Sony Computer Entertainment Inc. с гордостью сообщила о том, что участие развлекательной системы PLAYSTATION 3 позволило проекту Folding@home Стэнфордского университета достигнуть совокупной мощности свыше 1 петафлопса.
Петафлопс — это возможность вычислительной машины или сети проводить 1 квадрильон (единица с 24 нулями) вычислений с плавающей точкой в секунду (FLOPS). Иными словами, если бы каждый человек на Земле проводил простое математическое вычисление (например, вычисление процента от некой суммы), то каждому землянину понадобилось бы делать 75000 простых математических вычислений в секунду для того, чтобы совокупная вычислительная мощность человечества достигла петафлопса.
Подобное увеличение вычислительной мощности проекта Folding@home значительно ускорит проведение исследований, на которые раньше уходили десятилетия. И все это стало возможным благодаря используемому в PLAYSTATION 3 процессору Cell Broadband Engine (Cell/B.E.), вычислительная мощность которого составляет свыше 180 GFLOPS (миллиардов операций с плавающей точкой в секунду). Cell/B.E. примерно в 10 раз быстрее обычного процессора для PC, поэтому PLAYSTATION 3 без преувеличений можно называть домашним суперкомпьютером. Участие PLAYSTATION 3 в проекте помогает ученым выявлять причины появления таких заболеваний как болезнь Паркинсона, болезнь Альцгеймера и раковых заболеваний.
По словам адъюнкт-профессора химии Стэнфордского университета и руководителя проекта Folding@home Виджая Панди (Vijay Pande), включение PLAYSTATION 3 в проект Folding@home предоставило в распоряжение ученых такую мощь, о которой они не могли даже мечтать.
В свою очередь, президент и генеральный директор американского подразделения SCEI Джек Треттон (Jack Tretton) заявил, что еще на этапе разработки инженеры компании знали, что мощность PLAYSTATION 3 будет использоваться не только для развлечений, но и во благо всего человечества. Для всего коллектива SCEI использование ее детища в проектах, подобных Folding@home, — это повод для гордости.
Исследование белков — крайне сложный процесс. У обычного компьютера решение простейшей задачи может затянуться до 30 лет. Folding@home распределяет вычисления между тысячами компьютеров, объединенных в единую сеть. До недавнего времени в Folding@home использовались только персональные компьютеры. В проекте участвовали порядка 200 тысяч PC, совокупная мощность которых составляла около четверти петафлопса. Благодаря обновлению внутреннего ПО 15 марта 2007 года PLAYSTATION 3 «научилась» работать с проектом. После этого в Folding@home зарегистрировалось более 600 тысяч пользователей PLAYSTATION 3, что позволило превысить отметку мощности в 1 петафлопс.
Для того чтобы принять участие в Folding@home, нужно лишь подключить PLAYSTATION 3 к Интернету, загрузить новую версию внутреннего программного обеспечения System Software и нажать пиктограмму Folding@home в разделе «Сеть» главного меню XMB (XrossMediaBar). В настойках можно установить опцию автоматического запуска приложения Folding@home в то время, когда PLAYSTATION 3 находится в режиме ожидания. Для автоматического запуска приложения необходимо, чтобы PLAYSTATION 3 была включена и подключена к Интернету.
Стоит отметить, что Folding@home — это только начало. SCEI планирует добавить в PLAYSTATION 3 поддержку множества других проектов распределенных вычислений в самых разных научных областях — от медицины до социальных и экологических исследований. При этом владельцы PLAYSTATION 3 смогут сами определять, на какие цели направить мощь своей развлекательной системы.
С тех самых времён, когда появился самый первый компьютер (его подобие), началась погоня за мозностями, производительностью и в наши дни по прежднему ничего в этом плане не изменилось, ведь каждый владелец персонального компьютера чья работа связана с нагрузкой на вычислительные мощности ПК мечтает о ещё более производительном железе.
Все компьютеры которые существуют разделяются на несколько категорий, начиная от микрочипов и заканчивая суперкомпьютерами, которые потребляют десятки киловатт электроэнергии и являются топовыми в вычислительных можностях. В этом материале вы узнаете как можно измерить производительность персонального компьютера.
