Operaciones de punto flotante por segundo

La exponenciación inherente a la computación de punto flotante garantiza un rango dinámico mucho mayor —los números máximos y mínimos que se pueden representar—, lo cual es especialmente importante al procesar conjuntos de datos donde algunos datos pueden tener un rango de valores numéricos extremadamente amplio o donde el rango puede ser impredecible. Por lo tanto, los procesadores de punto flotante son ideales para aplicaciones que requieren una gran capacidad de cálculo. ^{[ 5 ]}

FLOPS y MIPS son unidades de medida para el rendimiento de cálculo numérico de una computadora. Las operaciones de punto flotante se utilizan típicamente en campos como la investigación científica computacional, así como en el aprendizaje automático . Sin embargo, antes de finales de la década de 1980, el hardware de punto flotante (es posible implementar aritmética de punto flotante en software sobre cualquier hardware de enteros) era generalmente una característica opcional, y las computadoras que lo tenían se decían "computadoras científicas" o que tenían capacidad de " cálculo científico ". Por lo tanto, la unidad MIPS fue útil para medir el rendimiento de enteros de cualquier computadora, incluidas aquellas sin dicha capacidad, y para tener en cuenta las diferencias de arquitectura, MOPS (millones de operaciones por segundo) similar se usó también ya en 1970 ^{[ 6 ]} . Nótese que además de la aritmética de enteros (o de punto fijo), ejemplos de operaciones de enteros incluyen el movimiento de datos (A a B) o la prueba de valores (Si A = B, entonces C). Por eso, MIPS como referencia de rendimiento es adecuado cuando una computadora se usa en consultas de bases de datos, procesamiento de textos, hojas de cálculo o para ejecutar múltiples sistemas operativos virtuales. ^{[ 7 ] [ 8 ]} En 1974, David Kuck acuñó los términos flops y megaflops para describir el rendimiento de las supercomputadoras de la época mediante la cantidad de cálculos de punto flotante que realizaban por segundo. ^{[ 9 ]} Esto era mucho mejor que usar el MIPS predominante para comparar computadoras, ya que esta estadística generalmente tenía poca relación con la capacidad aritmética de la máquina en tareas científicas.

Los FLOPS en un sistema HPC se pueden calcular utilizando esta ecuación: ^{[ 10 ]}

${\displaystyle {\text{FLOPS}}={\text{racks}}\times {\frac {\text{nodos}}{\text{rack}}}\times {\frac {\text{sockets}}{\text{nodo}}}\times {\frac {\text{núcleos}}{\text{socket}}}\times {\frac {\text{ciclos}}{\text{segundo}}}\times {\frac {\text{FLOPs}}{\text{ciclo}}}.}$

Esto se puede simplificar al caso más común: un ordenador que tiene exactamente 1 CPU:

${\displaystyle {\text{FLOPS}}={\text{cores}}\times {\frac {\text{cycles}}{\text{second}}}\times {\frac {\text{FLOPs}}{\text{cycle}}}.}$

Los FLOPS se pueden registrar en diferentes medidas de precisión; por ejemplo, la lista de supercomputadoras TOP500 clasifica las computadoras por operaciones de 64 bits ( formato de punto flotante de doble precisión ) por segundo, abreviado como FP64 . ^{[ 11 ]} Medidas similares están disponibles para operaciones de 32 bits ( FP32 ) y 16 bits ( FP16 ).

El NEC SX-2 , un superordenador desarrollado por NEC en 1983, alcanzó un rendimiento de gigaFLOPS (GFLOPS) con 1.300 millones de FLOPS. ^{[ 43 ]}

En junio de 1997, la ASCI Red de Intel fue la primera computadora del mundo en alcanzar un teraFLOPS y superarlo. El director de Sandia, Bill Camp, afirmó que la ASCI Red tenía la mejor fiabilidad de cualquier supercomputadora jamás construida y que "era el punto álgido de la supercomputación en cuanto a longevidad, precio y rendimiento". ^{[ 44 ]}

El superordenador SX-9 de NEC fue el primer procesador vectorial del mundo en superar los 100  gigaFLOPS por núcleo único.

En junio de 2006, el instituto de investigación japonés RIKEN anunció una nueva computadora , la MDGRAPE-3 . Su rendimiento alcanza un petaFLOPS, casi el doble de rápido que la Blue Gene/L, pero la MDGRAPE-3 no es una computadora de propósito general, razón por la cual no aparece en la lista Top500.org . Cuenta con sistemas especializados para simular dinámica molecular.

