FLOPS

換算表
ヨタ(Y)	1024
ゼタ(Z)	1021
エクサ(E)	1018
ペタ(P)	1015
テラ(T)	1012
ギガ(G)	109
メガ(M)	106

テンプレート:出典の明記

FLOPS（フロップス、Floating-point Operations Per Second）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^[1]。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)


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
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	^[2]
Pentium 4	1コア	3.8GHz	7.6 GFLOPS	理論値	2 FLOPS/Clock × 3.8GHz	^[2]
Pentium D	2コア	3.6GHz	14.4 GFLOPS	理論値	2 FLOPS/Clock × 3.6GHz × 2コア	^[2]
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	^[3]
Core Duo	2コア	2.33GHz	6.99 GFLOPS	理論値	1.5 FLOPS/Clock × 2.33GHz × 2コア	^[3]
Core 2 Duo	2コア	3.33GHz	26.64 GFLOPS	理論値	4 FLOPS/Clock × 3.33GHz × 2コア	^[3]
Core 2 Quad	4コア	3.2GHz	51.2 GFLOPS	理論値	4 FLOPS/Clock × 3.2GHz × 4コア	^[3]
Core i7 (i7-965, Nehalem)	4コア	3.2GHz	51.2 GFLOPS	理論値	4 FLOPS/Clock × 3.2GHz × 4コア	^[3]
Core i7 (Sandy Bridge)	6コア	3.5GHz	168 GFLOPS	理論値	8 FLOPS/Clock × 3.5GHz × 6コア	^[4]
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 SSE で加算と乗算が計算できる^[5]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^[5]ので 16 FLOPS/Clock。単精度だと、これらの演算回数は2倍^[6]。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^[7]ため、合計すると倍精度で3 FLOPS/Clockとなる。

PC/Server (AMD)


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
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
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)	2コア	1.65GHz	6.6 GFLOPS	理論値	2 FLOPS/Clock × 1.65GHz × 2コア
AMD Opteron (Magny-Cours)	12コア	2.5GHz	120 GFLOPS	理論値	4 FLOPS/Clock × 2.5GHz × 12コア	^[4]
AMD FX (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 (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


名称	コア数	クロック	FLOPS	理論値/実測値	理論値の計算式
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^[8]。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(マイクロプロセッサ)単体）^[9]、240GFLOPS（Xenos GPU単体）^[10]、1TFLOPS （システム全体）:但し詳しい内訳は不明^[11]
ゲームキューブ: 13GFLOPS （ピーク時/システム全体）^[12]
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）^[13]
PlayStation 3: 218GFLOPS（Cell Broadband Engine単体）^[14]、224GFLOPS （RSX単体）^[15]、2TFLOPS （システム全体）:但し詳しい内訳は不明^[16]
PlayStation 4: 1.84TFLOPS（GPU単体）^[15]

スーパーコンピュータ


名称	FLOPS	理論値/実測値	システム概要	参照
ENIAC	300FLOPS
CRAY-1	160MFLOPS	倍精度, 理論ピーク性能値
ディープ・ブルー	11.38GFLOPS
地球シミュレータ（第1世代）	35.86TFLOPS	倍精度64ビット, LINPACK実測値	TOP500 Jun 2002 1位
TSUBAME 1.2	87.01TFLOPS	倍精度, LINPACK実測値	TOP500 Jun 2009 41位
T2Kオープンスパコン	101.74TFLOPS	倍精度, LINPACK実測値
地球シミュレータ（第2世代）	122.4TFLOPS		TOP500 Jun 2009 16位
GPUクラスタ（長崎大学、濱田剛ら）	158TFLOPS			^[17]
Blue Gene/L	478.2TFLOPS		TOP500 Nov 2007 1位
IBM Roadrunner	1.105PFLOPS	倍精度, LINPACK実測値	TOP500 Jun 2008 1位
TSUBAME 2.0	1.192PFLOPS	倍精度, LINPACK実測値	TOP500 Nov 2011 4位
天河一号A	2.566PFLOPS		TOP500 Nov 2010 1位
TSUBAME 2.5	2.843PFLOPS	倍精度, LINPACK実測値	TOP500 Nov 2013 11位 , Green500 6位
京	10.510PFLOPS	LINPACK実測値	TOP500 Jun 2011 1位実行効率 93.2%^[18] - CPU数88,128個, 理論値 11,280,384 GFLOPS (=128 GFLOPS×88,128)	^[19]^[20]
IBM Sequoia	17.172PFLOPS	倍精度, LINPACK実測値	TOP500 Nov 2012 1位
天河二号	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

