Die Leis­tungs­fä­hig­keit moderner Rechner wird in FLOPS gemessen – ein Wert für Gleit­kom­ma­ope­ra­tio­nen pro Sekunde. High-End-Systeme stoßen heute in ExaFLOPS-Regionen vor, was einer Trillion (1018) Re­chen­schrit­ten pro Sekunde ent­spricht. Diese gewaltige Kapazität ist das Fundament für hoch­kom­ple­xe Da­ten­ver­ar­bei­tun­gen.

Was bedeuten FLOPS und wofür braucht man sie?

Das Kürzel FLOPS steht für „Floating Point Operations per Second“. Es gibt an, wie viele Gleit­kom­ma­ope­ra­tio­nen ein System in einer Sekunde schafft. Diese Art der Arith­me­tik ist un­ver­zicht­bar für Forschung, Si­mu­la­tio­nen, künst­li­che In­tel­li­genz und re­chen­star­ke Business-An­wen­dun­gen. Im Vergleich zu einfachen Ganzzahl-Rech­nun­gen er­mög­li­chen Gleit­kom­ma­zah­len die präzise Dar­stel­lung kleinster De­zi­mal­stel­len.

Gemessen wird dieser Wert durch Bench­marks, die die Hardware ans Limit bringen. Bekannte Tools wie LINPACK oder HPCG si­mu­lie­ren reale Be­din­gun­gen durch ma­the­ma­ti­sche Höchst­leis­tun­gen. Wie viel Power am Ende wirklich ankommt, hängt von der Hardware-Kon­fi­gu­ra­ti­on, der Software-Op­ti­mie­rung und dem konkreten Ein­satz­sze­na­rio ab.

Wie viele FLOPS stecken in einem ExaFLOPS?

Ein ExaFLOPS ent­spricht exakt 1018 FLOPS – das ist eine Trillion Re­chen­ope­ra­tio­nen pro Sekunde. Zur Ein­ord­nung: Ein PetaFLOPS (1015 FLOPS) ist tau­send­mal kleiner, während ein TeraFLOPS (1012 FLOPS) lediglich ein Mil­li­ons­tel eines ExaFLOPS ausmacht.

Welche FLOPS-Einheiten gibt es und wie rechnet man sie um?

Je nach Leis­tungs­klas­se nutzt man un­ter­schied­li­che Einheiten, um die Re­chen­kraft zu be­schrei­ben:

Einheit FLOPS-Wert Um­rech­nung in ExaFLOPS
KiloFLOPS 103 FLOPS (1 000) 10-15 ExaFLOPS
MegaFLOPS 106 FLOPS (1 Mio.) 10-12 ExaFLOPS
GigaFLOPS 109 FLOPS (1 Mrd.) 10-9 ExaFLOPS
TeraFLOPS 1012 FLOPS (1 Bio.) 10-6 ExaFLOPS
PetaFLOPS 1015 FLOPS (1 Billiarde) 10-3 ExaFLOPS
ExaFLOPS 1018 FLOPS (1 Trillion) 1 ExaFLOPS

Diese Staf­fe­lung macht es einfach, die Per­for­mance ver­schie­de­ner IT-Systeme direkt zu ver­glei­chen.

Welche Per­for­mance liefern aktuelle Computer und GPUs?

Moderne Su­per­com­pu­ter haben die ExaFLOPS-Marke bereits geknackt. Ein Pionier ist der chi­ne­si­sche Tianhe-3, der am National Su­per­com­pu­ter Center in Guangzhou bis zu 1,7 ExaFLOPS erreicht. Auch US-Systeme wie der Frontier spielen in dieser absoluten Spit­zen­li­ga.

Leis­tungs­star­ke Gra­fik­kar­ten, die oft für Machine Learning oder Gaming genutzt werden, liefern be­ein­dru­cken­de Werte, liegen aber na­tur­ge­mäß unter der Leistung von Su­per­com­pu­tern:

  • NVIDIA RTX 4090: Etwa 82 TeraFLOPS (0,000082 ExaFLOPS) bei FP32-Rech­nun­gen; mit Over­clo­cking sind über 1 000 TeraFLOPS möglich.
  • NVIDIA H100 SXM: Ca. 989 TeraFLOPS (0,000989 ExaFLOPS) bei FP32-Ten­sor­co­re-Be­rech­nun­gen.
  • NVIDIA A30: Rund 10,3 TeraFLOPS (0,000010 ExaFLOPS) für FP32-An­wen­dun­gen.
  • AMD Radeon RX 7900 XTX: Etwa 61 TeraFLOPS (0,000061 ExaFLOPS) bei FP32-Ope­ra­tio­nen.

Während GPUs auf parallele Prozesse in Grafik und KI spe­zia­li­siert sind, meistern Su­per­com­pu­ter globale Si­mu­la­tio­nen in Wis­sen­schaft und Industrie.

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