플롭스
초당 부동소수점 연산(Floating point operations per second, 플롭스,, FLOPS, flops 또는 flop/s)은 컴퓨팅에서 컴퓨터 성능이나 컴퓨트를 측정하는 단위이며, 부동소수점 계산이 필요한 과학적 연산 분야에서 유용하게 사용된다.[1][2]
FLOPS와 FLOP의 차이
[편집]FLOPS와 FLOP은 서로 다른 의미를 가질 수 있다.
- FLOPS (또는 FLOP/s)는 연산 속도, 즉 초당 부동소수점 연산 횟수를 측정한다.
- FLOP은 부동소수점 연산의 총 횟수를 측정한다.[4]
예를 들어, 유럽 AI 사무국은 EU AI 법의 학습 컴퓨트 임계값인 1025 부동소수점 연산을 설명할 때 연산 횟수로서 FLOP을 사용한다.[5]
하지만 사용법이 통일되어 있지는 않다. 'flop'이나 '페타플롭(petaflop)'과 같은 접두사가 붙은 형태도 속도 단위의 이름으로 사용된다.[6] 2023년, 수치 해석학자 니콜라스 하이엄은 일반 사전마다 철자, 대소문자 표기, 해당 용어가 연산 속도를 나타내는지 아니면 부동소수점 연산의 수를 나타내는지에 대한 정의가 다르다는 점을 지적했다.[7]
부동 소수점 산술
[편집]| 이름 | 단위 | 값 |
|---|---|---|
| 킬로FLOPS | kFLOPS | 103 |
| 메가FLOPS | MFLOPS | 106 |
| 기가FLOPS | GFLOPS[8] | 109 |
| 테라FLOPS | TFLOPS | 1012 |
| 페타FLOPS | PFLOPS | 1015 |
| 엑사FLOPS | EFLOPS | 1018 |
| 제타FLOPS | ZFLOPS | 1021 |
| 요타FLOPS | YFLOPS | 1024 |
| 론나FLOPS | RFLOPS | 1027 |
| 퀘타FLOPS | QFLOPS | 1030 |
부동 소수점 연산은 매우 크거나 작은 실수, 또는 넓은 동적 범위를 요구하는 계산에 필요하다. 부동 소수점 표현은 과학적 표기법과 유사하지만, 컴퓨터는 십진수 대신 (드문 경우를 제외하고는) 이진수를 사용한다. 인코딩 방식은 부호, 지수 (Cray와 VAX는 2의 거듭제곱, IEEE 부동소수점 형식은 2 또는 10의 거듭제곱, IBM 부동소수점 구조는 16의 거듭제곱을 사용), 그리고 유효숫자 (기수점 뒤의 숫자)를 저장한다. 여러 유사한 형식이 사용되고 있지만, 가장 일반적인 것은 ANSI/IEEE Std. 754-1985이다. 이 표준은 단정밀도라 불리는 32비트 숫자, 배정밀도라 불리는 64비트 숫자, 그리고 중간 결과에 사용되는 확장 정밀도 등 더 긴 숫자 형식을 정의한다. 부동 소수점 표현은 고정 소수점보다 훨씬 넓은 범위의 값을 지원하며, 아주 작은 숫자와 아주 큰 숫자를 모두 표현할 수 있다.[9]
동적 범위와 정밀도
[편집]부동 소수점 계산에 내재된 지수화는 훨씬 더 큰 동적 범위(표현 가능한 가장 큰 숫자와 가장 작은 숫자 사이의 범위)를 보장하는데, 이는 데이터셋의 일부가 매우 넓은 수치 범위를 갖거나 범위를 예측할 수 없는 데이터를 처리할 때 특히 중요하다. 따라서 부동 소수점 프로세서는 연산 집약적인 애플리케이션에 이상적이다.[10]
계산 성능
[편집]FLOPS와 MIPS는 컴퓨터의 처리 속도를 측정하는 단위이다. 부동 소수점 연산은 일반적으로 과학적 연산 연구뿐만 아니라 기계 학습 분야에서도 사용된다. 그러나 1980년대 후반 이전에는 부동 소수점 하드웨어(어떤 정수 하드웨어 위에서도 소프트웨어로 FP 연산을 구현하는 것은 가능함)가 일반적으로 선택적인 기능이었으며, 이를 갖춘 컴퓨터는 "과학용 컴퓨터" 또는 "과학적 연산" 능력이 있다고 일컬어졌다. 