cpu只做加法算力是多少

① 深入了解浮点运算——CPU 和 GPU 算力是如何计算的

在数字经济的浪潮中，算力作为生产力的引擎，其提升直接影响着网页加载速度、游戏流畅度，乃至经济增长的步伐。衡量算力的基石是FLOPS，从KFLOPS到EFLOPS，这代表了计算机处理数值计算和任务的速度能力。浮点运算，尤其是科学计数法中的转换，如0.125转为二进制浮点数0.000001，是理解这一计算能力的关键。

算力的效率和科技的演进密切相关。在数字经济的推动下，对算力的投资不仅直接促进经济产出，还驱动着创新的火花。要理解浮点运算，首先要知道衡量单位FLOPS，它衡量的是计算机处理小数计算的效率。例如，0.125在二进制浮点表示中为0.000001，这个概念在计算机存储中体现得淋漓尽致。

IEEE 754标准为我们提供了浮点数格式的框架，包括单精度（FP32，32位，单字节）、双精度（FP64，64位，8字节）和扩展精度。单精度适合日常计算，提供了15-16位的有效数字，适用于对精度要求不高的场景。而双精度（如0.125在二进制中为）则因其高精度和广范围，如在科学、工程、金融和高性能计算中的应用而备受青睐，尽管存储和计算成本较高。

在处理效率与精度之间，我们有单精度（0.125的表示：0 01111100 00100000000000000000000）与双精度（0.125表示：0 01111111100 ）的抉择。在CPU方面，例如Intel Xeon Platinum 8280的双精度性能达到2.4192TFLOPS，核心数、频率和浮点计算能力共同决定了其强大的算力。GPU，如NVIDIA V100，拥有2560个FP64核心和1.530GHz主频，其浮点运算能力同样强劲。

GPU双精度运算的威力

单个GPU核心的双精度浮点运算能力为每周期2 FLOPS乘以1.530 GHz，即3.060 TFLOPS。整体来看，NVIDIA Volta V100的2560个核心能提供7.833 TFLOPS的运算力（理论值，实际性能受内存带宽和功耗影响）。

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② 普通计算机得计算能力

1946年世界上出现了第一台电子计算机，到今天已有三十多年，在这不长的时间里，有了飞跃的发展。普通的计算机的运算能力每秒钟已经达到4000万次，比筹算和珠算的速度都要快。
为什么电子计算机算得这样快呢？
因为电子计算机中的运算器、控制器都是由双稳态电路和各种“门”电路组成的；也就是说，它们是利用电的高速传递特性来进行计算的。我们知道，电的传递速度是每秒钟30万公里，这个速度是非常快的。所以，电子计算机的运算速度是非常之快的。
其次，电子计算机的运算是非常简单的。不论多么复杂的问题，只要由人事先设计好计算程序，把计算程序连同原始数据送给计算机，它就能按照人工编制的程序，一步接一步地自动对原始数据进行运算。它每次的运算都很简单，如做加法，只需做1+1=10，1+0=1，0+1=1，0+0=0，总共只有这四种情况（减法、乘法、除法也是如此）。这样简单的计算，小学生也能很快地算出来。由于计算简单，运算器也可以做得很简单；也就是说，所需要的双稳态电路、“门”电路比较少，计算时电子所走的路也较少，这就使运算速度加快了。

③ cpu算力怎么计算

CPU的算力与CPU的核心的个数，核心的频率，核心单时钟周期的能力三个因素有关系
常用双精度浮点运算能力衡量CPU的科学计算的能力，就是处理64bit小数点浮动数据的能力

支持AVX2的处理器在1个核心1个时钟周期可以执行16次浮点运算，也称为16FLOPs
CPU的算力=核心的个数 x 核心的频率 x 16FLOPs
支持AVX512的处理器在1个核心1个时钟周期可以执行32次浮点运算，也称为32FLOPs
CPU的算力=核心的个数 x 核心的频率 x 32FLOPs