С самых ранних пор для того чтобы измерять производительность того или иного компьютера, решили использовать количество выполняемых операций с плавающей точкой за 1 секунду времени. На практике это оказалось действительно весьма показательным результатом. Единицу измерения 1 операции назвали Flops (Флопс). Однако компьютеры являются весьма производительными устройствами, поэтому перед флопс используется приставка кило/мега/Гига/Пета/Экса и тд. Каждая перечисленная операция больше предыдущей в 1000 раз. Для конечной оценки выдаются результаты Флопс/с, т.е. флопс в секунду. Если вы хотите почитать про Flops больше, то вам сюда .
Замер производительности персонального ПК
Существует немало инструментов для того чтобы измерить производительность во флопсах персонального компьютера или ноутбука. Однако все инструменты основаны на одном и том же принципе работы.
Из возможных интерфейсов есть анализ производительности через командную строку, через компиляторы Фортран и С++ и тд. Но мы пойдём более лёгким путём и будем использовать уже скомпилированный exe файл программв Linpack, которая является самой популярной в замерах производительности компьютеров на Windows.
Ниже мы представляем вашему вниманию 2 версии программы Linpack, которая поможет вам определить сколько ваш компьютер делает операций с плавающей точкой в секунду времени.
Как проверить?
Сначала распакуйте архив и запустите программу (файл LinX.exe). Интерфейс программы очень прост и вы легко с ним разберётесь. Для начала зайдите в настройки и дайте пргграмме самый высокий приоритет. После этого постарайтесь выключить ресурсоёмие программы. В интерфейсе LinX вы можете выбрать сколько раз или минут проводить тест и каким объёмом данных орудовать во время его проведения. Когда все настройки выставлены - жмите Тест . После завершения вы скорее всего увидите результат в GFlops/s (Гигафлопсов в секунду).
Для того чтобы представлять сколько это: 1 Флопс=1 Операция с плавающей точкой; 1ГФлопс= 1 000 000 000 Операций с плавающей точкой.
В конце прошлого века для описания мощных и производительных вычислительных машин применялся термин «суперкомпьютер». Такие устройства стоили очень дорого и были довольно громоздкими. Иногда суперкомпьютер занимал несколько комнат и требовал специальный температурный режим для работы.
Для оценки производительности и сравнения таких вычислительных машин ввели термин «FLOPS»
FLOPS - внесистемная единица, которая используется для измерения производительности компьютеров. Она показывает, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет данная вычислительная система. – Википедия
Самые мощные суперкомпьютеры
Суперкомпьютер Cray 1
Вычислительная машина Cray 1
, которая одной из первых заслужила титул «суперкомпьютера», была создана в 1974 году. Её производительность оценивалась в 180 миллионов операций в секунду.
Суперкомпьютеры NEC SX-2
(слева) и М-13
(справа)
Порог в 1 миллиард флопс (1 Гигафлопс) был преодолен уже в 1983 году. На тот момент рекордсменами считались суперкомпьютеры NEC SX-2
(производительность 1.3 Гфлопс) и М-13
академика Карцева (2.4 Гфлопс).
Суперкомпьютер ASCI Red
В середине 90-х вычислительная мощность суперкомпьютеров вычислялась уже триллионами флопс. Граница 1 Тфлопс была впервые преодолена в 1996-ом компьютером ASCI Red
.
Суперкомпьютер IBM Roadrunner
1 квадриллион флопс (1 Петафлопс) покорился суперкомпьютеру IBM Roadrunner
в 2008 году, аналитики полагают, что к 2020 году появятся экзафлопсные компьютеры, способных выполнять 1 квинтиллион операций с плавающей точкой в секунду.
Суперкомпьютер Sunway TaihuLight
C 1993 ведется международный рейтинг Top500 для оценки и сравнения производительности суперкомпьютеров. Сейчас топ возглавляет китайская разработка Sunway TaihuLight с вычислительной мощностью 93 петафлопс, запущенная в июне 2016 года.
Современные компьютеры и игровые консоли
Большая вычислительная мощность с 90-х годов становится доступна в домашних и офисных компьютерах.
- Популярный процессор 1999-2000 годов Intel Pentium III 500-1000 МГц имел производительность до 1-2 гигафлопс.
- В 2010 топовые модели были на уровне AMD Athlon II X4 640 3,0 ГГц с мощностью до 37,4 гигафлопс.
- Относительно современный Intel Core i7 (Haswell) с частотой 3,0-3,5 ГГц бьет планку в 350 гигафлопс.
