60.44.93.223: /* Samsung Exynos */

2014-08-22T03:09:19Z

Samsung Exynos

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{{出典の明記|date=2007年8月}}
{|class="infobox" style="text-align:center;"
!colspan="3" style="background-color:#ccf;"|換算表
|-
!style="background-color:#edf;"|接頭辞
!style="background-color:#edf;"|FLOPS
|-
|style="text-align:left;"|[[ヨタ]](Y)|| 1024
|-
|style="text-align:left;"|[[ゼタ]](Z)|| 1021
|-
|style="text-align:left;"|[[エクサ]](E)|| 1018
|-
|style="text-align:left;"|[[ペタ]](P)|| 1015
|-
|style="text-align:left;"|[[テラ]](T)|| 1012
|-という能力を理論的/実際的（実験的）に表した値のこと。コンピュータの性能指標としては、他に[[MIPS]]やメモリバンド幅，トランズアクション処理速度などがあるが、FLOPSは[[科学技術計算]]や[[シミュレーション]]を行う[[スーパーコンピュータ]]等の性能を表す際に用いられることが多い。

|style="text-align:left;"|[[ギガ]](G)|| 109
|-
|style="text-align:left;"|[[メガ]](M)|| 106
|}
'''FLOPS'''（フロップス、'''''Fl'''oating-point '''O'''perations '''P'''er '''S'''econd''）は[[コンピュータ]]の[[性能]][[指標]]の一つ。1秒間に[[浮動小数点数]][[演算]]が何回できるか
数値の大きさだけでなく、理論的に算出された値の何%で実際の[[プログラム (コンピュータ)|プログラム]]が動作するかということも重要である。実際の値が理論値に近いほど、より効率的なコンピュータだと考えられるからである（これを強調しすぎると、効率を高くするには演算器の数を減らすなどによって性能の理論上限値を下げさえすれば良いなどということになりがちではあるが）。[[パーソナルコンピュータ]]（以下パソコンと略）向けの[[CPU]]や[[GPU]]メーカーは計算[[ノード]]としては単一のノードとなるので通常理論値で発表する（理論値がほぼそのまま実効値となる）が、一般的に並列方式スーパーコンピューターでは多数の計算ノードの[[クラスタ]]として構築されるため、実際の計算能力を理論値に近づけるには高度な運用能力が必要であり、理論値ではなく [[LINPACK]] [[ベンチマーク]]での実測値がよく使われている（但しLINPACK値はもてはやされているが、それが計算機の能力の全てではまったくなくて、性能のある一つの切り口からみた指標に過ぎない）。

現在、家庭用のパソコンの CPU は GFLOPS、スーパーコンピュータの世界1位は PFLOPS の単位であるが、[[ムーアの法則]]にそって高速化が進んでおり、[[2018年]]に並列度1億でLINPACK性能値はEFLOPSの単位に到達すると予想されている<ref>[http://journal.mycom.co.jp/articles/2011/07/05/post_kcomputer/index.html 【レポート】ポスト「京」コンピュータはどうなるのか (1) 次世代スパコンの開発開始で米国に遅れをとっている日本 | エンタープライズ | マイコミジャーナル]</ref>。パソコンとスーパーコンピュータの差はおおよそ1万倍の差で推移している。

