TeraFLOPS (TFLOPS)

Il numero di TeraFLOPS (TFLOPS) indica quanti bilioni di ope­ra­zio­ni ma­te­ma­ti­che in virgola mobile un computer può eseguire in un secondo. Questo valore serve a misurare la potenza di calcolo di un pro­ces­so­re, in par­ti­co­la­re di GPU e su­per­com­pu­ter. I TFLOPS sono fon­da­men­ta­li per ap­pli­ca­zio­ni che ri­chie­do­no calcoli complessi, come l’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le, le si­mu­la­zio­ni scien­ti­fi­che e l’ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co.

Cosa sono i FLOPS e a cosa servono?

FLOPS è l’ab­bre­via­zio­ne di Floating Point Operations per Second. Si tratta di un’unità di misura della potenza di calcolo di un computer. Un’ope­ra­zio­ne in virgola mobile è un calcolo ma­te­ma­ti­co che include numeri decimali, a dif­fe­ren­za delle ope­ra­zio­ni con numeri interi. Questo aspetto è par­ti­co­lar­men­te im­por­tan­te nelle ap­pli­ca­zio­ni ad alta intensità di calcolo, dove serve un alto livello di pre­ci­sio­ne.

I FLOPS vengono uti­liz­za­ti so­prat­tut­to in ambito scien­ti­fi­co, nelle si­mu­la­zio­ni, nell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le, nell’ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co e nelle ap­pli­ca­zio­ni grafiche. Sono centrali in settori come l’ela­bo­ra­zio­ne di immagini mediche, le si­mu­la­zio­ni fisiche o l’analisi fi­nan­zia­ria dei dati di mercato. Nel mondo del gaming de­ter­mi­na­no la potenza grafica delle GPU moderne. Grazie a FLOPS sempre più alti, oggi i computer possono calcolare effetti fisici rea­li­sti­ci e grafica ad altissima ri­so­lu­zio­ne.

La mi­su­ra­zio­ne dei FLOPS avviene tramite test di benchmark ap­po­si­ta­men­te svi­lup­pa­ti, che stimano quante ope­ra­zio­ni in virgola mobile un sistema può eseguire al secondo. I benchmark più usati sono LINPACK per i su­per­com­pu­ter e i test FP32/FP64 per valutare le pre­sta­zio­ni delle GPU. Questi test eseguono calcoli ma­te­ma­ti­ci complessi per de­ter­mi­na­re il numero massimo di ope­ra­zio­ni al secondo. I pro­dut­to­ri indicano spesso valori teorici di FLOPS basati sull’ar­chi­tet­tu­ra, ma nelle ap­pli­ca­zio­ni reali le pre­sta­zio­ni possono variare in base al tipo di carico e all’ef­fi­cien­za del sistema.

Quanti FLOPS cor­ri­spon­do­no a un TeraFLOPS?

Un TeraFLOPS equivale esat­ta­men­te a un bilione di ope­ra­zio­ni (1.000.000.000.000 o 10¹²) in virgola mobile al secondo. Ciò significa che un pro­ces­so­re con 1 TFLOPS può eseguire un bilione di ope­ra­zio­ni ma­te­ma­ti­che con numeri in virgola mobile in un solo secondo.

Per farti un’idea: un computer che eseguisse solo un FLOP al secondo im­pie­ghe­reb­be oltre 31.000 anni per com­ple­ta­re lo stesso numero di ope­ra­zio­ni. Per questo un TeraFLOPS rap­pre­sen­ta un’unità enorme della potenza di calcolo, che rende possibili ap­pli­ca­zio­ni moderne in tempo reale.

Quali altre unità FLOPS esistono e come si con­ver­to­no in TFLOPS?

Ci sono diverse unità FLOPS, a seconda della potenza del sistema. La con­ver­sio­ne in TFLOPS si basa su potenze di dieci:

Oggi i su­per­com­pu­ter si misurano in PetaFLOPS o ad­di­rit­tu­ra in ExaFLOPS, mentre le GPU di fascia alta si aggirano so­li­ta­men­te nell’ordine dei TeraFLOPS.

Quanti FLOPS rag­giun­go­no i computer e le GPU moderne?

I computer moderni nel campo del calcolo ad alte pre­sta­zio­ni (HPC) e le GPU hanno raggiunto valori di FLOPS im­pres­sio­nan­ti. Ad esempio, NVIDIA H100, una delle GPU più potenti per in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le e data center, arriva fino a 989 TeraFLOPS per i calcoli FP32 con Tensor Core. Pertanto, è adatta spe­cial­men­te a grandi reti neurali e si­mu­la­zio­ni avanzate.

NVIDIA A30, pensata per i data center, raggiunge circa 10 TFLOPS ed è ot­ti­miz­za­ta per l’ad­de­stra­men­to e l’inferenza di modelli IA. In confronto, NVIDIA RTX 4090, pensata per il gaming, può superare i 100 TFLOPS in overclock, per­met­ten­do­ti di ottenere grafica estre­ma­men­te rea­li­sti­ca.

I su­per­com­pu­ter sono ancora più potenti: Frontier ha superato la soglia dell’ExaFLOPS ed è impiegato per si­mu­la­zio­ni scien­ti­fi­che estre­ma­men­te complesse. Anche altri su­per­com­pu­ter di fascia alta, come il giap­po­ne­se Fugaku, rag­giun­go­no pre­sta­zio­ni simili e vengono uti­liz­za­ti nella ricerca avanzata.