linpack请问计算机系统的LINPACK是什么？

MSM8960 啥意思

MSM8960 是高通第四代移动处理芯片。

高通 骁龙Snapdragon S4系列的首发芯片。

　　Snapdragon S4 MSM8960处理器仍是双核心1.5GHz，不过架构变成了基于ARMv7-A的“Krait”(金环蛇)，搭配新图形核心Adreno 225、改进的ISP，以及支持几乎所有通信制式的新基带，制造工艺也理所当然地升级为28nm。

　　高通的 Krait 是下一代 SoC ，具备双核 1.5GHz 的MSM8960，采用了 28nm 工艺制程。

　　MSM8960 由 45nm 跳到 28nm 的制程进步下，除了装置组件的缩小外，还带来了更低的耗电与更佳的热能表现。

相较现有的 Scorpion （蝎子，如MSM8260）产品线，新管线架构的 Krait 也有效提升效能达 60%，具备 1.5 至 2.5 GHz 的频率规格，并支持异步多任务处理以及双信道的内存。

GPU 的表现则较 Adreno 220 提升了约 50% 的良好效能表现，还提供 Windows8 的 Direct 9.3 及 OpenGL ES 1.1 与 2.0 的支持。

在 Linpack 内存带宽与浮点项目测试中，MSM8960 的分值在单线程、多线程上是 MSM8660 的 2.0 倍、2.4 倍，其它成绩也是让人匪夷所思，比起之前的测试分数是有过之而不及。

当然 Adreno 225 GPU 的性能表现也有所帮助，其可以达到 400MHz，而上一代的 Adreno 220 只有 266MHz。

看来游戏的表现应该会十分令人期待呢！ 　　不只如此，除效能的进步外 S4 msm8960 还具备更多全球常用频率的支持能力，范围由 700 至 2600MHz 并提供 Cat. 3 LTE（可达 100Mbps）与 Cat. 24 HSPA+（可达 42Mbps)，及 EV-DO Rev. B、1x Advanced 与 TD-SCDMA 的通讯能力，还支持 GSM、GPRS 与 EDGE。

而不论是 GPS 与 GLONASS 的卫星导航系统也皆可支持，更别说以相当普遍的 Bluetooth、Wifi、FM 收音机甚至新的 NFC 技术。

PIV什么意思？

自8月下旬在IDF演示1.5Mhz的Pentium 4以来，有关Pentium 4的消息一直是网上的热门讨论话题。

毫无疑问，在Pentium 4微架构设计中有很多突破和创新，但市场才是它真正的试金石，人们更关心在现实应用中Pentium 4的性能究竟如何？ 此次，我们共挑选了三种不同的平台（奔腾IV 1.5Mhz，Pentium 3 1GHz和Athlon 1.2 Ghz），六种不同的基准测试配置，几十种基准测试程序，从高端CAD，DTP，市场上常用的各种工具软件，直到最新最热门的游戏，全面测试和比较了浮点/整数性能，音频和视频编码，3D动画和渲染，以及Open GL和Direct X性能。

为了更好的理解令人吃惊的比较结果，还对Pentium 4的微架构设计和各类应用特点作了简要评述。

以下让我们分别加以介绍。

Pentium 4的浮点和整数性能 Intel在奔腾IV的设计中不是走加强x87浮点处理单元FPU的路子，而是不断扩充MMX, SSE1指令直到Pentium 4中128位浮点双精度运算SSE2指令，对浮点/多媒体应用提供了强有力的支持。

但相对而言，Pentium 4中FPU功能较弱，以下是几点理由： 1. FXCH指令（用于交换堆栈模式的数据）在Pentium 4中比Pentium 3中受到更多限制，每个周期只能发射一条指令到FXCH执行流水线。

比如，在FXCH指令发射后紧跟着一条FMUL指令，则必须等到FXCH指令执行结束，FMUL指令才能进入流水执行单元，由此造成实际的物理时延。

2. FMUL不是全流水线单元，并且，FADD和FMUL单元的时延均大于Pentium 3中的时延，分别是5周期和至少6周期（Pentium 3中为3周期和5周期），影响了浮点处理速度。

3. Pentium 4中有两个FPU单元，一个是FADD和FMUL，另一个是FSTORE和FLOAD，理论上每个周期只能执行一个浮点加或是一个浮点乘，而Athlon中是三个FPU单元，每个周期可同时执行一个浮点加和一个浮点乘。

Pentium 4要实现优异的FPU性能，必须对浮点密集应用进行SSE1或SSE2优化，否则只能提供普普通通的浮点性能，正Linpack浮点测试结果所示。

请特别注意256KB前的浮点性能，Pentium 4和Athlon都将L1或L2 Cache集成到在管芯上，因此具有最低时延和充分的带宽。

Pentium 4仅在120KB和230KB附近接近Athlon 1100的性能，在230KB和380KB之间，Athlon 1100再次领先Pentium 4,这是因为Pentium 4只有256KB L2 Cache,必须经常访问内存，而Athlon是独占式Cache设计缓存容量为384KB空间的缘故。