== 代表的なハードウェアの浮動小数点数演算能力 ==
=== PC/Server (Intel) ===
{| class="wikitable"
|+
! 名称
! コア数
! クロック
! FLOPS（倍精度）
! 理論値/実測値
! 理論値の計算式
! 参照
|-
! [[Intel Pentium (1993年)|Pentium]]
| 1コア
| 300MHz
| 300 MFLOPS
|理論値
|1 FLOPS/Clock × 300MHz
|
|-
! [[Pentium II]]
| 1コア
| 450MHz
| 450 MFLOPS
|理論値
|1 FLOPS/Clock × 450MHz
|
|-
! [[Pentium III]]
| 1コア
| 1.4GHz
| 2.1 GFLOPS
|理論値
|1.5 FLOPS/Clock × 1.4GHz
|
|-
! [[Pentium M]]
| 1コア
| 2.26GHz
| 3.39 GFLOPS
|理論値
|1.5 FLOPS/Clock × 2.26GHz
|<ref name="intel_flops_p4">[http://www.intel.com/support/processors/sb/CS-028241.htm Intel® microprocessor export compliance metrics]</ref>
|-
! [[Pentium 4]]
| 1コア
| 3.8GHz
| 7.6 GFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 3.8GHz
|<ref name="intel_flops_p4"/>
|-
! [[Pentium D]]
| 2コア
| 3.6GHz
| 14.4 GFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 3.6GHz × 2コア
|<ref name="intel_flops_p4"/>
|-
! [[Intel Atom]]
| 2コア
| 1.8GHz
| 10.8 GFLOPS
|理論値
|3 FLOPS/Clock × 1.8GHz × 2コア
|
|-
! [[Core Solo]]
| 1コア
| 1.83GHz
| 2.75 GFLOPS
|理論値
|1.5 FLOPS/Clock × 1.83GHz
|<ref name="intel_flops"/>
|-
! [[Core Duo]]
| 2コア
| 2.33GHz
| 6.99 GFLOPS
|理論値
|1.5 FLOPS/Clock × 2.33GHz × 2コア
|<ref name="intel_flops"/>
|-
! [[Core 2 Duo]]
| 2コア
| 3.33GHz
| 26.64 GFLOPS
|理論値
|4 FLOPS/Clock × 3.33GHz × 2コア
|<ref name="intel_flops"/>
|-
! [[Core 2 Quad]]
| 4コア
| 3.2GHz
| 51.2 GFLOPS
|理論値
|4 FLOPS/Clock × 3.2GHz × 4コア
|<ref name="intel_flops"/>
|-
! [[Core i7]] (i7-965, [[Nehalem]])
| 4コア
| 3.2GHz
| 51.2 GFLOPS
|理論値
|4 FLOPS/Clock × 3.2GHz × 4コア
|<ref name="intel_flops">{{Cite web | url = http://www.intel.co.jp/jp/support/processors/sb/CS-023143.htm | title =プロセッサー製品の複合理論性能 (CTP) 値について(Intel) | author = Intel Corp. | accessdate = 2009-10-01}}</ref>
|-
! [[Core i7]] ([[Sandy Bridge]])
| 6コア
| 3.5GHz
| 168 GFLOPS
|理論値
|8 FLOPS/Clock × 3.5GHz × 6コア
|<ref name="dell_peta_flops">[http://www.delltechcenter.com/page/PetaFLOPS+for+the+Common+Man-+Pt+3+In+the+next+few+yrs+what+could+PetaFLOPS+Systems+Look++Like PetaFLOPS for the Common Man- Pt 3 In the next few yrs what could PetaFLOPS Systems Look Like - The Dell TechCenter]</ref>
|-
! [[Core i7]] ([[Haswell]])
| 4コア
| 3.5GHz
| 224 GFLOPS
|理論値
|16 FLOPS/Clock × 3.5GHz × 4コア
|
|}
Core 2 Duo より1クロックで [[Streaming SIMD Extensions|SSE]] で加算と乗算が計算できる<ref name="intels-haswell-architecture"/>ようになり 128 ビット幅だと倍精度で 4 FLOPS/Clock。Sandy Bridge より搭載した Intel AVX は 256 ビット幅なので 8 FLOPS/Clock。Intel AVX 2 は FMA 命令の導入により 1 cycle で2つの FMA が実行できる<ref name="intels-haswell-architecture">[http://www.anandtech.com/show/6355/intels-haswell-architecture/8 Intel's Haswell Architecture Analyzed: Building a New PC and a New Intel]</ref>ので 16 FLOPS/Clock。単精度だと、これらの演算回数は2倍<ref>[http://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/20130417_596202.html IDF Beijingで公開されたHaswellの省電力&オーバークロック機能 - PC Watch]</ref>。Atomは1クロックで1つのSSE加算命令が、2クロックで1つのSSE乗算命令が実行できる<ref name="agner">Agner Fog, [http://www.agner.org/optimize/ The microarchitecture of Intel, AMD and VIA CPUs]</ref>ため、合計すると倍精度で3 FLOPS/Clockとなる。

=== PC/Server (AMD) ===
{| class="wikitable"
|+
! 名称
! コア数
! クロック
! FLOPS（倍精度）
! 理論値/実測値
! 理論値の計算式
! 参照
|-
! [[AMD_Phenom_II|Phenom II]] (X4 980 Black Edition)
| 4コア
| 3.7GHz
| 59.2 GFLOPS
| 理論値
| 4 FLOPS/Clock × 3.7GHz × 4コア
|
|-
! [[AMD_Phenom_II|Phenom II]] (X6 1100T Black Edition)
| 6コア
| 3.3GHz
| 79.2 GFLOPS
| 理論値
| 4 FLOPS/Clock × 3.3GHz × 6コア
|
|-
! AMD Fusion E Series ([[Bobcat (マイクロアーキテクチャ)|Bobcat]])
| 2コア
| 1.65GHz
| 6.6 GFLOPS
| 理論値
| 2 FLOPS/Clock × 1.65GHz × 2コア
|
|-
! AMD Opteron ([[Opteron#Magny-Cours_.28K10.2C_rev_D1.29|Magny-Cours]])
| 12コア
| 2.5GHz
| 120 GFLOPS
|理論値
|4 FLOPS/Clock × 2.5GHz × 12コア
|<ref name="dell_peta_flops"/>
|-
! AMD FX ([[Bulldozer_(マイクロアーキテクチャ)|Bulldozer]])
| 8コア/4モジュール
| 3.9GHz
| 124.8 GFLOPS
| 理論値
| 8 FLOPS/Clock × 3.9GHz × 4モジュール
|
|-
! AMD Opteron ([[Opteron#Interlagos.2FValencia_.28Bulldozer.29|Interlagos]])
| 16コア/8モジュール
| 3GHz
| 192 GFLOPS
|理論値
|8 FLOPS/Clock × 3GHz × 8モジュール
|
|}
Bulldozer は1モジュールにつき2つの128ビット積和演算器があり、倍精度は2つのFMA命令を同時実行することにより 8 FLOPS/Cycle。