따라서 MIPS 단위는 그러한 능력이 없는 컴퓨터를 포함한 모든 컴퓨터의 정수 성능을 측정하고 아키텍처 차이를 설명하는 데 유용했으며, 이와 유사하게 1970년대 초부터 MOPS(초당 백만 연산)가 사용되었다.[11] 정수(또는 고정 소수점) 산술 외에도 정수 연산의 예로는 데이터 이동(A에서 B로)이나 값 테스트(A = B이면 C)가 있다. 이것이 바로 데이터베이스 쿼리, 워드 프로세서, 스프레드시트 또는 여러 가상 운영 체제를 실행할 때 MIPS가 성능 벤치마크로서 적절한 이유이다.[12][13] 1974년 데이비드 쿡은 초당 수행된 부동 소수점 계산 횟수로 측정되는 수치 성능을 설명하기 위해 메가플롭스(megaflops)라는 용어를 사용했다. 쿡은 단일 "명령어"가 단순한 인덱싱 단계부터 완전한 벡터 내적에 이르기까지 기계마다 크게 다를 수 있다고 주장했다. 그는 기계 설계가 다양해짐에 따라 초당 백만 연산(MOPS)이 더 합리적일 수 있다고 말했지만, 많은 수치 계산에서 논리 연산과 시프트 연산은 "오버헤드"일 뿐이므로 초당 백만 부동 소수점 연산(메가플롭스)이 더 중요한 척도일 수 있다고 주장했다.[3]

HPC 시스템의 FLOPS는 다음 방정식을 사용하여 계산할 수 있다.[14]
이는 CPU가 정확히 1개인 가장 일반적인 경우로 단순화할 수 있다:
FLOPS는 다양한 정밀도 측정 단위로 기록될 수 있다. 예를 들어, TOP500 슈퍼컴퓨터 목록은 64비트(배정밀도 부동소수점수) 초당 연산 횟수를 기준으로 컴퓨터 순위를 매기며, 이를 FP64로 줄여 부른다.[15] 유사한 측정 방식이 32비트(FP32) 및 16비트(FP16) 연산에도 존재한다.
다양한 프로세서의 클럭 사이클당 부동 소수점 연산
[편집]| 마이크로아키텍처 | 명령어 집합 | FP64 | FP32 | FP16 |
|---|---|---|---|---|
| 인텔 CPU | ||||
| 인텔 80486 | x87 (80비트) | ? | 0.128[17] | ? |
| x87 (80비트) | ? | 0.5[17] | ? | |
| x87 (80비트) | ? | 1[18] | ? | |
| 인텔 P6 펜티엄 III | SSE (64비트) | ? | 2[18] | ? |
| 인텔 넷버스트 펜티엄 4 (윌라멧, 노스우드) | SSE2 (64비트) | 2 | 4 | ? |
| 인텔 P6 펜티엄 M | SSE2 (64비트) | 1 | 2 | ? |
| SSE3 (64비트) | 2 | 4 | ? | |
| 4 | 8 | ? | ||
| 인텔 아톰 (본넬, 솔트웰, 실버몬트 및 골드몬트) | SSE3 (128비트) | 2 | 4 | ? |
| 인텔 샌디브리지 (샌디브리지, 아이비브리지) | AVX (256비트) | 8 | 16 | 0 |
| AVX2 & FMA (256비트) | 16 | 32 | 0 | |
| 인텔 제온 파이 (나이츠 코너) | IMCI (512비트) | 16 | 32 | 0 |
| AVX-512 & FMA (512비트) | 32 | 64 | 0 | |
| AMD CPU | ||||
| AMD 밥캣 | AMD64 (64비트) | 2 | 4 | 0 |
| AVX (128비트) | 4 | 8 | 0 | |
| AMD K10 | SSE4/4a (128비트) | 4 | 8 | 0 |
| AMD 불도저[19] (파일드라이버, 스팀롤러, 엑스카베이터) |
4 | 8 | 0 | |
| AVX2 & FMA (128비트, 256비트 디코딩)[24] |
8 | 16 | 0 | |
| AVX2 & FMA (256비트) | 16 | 32 | 0 | |
| AVX-512 & FMA (256비트) | 16 | 32 | 0 | |
| AVX-512 & FMA (512비트) | 32 | 64 | 0 | |
| ARM CPU | ||||
| ARM Cortex-A7, A9, A15 | ARMv7 | 1 | 8 | 0 |
