Was ist ein TeraFLOPS?
In der Computerwelt ist der Begriff TeraFLOPS (TFLOPS) zu einem Indikator für die Rechenleistung von Computern geworden. In diesem Artikel beleuchten wir die Bedeutung von TeraFLOPS in verschiedenen Technologiebereichen wie High Performance Computing, Spielekonsolen und künstliche Intelligenz.
Definition eines FLOPS in der Informatik
Das Akronym FLOPS stammt aus dem Englischen „Floating-Point Operations per Second“ (Gleitkommaoperationen pro Sekunde). Gleitkommaoperationen umfassen irrationale Zahlen und Dezimalstellen und sind viel komplexer als Festkommaoperationen. Mit Gleitkommaoperationen wird die Rechenleistung eines bestimmten Systems gemessen.
Der TeraFLOPS gibt Aufschluss über die Leistungsfähigkeit Ihrer GPU und kann nützlich sein, wenn Sie beispielsweise eine gute Grafikkarte auswählen müssen. Bei der Auswahl einer GPU ist es besser, sich für ein Modell zu entscheiden, das mehr Operationen oder mathematische Funktionen verarbeiten kann.
Einheit für die Leistung von Prozessoren
Da der FLOPS eine Maßeinheit für die Leistung eines Prozessors ist, können wir eine Skala für die Rechenleistung erstellen. Jeder der folgenden Begriffe entspricht einer bestimmten Größenordnung.
YottaFLOPS
Entspricht 10^24 FLOPS. Es handelt sich hier um eine theoretische Größenordnung, die mit der heutigen Technologie noch nicht erreicht wurde. Sie steht für die Fähigkeit eines Prozessors, eine Quadrillion an Gleitkommaoperationen pro Sekunde zu verarbeiten. Der YottaFLOPS übersteigt unsere Vorstellungskraft im Hinblick auf das, was möglich wäre. Bei Erreichen dieser Größenordnung könnten komplexe Probleme gelöst und womöglich auf atomarer Ebene vorgegangen werden.
TeraFLOPS
Entspricht 10^12 FLOPS. Diese Größenordnung wird häufig für High-Performance-Server und einige Spielekonsolen verwendet. Sie können eine Billion Gleitkommaoperationen pro Sekunde ausführen. Derartige Server sind unverzichtbar für moderne Supercomputer und hochmoderne Forschungseinrichtungen. Sie werden in Bereichen wie der meteorologischen Modellierung, Molekularbiologie, Arzneimittelentwicklung und Teilchenphysik eingesetzt.
ZettaFLOPS
Entspricht 10^21 FLOPS. Dies ist auch eine theoretische Größenordnung für die Fähigkeit, eine Trilliarde Gleitkommaoperationen pro Sekunde zu verarbeiten. Diese Größenordnung liegt weit außerhalb der Reichweite der heutigen Technologien. Sie könnte für künftige wissenschaftliche und technologische Herausforderungen wie die präzise Simulation des menschlichen Gehirns oder die Lösung komplexer Probleme der Quantenphysik verwendet werden.
GigaFLOPS
Entspricht 10^9 FLOPS, also einer Milliarde Gleitkommaoperationen pro Sekunde. Dies ist eine übliche Größenordnung für moderne PCs und einige Spielekonsolen. Diese Größenordnung wird für Aufgaben wie Grafikrendering, einfaches maschinelles Lernen und fortgeschrittenere wissenschaftliche Simulationen verwendet.
ExaFLOPS
Entspricht 10^18 FLOPS. Diese Größenordnung wird für die Spitze der aktuellen Supercomputer-Technologie verwendet, mit der eine Trillion Gleitkommaoperationen pro Sekunde verarbeitet werden können. Diese Größenordnung ebnet den Weg für eine noch komplexere Modellierung wie die detaillierte Simulation des Verhaltens von Materialien, die Kernfusionsforschung oder das vertiefte Verständnis komplexer biologischer Systeme.
MegaFLOPS
Entspricht 10^6 FLOPS, was für eine Million Gleitkommaoperationen pro Sekunde steht. Diese Größenordnung war für die ersten Supercomputer relevanter und wurde in den 1980er- und 1990er-Jahren häufig für wissenschaftliche und HPC-Anwendungen verwendet. Heute ist sie für Anwendungen wie Datenanalysen, die wissenschaftliche Visualisierung und weniger komplexe Simulationen nützlich.
PetaFLOPS
Entspricht 10^15 FLOPS. Diese Größenordnung ist bei modernen Supercomputern weit verbreitet. Diese sind in der Lage, eine Billiarde Gleitkommaoperationen pro Sekunde zu verarbeiten. Dies ermöglicht komplexe Simulationen von Naturphänomenen, langfristige Klimaprognosen, umfangreiche genomische Analysen und fortgeschrittene Anwendungen des maschinellen Lernens.