===[[ARMアーキテクチャ|ARM]]===
{| class="wikitable"
|+
! 名称
! コア数
! クロック
! FLOPS
! 理論値/実測値
! 理論値の計算式
! 参照
|-
! ARM11
| 1コア
| 700MHz
| 700 MFLOPS（単精度）
| 理論値
| 1 FLOPS/Clock × 700MHz
|
|-
! ARM Cortex-A8
| 1コア
| 1GHz
| 4 GFLOPS（単精度）
| 理論値
| 4 FLOPS/Clock × 1GHz
|
|-
! ARM Cortex-A9
| 4コア
| 1.5GHz
| 24 GFLOPS（単精度） 9 GFLOPS（倍精度）
| 理論値
| 4 FLOPS/Clock × 1.5GHz × 4コア（単精度） 1.5 FLOPS/Clock × 1.5GHz × 4コア（倍精度）
|
|-
! ARM Cortex-A15
| 4コア
| 2.0GHz
| 64 GFLOPS（単精度） 16 GFLOPS（倍精度）
| 理論値
| 8 FLOPS/Clock × 2.0GHz × 4コア（単精度） 2 FLOPS/Clock × 2.0GHz × 4コア（倍精度）
|
|}
*[[NetWalker]] PC-Z1: CPU 3.2GFLOPS(ARM Cortex-A8 800MHz,SIMD), 0.64GFLOPS(同VFP)

ARM NEON はCortex-A15までは倍精度が扱えなく、単精度のみ<ref>[http://infocenter.arm.com/help/index.jsp?topic=/com.arm.doc.dui0204ij/CIHDIBDG.html 5.5.2. NEON データ型および VFP データ型 - ARM]</ref>。ARM NEON は 128ビット幅で単精度だと 4 FLOPS/Cycle だが、Cortex-A15 は FMA があるので 8 FLOPS/Cycle。

倍精度は、Cortex-A9 は VFPv3 により、2 cycle で足し算2回、乗算1回、合計3演算できるので、1.5 FLOPS/Cycle。Cortex-A15 は VFPv4 により、1 cycle で1回 FMA が計算できるので、2 FLOPS/Cycle。Cortex-A57より、NEONでも倍精度が扱えるようになる。

=== ゲーム機 ===
*[[ドリームキャスト]]: 1.4GFLOPS
*[[Xbox]]: 1.5GFLOPS
*[[Xbox 360]]: 115.2GFLOPS（[[Xenon|Xenon(マイクロプロセッサ)]]単体）<ref>http://pc.watch.impress.co.jp/docs/2005/0514/kaigai178.htm</ref>、240GFLOPS（[[Xbox_360#GPU|Xenos GPU]]単体）<ref>http://pc.watch.impress.co.jp/docs/2005/0701/kaigai195.htm</ref>、1TFLOPS （システム全体）:但し詳しい内訳は不明<ref>[http://game.watch.impress.co.jp/docs/20050513/xbox2.htm マイクロソフト、「Xbox 360」ハードウェア編丸山嘉浩氏「日本で成功しなければ成功したと言えない」 GAME watch 2005/05/13]</ref>
*[[ニンテンドーゲームキューブ|ゲームキューブ]]: 13GFLOPS （ピーク時/システム全体）<ref>[http://journal.mycom.co.jp/news/2000/08/25/14.html ATIのグラフィックスチップ技術が「Nintendo GAMECUBE」に採用（マイコミジャーナル）]</ref>
*[[PlayStation Portable]]: CPU 2.6GFLOPS / 9.6GFLOPS（ピーク時/システム全体）
*[[PlayStation 2]]: 6.2GFLOPS（[[Emotion Engine]]単体）<ref>{{Cite web |date=1999-03-02 |url=http://www.scei.co.jp/corporate/release/pdf/990302_3.pdf |title=次世代プレイステーション向け世界最高速の１２８ビットＣＰＵ Emotion Engine を開発 |format=PDF |publisher=[[ソニー・コンピュータエンタテインメント]] |accessdate=2013-07-11 }}</ref>
*[[PlayStation 3]]: 218GFLOPS（[[Cell Broadband Engine]]単体）<ref>http://pc.watch.impress.co.jp/docs/2005/0518/kaigai180.htm</ref>、224GFLOPS （[[PlayStation 3#仕様|RSX]]単体）<ref name=ps3gpu>http://www.4gamer.net/games/990/G999024/20130224001/</ref>、2TFLOPS （システム全体）:但し詳しい内訳は不明<ref>[http://www.jp.playstation.com/info/release/nr_20050517_ps3.html PlayStation.com(Japan)]</ref>
*[[PlayStation 4]]: 1.84TFLOPS（GPU単体）<ref name=ps3gpu />


