Blue Gene/Lの約2倍の速度を誇りますが、MDGRAPE-3は汎用コンピュータではないため、Top500.orgのリストには掲載されていません。MDGRAPE-3は分子動力学シミュレーション 専用のパイプラインを備えています。

2007年、インテル社は実験的なマルチコアチップ 「POLARIS」を発表し、3.13GHzで1テラFLOPSを達成しました。80コアのチップでは、6.26GHzで2テラFLOPSまで性能を向上させることができますが、この周波数での発熱は190ワットを超えます。[44]

2007年6月、Top500.orgは、世界最速のコンピュータはIBM Blue Gene/Lスーパーコンピュータであり、そのピーク性能は596テラFLOPSであると報告した。[45] Cray XT4は101.7テラFLOPSで2位となった。

2007年6月26日、IBMは最上位スーパーコンピュータの第2世代となるBlue Gene/Pを発表しました。Blue Gene/Pは、Blue Gene/Lよりも高速な1ペタFLOPSを超える速度で連続動作するように設計されており、そのように構成することで3ペタFLOPSを超える速度に達することができます。[46]

2007年10月25日、日本電気株式会社はSXシリーズモデルSX-9 [47]を発表するプレスリリースを発表し、世界最速のベクトル型スーパーコンピュータであると主張しました。SX -9は、単一コアあたり102.4ギガフロップスのピークベクトル性能を実現する初のCPUを搭載しています。

2008年2月4日、NSFとテキサス大学オースティン校は、AMDとSunのスーパーコンピュータ「Ranger」[48]で本格的な研究を開始しました 。これは、0.5ペタFLOPSの持続速度で動作する、オープンサイエンス研究用としては世界最強のスーパーコンピュータシステムです。

2008年5月25日、IBMが開発したアメリカのスーパーコンピュータ「ロードランナー」が、1ペタフロップスの演算性能を達成しました。このコンピュータは、2008年6月と11月のTOP500ランキング（グリッドコンピュータを除く）で首位を獲得しました。[49] [50]このコンピュータは、ニューメキシコ州のロスアラモス国立研究所に設置されています。コンピュータ名は、ニューメキシコ州の州鳥であるオオミチバシリ（Geococcyx californianus）に由来しています。[51]

2008年6月、AMDはATI Radeon HD 4800シリーズをリリースしました。これは、1テラFLOPSを達成した最初のGPUとされています。2008年8月12日には、AMDは2基のRadeon R770 GPUを搭載し、合計2.4テラFLOPSのATI Radeon HD 4870X2グラフィックスカードをリリースしました。

2008年11月、米国エネルギー省（DOE）のオークリッジ国立研究所（ORNL）のCray Jaguarスーパ​​ーコンピュータのアップグレードにより、システムの計算能力はピーク時1.64ペタFLOPSに向上し、Jaguarはオープン研究専用の世界初のペタFLOPSシステムとなりました。2009年初頭、このスーパーコンピュータは神話上の生物「クラーケン」にちなんで命名されました。クラーケンは世界最速の大学管理型スーパーコンピュータとされ、2009年のTOP500リストでは全体で6番目に速いと評価されました。2010年にクラーケンはアップグレードされ、より高速でより強力に動作できるようになりました。

2009年、Cray Jaguarは1.75ペタFLOPSの性能を発揮し、IBM Roadrunnerを破ってTOP500リストの1位を獲得しました。[52]

2010年10月、中国は最高演算速度2.5ペタFLOPSのスーパーコンピュータ「天河1号」を公開した。 [53] [54]

2010年時点で、最速のPCプロセッサは倍精度演算で109ギガFLOPS（Intel Core i7 980 XE）[55]に達しました。GPUはさらに強力です。例えば、Nvidia Tesla C2050 GPUコンピューティングプロセッサは倍精度演算で約515ギガFLOPS [56]、AMD FireStream 9270は240ギガFLOPSに達します[57] 。

2011年11月、日本は「京」で10.51ペタFLOPSを達成したと発表されました。 [ 58]京は864ラックに88,128基のSPARC64 VIIIfx プロセッサを搭載し、理論性能は11.28ペタFLOPSです。京は「京」の名で知られ、10の京（京）を意味します。[ 59]これは目標速度である10ペタFLOPSに相当します。