随矩阵容量增加，Pentium 4充分发挥了双通道RDRAM双倍带宽的优势，性能远远超出Athlon。

显然，Athlon 1200Mhz三个FPU单元的浮点性能超出Pentium 4，以下FPUmark测试可进一步确认这个结论。

从FPUmark浮点测试结果可以看出，超频到1.6Mhz的Pentinum 4才略胜Athlon 1100一点，这印证了我们的看法，Intel聚焦于SSE2而不是提供更好的x87 FPU性能。

整数性能应该是Pentium 4的强项。

天才的双频ALU设计，快速执行引擎，尤其考虑到126个upos的动态指令窗口和新访问算法的L1数据Cache,是迄今最强有力的整数执行引擎。

然而，由于追踪Cache每时钟周期仅能发射3条指令，限制了Pentium 4每时钟周期仅能支撑3条整数指令。

在运行单纯整数测试的CPUmark评价Pentiun 4时，所有的整数处理能力似乎都消失了（附CPUmark整数性能测试结果）。

分支误预测仍是Intel最弱的一环。

分支预测发生在流水线的第一段，如果处理器误预测了一个分支，它必须从流水线中冲掉在错误分支方向上执行的全部指令，然后在正确的程序分支方向上重新启动指令执行和处理。

流水线越长分支误预测造成的性能损失越大，20段的超流水线不仅是19个周期的分支误预测惩罚，我们还发现Pentium 4的分支预测器并不象演示声称的那样近乎完美。

尽管理论上Athlon的分支预测器逊于Pentium 4，但“相对短”的10段整数流水线，使Athlon 1200全面超越Pentium 4。

简而言之，根据设计性能和综合基准测试结果，Athlon有更强的FPU能力，而Pentium 4有迄今最好的内存子系统，Intel还有最强的整数处理能力，但由于超流水线和显著的分支误预测惩罚破坏了在某些代码样品上的优势。

参考资料：/diannao/books/yingjian/wenzhang/index01/149.htm

GOPS是什么意思,在硬件CPU的处理速度方面的解释

1. GOPS? 10亿次/每秒是衡量处理器计算能力的指标单位。

还有MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS、EFLOPS 2. 常用比较换算 一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一佰万（=10^6）次的浮点运算， 一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒拾亿（=10^9）次的浮点运算， 一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算，(1太拉) 一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算， 一个EFLOPS（exaFLOPS）等于每秒一佰京（=10^18）次的浮点运算。

3.差距 许多专家对这些颇多微词，认为它并不是一个有意义的量度（measurement），因为他们并不能反应出许多对执行效能有影响的因素。

例如：I/O的效能、内存的架构、快取内存一致性（cache coherence）、...等。

这意味着电脑的实际计算容量，与理论峰值间会有一段不小的差距。

4.硬件释义 现今大部分的处理器中，都有一个专门用来处理浮点运算的“浮点单元”(FPU)。

也因此 FLOPS 所量测的，实际上就是 FPU 的执行速度。

而最常用来测量 FLOPS 的基准程序(benchmark) 之一，就是 Linpack。

1GHz 就是每秒 十亿次运算，如果每次运算能完成两个浮点操作，就叫 2G FLOPS（每秒二十亿次浮点操作）。

现在家用的双核计算机通常都能达到每秒 五十亿次运算（2*2.5GHz）左右的水平，浮点性能大约是上百亿次浮点操作。

超级计算机发展得很快，目前划分超级计算机的门槛是“每秒一万亿次浮点操作”，是家用微机的一百倍以上，几年以后这个门槛预计会提高到十万亿次。

超级计算机几十、上百万亿次的 FLOPS 也是靠多个处理器（通常还是多核）堆起来的，比如的IBM Roadrunner （走鹃，一种喜欢在地上飞快地走的小鸟）有 6562 个 AMD Opteron双核处理器，12240 个 PowerX Cell 8i 处理器， 其中主要的浮点运算能力是由 Cell 处理器提供的， 每个 Cell CPU 包括 8 个浮点处理核心，你可以理解为 8 核。