| ARM Cortex-A32, A35 | ARMv8 | 2 | 8 | 0 |
| ARM Cortex-A53, A55, A57,[19] A72, A73 | ARMv8 | 8 | 16 | 0 |
| ARM Cortex-A75, A76, A77, A78 | ARMv8 | 8 | 16 | 32 |
| ARM Cortex-X1 | ARMv8 | 16 | 32 | 64 |
| 퀄컴 크라이트 | ARMv8 | 1 | 8 | 0 |
| 퀄컴 크라이오 (1xx - 3xx) | ARMv8 | 2 | 8 | 0 |
| 퀄컴 크라이오 (4xx - 5xx) | ARMv8 | 8 | 16 | 0 |
| 삼성 엑시노스 M1 및 M2 | ARMv8 | 2 | 8 | 0 |
| 삼성 엑시노스 M3 및 M4 | ARMv8 | 3 | 12 | 0 |
| 기타 CPU | ||||
| IBM 파워PC A2 (블루진/Q) | Power ISA v.2.06 | 8 | 8 (FP64로서) | 0 |
| 히타치 SH-4[27][28] | SH-4 | 1 | 7 | 0 |
| 엔비디아 GPU | ||||
| 엔비디아 퀴리 (지포스 6 시리즈 및 지포스 7 시리즈) | PTX | ? | 8 | ? |
| 엔비디아 테슬라 2.0 (지포스 GTX 260–295) | PTX | ? | 2 | ? |
| 엔비디아 페르미
(지포스 GTX 465–480, 560 Ti, 570–590만 해당) |
PTX | 1⁄4 (드라이버에 의해 잠김, 하드웨어상 1) | 2 | 0 |
| 엔비디아 페르미
(쿼드로 600–2000만 해당) |
PTX | 1⁄8 | 2 | 0 |
| 엔비디아 페르미
(쿼드로 4000–7000, 테슬라만 해당) |
PTX | 1 | 2 | 0 |
| 엔비디아 케플러
(지포스 (Titan 및 Titan Black 제외), 쿼드로 (K6000 제외), 테슬라 K10) |
PTX | GK110의 경우: 드라이버에 의해 잠김, 하드웨어상 2⁄3) | 2 | 0 |
| 엔비디아 케플러
(지포스 GTX Titan 및 Titan Black, 쿼드로 K6000, 테슬라 (K10 제외)) |
PTX | 2⁄3 | 2 | 0 |
| PTX | 1⁄16 | 2 | 1⁄32 | |
| 엔비디아 파스칼 (쿼드로 GP100 및 테슬라 P100만 해당) | PTX | 1 | 2 | 4 |
| 엔비디아 볼타[29] | PTX | 1 | 2 (FP32) + 2 (Int32) | 16 |
| 엔비디아 튜링 (지포스 16XX만 해당) | PTX | 1⁄16 | 2 (FP32) + 2 (INT32) | 4 |
| 엔비디아 튜링 (지포스 16XX 제외 전부) | PTX | 1⁄16 | 2 (FP32) + 2 (INT32) | 16 |
| 엔비디아 암페어[30][31] (테슬라 A100/A30만 해당) | PTX | 2 | 2 (FP32) + 2 (INT32) | 32 |
| PTX | 1⁄32 | 2 (FP32) + 0 (INT32) or 1 (FP32) + 1 (INT32) | 8 | |
| 엔비디아 호퍼 | PTX | 2 | 2 (FP32) + 1 (INT32) | 32 |
| AMD GPU | ||||
| AMD 테라스케일 1 (라데온 HD 4000 시리즈) | 테라스케일 1 | 0.4 | 2 | ? |
| AMD 테라스케일 2 (라데온 HD 5000 시리즈) | 테라스케일 2 | 1 | 2 | ? |
| AMD 테라스케일 3 (라데온 HD 6000 시리즈) | 테라스케일 3 | 1 | 4 | ? |
| AMD GCN (라데온 프로 W 8100–9100만 해당) |
GCN | 1 | 2 | ? |
| AMD GCN (라데온 프로 W 8100–9100, Vega 10–20 제외 전부) |
GCN | 1⁄8 | 2 | 4 |