En 2007, Intel Corporation presentó el chip experimental multinúcleo POLARIS , que alcanza 1 teraFLOPS a 3,13  GHz. El chip de 80 núcleos puede elevar este resultado a 2 teraFLOPS a 6,26  GHz, aunque la disipación térmica a esta frecuencia supera los 190  vatios. ^{[ 45 ]}

En junio de 2007, Top500.org informó que la supercomputadora más rápida del mundo era IBM Blue Gene/L , que alcanzó un pico de 596  teraFLOPS. ^{[ 46 ]} La Cray XT4 ocupó el segundo lugar con 101,7  teraFLOPS.

El 26 de junio de 2007, IBM anunció la segunda generación de su supercomputadora de gama alta, denominada Blue Gene/P y diseñada para operar continuamente a velocidades superiores a un petaFLOPS, más rápida que la Blue Gene/L. Cuando se configura para ello, puede alcanzar velocidades superiores a tres petaFLOPS. ^{[ 47 ]}

El 25 de octubre de 2007, NEC Corporation de Japón emitió un comunicado de prensa anunciando su modelo SX-9 de la serie SX , ^{[ 48 ]} afirmando que era la supercomputadora vectorial más rápida del mundo. La SX-9 cuenta con la primera CPU capaz de un rendimiento vectorial máximo de 102,4 gigaFLOPS por núcleo único.

El 4 de febrero de 2008, la NSF y la Universidad de Texas en Austin abrieron ejecuciones de investigación a gran escala en una supercomputadora AMD Sun llamada Ranger, ^{[ 49 ]} el sistema de supercomputación más potente del mundo para la investigación científica abierta, que opera a una velocidad sostenida de 0,5 petaFLOPS. 

El 25 de mayo de 2008, una supercomputadora estadounidense construida por IBM , llamada « Roadrunner », alcanzó el hito computacional de un petaFLOPS. Encabezó la lista TOP500 de junio y noviembre de 2008 de las supercomputadoras más potentes (excluyendo las computadoras de malla ). ^{[ 50 ] [ 51 ]} La computadora está ubicada en el Laboratorio Nacional de Los Alamos en Nuevo México. El nombre de la computadora hace referencia al ave estatal de Nuevo México , el correcaminos grande ( Geococcyx californianus ). ^{[ 52 ]}

En junio de 2008, AMD lanzó la serie ATI Radeon HD 4800, que, según se informa, fueron las primeras GPU en alcanzar un teraFLOPS. El 12 de agosto de 2008, AMD lanzó la tarjeta gráfica ATI Radeon HD 4870X2 con dos GPU Radeon R770 que sumaban un total de 2,4 teraFLOPS.

En noviembre de 2008, una actualización de la supercomputadora Cray Jaguar en el Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL) del Departamento de Energía (DOE) elevó la potencia de cálculo del sistema a un pico de 1,64 petaFLOPS, convirtiendo a Jaguar en el primer sistema petaFLOPS del mundo dedicado a la investigación abierta . A principios de 2009, la supercomputadora recibió el nombre de una criatura mítica, Kraken . Kraken fue declarada la supercomputadora universitaria más rápida del mundo y la sexta más rápida en general en la lista TOP500 de 2009. En 2010, Kraken fue actualizada y puede operar más rápido y es más potente.

En 2009, el Cray Jaguar alcanzó un rendimiento de 1,75 petaFLOPS, superando al IBM Roadrunner y obteniendo el primer puesto en la lista TOP500 . ^{[ 53 ]}

En octubre de 2010, China presentó Tianhe-1 , una supercomputadora que opera a una velocidad máxima de cálculo de 2,5 petaFLOPS. ^{[ 54 ] [ 55 ]}

A partir de 2010El procesador de PC más rápido alcanzó los 109  gigaFLOPS (Intel Core i7 980 XE ) ^{[ 56 ]} en cálculos de doble precisión. Las GPU son considerablemente más potentes. Por ejemplo, los procesadores de computación GPU Nvidia Tesla C2050 realizan alrededor de 515 gigaFLOPS ^{[ 57 ]} en cálculos de doble precisión, y el AMD FireStream 9270 alcanza un máximo de 240 gigaFLOPS. ^{[ 58 ]}

En noviembre de 2011, se anunció que Japón había alcanzado 10,51 petaFLOPS con su supercomputadora K. [ ^{59 ] Cuenta} con 88.128 procesadores SPARC64 VIIIfx en 864 racks, con un rendimiento teórico de 11,28 petaFLOPS. Su nombre proviene de la palabra japonesa " kei ", que significa 10 cuatrillones , ^{[ 60 ]} correspondiente a la velocidad objetivo de 10 petaFLOPS.