=== スーパーコンピュータ ===
{| class="wikitable"
|+
! 名称
! FLOPS
! 理論値/実測値
! システム概要
! 参照
|-
! [[ENIAC]]
| align=right|300FLOPS
|
|
|
|-
! [[CRAY-1]]
| align=right|160MFLOPS
| 倍精度, 理論ピーク性能値
|
|
|-
! [[ディープ・ブルー (コンピュータ)|ディープ・ブルー]]
| align=right|11.38GFLOPS
|
|
|
|-
! [[地球シミュレータ]]（第1世代）
| align=right|35.86TFLOPS
| 倍精度64ビット, LINPACK実測値
| [[TOP500]] Jun 2002 1位
|
|-
! [[TSUBAME]] 1.2
| align=right|87.01TFLOPS
| 倍精度, LINPACK実測値
| TOP500 Jun 2009 41位
|
|-
! [[T2Kオープンスパコン]]
| align=right|101.74TFLOPS
| 倍精度, LINPACK実測値
|
|
|-
! 地球シミュレータ（第2世代）
| align=right|122.4TFLOPS
|
| TOP500 Jun 2009 16位
|
|-
! GPUクラスタ（[[長崎大学]]、[[濱田剛]]ら）
| align=right|158TFLOPS
|
|
|<ref>{{Cite web | url = http://www.nagasaki-u.ac.jp/main/gakujutsu/2009/gaku20091126.pdf | title = GPU クラスタによる高性能計算技術の実証：長崎大学濱田剛テニュアトラック助教らのGPU クラスタによる計算がゴードン・ベル賞を受賞 | format = PDF | accessdate = 2010-06-02}}</ref>
|-
! [[Blue Gene|Blue Gene/L]]
| align=right|478.2TFLOPS
|
| TOP500 Nov 2007 1位
|
|-
! [[Roadrunner|IBM Roadrunner]]
| align=right|1.105PFLOPS
| 倍精度, LINPACK実測値
| TOP500 Jun 2008 1位
|
|-
! TSUBAME 2.0
| align=right|1.192PFLOPS
| 倍精度, LINPACK実測値
| TOP500 Nov 2011 4位
|
|-
! [[天河一号|天河一号A]]
| align=right|2.566PFLOPS
|
| TOP500 Nov 2010 1位
|
|-
! TSUBAME 2.5
| align=right|2.843PFLOPS
| 倍精度, LINPACK実測値
| TOP500 Nov 2013 11位 , [[Green500]] 6位
|
|-
! [[京 (スーパーコンピュータ)|京]]
| align=right|10.510PFLOPS
| LINPACK実測値
| TOP500 Jun 2011 1位
実行効率 93.2%<ref>[http://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kyokai/20110627_456393.html 【森山和道の「ヒトと機械の境界面」】スパコン「京」を使う「次世代生命体統合シミュレーション」とは]</ref> - CPU数88,128個, 理論値 11,280,384 GFLOPS (=128 GFLOPS×88,128)
|<ref>[http://journal.mycom.co.jp/articles/2011/11/03/kei_linpack/ 【レポート】「京」コンピュータが京速を達成 - Top500の首位堅持に期待 - エンタープライズ - マイコミジャーナル]</ref><ref>[http://www.nsc.riken.jp/K/diary.html 「京」が第37回TOP500ランキングにおいて世界第一位を獲得！]</ref>
|-
! [[IBM Sequoia]]
| align=right|17.172PFLOPS
| 倍精度, LINPACK実測値
| TOP500 Nov 2012 1位
|
|-
! [[天河二号]]
| align=、right|33.862PFLOPS
| 倍精度, LINPACK実測値
| TOP500 Jun 2013 1位
|
|}

=== [[分散コンピューティング]] ===
*[[Berkeley Open Infrastructure for Network Computing|BOINC]]：約 8,563.365 TFLOPS 2013年12月26日平均値　Active台数:986,613台(8.51%)<ref>[http://boincstats.com/en/stats/-1/project/detail BOINC STATS - BOINC combined]</ref>
**[[SETI@home]]：約 658.210 TFLOPS 2013年12月26日平均値 BOINCに含む
*[[United Devices|UD Agent]]：約 65 TFLOPS 2001年10月1日参加PC96万台時
*[[Folding@Home]]:Active合計 353,966 CPU 約 4,273 TFLOPS　2008年11月22日参加約355万台

=== [[グラフィックスカード]] ===
単精度の積和算を 2 FLOPS/Clock で行える。
====NVIDIA====
*[[NVIDIA GeForce#GeForce 8600 Series|GeForce 8600 GTS]]: 92.8GFLOPS / 139GFLOPS（積和算 / 積和算、積算合計）
*[[NVIDIA GeForce#GeForce 8800 Series|GeForce 8800 GT]]: 336GFLOPS / 504GFLOPS（積和算 / 積和算、積算合計）
*[[NVIDIA GeForce#GeForce 9600 Series|GeForce 9600 GT]]: 208GFLOPS / 312GFLOPS（積和算 / 積和算、積算合計）
*[[NVIDIA GeForce#GeForce 9800 Series|GeForce 9800 GTX+]]: 470GFLOPS / 705GFLOPS（積和算 / 積和算、積算合計）
*[[NVIDIA GeForce#GeForce GTX Series|GeForce GTX 280]]: 622GFLOPS / 933GFLOPS（積和算 / 積和算、積算合計）<ref>[http://plusd.itmedia.co.jp/pcuser/articles/0806/19/news047_2.html ゲームを超えるミッションとは──NVIDIAが「GT200」にこめたGPUの可能性 (2/3) - ITmedia +D PC USER]</ref><ref>[http://www.nvidia.com/docs/IO/55506/GeForce_GTX_200_GPU_Technical_Brief.pdf GeForce GTX 200 GPU Technical Brief]</ref>
{| class="wikitable"
|+
! 名称
! コア数
! クロック
! FLOPS（単精度）
! 理論値/実測値
! 理論値の計算式
! 参照
|-
! GeForce GTX 480
| 480
| 1401 MHz
| 1.345 TFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 1401 MHz × 480コア
|
|-
! GeForce GTX 580
| 512
| 1544 MHz
| 1.581 TFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 1544 MHz × 512コア
|
|-
! GeForce GTX 590 (2GPU合計)
| 1024
| 1214 MHz
| 2.488 TFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 1214 MHz × 1024コア
|
|-
! GeForce GTX 680
| 1536
| 1006 MHz
| 3.090 TFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 1006 MHz × 1536コア
|
|-
! GeForce GTX 690 (2GPU合計)
| 3072
| 915 MHz
| 5.621 TFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 915 MHz × 3072コア
|
|-
! GeForce GTX TITAN
| 2688
| 876 MHz
| 4.7 TFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 876 MHz × 2688コア
|
|}