| AMD GCN Vega 10 | GCN | 1⁄8 | 2 | 4 |
| AMD GCN Vega 20 (라데온 VII만 해당) | GCN | 1⁄2 (드라이버에 의해 잠김, 하드웨어상 1) | 2 | 4 |
| AMD GCN Vega 20 (라데온 인스팅트 MI50 / MI60 및 라데온 프로 VII만 해당) |
GCN | 1 | 2 | 4 |
| RDNA | 1⁄8 | 2 | 4 | |
| AMD RDNA3 | RDNA | 1⁄8? | 4 | 8? |
| AMD CDNA | CDNA | 1 | 4 (텐서)[34] | 16 |
| AMD CDNA 2 | CDNA 2 | 4 (텐서) | 4 (텐서) | 16 |
| 인텔 GPU | ||||
| 인텔 Xe-LP (Iris Xe MAX)[35] | Xe | 1⁄2? | 2 | 4 |
| 인텔 Xe-HPG (Arc Alchemist)[35] | Xe | 0 | 2 | 16 |
| 인텔 Xe-HPC (Ponte Vecchio)[36] | Xe | 2 | 2 | 32 |
| 인텔 Xe2 (Arc Battlemage) | Xe2 | 1⁄8 | 2 | 16 |
| 퀄컴 GPU | ||||
| 퀄컴 아드레노 5x0 | 아드레노 5xx | 1 | 2 | 4 |
| 퀄컴 아드레노 6x0 | 아드레노 6xx | 1 | 2 | 4 |
| 그래프코어 | ||||
| 그래프코어 Colossus GC2[37][38] | ? | 0 | 16 | 64 |
| ? | 0 | 32 | 128 | |
| 슈퍼컴퓨터 | ||||
| 에니악 @ 100 kHz (1945년) | 0.00385[41] (~2.6×10−3 FLOPS/W)[42] |
|||
| 48비트 프로세서 @ 208 kHz (CDC 1604, 1960년) | ||||
| 60비트 프로세서 @ 10 MHz (CDC 6600, 1964년) | 0.3 (FP60) |
|||
| 60비트 프로세서 @ 10 MHz (CDC 7600, 1967년) | 1.0 (FP60) |
|||
| 크레이-1 @ 80 MHz (1976년) | 2 (700 FLOPS/W) |
|||
| CDC 사이버 205 @ 50 MHz (1981년)
FORTRAN 컴파일러 (벡터 확장을 포함한 ANSI 77) |
8 | 16 | ||
| 트랜스퓨터 IMS T800-20 @ 20 MHz (1987년) | 0.08[43] | |||
| Parallella E16 @ 1000 MHz (2012년) | 2[44] (5.0 GFLOPS/W)[45] |
|||
| Parallella E64 @ 800 MHz (2012년) | 2[46] (50.0 GFLOPS/W)[45] |
|||
| 마이크로아키텍처 | 명령어 집합 구조 | FP64 | FP32 | FP16 |
성능 기록
[편집]단일 컴퓨터 기록
[편집]1983년 NEC가 개발한 슈퍼컴퓨터인 NEC SX-2는 13억 FLOPS로 기가플롭스(GFLOPS) 성능을 달성했다.[47]
1997년 6월, 인텔의 ASCI 레드는 세계 최초로 1테라플롭스 이상의 성능을 달성한 컴퓨터가 되었다. 샌디아 국립 연구소의 빌 캠프 국장은 ASCI 레드에 대해 "지금까지 제작된 슈퍼컴퓨터 중 최고의 안정성을 자랑하며, 슈퍼컴퓨팅의 수명, 가격, 성능 면에서 최고 수준을 기록했다"고 평가했다.[48]
NEC의 SX-9 슈퍼컴퓨터는 단일 코어당 100 기가플롭스를 초과한 세계 최초의 벡터 프로세서였다.
2006년 6월, 일본 연구기관 이화학연구소는 새로운 컴퓨터인 MDGRAPE-3를 발표했다. 이 컴퓨터의 성능은 1페타플롭스로, 블루진/L보다 거의 두 배 빠르지만 범용 컴퓨터가 아니기 때문에 TOP500 목록에는 포함되지 않는다. 이 컴퓨터는 분자 동역학 시뮬레이션을 위한 특수 목적 파이프라인을 갖추고 있다.
