TeraFLOPS (TFLOPS)
La cantidad de TeraFLOPS (TFLOPS) indica cuántos billones de operaciones matemáticas con números de coma flotante puede realizar un ordenador por segundo. Este valor sirve como medida del rendimiento de los procesadores, especialmente de las GPU y los superordenadores. Los TFLOPS son especialmente relevantes para aplicaciones que requieren cálculos intensivos, como la inteligencia artificial, las simulaciones científicas y el aprendizaje automático.
¿Qué son los FLOPS y para qué se utilizan?
FLOPS es la abreviatura de Floating Point Operations per Second (operaciones de coma flotante por segundo). Se trata de una unidad de medida del rendimiento de cálculo de un ordenador. Una operación de coma flotante es un cálculo matemático con números que pueden tener decimales, a diferencia de los números enteros. Esto es especialmente importante en aplicaciones que requieren una alta precisión en los cálculos.
Los FLOPS se utilizan principalmente en cálculos científicos, simulaciones, inteligencia artificial, aprendizaje automático y aplicaciones gráficas. Desempeñan un papel central en diversos ámbitos, como el procesamiento de imágenes médicas y las simulaciones físicas. También son fundamentales en el sector financiero, por ejemplo, en el análisis de datos de mercado. En la industria de los videojuegos, los FLOPS determinan el rendimiento gráfico de las GPU modernas. Gracias al aumento del número de FLOPS, los ordenadores actuales pueden calcular efectos físicos cada vez más realistas y gráficos en alta resolución.
La medición de los FLOPS se realiza normalmente mediante pruebas de rendimiento (benchmarks) diseñadas específicamente para ello, que determinan la cantidad de operaciones de coma flotante por segundo. Algunos de los benchmarks más utilizados son LINPACK, empleado principalmente para superordenadores, y los benchmarks FP32/FP64, que evalúan el rendimiento de las GPU. Estas pruebas ejecutan cálculos matemáticos complejos para comprobar cuántas operaciones por segundo puede realizar un sistema. Los fabricantes suelen indicar los valores de FLOPS de forma teórica, basándose en la arquitectura del hardware, aunque en aplicaciones reales estos valores pueden variar según la carga de trabajo y la eficiencia del sistema.
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¿Cuántos FLOPS equivalen a un TeraFLOPS?
Un TeraFLOPS equivale exactamente a un billón (1.000.000.000.000 o 1012) de operaciones de coma flotante por segundo. Esto significa que un procesador con una capacidad de 1 TFLOPS puede realizar un billón de operaciones matemáticas con números decimales en tan solo un segundo.
Explicado de otra forma: un ordenador que solo ejecutara una operación de coma flotante por segundo tardaría más de 31 000 años en realizar la misma cantidad de cálculos. Por eso, un TeraFLOPS es una unidad de procesamiento extremadamente potente, que permite ejecutar aplicaciones modernas en tiempo real.
¿Qué otras unidades de FLOPS existen y cómo se convierten a TFLOPS?
Existen distintas unidades de FLOPS que varían según la capacidad de procesamiento de un sistema. La conversión a TFLOPS se realiza mediante potencias de diez:
| Unidad | Valor en FLOPS | Equivalencia en TFLOPS |
|---|---|---|
| KiloFLOPS | 103 FLOPS (1.000) | 10-9 TFLOPS |
| MegaFLOPS | 106 FLOPS (1 millón) | 10-6 TFLOPS |
| GigaFLOPS | 109 FLOPS (1000 millones) | 10-3 TFLOPS |
| TeraFLOPS | 1012 FLOPS (1 billón) | 1 TFLOP |
| PetaFLOPS | 1015 FLOPS (1000 billones) | 103 TFLOPS |
| ExaFLOPS | 1018 FLOPS (1 trillón) | 106 TFLOPS |
Hoy en día, los superordenadores se miden en PetaFLOPS e incluso en ExaFLOPS, mientras que las tarjetas gráficas de gama alta suelen evaluarse en TeraFLOPS.
¿Cuántos FLOPS alcanzan los ordenadores y GPU modernos?
Los ordenadores modernos en el ámbito del High Performance Computing y las GPU han alcanzado valores impresionantes de FLOPS. Por ejemplo, la NVIDIA H100, una de las GPU más potentes para aplicaciones de inteligencia artificial y centros de datos, llega hasta 989 TeraFLOPS en cálculos con Tensor Cores FP32. Esto la hace ideal para grandes redes neuronales y simulaciones.
La NVIDIA A30, una GPU optimizada para centros de datos, alcanza aproximadamente 10 TFLOPS y es especialmente adecuada para el entrenamiento y la inferencia en IA. En comparación, una NVIDIA RTX 4090, dirigida a gamers, puede superar los 100 TFLOPS con overclocking y permite gráficos extremadamente realistas.
Los superordenadores son aún mucho más potentes: el superordenador Frontier supera la marca de 1 ExaFLOPS y se utiliza para simulaciones científicas altamente complejas. Otros superordenadores de alto rendimiento, como el Fugaku en Japón, que también se usan en la investigación, se sitúan en rangos de rendimiento similares.