====AMD====
{| class="wikitable"
|+
! 名称
! コア数
! クロック
! FLOPS（単精度）
! 理論値/実測値
! 理論値の計算式
! 参照
|-
! Radeon HD 3650
| 120
| 725MHz
| 174 GFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 725MHz × 120コア
|
|-
! Radeon HD 3870
| 320
| 825MHz
| 496 GFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 825MHz × 320コア
|
|-
! Radeon HD 4670
| 320
| 750MHz
| 480 GFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 750MHz × 320コア
|
|-
! Radeon HD 4870
| 800
| 750MHz
| 1.2 TFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 750MHz × 800コア
|
|-
! Radeon HD 5870
| 1600
| 850MHz
| 2.72 TFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 850MHz × 1600コア
|
|-
! Radeon HD 5970 (2GPU合計)
| 3200
| 725MHz
| 4.64 TFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 725MHz × 3200コア
|<ref>{{Cite web|url=http://journal.mycom.co.jp/news/2009/11/18/037/index.html|title=米AMD、2基のGPUを搭載する「ATI Radeon HD 5970」 - 演算性能は4.64TFLOPS - マイコミジャーナル|accessdate=2009-12-07}}</ref>
|-
! Radeon HD 6970
| 1536
| 880MHz
| 2.7 TFLOPS (単精度) 676 GFLOPS (倍精度)
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 880MHz × 1536コア (単精度) 0.5 FLOPS/Clock × 880MHz × 1536コア (倍精度)
|<ref name="amd-radeon-hd-7970-ghz"/>
|-
! Radeon HD 6990 (2GPU合計)
| 3072
| 830 MHz
| 5.1 TFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 830 MHz × 3072コア
|
|-
! Radeon HD 7970 GHz Edition
| 2048
| 1.05 GHz
| 4.3 TFLOPS (単精度) 1.08 TFLOPS (倍精度)
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 1.05 GHz × 2048コア (単精度) 0.5 FLOPS/Clock × 1.05 GHz × 2048コア (倍精度)
|<ref name="20130424_597160">[http://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/20130424_597160.html GPUアーキテクチャ刷新のサイクル変化が産んだ「Radeon HD 7990」]</ref><ref name="amd-radeon-hd-7970-ghz">[http://www.anandtech.com/show/6025/radeon-hd-7970-ghz-edition-review-catching-up-to-gtx-680 AMD Radeon HD 7970 GHz Edition Review: Battling For The Performance Crown]</ref>
|-
! Radeon HD 7990 (2GPU合計)
| 4096
| 1.0 GHz
| 8.2 TFLOPS
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 1.0 GHz × 4096コア
|<ref name="20130424_597160"/>
|-
! Radeon R9 290X
| 2816
| 1.0 GHz
| 5.6 TFLOPS (単精度) 1.408TFLOPS (倍精度)
|理論値
|2 FLOPS/Clock × 1.0 GHz × 2816コア (単精度) 0.5 FLOPS/Clock × 1.0 GHz × 2816コア (倍精度)
|
|}
ハイエンドでは倍精度(fp64)は 0.5 FLOPS/Cycle であるが、ミドルレンジ以下は 0.125 FLOPS/Cycle<ref>[http://www.anandtech.com/show/6570/amds-annual-gpu-rebadge-radeon-hd-8000-series-for-oems AMD’s Annual GPU Rebadge: Radeon HD 8000 Series for OEMs]</ref> であったり、倍精度の計算が出来なかったりする。

==== Intel ====
{| class="wikitable"
|+
! 名称
! [[実行ユニット|EU]]数
! クロック
! FLOPS(単精度)
! 理論値/実測値
! 理論値の計算式
! 参照
|-
! [[Intel GMA]] X4500
| 10
| 800MHz
| 32 GFLOPS
| 理論値
| 4FLOPS/EU × 800MHz × 10EU
| <ref name="directx">[http://software.intel.com/sites/billboard/sites/default/files/Intel_Processor_Graphics_DirectX_Developers_Guide.pdf Intel® Processor Graphics DirectX* Developer's Guide]</ref>
|-
! [[Intel HD Graphics]] ([[Nehalem]])
| 12
| 900MHz
| 43.2 GFLOPS
| 理論値
| 4FLOPS/EU × 900MHz × 12EU
| <ref name="directx"/>
|-
! Intel HD Graphics 3000
| 12
| 1350MHz (Max)
| 129.6 GFLOPS
| 理論値
| 8FLOPS/EU × 1350MHz × 12EU
| <ref name="directx"/>
|-
! Intel HD Graphics 4000
| 16
| 1350MHz (Max)
| 345.6 GFLOPS
| 理論値
| 16FLOPS/EU × 1350MHz × 16EU
|
|-
! Intel Iris Pro Graphics 5200
| 40
| 1300MHz (Max)
| 832 GFLOPS
| 理論値
| 16FLOPS/EU × 1300MHz × 40EU
|
|}

