1. 算力
算力 ：也称为计算平台的性能上限，指的是一个计算平台倾尽全力每秒钟所能完成的浮点运算数。
计算能力越强大，速度越快。衡量计算能力的单位是 flops、FLOPS 或者 FLOP/s (floating point operations per second，每秒能执行的flop数量)1。
$$FLOPS_{core}=\frac{cores}{node} \times \frac{nodes}{system}\times\frac{cycles}{second} \times \frac{FLOPs}{cycles}$$
$$ 浮点性能参考指标 (FLOPS) = 总运算核心数 \times 每周期运算次数 \times 处理器相对运作频率$$
示例：
-
对于
intel xeon e7-8837的理论flops计算是：
$$2.66（主频,GHz）×8（核心）×4（每周期浮点运算次数）=85.12 GFLOPS$$ -
对于
AMD opteron 6220的峰值flops：
$$3（主频,GHz）×8（核心）×4（每周期浮点运算次数）=96 GFLOPS$$
每周期浮点运算次数的说明
目前前大多数的理论峰值的每周期运算次数是按照x4的来计算，因为通常cpu核可以一拍执行两条指令，每条指令可以执行两个操作，因此是x4。
intel 新架构的处理器增加了新的指令集AVX，因此一条指令可以执行四个操作，故新架构的处理器x8，也就说支持新指令集AVX的intel处理器都是x8。
新架构sandy bridge和ivy bridge都是x8。 服务器处理器E5-XXXX， E3-XXXX都是x8。
计算性能 2
| Name | Unit | Value | Leve | 设备 | FLOPS（单精度） |
|---|---|---|---|---|---|
| kiloFLOPS | kFLOPS | 103 | 千级 | ENIAC （1946年） | 0.3 kFLOPS |
| megaFLOPS | MFLOPS | 106 | 百万级 | Raspberry Pi CM2708 | 316.56 MFLOPS |
| gigaFLOPS | GFLOPS | 109 | 十亿级 | Intel Core i7 965 | 69.23 GFLOPS |
| teraFLOPS | TFLOPS | 1012 | 万亿级（兆级） | Microsoft Xbox One X | 6 TFLOPS |
| NVIDIA GeForce GTX Titan X | 7 TFLOPS | ||||
| NVIDIA Tesla K80 | 8.74 TFLOPS | ||||
| NVIDIA Tesla V100 PCIe 16 GB | 14.1 TFLOPS | ||||
| NVIDIA Tesla T4 | 260 TFLOPS | ||||
| petaFLOPS | PFLOPS | 1015 | 千万亿（千兆级） | 神威太湖之光 | 93.01 PFLOPS |
| 天河二号 | 33.86 PFLOPS | ||||
| exaFLOPS | EFLOPS | 1018 | 百京级 | 比特币全网算力 2018年 | 35 EFLOPS |
| zettaFLOPS | ZFLOPS | 1021 | |||
| yottaFLOPS | YFLOPS | 1024 |
设备算力表
| 设备 | 算力 | FP32 (float) | 备注 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce 940MX | 0.74 | TFLOPS | 小米笔记本 |
| NVIDIA Quadro P620 | 1.35 | TFLOPS | |
| NVIDIA Tesla K40 | 5 | TFLOPS | |
| NVIDIA Tesla P4 | 5.4 | TFLOPS | 【滴滴云 P4】 |
| NVIDIA Tesla K80 | 8.74 | TFLOPS | Colab GPU基础版本 |
| NVIDIA GeForce GTX Titan X | 7 | TFLOPS | |
| NVIDIA Tesla P100 PCIe 16 GB | 9.3 | TFLOPS | Kaggle |
| NVIDIA Tesla V100 PCIe 16 GB | 14.1 | TFLOPS | 百度 AI Studio |
| NVIDIA Tesla T4 | 260 | TFLOPS | Colab GPU高级版本 |
| Google Colab Cloud TPU | 180 | TFLOPs |
Google Colab Cloud CPU 1 stocks 4 cores 2.2G
参考资料：https://en.wikipedia.org/wiki/Nvidia_Tesla
2. 带宽
带宽$\beta$：即计算平台的带宽上限，指的是一个计算平台倾尽全力每秒所能完成的内存交换量，单位是Byte/s。
【滴滴云 P4】 24637.1MB/s
注 ：这里所说的 内存 是广义上的内存。对于CPU计算平台而言指的就是真正的内存；而对于GPU计算平台指的则是显存。
3. 计算强度上限
计算强度上限$I_{max}$：描述的是在这个计算平台上，单位内存交换最多用来进行多少次计算，单位是FLOP/Byte。
$$I_{max}=\frac{\pi}{\beta}=\frac{算例}{宽带}$$
两个指标相除即可得到计算平台的计算强度上限
【滴滴云 P4】 5.510001000/24637.1MB/s =223
