TeraFLOPS (TFLOPS)

Die Anzahl der TeraFLOPS (TFLOPS) gibt an, wie viele Billionen mathematische Berechnungen mit Fließkommazahlen ein Rechner in einer Sekunde ausführen kann. Dieser Wert dient als Maß für die Leistungsfähigkeit von Prozessoren, insbesondere von GPUs und Supercomputern. TFLOPS sind besonders relevant für Anwendungen mit intensiven Berechnungen wie künstliche Intelligenz, wissenschaftliche Simulationen und maschinelles Lernen.

Was sind FLOPS und wozu werden sie genutzt?

FLOPS ist eine Abkürzung für Floating Point Operations per Second. Hierbei handelt es sich um eine Maßeinheit für die Rechenleistung eines Computers. Eine Floating-Point-Operation ist eine mathematische Berechnung mit Fließkommazahlen, die im Gegensatz zu Ganzzahlen auch Dezimalstellen enthalten können. Dies ist besonders wichtig für rechenintensive Anwendungen, bei denen ein hohes Maß an Präzision gefragt ist.

FLOPS werden hauptsächlich in wissenschaftlichen Berechnungen, Simulationen, künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und grafischen Anwendungen verwendet. Sie spielen eine zentrale Rolle in diversen Bereichen wie der medizinischen Bildverarbeitung und in physikalischen Simulationen. Auch in der Finanzbranche, etwa bei der Analyse von Marktdaten, sind FLOPS entscheidend. In der Gaming-Industrie bestimmen sie die Grafikleistung moderner GPUs. Dank steigender FLOPS-Zahlen können moderne Computer immer realistischere physikalische Effekte und hochauflösende Grafiken berechnen.

Die Messung von FLOPS erfolgt typischerweise durch eigens dafür entwickelte Benchmark-Tests, die die Anzahl der Gleitkommaoperationen pro Sekunde ermitteln. Häufig verwendete Benchmarks sind LINPACK, das vor allem für Supercomputer genutzt wird, und die FP32/FP64-Benchmarks, die die Rechenleistung von GPUs bewerten. Bei den Tests werden komplexe mathematische Berechnungen durchgeführt, um festzustellen, wie viele Operationen pro Sekunde ein System bewältigen kann. Hersteller geben FLOPS-Werte oft theoretisch basierend auf der Architektur an, während reale Anwendungen je nach Workload und Effizienz abweichen können.

Wie viele FLOPS entsprechen einem TeraFLOPS?

Ein TeraFLOPS entspricht genau einer Billion (1.000.000.000.000 oder 10¹²) Floating-Point-Operationen pro Sekunde. Dies bedeutet, dass ein Prozessor mit 1 TFLOPS eine Billion mathematische Operationen mit Fließkommazahlen innerhalb einer einzigen Sekunde ausführen kann.

Zum Vergleich: Ein Computer, der nur ein einziges FLOP pro Sekunde erreicht, würde über 31.000 Jahre benötigen, um eine so große Anzahl an Berechnungen durchzuführen. Daher ist ein TeraFLOPS eine äußerst leistungsstarke Recheneinheit, die moderne Anwendungen in Echtzeit ermöglicht.

Welche weiteren FLOPS-Einheiten gibt es und wie kann man sie in TFLOPS umrechnen?

Es gibt verschiedene FLOPS-Einheiten, die sich je nach Rechenleistung eines Systems unterscheiden. Die Umrechnung in TFLOPS erfolgt durch Zehnerpotenzen:

Supercomputer werden heutzutage in PetaFLOPS und sogar ExaFLOPS gemessen, während High-End-Grafikkarten häufig in TeraFLOPS bewertet werden.

Wie viele FLOPS erreichen moderne Computer und GPUs?

Moderne Computer im Bereich High-Performance-Computing und GPUs haben mittlerweile beeindruckende FLOPS-Werte erreicht. So erreicht die NVIDIA H100, eine der leistungsfähigsten GPUs für KI- und Rechenzentrumsanwendungen, bis zu 989 TeraFLOPS für FP32-Tensorcore-Berechnungen. Dies macht sie ideal für große neuronale Netzwerke und Simulationen.

Die NVIDIA A30, eine für Rechenzentren optimierte GPU, kommt auf etwa 10 TFLOPS und ist besonders für KI-Training und Inferenz geeignet. Zum Vergleich erreicht eine NVIDIA RTX 4090, die sich an Gamerinnen und Gamer richtet, übertaktet über 100 TFLOPS und ermöglicht extrem realistische Grafiken.

Supercomputer sind noch weitaus leistungsfähiger: Der Frontier-Supercomputer überschreitet die 1-ExaFLOPS-Marke und wird für hochkomplexe wissenschaftliche Simulationen eingesetzt. Auch andere Hochleistungs-Supercomputer wie der Fugaku aus Japan, die in der Forschung eingesetzt werden, bewegen sich etwa in diesem Leistungsbereich.