HD Graphicsの各EUは4-way SIMDの演算器を備えており、1命令で4並列の単精度浮動小数点演算が可能である。Sandy Bridgeより前の世代では1クロックでEUあたり1つの加算もしくは乗算命令を実行可能で、4FLOPS/EU。Sandy Bridge世代では1クロックでEUあたり1つのFMA命令を実行可能で、8FLOPS/EU。Ivy Bridge世代以降は1クロックでEUあたり2つのFMA命令を実行可能で、16FLOPS/EUとなる。

==== Qualcomm [[Snapdragon]] ====
{| class="wikitable"
|+
! 名称
! ALU数
! クロック
! FLOPS（単精度）
! 理論値/実測値
! 理論値の計算式
! 参照
|-
! Adreno 200
| 8
| 245MHz
| 3.92 GFLOPS
| 理論値
| 2 FLOPS/ALU × 245MHz × 8ALU
|
|-
! Adreno 203 Adreno 205
| 16
| 245MHz
| 7.84 GFLOPS
| 理論値
| 2 FLOPS/ALU × 245MHz × 16ALU
|
|-
! Adreno 220
| 32
| 266MHz
| 17.0 GFLOPS
| 理論値
| 2 FLOPS/ALU × 266MHz × 32ALU
|
|-
! Adreno 225
| 32
| 400MHz
| 25.6 GFLOPS
| 理論値
| 2 FLOPS/ALU × 400MHz × 32ALU
|
|-
! Adreno 320 (Snapdragon S4 Pro)
| 64
| 400MHz
| '''57 GFLOPS'''
| 理論値
| 64 ALU х 0.400MHz x 2GFLOPS x 1.125 additional Scalar '''(57GFLOPS)'''
| <ref name="359gsm">[http://www.359gsm.com/forum/viewtopic.php?f=127&t=13152&start=0&st=0&sk=t&sd=a 359gsm.com - Qualcomm Snapdragon 800 & Adreno 330]</ref>
|-
! Adreno 320 (Snapdragon 600)
| 96
| 400MHz
| '''86.4 GFLOPS'''
| 理論値
| 96 ALU х 0.400MHz x 2GFLOPS x 1.125 additional Scalar '''(86.4GFLOPS)'''
| <ref name="359gsm">[http://www.359gsm.com/forum/viewtopic.php?f=127&t=13152&start=0&st=0&sk=t&sd=a 359gsm.com - Qualcomm Snapdragon 800 & Adreno 330]</ref>
|-
! Adreno 330
| 128
| 450MHz
| '''129.6GFLOPS'''
| 理論値
| 128 ALU х 0.450MHz x 2GFLOPS x 1.125 additional Scalar
'''(129.6 GFLOPS)'''
| <ref name="359gsm">[http://www.359gsm.com/forum/viewtopic.php?f=127&t=13152&start=0&st=0&sk=t&sd=a 359gsm.com - Qualcomm Snapdragon 800 & Adreno 330]</ref>