El 15 de noviembre de 2011, Intel demostró un procesador basado en x86, con nombre en clave "Knights Corner", que mantenía más de un teraFLOPS en una amplia gama de operaciones DGEMM . Durante la demostración, Intel enfatizó que se trataba de un teraFLOPS sostenido (no de "teraFLOPS brutos", como los que usan otros para obtener cifras más altas pero menos significativas), y que era el primer procesador de propósito general en superar un teraFLOPS. ^{[ 61 ] [ 62 ]}

El 18 de junio de 2012, el sistema de supercomputación Sequoia de IBM , ubicado en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL) de EE. UU., alcanzó los 16 petaFLOPS, estableciendo un récord mundial y obteniendo el primer lugar en la última lista TOP500. ^{[ 63 ]}

El 12 de noviembre de 2012, la lista TOP500 certificó a Titan como la supercomputadora más rápida del mundo según la prueba de rendimiento LINPACK, con 17,59 petaFLOPS. ^{[ 64 ] [ 65 ]} Fue desarrollada por Cray Inc. en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge y combina procesadores AMD Opteron con tecnologías de unidad de procesamiento gráfico (GPU) NVIDIA Tesla "Kepler". ^{[ 66 ] [ 67 ]}

El 10 de junio de 2013, el Tianhe-2 de China fue clasificado como el más rápido del mundo con 33,86 petaFLOPS. ^{[ 68 ]}

El 20 de junio de 2016, el sistema chino Sunway TaihuLight fue clasificado como el más rápido del mundo con 93 petaFLOPS en la prueba de rendimiento LINPACK (de un máximo de 125 petaFLOPS). El sistema estaba instalado en el Centro Nacional de Supercomputación de Wuxi y representaba un rendimiento superior al de los cinco sistemas más potentes de la lista TOP500 combinados en ese momento. ^{[ 69 ]}

En junio de 2019, Summit , una supercomputadora construida por IBM que ahora opera en el Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL) del Departamento de Energía (DOE), alcanzó el primer puesto con un rendimiento de 148,6 petaFLOPS en High Performance Linpack (HPL), el benchmark utilizado para clasificar la lista TOP500. Summit cuenta con 4356 nodos, cada uno equipado con dos CPU Power9 de 22 núcleos y seis GPU NVIDIA Tesla V100. ^{[ 70 ]}

En junio de 2022, Frontier de Estados Unidos fue la supercomputadora más potente del TOP500, alcanzando 1102 petaFlops (1,102 exaFlops) en las pruebas de rendimiento LINPACK. ^{[ 71 ]}

En noviembre de 2024, la supercomputadora de exaescala El Capitan de Estados Unidos , ubicada en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore en Livermore , desplazó a Frontier como la supercomputadora más rápida del mundo en la 64.ª edición del Top500 (noviembre de 2024) y mantuvo su lugar en la lista de junio de 2025. ^{[ 72 ]}

La computación distribuida utiliza Internet para conectar ordenadores personales y, a veces, superordenadores para lograr un mayor número de FLOPS:

• A fecha de octubre de 2012 Un grupo de científicos informáticos y astrónomos realizaron simulaciones de formación estelar en una red heterogénea de 5 estaciones de trabajo distribuidas por los Países Bajos, varias de ellas con GPU. ^{[ 73 ]} El cálculo se realizó combinando AMUSE ^{[ 74 ]} con Ibis . ^{[ 75 ]}
• A partir de abril de 2013 La simulación CosmoGrid ^{[ 76 ]} , una simulación cosmológica de materia oscura de 8589934592 partículas, se ejecutó simultáneamente en 3 supercomputadoras para abordar la cuestión del problema del satélite galáctico faltante. Utilizando supercomputadoras en Espoo (Finlandia), Edimburgo (Reino Unido) y Ámsterdam (Países Bajos), con 19644 núcleos de cálculo, lograron el 80% de la eficiencia máxima del hardware.
• A partir de abril de 2020 La red Folding@home tiene más de 2,3 exaFLOPS de potencia de cálculo total. ^{[ 77 ] [ 78 ] [ 79 ] [ 80 ]} Es la red informática distribuida más potente, siendo la primera en superar 1 exaFLOPS de potencia de cálculo total. Este nivel de rendimiento es posible principalmente gracias al esfuerzo acumulativo de una vasta gama de potentes unidades GPU y CPU . ^{[ 81 ]}

• A diciembre de 2020 , toda la red BOINC  tiene un promedio de aproximadamente 31 petaFLOPS. ^{[ 82 ]}
• A fecha de junio de 2018 SETI @home , que emplea la plataforma de software BOINC , alcanza un promedio de 896  teraFLOPS. ^{[ 83 ]}
• A fecha de junio de 2018 Einstein @Home , un proyecto que utiliza la red BOINC , está procesando a 3  petaFLOPS. ^{[ 84 ]}
• A fecha de junio de 2018 MilkyWay @home , utilizando la infraestructura BOINC , realiza cálculos a 847  teraFLOPS. ^{[ 85 ]}
• A fecha de junio de 2020 , GIMPS , buscando primos de Mersenne , está manteniendo 1.354  teraFLOPS. ^{[ 86 ]}