CPU算力如何计算

本文分享自天翼云开发者社区《CPU算力如何计算》，作者：l****n

 

什么是算力

随着国家大力发展数字基础设施，算力的提升和普惠变得越来越重要，它注定会在人们的视线中占据很重要的一席。那么算力是什么呢

所谓算力，简而言之就是设备的计算能力（Computing Power）。小至手机、PC，大到超级计算机，没有算力就没有各种软硬件的正常应用。以PC而言，搭载的CPU、显卡、内存配置越高，一般来说算力就越高。

 

算力的单位

大数据时代，数据和算力都是巨量的，这里先解释一下单位巨大量级的表示方式：K（Kilo）表示10³ 、M（Mega）表示10⁶ 、 G（Giga）表示10⁹ 、 T（Tera）表示10¹² 、 P（Peta） 表示10¹⁵、 E（Exa）表示10¹⁸、 Z（Zetta）表示10²¹ 、 Y（Yotta） 表示10²⁴。

算力的单位，是衡量算力强弱的指标和基准，当前存在多种不同的衡量方法。常见的包括MIPS（每秒钟执行的百万指令数，Million Instructions Per Second）、DMIPS（Dhrystone每秒钟执行的百万指令数，Dhrystone Million Instructions executed Per Second）、OPS（每秒操作次数，Operations Per Second）、FLOPS（每秒浮点运算次数，Floating-point Operations Per Second）、Hash/s（每秒哈希运算次数，Hash Per Second）等。

其中，FLOPS单位一直被视为衡量计算机运算速度的主要指标之一。从量级来看，PC的算力为GFLOPS级别；中国超级计算机神威“太湖之光”的算力为93.015PFLOPS；鹏程实验室的鹏程云脑II（以华为Atlas 900集群为底座）拥有1000PFLOPS的强大算力，相当于数千万甚至上亿台PC的集合。

 

如何计算CPU算力

GPU卡通常在发布时候就公布了有单精度或者双精度的算力值,可以直接获取,CPU通用算力则需要我们自己计算.

我们常用用双精度浮点运算能力衡量一个处理器的科学计算的能力，就是处理64bit小数点浮动数据的能力,针对CPU的算力计算如下:

支持AVX2的处理器的单指令的长度是256bit，每个intel核心假设包含2个FMA，一个FMA一个时钟周期可以进行2次乘或者加的运算，那么这个处理器在1个核心1个时钟周期可以执行256bit*2FMA*2M/A/64=16次浮点运算，也称为16FLOPs，就是Floating Point Operations Per Second；

支持AVX512的处理器的单指令的长度是512Bit，每个intel核心假设包含2个FMA，一个FMA一个时钟周期可以进行2次乘或者加的运算，那么这个处理器在1个核心1个时钟周期可以执行512bit*2FMA*2M/A/64=32次浮点运算，也称为32FLOPs，

这就是说理论上后者的运算能力其实是前者的一倍，但是实际中不可能达到，因为进行更长的指令运算，流水线之间更加密集，但核心频率会降低；导致整个处理器的能力降低；

 

一个处理器的计算能力和核心的个数，核心的频率，核心单时钟周期的能力三个因素有关系

例如：现在intel purley platform的旗舰skylake 8180是28Core@2.5GHZ，支持AVX512，其理论双精度浮点性能是：28Core*2.5GHZ*32FLOPs/Cycle=2240GFLPs=2.24TFLOPs

例如：现在intel purley platform的旗舰cascade lake 8280是28Core@2.7GHZ，支持AVX512，其理论双精度浮点性能是：28Core*2.7GHZ*32FLOPs/Cycle=2419.2GFLPs=2.4192TFLOPs