KiloFLOPS
Entspricht 10^3 FLOPS, d. h. Tausend Gleitkommaoperationen pro Sekunde. Diese Größenordnung trifft auf die allerersten Computer oder sehr einfache moderne IT-Ausrüstung zu. Sie eignen sich in der Regel für grundlegende IT-Aufgaben, sind jedoch für moderne Anwendungen veraltet.
Wenn Sie diese Größenordnungen verstehen, können Sie die Rechenleistung und Effizienz verschiedener Prozessoren bewerten, insbesondere wenn Sie verschiedene Computer vergleichen oder die Anforderungen für bestimmte IT-Aufgaben ermitteln. Je mehr technologische Fortschritte wir machen, umso näher kommen wir den größeren Größenordnungen, womit komplexere und schnellere Berechnungen möglich werden.
Wie werden FLOPS berechnet?
Sie werden berechnet, indem die Anzahl der Gleitkommaoperationen (wie Multiplikationen, Divisionen, Additionen und Subtraktionen) gezählt wird, die von einem Prozessor ausgeführt werden können. Diese Kennzahl wird häufig im High Performance Computing (HPC) und für die Anforderungen von AI-Modellen verwendet.
- FLOPS mit einfacher Genauigkeit (Single Precision, SP): Sie werden mit 32-Bit-Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit berechnet.
- FLOPS mit doppelter Genauigkeit (Double Precision, DP): Sie werden anhand von Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit berechnet, die 64 Bit verwenden.
Verwendung von TeraFLOPS
TeraFLOPS werden verwendet, um die Leistungsfähigkeit von Systemen in so unterschiedlichen Bereichen wie Videospiele, Datenverarbeitung und HPC-Systeme zu bewerten. TeraFLOPS-Systeme können komplexe und anspruchsvolle Aufgaben bewältigen. Dadurch eröffnen sich bislang unvorstellbare Möglichkeiten, was einen maßgeblichen Einfluss auf die technologische Entwicklung sowie den Fortschritt in wesentlichen Bereichen hat.
Videospiele
In der Welt der Videospiele spielen TeraFLOPS eine wichtige Rolle, wenn es um die Grafikqualität und die allgemeine Leistung einer Spielekonsole oder eines PCs geht. Je höher die TeraFLOPS-Zahl, umso besser ist ein System imstande, detaillierte und fesselnde Umgebungen zu rendern, komplexe physische Simulationen zu bewältigen und eine nahtlosere Darstellung zu bieten.
Datenverarbeitung und Cloud Computing
Im Bereich der Datenverarbeitung ist die Bedeutung von TeraFLOPS im Kontext des Cloud Computing besonders deutlich. Cloud-Anbieter nutzen Server mit einer Rechenleistung auf TeraFLOPS-Niveau, um große Datensätze effizient zu verwalten und zu verarbeiten.
Dies ermöglicht eine schnelle und genaue Analyse, die für Big Data, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unerlässlich ist. Dank der für Cloud-Dienste verfügbaren Rechenleistung können Unternehmen auf leistungsstarke Datenverarbeitungsressourcen zugreifen, ohne sich mit den Kosten und der Komplexität der Wartung ihrer eigenen Infrastruktur arrangieren zu müssen.
HPC-Berechnungen
Im HPC können TeraFLOPS zum Messen der Leistung verwendet werden, die zum Lösen der komplexesten wissenschaftlichen und technischen Probleme benötigt wird. HPC-Systeme arbeiten oft auf PetaFLOPS-Niveau oder mehr.
Sie stützen sich auf eine enorme Rechenleistung, mit der detaillierte Simulationen, komplexe Quantenberechnungen, Klimamodellierungen und vieles mehr ermöglicht werden.
Die Auswirkungen der Cloud-GPU
Das Aufkommen der Cloud-GPU spielt eine revolutionäre Rolle bei der Nutzung von TeraFLOPS. Diese Technologie ermöglicht es Usern, über die Cloud auf die HPC-Ressourcen zuzugreifen, die in der Regel von GPUs verwaltet werden. Durch diesen Ansatz wird mehr Flexibilität erreicht, was ideal für datenintensive Anwendungen ist.
Mit der Cloud-GPU werden massive TeraFLOPS-Kapazitäten für mehr User und Unternehmen nutzbar. Dadurch entfallen umfangreiche Hardwareinvestitionen, gleichzeitig wird aber eine erweiterte und skalierbare Verarbeitungsleistung geboten.
Führen mehr TFLOPS automatisch zu schnelleren Geräten und besseren Grafiken?