Современные игровые консоли имеют такую производительность: Microsoft Xbox One - 1,23 терафлопса, Sony PlayStation 4 - 1,84 терафлопса, Nintendo Wii U - 352 гигафлопса.
Мобильные гаджеты в нашем кармане
Процессоры в последних моделях iPhone и iPad имеют мощность, которая измеряется в десятках и сотнях Гигафлопс. Новинка 2011-го года – Apple A5
, который был «сердцем» iPhone 4S, iPad 2, iPad Mini, Apple TV 3 и iPod Touch пятого поколения, выдавал до 16 Гигафлопс
.
Представленный в 2014 году Apple A8 (iPhone 6/ 6 Plus, iPad mini 4 и Apple TV 4) может похвастаться показателем уже в 115 Гигафлопс .
Начинка нового iPhone 7 и iPhone 7 Plus (процессор A10 Fusion ) выжимает более 400 Гигафлопс.
Если сравнить эти показатели с суперкомпьютерами 80-90х, то видим, что iPhone 4S сопоставим с самыми мощными вычислительными устройствами конца 80-х годов, а топовая техника начала 90-х по производительности не далеко ушла от современного iPhone 7.
К чему все это
Увлеченные презентациями новых iPhone и iPad, в постоянных сравнениях Apple и Samsung, в череде анонсов Xiaomi и Meizu мы просто перестали обращать внимание на простые вещи. Всего за 10-20 лет технологии шагнули вперед настолько, что гаджеты, помещающиеся в кармане джинсов, можно сравнивать с компьютерами, которые не поместились бы в нашей квартире.
5 лет назад Стив Джобс показал iPhone, который превосходил суперкомпьютеры 80-х, а в сентябре 2016-го Тим Кук представил смартфон, который мощнее любого домашнего компьютера из нашего детства.
Очень интересно, как будут развиваться технологии дальше. Увидим ли мы еще больший скачок в производительности или пик роста мощности мы наблюдали в последние годы? Сможет ли условный iPhone 10 сравниться с представленным недавно MacBook Pro?
Как показывают исследования, в среднем вычислительная мощь настольных ПК отстает от уровня производительности суперкомпьютеров на 13 лет. Иными словами, по уровню производительности сегодняшние профессиональные ПК практически полностью соответствуют суперкомпьютерам 13-летней давности. Именно поэтому исследование рынка высокопроизводительных вычислений - хороший способ оценить направление развития массовых компьютеров будущего. Не так давно суперкомпьютеры преодолели планку производительности в один терафлопс (триллион операций с плавающей запятой в секунду - floating-point operations per second), и уже не за горами достижение ими производительности уровня петафлопс (квадриллион флопс, или 1015 операций с плавающей запятой в секунду), тогда как тера-вычисления останутся за среднестатистическим пользователем ПК…
Американский профессор и писатель Стив Чен попытался представить, какой уровень производительности будет достаточным для решения различных задач в будущем. По его мнению, для задач аэродинамики хватит производительности в несколько петафлопс, для задач молекулярной динамики потребуется уже 20 петафлопс, для вычислительной космологии - фантастическая производительность на уровне 10 экзафлопс (один экзафлопс равен квинтиллиону, или 1018 флопс), а для задач вычислительной химии потребуются еще более мощные процессоры. По мнению Стива Павловски, старшего заслуженного инженера-исследователя Intel, главного директора по технологиям и генерального менеджера по архитектуре и планированию подразделения Digital Enterprise Group корпорации Intel, компьютеры с производительностью в секстиллион, то есть 1021 операций с плавающей запятой в секунду появятся к 2029 году.
Стив Павловски считает, что проблемы и достижения сегодняшних суперкомпьютеров станут проблемами и достижениями завтрашних настольных ПК. Растет рынок высокопроизводительных вычислений - его объем уже достиг 10 млрд долл., а в некоторых секторах ежегодный рост продаж превышает 30%; растет и количество проданных во всем мире профессиональных высокопроизводительных компьютеров на базе процессоров Intel.
Всего 60 лет назад ламповый компьютер ENIAC, считавшийся технологической вершиной в области высокопроизводительных вычислений, имел всего 20 ячеек оперативной памяти. В середине 60-х годов появился суперкомпьютер CDC 6600, производительность которого достигла 9 мегафлопс. И только в 1997 году суперкомпьютер ASCII Red, содержавший 9298 процессоров Intel Pentium Pro, вышел на уровень производительности, равный терафлопс. Сегодня система на базе 464 четырехъядерных процессоров Intel Xeon серии 5300, занимающая гораздо меньший объем, обладает в шесть раз большей пиковой производительностью.