2007년, 인텔 코퍼레이션은 3.13 GHz에서 1테라플롭스를 달성하는 실험적인 멀티 코어 POLARIS 칩을 공개했다. 80코어 칩은 6.26 GHz에서 2테라플롭스까지 성능을 올릴 수 있지만, 이 주파수에서의 발열량은 190와트를 초과한다.[49]
2007년 6월, Top500.org는 세계에서 가장 빠른 컴퓨터로 피크 성능 596 테라플롭스를 기록한 IBM 블루진/L 슈퍼컴퓨터를 선정했다.[50] 크레이 XT4는 101.7 테라플롭스로 2위를 차지했다.
2007년 6월 26일, IBM은 블루진/L보다 빠른, 1페타플롭 이상의 속도로 지속적으로 작동하도록 설계된 차세대 슈퍼컴퓨터 블루진/P를 발표했다. 구성에 따라 3페타플롭 이상의 속도에 도달할 수 있다.[51]
2007년 10월 25일, 일본의 NEC 코퍼레이션은 세계에서 가장 빠른 벡터 슈퍼컴퓨터라고 주장하는 SX 시리즈 모델 SX-9을 발표하는 보도자료를 발행했다.[52] SX-9은 단일 코어당 102.4 기가플롭스의 피크 벡터 성능을 발휘할 수 있는 최초의 CPU를 탑재했다.
2008년 2월 4일, NSF와 텍사스 대학교 오스틴은 오픈 사이언스 연구를 위한 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터 시스템인 AMD, 썬의 레인저(Ranger)를 본격적인 연구에 투입했으며,[53] 지속 속도는 0.5 페타플롭스였다.
2008년 5월 25일, IBM이 제작한 '로드러너'라는 미국의 슈퍼컴퓨터가 1페타플롭스라는 연산 이정표에 도달했다. 이 컴퓨터는 2008년 6월과 11월에 발표된 TOP500 목록에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터(그리드 컴퓨터 제외)로 선정되었다.[54][55] 이 컴퓨터는 뉴멕시코의 로스앨러모스 국립 연구소에 위치해 있다. 로드러너라는 이름은 뉴멕시코주의 주 상징 조류인 큰로드러너(Geococcyx californianus)에서 따왔다.[56]
2008년 6월, AMD는 1테라플롭스를 달성한 최초의 GPU로 알려진 ATI 라데온 HD 4800 시리즈를 출시했다. 2008년 8월 12일, AMD는 두 개의 Radeon R770 GPU를 탑재해 총 2.4테라플롭스를 기록하는 ATI 라데온 HD 4870X2 그래픽 카드를 출시했다.
2008년 11월, 에너지부(DOE) 산하 오크리지 국립 연구소(ORNL)에 있는 크레이 재규어 슈퍼컴퓨터의 업그레이드로 시스템 연산 성능이 피크 1.64페타플롭스로 향상되었으며, 이를 통해 재규어는 오픈 리서치 전용으로는 세계 최초의 페타플롭 시스템이 되었다. 2009년 초, 이 슈퍼컴퓨터는 신화 속 생물인 크라켄의 이름을 땄다. 크라켄은 2009년 TOP500 목록에서 세계에서 가장 빠른 대학 운영 슈퍼컴퓨터이자 전체 6위로 선정되었다. 2010년에는 업그레이드를 통해 더욱 빠르고 강력해졌다.
2009년, 크레이 재규어는 1.75페타플롭스의 성능을 발휘하며 TOP500 목록 1위 자리를 놓고 IBM 로드러너를 제쳤다.[57]
2010년 10월, 중국은 피크 연산 속도 2.5페타플롭스로 작동하는 슈퍼컴퓨터 톈허-I을 공개했다.[58][59]
2010년 기준[update] 가장 빠른 PC용 마이크로프로세서는 배정밀도 계산에서 109 기가플롭스를 기록했다(인텔 코어 i7 980 XE).[60] GPU는 훨씬 더 강력하다. 예를 들어, 엔비디아 테슬라 C2050 GPU 컴퓨팅 프로세서는 배정밀도 계산에서 약 515기가플롭스[61]를 수행하며, AMD 파이어스트림 9270은 240기가플롭스를 기록한다.[62]
2011년 11월, 일본이 K 컴퓨터로 10.51페타플롭스를 달성했다고 발표했다.[63] 이 컴퓨터는 864개의 랙에 88,128개의 SPARC64 VIIIfx 프로세서를 탑재하고 있으며, 이론상 성능은 11.28페타플롭스이다. 일본어 단어 "케이"에서 이름을 따왔으며, 이는 1경을 의미하며[64] 목표 속도인 10페타플롭스에 대응한다.