|}

==== Apple (iPhone & iPad) ====
{| class="wikitable"
|+
! width="100" | Chipset
! width="100" | GPU Core / Cluster
! GPU MHz
! FLOPS
! Device
! width="400" | GPU Model & Calculate GFLOPS
! Source
|-
! Apple A4 [[File:Apple A4 Chip.jpg|100px]]
| <center>1 Core</center>
| <center>200MHz</center>
| <center>'''1.6 GFLOPS'''</center>
| <center>'''iPhone 4'''</center>
| [[PowerVR]] SGX535 @ 200 MHz (2vec4)
4 x 2 х 0.200 = '''1.6 GFLOPS'''
| <ref name="anandtech_iphone5">[http://www.anandtech.com/show/6324/the-iphone-5-performance-preview AnandTech - The iPhone 5 Performance Preview]</ref>
|-
! Apple A4 [[File:Apple A4 Chip.jpg|100px]]
| <center>1 Core</center>
| <center>250MHz</center>
| <center>'''2 GFLOPS'''</center>
| <center>'''iPad'''</center>
| [[PowerVR]] SGX535 @ 250 MHz (2vec4)
4 x 2 х 0.250 = '''2 GFLOPS'''
|
|-
! Apple A5 [[File:Apple A5 Chip.jpg|100px]]
| <center>2 Cores</center>
| <center>200MHz</center>
| <center>'''14.4 GFLOPS'''</center>
| <center>'''iPhone 4S'''</center>
| [[PowerVR]] SGX543MP2 (dual-core) @ 250 MHz
2vec4 + 1 scalar: 4х2+1=9 * 8 х 0.200 х 9 = '''14.4 GFLOPS'''
| <ref name="359gsm_Apple">[http://www.359gsm.com/forum/viewtopic.php?f=127&t=13396 359gsm.com - Apple GPU GFLOPS PowerVR Series5 SGXMP]</ref>
|-
! Apple A5 [[File:Apple A5 Chip.jpg|100px]]
| <center>2 Cores</center>
| <center>250MHz</center>
| <center>'''18 GFLOPS'''</center>
| <center>'''iPad 2'''</center>
| [[PowerVR]] SGX543MP2 (dual-core) @ 200 MHz
2vec4 + 1 scalar: 4х2+1=9 * 8 х 0.200 х 9 = '''18 GFLOPS'''
| <ref name="359gsm_Apple">[http://www.359gsm.com/forum/viewtopic.php?f=127&t=13396 359gsm.com - Apple GPU GFLOPS PowerVR Series5 SGXMP]</ref>
|-
! Apple A5X [[File:Apple A5X Chip.jpg|100px]]
| <center>4 Cores</center>
| <center>250MHz</center>
| <center>'''36 GFLOPS'''</center>
| <center>'''iPad 3'''</center>
| [[PowerVR]] SGX543MP4 (quad-core) @ 250 MHz
2vec4 + 1 scalar: 4х2+1=9 * 16 х 0.250 х 9 = '''36 GFLOPS'''
| <ref name="359gsm_Apple">[http://www.359gsm.com/forum/viewtopic.php?f=127&t=13396 359gsm.com - Apple GPU GFLOPS PowerVR Series5 SGXMP]</ref>
|-
! Apple A6 [[File:Apple A6 Chip.jpg|100px]]
| <center>3 Cores</center>
| <center>250MHz</center>
| <center>'''27 GFLOPS'''</center>
| <center>'''iPhone 5'''</center>
| [[PowerVR]] SGX543MP3 (tri-core) @ 250 MHz
2vec4 + 1 scalar: 4х2+1=9 * 12 х 0.250 х 9 = '''27 GFLOPS'''
| <ref name="359gsm_Apple">[http://www.359gsm.com/forum/viewtopic.php?f=127&t=13396 359gsm.com - Apple GPU GFLOPS PowerVR Series5 SGXMP]</ref>
|-
! Apple A6X [[File:Apple A6X chip.jpg|100px]]
| <center>4 Cores</center>
| <center>280MHz</center>
| <center>'''80 GFLOPS'''</center>
| <center>'''iPad 4'''</center>
| [[PowerVR]] SGX554MP4 (quad-core) @ 280 MHz
2vec4 + 1 scalar: 4х2+1=9 * 32 х 0.280 х 9 = '''80 GFLOPS'''
| <ref name="359gsm_Apple A6">[http://www.359gsm.com/forum/viewtopic.php?f=127&t=12844 359gsm.com - Apple A6X & PowerVR SGX554]</ref>
|-
! Apple A7 [[File:Apple A7 chip.jpg|100px]]
| <center>4 Clusters</center>
| <center>450MHz</center>
| <center>'''115.2 GFLOPS'''</center>
| <center>'''iPhone 5S'''</center>
| [[PowerVR]] G6430 (quad-clusters) @ 450 MHz
64 USC x 4 Clusters x 0.450 = '''115.2 GFLOPS'''
| <ref name="359gsm_Apple A7">[http://www.359gsm.com/forum/viewtopic.php?f=127&t=13972 359gsm.com - Apple A7 & PowerVR G6430]</ref>
|-
! Apple A7 [[File:Apple A7 chip.jpg|100px]]
| <center>4 Clusters</center>
| <center>533MHz</center>
| <center>'''136.4 GFLOPS'''</center>
| <center>'''iPad Air'''</center>
| [[PowerVR]] G6430 (quad-clusters) @ 533 MHz
64 USC x 4 Clusters x 0.533 = '''136.4 GFLOPS'''
| <ref name="359gsm_Apple A7">[http://www.359gsm.com/forum/viewtopic.php?f=127&t=13972 359gsm.com - Apple A7 & PowerVR G6430]</ref>

|}

==== Texas Instruments OMAP ====
{| class="wikitable"
|+
! 名称
! コア数
! クロック
! FLOPS（単精度）
! 理論値/実測値
! 理論値の計算式
! 参照
|-
! PowerVR SGX 540
| 4
| 384MHz
| 6.1 GFLOPS
| 理論値
| 4 FLOPS/コア × 384MHz × 4コア
|
|}

==== NVIDIA Tegra ====
{| class="wikitable"
|+
! 名称
! ALU数
! クロック
! FLOPS（単精度）
! 理論値/実測値
! 理論値の計算式
! 参照
|-
! Tegra 2
| 8
| 333MHz
| 5.6 GFLOPS
| 理論値
| 2 FLOPS/ALU × 333MHz × 8ALU
|
|-
! Tegra 3
| 12
| 500MHz
| 12.48 GFLOPS
| 理論値
| 2 FLOPS/ALU × 520MHz × 12ALU
| <ref name="anandtech_ipad3">[http://www.anandtech.com/Show/Index/5663?cPage=5&all=False&sort=0&page=1&slug=analysis-of-the-new-apple-ipad AnandTech - Analysis of the new Apple iPad]</ref><ref name="20130225_589158"/>
|-
! Tegra 4i
| 60
| 660MHz
| 79.2 GFLOPS
| 理論値
| 2 FLOPS/ALU × 660MHz × 60ALU
|<ref>[http://news.mynavi.jp/articles/2013/02/25/tegra4/002.html 【レポート】NVIDIA、Tegra 4の詳細をついに公開 - CPUだけでなくGPUも大規模アーキテクチャ変更と明らかに (3) より高性能な製造プロセスを利用するTegra 4i - パソコン - マイナビニュース]</ref>
|-
! Tegra 4
| 72
| 672MHz
| 96.768 GFLOPS
| 理論値
| 2 FLOPS/ALU × 672MHz × 72ALU
| <ref name="20130225_589158">[http://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/20130225_589158.html 【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】NVIDIAがMWCに合わせて「Tegra 4/4i」の詳細を明らかに]</ref>
|-
! Tegra K1
| 192
| 950MHz
| 365 GFLOPS
| 理論値
| 2 FLOPS/ALU × 950MHz × 192ALU
|
|}