Когда же будет достигнута производительность уровня петафлопс (то есть тысячи терафлопс) или, как образно выражается Стив Павловски, будет преодолен «звуковой барьер» пета-производительности? И когда пета-вычисления станут базовыми для рядовых компьютерных систем?
Согласно оценкам, первые пета-суперкомпьютеры появятся уже в 2008-2009 годах - для определения этих сроков достаточно взять параметры производительности самых высокоскоростных компьютеров в мире, опубликованные на сайте www.top500.org, и экстраполировать их в соответствии с наблюдаемыми тенденциями роста. Однако для того, чтобы создать пета-компьютеры для массового рынка, предстоит решить немало серьезных проблем. С этой целью корпорация Intel вместе с партнерами проводит исследования по следующим направлениям:
- производительность;
- пропускная способность памяти;
- межкомпонентные соединения;
- управление электропитанием;
- надежность.
По мнению Стива Павловски, для достижения уровня пета-вычислений с помощью современных технологий повышения производительности полупроводниковых микросхем потребуется создание процессора со 100 тыс. вычислительных ядер. Для практической реализации таких систем придется существенно повысить плотность размещения ядер на кристалле. Сегодня ведутся ожесточенные споры по поводу архитектуры будущих компьютеров - что лучше: множество небольших ядер, оптимизированных для ускорения параллельных вычислений, или несколько более крупных ядер, предназначенных для ускорения последовательных вычислений? Склоняясь к первому пути развития, исследователи понимают, что ставят перед собой трудоемкую задачу перевода софтверной индустрии на рельсы параллельного программирования...
Еще одна область исследований Intel - организация соединений вычислительных ядер между собой. Соединения посредством общей шины занимают меньше места, обладают высокой пропускной способностью и хорошо масштабируются, но неэффективны по энергопотреблению. Второй вариант - кольцевое соединение ядер для передачи сигналов, недостатком которого является низкий уровень масштабируемости при увеличении числа ядер. Третий вариант - матричная архитектура, когда каждое ядро связывается с каждым через цепочку соседних ядер.
Стоит вспомнить, что на осеннем Форуме Intel для разработчиков (IDF) в Сан-Франциско был представлен прототип процессора с 80 ядрами, который потенциально сможет обеспечить производительность уровня терафлопс для настольных компьютеров. По словам главного директора корпорации Intel по технологиям Джастина Раттнера, ориентировочная дата выхода подобного процессора на рынок - 2010 год или даже раньше. В основе прототипа процессора лежит архитектура x86 и такие разработки Intel, как система высокопроизводительных вычислений на микросхеме (HPC-on-chip), новая структура соединений элементов памяти, новые энергосберегающие технологии и т.д.
В 2006 году корпорация Intel объявила глобальную программу исследований, названную Tera-Scale Computing и объединяющую более 80 различных исследовательских проектов во всем мире, распределенных по трем основным направлениям: улучшение технологий проектирования и изготовления кремниевых кристаллов, оптимизация платформ и новые подходы к программированию. В своем выступлении на IDF Джастин Раттнер отметил, что необходимые шаги по направлению к тера-эре будут сделаны в течение ближайшего десятилетия. Например, современные исследования направлены на оптимизацию работы кэш-памяти, конфигурируемость ее в зависимости от решаемых задач и на разработку параллелизма обращения множества ядер к общей памяти. Корпорация Intel также планирует интегрировать в свои кристаллы цифровой самонастраивающийся беспроводной приемопередатчик широкого диапазона, не за горами появление прикладных устройств, основанных на принципах интегрированной кремниевой фотоники.
«Высокая скорость передачи данных между вычислительными ядрами и памятью - важная проблема, - подчеркивает Павловски. - Память должна обладать крайне высокой пропускной способностью. При этом если увеличивать тактовую частоту канала памяти, то достаточно скоро мы столкнемся с физическими ограничениями, которые налагают медные проводники». Одним из возможных путей преодоления этих ограничений является повышение числа каналов памяти, однако при этом увеличиваются размеры процессора и его себестоимость. «Нам придется искать более экзотические технологии передачи данных, - считает Павловски. - По нашим расчетам, для работы пета-процессоров потребуется память с пропускной способностью около 500 Гбайт/с».