2011년 11월 15일, 인텔은 "나이츠 코너(Knights Corner)"라는 코드명의 단일 x86 기반 프로세서가 다양한 DGEMM 연산에서 1테라플롭스 이상의 성능을 지속적으로 유지함을 시연했다. 인텔은 시연 과정에서 이것이 다른 업체들이 더 높지만 의미 없는 숫자를 얻기 위해 사용하는 "원시 테라플롭스"가 아닌 "지속 테라플롭스"이며, 1테라플롭스를 돌파한 최초의 범용 프로세서임을 강조했다.[65][66]
2012년 6월 18일, 미국 로렌스 리버모어 국립연구소(LLNL)에 기반을 둔 IBM 세쿼이아 슈퍼컴퓨터 시스템이 16페타플롭스에 도달하며 세계 기록을 세우고 최신 TOP500 목록에서 1위를 차지했다.[67]
2012년 11월 12일, TOP500 목록은 타이탄을 LINPACK 벤치마크 기준 17.59페타플롭스로 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 인증했다.[68][69] 이 컴퓨터는 오크리지 국립연구소에서 크레이사에 의해 개발되었으며, AMD 옵테론 프로세서와 "케플러" 엔비디아 테슬라 GPU 기술을 결합했다.[70][71]
2013년 6월 10일, 중국의 톈허-II가 33.86페타플롭스로 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 선정되었다.[72]
2016년 6월 20일, 중국의 선웨이 타이후라이트가 LINPACK 벤치마크에서 93페타플롭스(피크 125페타플롭스 중)를 기록하며 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 선정되었다. 이 시스템은 우시의 국립 슈퍼컴퓨팅 센터에 설치되었으며, 당시 TOP500 목록의 다음 5개 강력한 시스템을 합친 것보다 더 뛰어난 성능을 보여주었다.[73]
2019년 6월, 에너지부(DOE) 산하 오크리지 국립연구소(ORNL)에서 운영되는 IBM 제작 슈퍼컴퓨터 서밋이 TOP500 목록 순위를 매기는 벤치마크인 고성능 린팩(HPL)에서 148.6페타플롭스의 성능으로 1위를 차지했다. 서밋은 4,356개의 노드를 가지고 있으며, 각 노드에는 2개의 22코어 Power9 CPU와 6개의 엔비디아 테슬라 V100 GPU가 탑재되어 있다.[74]
2022년 6월, 미국의 프론티어가 LINPACK 벤치마크에서 1102페타플롭스(1.102엑사플롭스)를 기록하며 TOP500에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터가 되었다.[75]
2024년 11월, 로렌스 리버모어 국립연구소가 있는 리버모어에 위치한 미국의 엘카피탠 엑사스케일 슈퍼컴퓨터가 제64회 TOP500(2024년 11월)에서 프론티어를 제치고 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터가 되었으며, 2025년 6월 목록에서도 그 자리를 유지했다.[76]
분산 컴퓨팅 기록
[편집]분산 컴퓨팅은 인터넷을 통해 개인용 컴퓨터와 슈퍼컴퓨터를 연결하여 더 많은 FLOPS를 달성한다:
- 2012년 10월 기준[update], 컴퓨터 과학자와 천문학자 그룹은 네덜란드 전역에 분산된 5개의 워크스테이션 그리드에서 GPU를 포함하여 별 형성 시뮬레이션을 수행했다.[77] 계산은 AMUSE[78]와 Ibis[79]를 결합하여 수행되었다.
- 2013년 4월 기준[update], 8,589,934,592개의 입자로 구성된 암흑 물질 시뮬레이션인 CosmoGrid[80] 시뮬레이션이 은하계 누락 위성 문제를 해결하기 위해 3개의 슈퍼컴퓨터에서 동시에 실행되었다. 에스포(핀란드), 에든버러(영국), 암스테르담(네덜란드)의 슈퍼컴퓨터를 사용하여 19,644개의 컴퓨트 코어로 하드웨어 피크 효율의 80%를 달성했다.
