Desempenho do computador por ordens de magnitude - Computer performance by orders of magnitude

Esta lista compara várias quantidades de poder de computação em instruções por segundo organizadas por ordem de magnitude em FLOPS .

Computação deciscal (10 ^-1 )

• 5 × 10 ⁻¹ Velocidade do cálculo mental humano médio para multiplicação usando caneta e papel

Computação em escala (10 ⁰ )

• 1 OP / S a velocidade do cálculo de adição humana média usando caneta e papel
• 1 OP / S a velocidade de Zuse Z1
• 5 recorde mundial OP / S para conjunto de adição

Computação decascale (10 ¹ )

• 5 × 10 ¹ Extremidade superior da computação de percepção humana serializada (lâmpadas não piscam para o observador humano)

Computação em Hectoscale (10 ² )

• 2,2 × 10 ² Extremidade superior da taxa de transferência humana serializada. Isso é aproximadamente expresso pelo limite inferior da colocação precisa do evento em pequenas escalas de tempo (o balanço do braço de um condutor, o tempo de reação às luzes em uma faixa de arrasto, etc.)
• 2 × 10 ² computador IBM 602 1946.

Computação em quiloscala (10 ³ )

• 92 × 10 ³ Intel 4004 Primeira CPU de função completa disponível comercialmente em um chip, lançada em 1971
• 500 × 10 ³ supercomputador de tubo de vácuo de computador Colossus 1943

Computação em megacala (10 ⁶ )

• 1 × 10 ⁶ Motorola 68000 computação comercial 1979
• Supercomputador transistorizado de 1,2 × 10 ⁶ IBM 7030 "Stretch" 1961

Computação Gigascale (10 ⁹ )

• 1 × 10 ⁹ ILLIAC IV 1972 supercomputador faz os primeiros problemas computacionais de dinâmica de fluidos
• 1.354 × 10 ⁹ Intel Pentium III comercial de computação 1999
• 147,6 × 10 ⁹ Intel Core i7-980X Extreme Edition para computação comercial 2010

Computação Terascale (10 ¹² )

• 1,34 × 10 ¹² Supercomputador Intel ASCI Red 1997
• 1.344 × 10 ¹² GeForce GTX 480 em 2010 da Nvidia em seu desempenho máximo
• 4,64 × 10 ¹² Radeon HD 5970 em 2009 da AMD (sob a marca ATI) em seu desempenho máximo
• 5,152 × 10 ¹² S2050 / S2070 1U GPU Computing System da Nvidia
• 11,3 × 10 ¹² GeForce GTX 1080 Ti em 2017
• 13,7 × 10 ¹² Radeon RX Vega 64 em 2017
• 15,0 × 10 ¹² Nvidia Titan V em 2017
• 80 × 10 ¹² IBM Watson
• 170 × 10 ¹² Nvidia DGX-1 O DGX-1 baseado em Pascal inicial entregou 170 teraflops de processamento de meia precisão.
• 478,2 × 10 ¹² Supercomputador IBM BlueGene / L 2007
• 960 × 10 ¹² Nvidia DGX-1 A atualização baseada em Volta aumentou o poder de cálculo do Nvidia DGX-1 para 960 teraflops .

Computação Petascale (10 ¹⁵ )

• 1.026 × 10 ¹⁵ Supercomputador IBM Roadrunner 2009
• 2 × 10 ¹⁵ Sistema de aprendizado de máquina Nvidia DGX-2 a 2 Petaflop (o DGX A100 mais recente tem desempenho de 5 Petaflop)
• Conjunto ^de TPU do Google 11,5 × 10 ¹⁵ contendo 64 TPUs de segunda geração, maio de 2017
• 17,17 × 10 ¹⁵ Desempenho do LINPACK do IBM Sequoia , junho de 2013
• 20 × 10 ¹⁵ Aproximadamente o equivalente em hardware do cérebro humano de acordo com Kurzweil. Publicado em seu livro de 1999: The Age of Spiritual Machines: When Computers Excceed Human Intelligence
• 33,86 × 10 ¹⁵ Desempenho do LINPACK ^de Tianhe-2 , junho de 2013
• 36,8 × 10 ¹⁵ Potência computacional estimada necessária para simular um cérebro humano em tempo real.
• 93,01 × 10 ¹⁵ Desempenho do LINPACK da Sunway TaihuLight , junho de 2016
• 143,5 × 10 ¹⁵ Desempenho do LINPACK da Summit , novembro de 2018