Следующий важнейший аспект работы пета-компьютеров - это быстродействие системы ввода-вывода. Ученые корпорации Intel сейчас работают над тем, чтобы обеспечить скорость передачи данных до сотен гигабайт в секунду (Гбайт/с).
И все же самыми серьезными проблемами создания пета-устройств являются энергоснабжение и надежность. Мощность энергопотребления современного крупного центра обработки данных (ЦОД) составляет в среднем 9-10 МВт. Мощность, потребляемая компьютером со 100 тыс. ядер, может составить около 20 МВт. К этому надо прибавить мощность, необходимую для охлаждения пета-компьютеров. При нынешней стоимости электроэнергии расходы на энергоснабжение одной только пета-системы превысят 14,6 млн долл. в год. Именно поэтому вопрос эффективного использования электроэнергии крайне важен, что диктует применение энергосберегающих технологий на всех уровнях - от транзисторов до ЦОД:
- на уровне транзистора - технологии напряженного кремния, технологии для снижения токов утечки и т.п.;
- на уровне процессора - распределение нагрузки на основе многопоточности;
- на уровне системы - высокоточное управление энергопотреблением в зависимости от загрузки системы;
- на уровне ЦОД - использование усовершенствованных систем жидкостного и воздушного охлаждения, а также вертикальная интеграция теплоотводящих решений.
Мало того, исследователи прогнозируют возникновение совершенно неожиданных проблем, связанных с... космическими лучами. Ведь в пета-процессорах с высокой интеграцией вычислительных элементов будут использоваться столь малые транзисторы, что они будут подвержены влиянию энергичных частиц, составляющих космические лучи и способных вызвать случайный сбой данных при попадании в транзистор. По мере повышения плотности размещения транзисторов на кристалле количество таких случайных сбоев будет быстро расти. «Если число ядер на кристалле достигнет 100 тыс., такие сбои станут неуправляемыми, - считает Павловски. - Они будут оказывать все большее влияние на работу системы, и с ними нужно будет бороться. Мы уже начали исследования в этом направлении». Перспективные технологии обеспечения надежности включают использование контроля четности и кодов корректировки ошибок, а также применение избыточных ядер для проверки результатов вычислений основных ядер системы.
FLOPS (или flops или flop/s )(акроним от англ. Fl oating point O perations P er S econd , произносится как флопс ) - величина, используемая для измерения производительности компьютеров , показывающая, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет данная вычислительная система.
Поскольку современные компьютеры обладают высоким уровнем производительности, более распространены производные величины от FLOPS, образуемые путём использования стандартных приставок системы СИ .
Флопс как мера производительности
Как и большинство других показателей производительности, данная величина определяется путём запуска на испытуемом компьютере тестовой программы, которая решает задачу с известным количеством операций и подсчитывает время, за которое она была решена. Наиболее популярным тестом производительности на сегодняшний день является программа LINPACK , используемая, в том числе, при составлении рейтинга суперкомпьютеров TOP500 .
Одним из важнейших достоинств показателя флопс является то, что он до некоторых пределов может быть истолкован как абсолютная величина и вычислен теоретически, в то время как большинство других популярных мер являются относительными и позволяют оценить испытуемую систему лишь в сравнении с рядом других. Эта особенность даёт возможность использовать для оценки результаты работы различных алгоритмов , а также оценить производительность вычислительных систем, которые ещё не существуют или находятся в разработке.
Границы применимости
Несмотря на кажущуюся однозначность, в реальности флопс является достаточно плохой мерой производительности, поскольку неоднозначным является уже само его определение. Под «операцией с плавающей запятой» может скрываться масса разных понятий, не говоря уже о том, что существенную роль в данных вычислениях играет разрядность операндов , которая также нигде не оговаривается. Кроме того, величина флопс подвержена влиянию очень многих факторов, напрямую не связанных с производительностью вычислительного модуля, таких как: пропускная способность каналов связи с окружением процессора , производительность основной памяти и синхронность работы кэш-памяти разных уровней.