（Cell也是 Sony PS3 游戏机的处理器，不过用于PS3的比用于超级计算机的要次一等） 总体来看，就是 2 * 6562 = 13124 个通用处理器核心； 8 * 12240 = 97920 个专用处理器核心。

你说这么多钱堆出来的这么十多万个核心，速度能不快吗？ 它的速度是 1.026 P FLOPS， 也就是每秒超过 一千万亿次浮点操作 5.实例展示： 比如中国的一台叫做「天河2号」的超级计算机，跑出了30.65PFlops的惊人纪录，比当今世界上最快的那台还要快上 74%！ 这份成绩的惊人之处在与，这是基于Intel平台的天河2号（又称银河2号）还没开足马力的情况下取得的成绩。

经过一次5小时的LINPACK测试,动用了16,000个节点中的14,336个，也就是90%的运算节点，测到了前面提到的30.65PFlops（1 petaflop=1千万亿次浮点计算/秒）LINPACK软件包被用来测试全球500强大型计算机的运算能力。

现在的Top1是美国的泰坦，有17.5PFlops的计算速度。

天河2号的效能比是1.935GFlops/瓦，略逊于泰坦的2.143GFlops/瓦。

天河2号的数据，本周在田纳西大学教授Jack Dongarra的论文中被披露，他编写了LINPACK软件包，并且负责每年修订500强排行榜两次。

教授没有说明，天河2号的战绩是否会正式收提交，并被录到最新的排行榜中。

但不管怎么样，新榜单将在6月17日公布. 天河2号计划今年年底入驻广州的国家超级计算机中心，天河2号的组装和测试主要由中国国防科技大学(NUDT)承担。

一旦验收通过，天河2号将对外开放平台，用于实验和教育领域。

天河2号使用Intel Ivy Bridge和Xeon Phi 处理器，「32,000颗Ivy Bridge的Xeon和48,000颗的Xeon Phi共计2,120,000个内核。

」Dongarra写道。

天河2拥有12.4PB的硬盘和1.4PB的内存。

NUDT采用自己的分布式计算技术，Dongarra描述为：「光电混合传输技术(optoelectronics hybrid transport technology)，上层采用主干拓扑结构，通过13个路由，每个路由有576个端口连接。

并运行麒麟LINUX系统。

」 理论上，天河2号具备54.9PFlops的计算能力。

但Top500上的机器大多达不到理论值，但如果天河2号开足马力，还有很大的提升空间。

天河2号是天河1号的后续产品，天河1号曾经在2010年11月等上过Top500的头把交椅，而且长时间排在前8位，运算能力2.57PFlops。

[Junius_Lou via?Ars]

Benchmark是什么意思呢？

benchmark [英][?bent?mɑ:k][美][?bent?mɑ:rk] n. 基准，参照; 标准检查程序; 水准标; vt. 检测（用基准问题测试）; 第三人称单数：benchmarks 复数：benchmarks 现在进行时：benchmarking 过去式：benchmarked 过去分词：benchmarked 例句 The truck industry is a benchmark for the economy. 卡车业是衡量经济的一个基准。

CPU的每秒浮点计算能力GigaFloat 是什么意思？

1，Giga简称G，是表示数量的前缀，表示10^9，即10亿，比如9G，就是90亿。

,2，表示浮点运算能力的单位是FLOPS（即“每秒浮点运算次数”，“每秒峰值速度”），而非“Float”。

是“每秒所执行的浮点运算次数”(floating-point operations per second) 的缩写。

它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。

因为 FLOPS 字尾的那个 S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。

在这里所谓的“浮点运算”，实际上包括了所有涉及小数的运算。

这类运算在某类应用软件中常常出现，而它们也比整数运算更花时间。

现今大部分的处理器中，都有一个专门用来处理浮点运算的“浮点运算器”（FPU）。

也因此 FLOPS 所量测的，实际上就是 FPU 的执行速度。

而最常用来测量 FLOPS 的基准程式 (benchmark) 之一，就是 Linpack。

3，GigaFLOPS即每秒10亿次浮点运算，也是是描述计算机浮点运算能力的单位，现在的主流CPU一般在20-60 GFLOPS之间。

请问计算机系统的LINPACK是什么？

LINPACK是一个用Fortran语言编写的线性代数软件包,主要用于求解线性方程和线性最小平方问题。

该软件包提供了各种线性系统中的求解方法,比如各种各样的矩阵运算,可以从文[2]得到完整的LINPACK软件包。

LINPACK的初衷并不是制订一个测试计算机性能的统一标准,而只是提供一些常用的计算方法的实现,但是由于该软件包的广泛使用,这样就为通过LINPACK例程来比较不同计算机的性能提供了可能。