Computação Exascale (10 ¹⁸ )

• 1 × 10 ¹⁸ O Departamento de Energia dos EUA e a NSA estimou em 2008 que precisariam de computação exascale por volta de 2018
• 1 × 10 ¹⁸ supercomputador Fugaku 2020 em modo de precisão simples
• 1,88 × 10 ¹⁸ US Summit atinge uma taxa de transferência de pico dessas muitas operações por segundo, enquanto analisa dados genômicos usando uma mistura de precisões numéricas.
• 2,43 × 10 ¹⁸ Sistema de computação distribuída Folding @ home durante a resposta à pandemia COVID-19

Computação Zettascale (10 ²¹ )

• 1 × 10 ²¹ Estimativa precisa do tempo global na escala de aproximadamente 2 semanas. Supondo que a lei de Moore permaneça constante, tais sistemas podem ser viáveis ​​por volta de 2035.

Um sistema de computador zettascale poderia gerar mais dados de ponto flutuante único em um segundo do que os armazenados por qualquer meio digital na Terra no primeiro trimestre de 2011.

Além da computação zettascale (> 10 ²¹ )

• 1,12 × 10 ³⁶ Potência computacional estimada de um cérebro Matrioshka , assumindo 1,87 × 10 ²⁶ Watt de potência produzida por painéis solares e 6 GFLOPS / Watt de eficiência.
• 4 × 10 ⁴⁸ Poder computacional estimado de um cérebro Matrioshka, onde a fonte de energia é o Sol , a camada mais externa opera a 10 kelvins e as partes constituintes operam no ou perto do limite de Landauer e extraem energia na eficiência de um motor de Carnot . Potência computacional máxima aproximada para uma civilização Kardashev 2.
• 5 × 10 ⁵⁸ Poder estimado de uma galáxia equivalente em luminosidade à Via Láctea convertida em cérebros Matrioshka. Poder computacional máximo aproximado para uma civilização Tipo III na escala Kardashev.

Veja também

• Estudos de futuros - estudo de futuros possíveis, prováveis ​​e preferíveis, incluindo fazer projeções de futuros avanços tecnológicos
• História do hardware de computação (década de 1960 até o presente)
• Lista de tecnologias emergentes - novos campos de tecnologia, normalmente na vanguarda. Os exemplos incluem genética, robótica e nanotecnologia (GNR).
  • Inteligência artificial - habilidades mentais de computador, especialmente aquelas que antes pertenciam apenas a humanos, como reconhecimento de fala , geração de linguagem natural , etc.
    • História da inteligência artificial (IA)
    • IA forte - IA hipotética tão inteligente quanto um ser humano. Tal entidade provavelmente seria recursiva, ou seja, capaz de aprimorar seu próprio desenho, o que poderia levar ao rápido desenvolvimento de uma superinteligência .
  • Computação quântica
    • Linha do tempo da computação quântica
• Lei de Moore - observação (não é realmente uma lei ) que, ao longo da história do hardware de computação , o número de transistores em circuitos integrados dobra aproximadamente a cada dois anos. A lei leva o nome do cofundador da Intel Gordon E. Moore , que descreveu a tendência em seu artigo de 1965.
• Supercomputador
  • História da supercomputação
• Superinteligência
• Linha do tempo da computação
• Singularidade tecnológica - ponto hipotético no futuro em que a capacidade do computador rivaliza com a de um cérebro humano, permitindo o desenvolvimento de uma IA forte - inteligência artificial pelo menos tão inteligente quanto a de um ser humano.
  • The Singularity is Near - livro de Raymond Kurzweil que trata da progressão e projeções do desenvolvimento das capacidades do computador, incluindo além dos níveis humanos de desempenho.
• TOP500 - lista dos 500 sistemas de computador mais poderosos (não distribuídos) do mundo

Referências

links externos

• Crescimento histórico e projetado da capacidade do supercomputador