cpu只做加法算力是多少

① 深入了解浮點運算——CPU 和 GPU 算力是如何計算的

在數字經濟的浪潮中，算力作為生產力的引擎，其提升直接影響著網頁載入速度、游戲流暢度，乃至經濟增長的步伐。衡量算力的基石是FLOPS，從KFLOPS到EFLOPS，這代表了計算機處理數值計算和任務的速度能力。浮點運算，尤其是科學計數法中的轉換，如0.125轉為二進制浮點數0.000001，是理解這一計算能力的關鍵。

算力的效率和科技的演進密切相關。在數字經濟的推動下，對算力的投資不僅直接促進經濟產出，還驅動著創新的火花。要理解浮點運算，首先要知道衡量單位FLOPS，它衡量的是計算機處理小數計算的效率。例如，0.125在二進制浮點表示中為0.000001，這個概念在計算機存儲中體現得淋漓盡致。

IEEE 754標准為我們提供了浮點數格式的框架，包括單精度（FP32，32位，單位元組）、雙精度（FP64，64位，8位元組）和擴展精度。單精度適合日常計算，提供了15-16位的有效數字，適用於對精度要求不高的場景。而雙精度（如0.125在二進制中為）則因其高精度和廣范圍，如在科學、工程、金融和高性能計算中的應用而備受青睞，盡管存儲和計算成本較高。

在處理效率與精度之間，我們有單精度（0.125的表示：0 01111100 00100000000000000000000）與雙精度（0.125表示：0 01111111100 ）的抉擇。在CPU方面，例如Intel Xeon Platinum 8280的雙精度性能達到2.4192TFLOPS，核心數、頻率和浮點計算能力共同決定了其強大的算力。GPU，如NVIDIA V100，擁有2560個FP64核心和1.530GHz主頻，其浮點運算能力同樣強勁。

GPU雙精度運算的威力

單個GPU核心的雙精度浮點運算能力為每周期2 FLOPS乘以1.530 GHz，即3.060 TFLOPS。整體來看，NVIDIA Volta V100的2560個核心能提供7.833 TFLOPS的運算力（理論值，實際性能受內存帶寬和功耗影響）。

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② 普通計算機得計算能力

1946年世界上出現了第一台電子計算機，到今天已有三十多年，在這不長的時間里，有了飛躍的發展。普通的計算機的運算能力每秒鍾已經達到4000萬次，比籌算和珠算的速度都要快。
為什麼電子計算機算得這樣快呢？
因為電子計算機中的運算器、控制器都是由雙穩態電路和各種「門」電路組成的；也就是說，它們是利用電的高速傳遞特性來進行計算的。我們知道，電的傳遞速度是每秒鍾30萬公里，這個速度是非常快的。所以，電子計算機的運算速度是非常之快的。
其次，電子計算機的運算是非常簡單的。不論多麼復雜的問題，只要由人事先設計好計算程序，把計算程序連同原始數據送給計算機，它就能按照人工編制的程序，一步接一步地自動對原始數據進行運算。它每次的運算都很簡單，如做加法，只需做1+1=10，1+0=1，0+1=1，0+0=0，總共只有這四種情況（減法、乘法、除法也是如此）。這樣簡單的計算，小學生也能很快地算出來。由於計算簡單，運算器也可以做得很簡單；也就是說，所需要的雙穩態電路、「門」電路比較少，計算時電子所走的路也較少，這就使運算速度加快了。

③ cpu算力怎麼計算

CPU的算力與CPU的核心的個數，核心的頻率，核心單時鍾周期的能力三個因素有關系
常用雙精度浮點運算能力衡量CPU的科學計算的能力，就是處理64bit小數點浮動數據的能力

支持AVX2的處理器在1個核心1個時鍾周期可以執行16次浮點運算，也稱為16FLOPs
CPU的算力=核心的個數 x 核心的頻率 x 16FLOPs
支持AVX512的處理器在1個核心1個時鍾周期可以執行32次浮點運算，也稱為32FLOPs
CPU的算力=核心的個數 x 核心的頻率 x 32FLOPs