BOINC：約 8,563.365 TFLOPS 2013年12月26日平均値　Active台数:986,613台(8.51%)^[21]
- SETI@home：約 658.210 TFLOPS 2013年12月26日平均値 BOINCに含む
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

GeForce 8600 GTS: 92.8GFLOPS / 139GFLOPS（積和算 / 積和算、積算合計）
GeForce 8800 GT: 336GFLOPS / 504GFLOPS（積和算 / 積和算、積算合計）
GeForce 9600 GT: 208GFLOPS / 312GFLOPS（積和算 / 積和算、積算合計）
GeForce 9800 GTX+: 470GFLOPS / 705GFLOPS（積和算 / 積和算、積算合計）
GeForce GTX 280: 622GFLOPS / 933GFLOPS（積和算 / 積和算、積算合計）^[22]^[23]


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
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


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	^[24]
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)	^[25]
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)	^[26]^[25]
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	^[26]
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^[27] であったり、倍精度の計算が出来なかったりする。

Intel


名称	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	^[28]
Intel HD Graphics (Nehalem)	12	900MHz	43.2 GFLOPS	理論値	4FLOPS/EU × 900MHz × 12EU	^[28]
Intel HD Graphics 3000	12	1350MHz (Max)	129.6 GFLOPS	理論値	8FLOPS/EU × 1350MHz × 12EU	^[28]
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


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)	^[29]
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)	^[29]
Adreno 330	128	450MHz	129.6GFLOPS	理論値	128 ALU х 0.450MHz x 2GFLOPS x 1.125 additional Scalar (129.6 GFLOPS)	^[29]

Apple (iPhone & iPad)


Chipset	GPU Core / Cluster	GPU MHz	FLOPS	Device	GPU Model & Calculate GFLOPS	Source
Apple A4 100px	1 Core	200MHz	1.6 GFLOPS	iPhone 4	PowerVR SGX535 @ 200 MHz (2vec4) 4 x 2 х 0.200 = 1.6 GFLOPS	^[30]
Apple A4 100px	1 Core	250MHz	2 GFLOPS	iPad	PowerVR SGX535 @ 250 MHz (2vec4) 4 x 2 х 0.250 = 2 GFLOPS
Apple A5 100px	2 Cores	200MHz	14.4 GFLOPS	iPhone 4S	PowerVR SGX543MP2 (dual-core) @ 250 MHz 2vec4 + 1 scalar: 4х2+1=9 * 8 х 0.200 х 9 = 14.4 GFLOPS	^[31]
Apple A5 100px	2 Cores	250MHz	18 GFLOPS	iPad 2	PowerVR SGX543MP2 (dual-core) @ 200 MHz 2vec4 + 1 scalar: 4х2+1=9 * 8 х 0.200 х 9 = 18 GFLOPS	^[31]
Apple A5X 100px	4 Cores	250MHz	36 GFLOPS	iPad 3	PowerVR SGX543MP4 (quad-core) @ 250 MHz 2vec4 + 1 scalar: 4х2+1=9 * 16 х 0.250 х 9 = 36 GFLOPS	^[31]
Apple A6 100px	3 Cores	250MHz	27 GFLOPS	iPhone 5	PowerVR SGX543MP3 (tri-core) @ 250 MHz 2vec4 + 1 scalar: 4х2+1=9 * 12 х 0.250 х 9 = 27 GFLOPS	^[31]
Apple A6X 100px	4 Cores	280MHz	80 GFLOPS	iPad 4	PowerVR SGX554MP4 (quad-core) @ 280 MHz 2vec4 + 1 scalar: 4х2+1=9 * 32 х 0.280 х 9 = 80 GFLOPS	^[32]
Apple A7 100px	4 Clusters	450MHz	115.2 GFLOPS	iPhone 5S	PowerVR G6430 (quad-clusters) @ 450 MHz 64 USC x 4 Clusters x 0.450 = 115.2 GFLOPS	^[33]
Apple A7 100px	4 Clusters	533MHz	136.4 GFLOPS	iPad Air	PowerVR G6430 (quad-clusters) @ 533 MHz 64 USC x 4 Clusters x 0.533 = 136.4 GFLOPS	^[33]