- 2020년 4월 기준[update], Folding@home 네트워크는 총 2.3엑사플롭스 이상의 컴퓨팅 성능을 보유하고 있다.[81][82][83][84] 이는 총 컴퓨팅 성능 1엑사플롭스를 돌파한 최초의 가장 강력한 분산 컴퓨터 네트워크이다. 이러한 성능 수준은 주로 강력한 GPU와 CPU 유닛의 누적된 노력에 의해 가능해졌다.[85]
- 2020년 12월 기준[update], 전체 BOINC 네트워크는 평균 약 31 페타플롭스를 기록한다.[86]
- 2018년 06월 기준[update], SETI@home은 BOINC 소프트웨어 플랫폼을 사용하여 평균 896 테라플롭스를 기록한다.[87]
- 2018년 06월 기준[update], BOINC 네트워크를 사용하는 프로젝트인 Einstein@Home은 3 페타플롭스로 연산하고 있다.[88]
- 2018년 06월 기준[update], BOINC 인프라를 사용하는 MilkyWay@home은 847 테라플롭스로 연산한다.[89]
- 2020년 06월 기준[update], 메르센 소수를 찾는 GIMPS는 1,354 테라플롭스를 지속하고 있다.[90]
컴퓨팅 비용
[편집]하드웨어 비용
[편집]| 날짜 | GFLOPS당 대략적인 USD | GFLOPS당 최저 비용 제공 플랫폼 | 비고 | |
|---|---|---|---|---|
| 미조정 | 2025[91] | |||
| 1945 | $1.265T | $22.623T | 에니악: 1945년 기준 $487,000 및 2023년 기준 $8,709,000. | $487,000 / 0.000000385 GFLOPS. 1세대 (진공관 기반) 전자 디지털 컴퓨터. |
| 1961 | $18.672B | $201.171B | IBM 7030 스트레치의 기본 설치 비용은 당시 각각 US$7.78 million이었다. | IBM 7030 스트레치는 2.4 마이크로초마다 하나의 부동 소수점 곱셈을 수행한다.[92] 2세대 (개별 트랜지스터 기반) 컴퓨터. |
| 1964 | $2.3B | $23.876B | 기본 모델 CDC 6600 가격: $6,891,300. | CDC 6600은 상업적으로 성공한 최초의 슈퍼컴퓨터로 간주된다. |
| 1984 | $18.75M | $58.106M | 크레이 X-MP/48 | $15,000,000 / 0.8 GFLOPS. 3세대 (집적 회로 기반) 컴퓨터. |
| 1997 | $30,000 | $60,168 | 펜티엄 프로 마이크로프로세서를 탑재한 16프로세서 베오울프 클러스터 2개[93] | |
| 2000년 4월 | $1,000 | $1,899 | 번입(Bunyip) 베오울프 클러스터 | 번입은 최초의 US$1/MFLOPS 미만 컴퓨팅 기술이었다. 2000년에 고든 벨 상을 수상했다. |
| 2000년 5월 | $640 | $1,197 | KLAT2 | KLAT2는 US$1/MFLOPS 미만을 유지하면서 대규모 애플리케이션으로 확장 가능한 최초의 컴퓨팅 기술이었다.[94] |
| 2003년 8월 | $83.86 | $147 | KASY0 | KASY0은 최초의 US$100/GFLOPS 미만 컴퓨팅 기술이었다. KASY0은 32비트 HPL에서 471 GFLOPS를 달성했다. 39,500달러 미만의 비용으로 GFLOPS당 $100 미만을 달성한 최초의 슈퍼컴퓨터가 되었다.[95] |
| 2007년 8월 | $48.31 | $75.01 | 마이크로울프(Microwulf) | 2007년 8월 기준으로 이 26 GFLOPS "개인용" 베오울프 클러스터는 1,256달러로 구축할 수 있다.[96] |
| 2011년 3월 | $1.80 | $2.58 | HPU4Science | 이 30,000달러짜리 클러스터는 상업적으로 이용 가능한 "게이머" 등급 하드웨어만 사용하여 구축되었다.[97] |