2011年11月15日、インテルは「Knights Corner」というコードネームのx86ベースプロセッサを単体で発表し、幅広いDGEMM演算において1テラFLOPSを超える性能を実現しました。インテルはデモの中で、これが持続的なテラFLOPS（他社がより高い数値を得るための「生のテラFLOPS」ではなく）であり、テラFLOPSを超えた初の汎用プロセッサであることを強調しました。[60] [61]

2012年6月18日、米国ローレンス・リバモア国立研究所（LLNL）に拠点を置くIBMのSequoiaスーパーコンピュータシステムが16ペタFLOPSに達し、世界記録を樹立し、最新のTOP500リストで1位を獲得しました。[62]

2012年11月12日、TOP500リストは、LINPACKベンチマークで17.59ペタフロップスを記録し、 Titanを世界最速スーパーコンピュータとして認定した。[63] [64]これはオークリッジ国立研究所のクレイ社によって開発され、AMD OpteronプロセッサとNVIDIA Teslaグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）「Kepler」技術を組み合わせている。[65] [66]

2013年6月10日、中国の天河2号は33.86ペタフロップスを記録し、世界最速の計算機となった。[67]

2016年6月20日、中国のSunway TaihuLight （太陽威太湖光）は、LINPACKベンチマークで93ペタFLOPS（ピーク時125ペタFLOPS）を記録し、世界最速のマシンにランクインしました。このシステムは無錫の国家スーパーコンピューティングセンターに設置され、当時のTOP500リストで次に強力な5つのシステムの性能を合わせたよりも高い性能を示しました。[68]

2019年6月、米国エネルギー省（DOE）オークリッジ国立研究所（ORNL）で稼働しているIBM製スーパーコンピュータ「Summit」が、TOP500ランキングのベンチマークであるHigh Performance Linpack（HPL）で148.6ペタフロップスの性能を記録し、1位を獲得しました。Summitは4,356ノードで構成され、各ノードには22コアのPower9 CPU 2基とNVIDIA Tesla V100 GPU 6基が搭載されています。[ 69]

2022年6月、米国のFrontierはTOP500で最も強力なスーパーコンピュータとなり、LINPACKベンチマークで1102ペタフロップス（1.102エクサフロップス）を達成した。 [70] [循環参照]

2024年11月、リバモアにあるローレンス・リバモア国立研究所にホストされている米国のエル・キャピタン・ エクサスケール ・スーパーコンピュータが、第64回Top500（2024年11月）でフロンティアを追い抜いて世界最速のスーパーコンピュータとなり、2025年6月のリストでもその地位を維持した。[71]

分散コンピューティングの記録

分散コンピューティングでは、インターネットを使用してパーソナルコンピュータをリンクし、場合によってはスーパーコンピュータを使用してより多くの FLOPS を実現します。

  • 2012年10月現在、コンピュータ科学者と天文学者のグループが、オランダ全土に分散した5台のワークステーション（GPUを含む）からなる異機種混合グリッド上で星形成シミュレーションを実施しました[72] 。この計算は、AMUSE [73]とIbis [74]を組み合わせて行われました。
  • 2013年4月現在、銀河系における8589934592粒子の暗黒物質宇宙論シミュレーションであるCosmoGrid [75] が、3台のスーパーコンピュータで同時に実行され、銀河系における失われた衛星問題の解明に役立てられています。エスポー（フィンランド）、エディンバラ（イギリス）、アムステルダム（オランダ）のスーパーコンピュータを使用し、19644個の計算コアを用いて、ハードウェアのピーク効率の80%を達成しました。
  • 2020年4月現在、Folding@homeネットワークの総演算能力は2.3エクサFLOPSを超えています。[76] [77] [78] [79]これは史上初めて1エクサFLOPSを突破した、最も強力な分散型コンピュータネットワークです。このレベルの性能は、主に多数の強力なGPUとCPUユニットの積み重ねによって実現されています。[80]
  • 2020年12月現在、 BOINCネットワーク全体の平均は約31ペタFLOPSです。[81]
  • 2018年6月現在、SETI@homeはBOINCソフトウェアプラットフォームを採用しており、平均896テラフロップスを達成しています。[82]
  • 2018年6月現在、BOINCネットワークを使用したプロジェクトであるEinstein@Homeは3ペタFLOPSで計算を行っています。[83]
  • 2018年6月現在、BOINCインフラストラクチャを使用したMilkyWay@homeは847テラフロップスで計算を行っています。[84]
  • 2020年6月現在、メルセンヌ素数探索のGIMPSは1,354テラFLOPSを維持している。[85]

コンピューティングコスト

ハードウェアコスト


参照

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