Texas Instruments OMAP


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


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	^[34]^[35]
Tegra 4i	60	660MHz	79.2 GFLOPS	理論値	2 FLOPS/ALU × 660MHz × 60ALU	^[36]
Tegra 4	72	672MHz	96.768 GFLOPS	理論値	2 FLOPS/ALU × 672MHz × 72ALU	^[35]
Tegra K1	192	950MHz	365 GFLOPS	理論値	2 FLOPS/ALU × 950MHz × 192ALU

Samsung Exynos


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	^[37]
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	^[38]

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)^[39]^[40] - 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^[41]。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)^[42]^[43]

脚注

外部リンク

TOP500 スーパーコンピュータランキング
- TOP500 List 2013/06

[1] 【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

[intel_flops_p4-2] 2.0 ^2.1 ^2.2 Intel® microprocessor export compliance metrics

[intel_flops-3] 3.0 ^3.1 ^3.2 ^3.3 ^3.4 テンプレート:Cite web

[dell_peta_flops-4] 4.0 ^4.1 PetaFLOPS for the Common Man- Pt 3 In the next few yrs what could PetaFLOPS Systems Look Like - The Dell TechCenter

[intels-haswell-architecture-5] 5.0 ^5.1 Intel's Haswell Architecture Analyzed: Building a New PC and a New Intel

[6] 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

[agner-7] Agner Fog, The microarchitecture of Intel, AMD and VIA CPUs

[8] 5.5.2. NEON データ型および VFP データ型 - ARM

[9] ttp://pc.watch.impress.co.jp/docs/2005/0514/kaigai178.htm

[10] ttp://pc.watch.impress.co.jp/docs/2005/0701/kaigai195.htm

[11] 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

[12] 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）

[13] テンプレート:Cite web

[14] ttp://pc.watch.impress.co.jp/docs/2005/0518/kaigai180.htm

[ps3gpu-15] 15.0 ^15.1 http://www.4gamer.net/games/990/G999024/20130224001/

[16] PlayStation.com(Japan)

[17] テンプレート:Cite web

[18] 【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

[19] 【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

[20] 「京」が第37回TOP500ランキングにおいて世界第一位を獲得！

[21] BOINC STATS - BOINC combined

[22] 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

[23] GeForce GTX 200 GPU Technical Brief

[24] テンプレート:Cite web

[amd-radeon-hd-7970-ghz-25] 25.0 ^25.1 AMD Radeon HD 7970 GHz Edition Review: Battling For The Performance Crown

[20130424_597160-26] 26.0 ^26.1 GPUアーキテクチャ刷新のサイクル変化が産んだ「Radeon HD 7990」

[27] AMD’s Annual GPU Rebadge: Radeon HD 8000 Series for OEMs

[directx-28] 28.0 ^28.1 ^28.2 Intel® Processor Graphics DirectX* Developer's Guide

[359gsm-29] 29.0 ^29.1 ^29.2 359gsm.com - Qualcomm Snapdragon 800 & Adreno 330

[anandtech_iphone5-30] AnandTech - The iPhone 5 Performance Preview

[359gsm_Apple-31] 31.0 ^31.1 ^31.2 ^31.3 359gsm.com - Apple GPU GFLOPS PowerVR Series5 SGXMP

[359gsm_Apple_A6-32] 359gsm.com - Apple A6X & PowerVR SGX554

[359gsm_Apple_A7-33] 33.0 ^33.1 359gsm.com - Apple A7 & PowerVR G6430

[anandtech_ipad3-34] AnandTech - Analysis of the new Apple iPad

[20130225_589158-35] 35.0 ^35.1 【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

[36] 【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

[37] Enjoy the Ultimate WQXGA Solution with Exynos 5 Dual

[359gsm_Mali-38] 359gsm.com - Samsung Exynos 5420 & ARM Mali T628 MP6

[39] アルテラ浮動小数点メガファンクション

[40] 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。

[41] 浮動小数点メガファンクションユーザーガイド

[42] FPGAを用いた高性能コンピューティング

[43] Revaluating FPGAs for 64-bit Floating-Point Calculations

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

[25]

[26]

[27]

[28]

[29]

[30]

[31]

[32]

[33]

[34]

[35]

[36]

[37]

[38]

[39]

[40]

[41]

[42]

[43]