| 2012년 8월 | 75¢ | $1.05 | 쿼드 AMD 라데온 7970 시스템 | 16 TFLOPS 단정밀도, 4 TFLOPS 배정밀도 연산 성능을 달성한 쿼드 AMD 라데온 7970 데스크톱 컴퓨터. 총 시스템 비용은 3000달러이며 상업적으로 이용 가능한 하드웨어만 사용했다.[98] |
| 2013년 6월 | 21.68¢ | 29.96¢ | 소니 플레이스테이션 4 | 소니 플레이스테이션 4는 399달러의 가격에 1.84 TFLOPS의 피크 성능을 가진 것으로 나열된다.[99] |
| 2013년 11월 | 16.11¢ | 22.27¢ | AMD 셈프론 145 & 지포스 GTX 760 시스템 | 상업적으로 이용 가능한 부품을 사용하여 AMD 셈프론 145 1개와 엔비디아 지포스 GTX 760 3개를 사용한 시스템은 총 US$1,090.66의 비용으로 총 6.771 TFLOPS를 달성한다.[100] |
| 2013년 12월 | 12.41¢ | 17.15¢ | 펜티엄 G550 & 라데온 R9 290 시스템 | 상업적으로 이용 가능한 부품을 사용. 인텔 펜티엄 G550 및 AMD 라데온 R9 290은 총 US$681.84의 비용으로 총 4.848 TFLOPS를 달성한다.[101] |
| 2015년 1월 | 7.85¢ | 10.66¢ | 셀러론 G1830 & 라데온 R9 295X2 시스템 | 상업적으로 이용 가능한 부품을 사용. 인텔 셀러론 G1830 및 AMD 라데온 R9 295X2는 총 US$902.57의 비용으로 11.5 TFLOPS 이상을 달성한다.[102][103] |
| 2017년 6월 | 6¢ | 7.88¢ | AMD 라이젠 7 1700 & AMD 라데온 베가 프론티어 에디션 시스템 | 상업적으로 이용 가능한 부품을 사용. AMD 라이젠 7 1700 CPU와 AMD 라데온 베가 FE 카드(CrossFire)를 결합하여 시스템 완성 비용 3,000달러 미만으로 50 TFLOPS 이상을 달성한다.[104] |
| 2017년 10월 | 2.73¢ | 3.59¢ | 인텔 셀러론 G3930 & AMD RX 베가 64 시스템 | 상업적으로 이용 가능한 부품을 사용. AMD RX 베가 64 그래픽 카드 3개는 완성된 시스템 비용 약 2,050달러로 75 TFLOPS 반정밀도(CPU와 결합 시 38 TFLOPS SP 또는 2.6 TFLOPS DP)를 제공한다.[105] |
| 2020년 11월 | 3.14¢ | 3.91¢ | AMD 라이젠 3600 & 3× 엔비디아 RTX 3080 시스템 | AMD 라이젠 3600 @ 484 GFLOPS & $199.99
3× 엔비디아 RTX 3080 @ 각각 29,770 GFLOPS & $699.99 전체 시스템 GFLOPS = 89,794 / TFLOPS = 89.794 전체 시스템 비용(현실적인 저가 부품 포함, 다른 예제와 매칭) = $2839[106] US$/GFLOP = $0.0314 |
| 2020년 11월 | 3.88¢ | 4.83¢ | 플레이스테이션 5 | 소니 플레이스테이션 5 디지털 에디션은 399달러의 소매 가격으로 10.28 TFLOPS(반정밀도 20.56 TFLOPS)의 피크 성능을 가진 것으로 나열된다.[107] |
| 2020년 11월 | 4.11¢ | 5.11¢ | 엑스박스 시리즈 X | 마이크로소프트의 엑스박스 시리즈 X는 499달러의 소매 가격으로 12.15 TFLOPS(반정밀도 24.30 TFLOPS)의 피크 성능을 가진 것으로 나열된다.[108] |
| 2022년 9월 | 1.94¢ | 2.13¢ | RTX 4090 | 엔비디아의 RTX 4090은 1599달러의 소매 가격으로 82.6 TFLOPS(8비트 정밀도 1.32 PFLOPS)의 피크 성능을 가진 것으로 나열된다.[109] |
| 2025년 3월 | 1.23¢ | 1.23¢ | 라데온 RX 9070 XT | AMD RX 9070은 599달러의 소매 가격으로 48.7 TFLOPS의 피크 성능을 가진 것으로 나열된다. |
같이 보기
[편집]각주
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