==== Samsung [[Exynos]] ====
{| class="wikitable"
|+
! 名称
! コア数
! クロック
! FLOPS（単精度）
! 理論値/実測値
! 理論値の計算式
! 参照
|-
! Exynos 3
| 1
| 200MHz
| 3.2 GFLOPS
| 理論値
| 16 FLOPS × 200MHz
|
|-
! Exynos 4 Dual (45nm)
| 4
| 266MHz
| 9.6 GFLOPS
| 理論値
| 9 FLOPS/コア × 266MHz × 4コア
|
|-
! Exynos 4 Dual (32nm)
| 4
| 400MHz
| 14.4 GFLOPS
| 理論値
| 9 FLOPS/コア × 400MHz × 4コア
|
|-
! Exynos 4 Quad
| 4
| 440MHz
| 15.84 GFLOPS
| 理論値
| 9 FLOPS/コア × 440MHz × 4コア
|
|-
! Exynos 5 Dual
| 4
| 533MHz
| 72.5 GFLOPS
| 理論値
| Mali T604 MP4 (quad-core) @ 533MHz * 16FP + 1 TMU = 17 x 2 ALU x 4 Core x 0.533= 72.488 GFLOPS
| <ref>[http://www.samsung.com/global/business/semiconductor/minisite/Exynos/data/Enjoy_the_Ultimate_WQXGA_Solution_with_Exynos_5_Dual_WP.pdf Enjoy the Ultimate WQXGA Solution with Exynos 5 Dual]</ref>
|-
! Exynos 5410 Octa
| 3
| 533MHz
| 51.2 GFLOPS
| 理論値
| PowerVR SGX544MP3 (tri-core) @ 533MHz * 2vec4=8 * 12 х 0.533 х 8 = 51.2 GFLOPS
|
|-
! Exynos 5420 Octa
| 6
| 533MHz
| 102.4 GFLOPS
| 理論値
| Mali T628 MP6 (six-core) @ 533MHz * 16FP x 2 ALU x 6 Core x 0.533 = 102.4 GFLOPS
| <ref name="359gsm_Mali">[http://www.359gsm.com/forum/viewtopic.php?f=127&t=13942&p=27561#p27561 359gsm.com - Samsung Exynos 5420 & ARM Mali T628 MP6]</ref>
|}

=== GPGPU ===
* [[NVIDIA Tesla]] C870: 510 GFlops (単精度)
* NVIDIA Tesla C1060: 933 GFlops (単精度), 78 GFlops (倍精度)
* NVIDIA Tesla C2070: 1030 GFlops (単精度), 515 GFlops (倍精度)

===FPGA===
* [[アルテラ]] Stratix IV: 244.5 GFLOPS (単精度、実測値 171 GFLOPS)<ref>[http://www.altera.co.jp/products/ip/dsp/arithmetic/m-alt-float-point.html アルテラ浮動小数点メガファンクション]</ref><ref>64x64の行列のかけ算1つで128個のDSPを消費し、24.45 GFLOPS。DSP は最大1288個なので、244.5 GFLOPS。</ref> - FPGAでは整数の積和算は1クロックで計算できるが、GPUとは異なり浮動小数点のかけ算は 445MHz 動作で11クロック必要<ref>[http://www.altera.co.jp/literature/ug/ug_altfp_mfug.pdf 浮動小数点メガファンクションユーザーガイド]</ref>。それに対して、GPUは1クロックで行える。
* [[ザイリンクス]] Virtex-5 SX240T: 162.52 GFLOPS (単精度)<ref>[http://japan.xilinx.com/support/documentation/white_papers/j_wp375_HPC_Using_FPGAs.pdf FPGAを用いた高性能コンピューティング]</ref><ref>[http://www.hpcwire.com/hpcwire/2008-05-14/revaluating_fpgas_for_64-bit_floating-point_calculations.html Revaluating FPGAs for 64-bit Floating-Point Calculations]</ref>

== 脚注 ==
<references/>

== 関連項目 ==
*[[MIPS]]
*[[TOP500]]

== 外部リンク ==
* [http://www.top500.org/ TOP500 スーパーコンピュータランキング]
** [http://www.top500.org/list/2013/06 TOP500 List 2013/06]

{{デフォルトソート:FLOPS}}
[[Category:ベンチマーク]]
[[Category:スーパーコンピュータ]]

FLOPS - 版の履歴

60.44.93.223: /* Samsung Exynos */