Всё это, в конечном итоге, приводит к тому, что результаты, полученные на одном и том же компьютере при помощи разных программ, могут существенным образом отличаться, более того, с каждым новым испытанием разные результаты можно получить при использовании одного алгоритма. Отчасти эта проблема решается соглашением об использовании однообразных тестовых программ (той же LINPACK) с осреднением результатов, но со временем возможности компьютеров «перерастают» рамки принятого теста и он начинает давать искусственно заниженные результаты, поскольку не задействует новейшие возможности вычислительных устройств. А к некоторым системам общепринятые тесты вообще не могут быть применены, в результате чего вопрос об их производительности остаётся открытым.
Причины широкого распространения
Несмотря на большое число существенных недостатков, показатель флопс продолжает с успехом использоваться для оценки производительности, базируясь на результатах теста LINPACK. Причины такой популярности обусловлены, во-первых, тем, что флопс, как говорилось выше, является абсолютной величиной. А, во-вторых, очень многие задачи инженерной и научной практики, в конечном итоге, сводятся к решению систем линейных алгебраических уравнений , а тест LINPACK как раз и базируется на измерении скорости решения таких систем. Кроме того, подавляющее большинство компьютеров (включая суперкомпьютеры), построены по классической архитектуре с использованием стандартных процессоров, что позволяет использовать общепринятые тесты с большой достоверностью. Как показано на процессорах Intel Core 2 Quad Q9450 2.66ГГц @3.5ГГц и Intel Core 2 Duo E8400 3000 МГц (2008) программа LINPACK не использует решения алгебраических выражений, так как любая операция не может идти быстрее, чем 1 такт процессора. Так для процессоров Intel Core 2 Quad один такт требует один-два герца. Так как для задач с плавающей запятой: деление/умножение, сложение/вычитание - требуется намного больше одного такта, то видно, что выдать 48 Гигафлопс и 18,5 гигафлопса соответственно данные процессоры не могли. Часто вместо операции деления с плавающей запятой используется загрузка данных в режиме ДМА из оперативной памяти в стек процессора. Так работает программа LINPACK в некоторых тестах, но, строго говоря, результат не является значением флопс.
Примечание: замечание о невозможности выполнения более одной операции за такт абсолютно некорректно, так как все современные процессоры в каждом своем ядре содержат несколько исполнительных блоков каждого типа (в том числе и для операций с плавающей точкой) работающих параллельно и могут выполнять более одной инструкции за такт. Данная особенность архитектуры называется суперскалярность и впервые появилась еще в самом первом процессоре
Обзор производительности реальных систем
Из-за высокого разброса результатов теста LINPACK, приведены примерные величины, полученные путём осреднения показателей на основе информации из разных источников. Производительность игровых приставок и распределённых систем (имеющих узкую специализацию и не поддерживающих тест LINPACK) приведена в справочных целях в соответствии с числами, заявленными их разработчиками. Более точные результаты с указанием параметров конкретных систем можно получить, например, на сайте .
Суперкомпьютеры
Персональные компьютеры
Процессоры
- Intel Core 2 Duo E8400 3.0ГГц () - 18.6 Гфлопс При использовании стандартной версии LINPACK 10
- Intel Core 2 Duo E8400 3.0ГГц @4.0ГГц () - 25 Гфлопс (LINPACK Benchmark 10.0 64-бит) в Windows Vista x64 Ultimate SP1
- Intel Core 2 Quad Q9450 2.66ГГц @3.5ГГц - 48 ГФлопс (LINPACK Benchmark 10.0 64-бит) в Windows 2003sp2 x64
Карманные компьютеры
Распределённые системы
Игровые приставки
Человек и калькулятор
Примечания
См. также
Ссылки
- TOP500 Рейтинг суперкомпьютеров TOP500 (англ.)
- The Performance Database Server Большая база данных производительности вычислительных систем (англ.)
- Roy Longbottom’s PC Benchmark Collection Подборка тестовых программ для ПК (включая LINPACK) и результатов испытаний (англ.)
- Linpack CPU Benchmark for Pocket PC Версия LINPACK для КПК (англ.)
Wikimedia Foundation . 2010 .
Смотреть что такое "Петафлопс" в других словарях:
Скриншот клиента Folding@home для PlayStation 3 , показывающий 3D модель моделируемого белка Тип Распределённые вычислени … Википедия
Одна из стоек BlueGene/L Blue Gene проект компьютерной архитектуры, разработанный для создания нескольких суперкомпьютеров и направленный на достижение скорости обработки … Википедия