Obwohl diese Annahme in einigen Fällen richtig ist, ist es nicht ungewöhnlich, dass GPUs mit höheren TeraFLOPS eine deutlich geringere Leistung bieten. Das mag merkwürdig klingen, ist aber dem, was wir mit der Wattleistung sehen, ziemlich ähnlich. Es gibt mehrere Faktoren, die berücksichtigt werden müssen.
Um die Funktionsweise dieser Variablen besser zu erklären, können wir eine Analogie zu einer Taschenlampe ziehen. Die Leistung der Lampe spielt eine wichtige Rolle, da dadurch mehr Licht abgegeben werden kann. Sie sollten jedoch auch die Akkulaufzeit, die Qualität der Linse und des Reflektors sowie das Design und die Ergonomie der Lampe berücksichtigen.
Es müssen also weitere Faktoren berücksichtigt werden:
- Anzahl der Kerne: Moderne Prozessoren verfügen über mehrere Kerne, von denen jeder Aufgaben unabhängig verarbeiten kann. Je mehr Kerne es gibt, desto effizienter kann der Prozessor mehrere Aufgaben gleichzeitig verarbeiten.
- Prozessorfrequenz (Clock Speed): Diese Frequenz wird in Gigahertz (GHz) gemessen und gibt die Geschwindigkeit an, mit der ein Prozessor Befehle ausführen kann. Eine höhere Frequenz bedeutet in der Regel eine schnellere Datenverarbeitung.
- Cache: Der CPU-Cache ist ein kleiner, sehr schneller Speicher auf dem Prozessor. Dort werden häufig verwendete Daten gespeichert, um den Zugriff zu beschleunigen. Ein größerer Cache kann die Leistung erheblich verbessern.
- Hauptplatinenkompatibilität: Der Prozessor muss mit dem Sockel und den Chips der Hauptplatine kompatibel sein.
- Nennwärmeleistung (TDP oder Rated Thermal Power): Die TDP gibt die maximale Wärme an, die der Prozessor erzeugt. Dies wirkt sich auf die Kühlung und den Energieverbrauch des Systems aus.
- Integrierte Grafikleistung: Einige Prozessoren verfügen über eine integrierte Grafikkarte, die für grundlegende Aufgaben ausreichen kann.
- Unterstützung neuerer Technologien: Ein neuerer Prozessor kann neuere Technologien wie PCIe 4.0/5.0, DDR4/DDR5-RAM und andere Funktionen unterstützen, die sich auf die zukünftige Leistung und Kompatibilität auswirken können.
- Preis und Preis-Leistungs-Verhältnis: Prozessorkosten im Vergleich zur Leistung.
FAQ
Was bedeutet FLOPS in der Informatik?
Mit Gleitkommaoperationen pro Sekunde wird die Leistung eines Computers basierend auf der Anzahl von Berechnungen gemessen, die der Prozessor ausführen kann.
Wie werden TFLOPS berechnet?
Anzahl TFLOP = (Kerne × Taktfrequenz × Operationen pro Zyklus) / 1.000.000.000.000). Die Anzahl der Prozessorkerne in der CPU oder GPU. Die tatsächliche Leistung kann aufgrund von Faktoren wie thermische Einschränkungen, Softwareeffizienz und Systemabstürze niedriger sein.
Gibt es Supercomputer, die Berechnungen auf PetaFLOPS-Niveau durchführen können?
Ja, es gibt viele Supercomputer, die das können. Früher war dies die Grenze der IT-Leistung, aber heute gehört diese Größenordnung eher zum Standard für HPC-Systeme.
Wie wirkt sich der Unterschied in der Rechenleistung auf reale Anwendungen aus?
Der Leistungsunterschied, insbesondere beim Vergleich von Standardcomputern mit HPC-Systemen wie Supercomputern, hat deutliche Auswirkungen auf eine Vielzahl von realen Anwendungen. Der entscheidende Faktor ist die Fähigkeit, große Datenmengen mit beispielloser Geschwindigkeit zu verarbeiten und zu analysieren.
Die Lösungen von OVHcloud
Für Massively Parallel Processing optimierte Cloud-Server
GPU Instanzen enthalten Grafikprozessoren von NVIDIA, um den hohen Anforderungen von Massively Parallel Processing gerecht zu werden. Als Bestandteil des Angebots von OVHcloud bieten auch sie die Vorteile von Ressourcen on demand und stundengenauer Abrechnung. Darüber hinaus sind diese Cloud-Server ideal für Machine Learning und Deep Learning geeignet.
Automatisierung Ihrer Infrastruktur zur Beschleunigung Ihres Business
Ein Portfolio an Standardlösungen zum Bereitstellen Ihrer Anwendungen in der Cloud
High Grade Dedicated Server
Die leistungsstärksten Server, optimiert für kritische Workloads. Ein Höchstmaß an Zuverlässigkeit, Sicherheit und Leistung, um Ihre Daten optimal nutzen zu können.