Mining is like buying a lottery ticket.You could get a block on the first hash, but likely you will not.Using a GPU you'll max out at only a few MHashes, meaning you are statistically more likely to be hit by lightning while riding a rabid squirrel through a black hole in Alpha Centauri than you are to find a block.Now, you could tie that GPU to a pool and if it is powerful enough you might earn a few fractions of a cent every three or four days, but the cost in electricity would put your net profit in the negative assuming you're paying more than 3c per KWH for electricity.For more information see Bitcoin Forum - Index.Intel Core X AMD EPYC Ethereum Core i9-7900X Cryptocurrency Vega home News Sony PlayStation 3 Ends Production In Japan After A Decade Of Service It seems as though console makers are coming out with new and updated systems at a somewhat furious pace these days—Sony recently released its PlayStation 4 Pro, Microsoft added an Xbox One S to its lineup and is readying Project Scorpio, and Nintendo has put the Wii U in the rear view mirror with its hybrid Switch system.

As all of this is taking place, Sony has decided to officially end production of its PlayStation 3 system.The PS3 had one heck of a good run up to this point.It launched more than a decade ago in November 2006, though if you head over to the official PlayStation website, you'll see that Sony has marked the latest PS3 model (CECH-4300) as "shipment complete," which means that it has stopped producing the console and will not be shipping any additional units to retailers.Shipment figures are a bit hard to come by, though as of March 2016, the figure that was thrown around was 83.8 million units sold.That makes it the fifth best selling game console of all time, behind the Xbox 360 at 84 million units sold (No.4), Wii at 101.63 million (No.3), PlayStation at 102.49 million (No.2), and PlayStation 2 at more than 155 million (No.That is good company to be in.The PS3 started off slow, in part because gamers viewed the cost of entry as being a bit steep.It launched to retail at $499 for a model with a 20GB hard drive, and $599 for a version with 60GB of storage.

As time went on, Sony would release additional models with more storage, as well as two slimmed down versions of the PS3.This moment was always inevitable, we just did not know exactly when Sony would cease production of its PS3.Looking ahead, the company is completely focused on its PS4 and 4K gameplay.As of the end of April of this year, Sony said it had shipped close to 78 million PS4 consoles, which means it could overtake the PS3 in sales by the end of the year or not long after.bitcoin nytimes argentinablog comments powered bywinning poker network bitcoinРост производительности суперкомпьютеров во флопсах FLOPS (также flops, flop/s, флопс или флоп/с; акроним от англ.ethereum announcement may 25

FLOPS, произносится как флопс) — внесистемная единица, используемая для измерения производительности компьютеров, показывающая, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет данная вычислительная система.Существуют разногласия насчёт того, допустимо ли использовать слово FLOP (или flop или флоп, от англ.bitcoin xbt vs xbteFLOP), и что оно может означать.bitcoin tax australia redditНекоторые считают, что FLOP (флоп) и FLOPS (флопс) — синонимы, другие же полагают, что FLOP — это просто количество операций с плавающей запятой (например, требуемое для исполнения данной программы).bitcoin sportsbook review

Поскольку современные компьютеры обладают высоким уровнем производительности, более распространены производные величины от флопс, образуемые путём использования приставок СИ.Содержание 1 2 3 4 5 Как и большинство других показателей производительности, данная величина определяется путём запуска на испытуемом компьютере тестовой программы, которая решает задачу с известным количеством операций и подсчитывает время, за которое она была решена.Наиболее популярным тестом производительности на сегодняшний день являются тесты производительности LINPACK, в частности HPL, используемый при составлении рейтинга суперкомпьютеров TOP500.

Одним из важнейших достоинств измерения производительности во флопсах является то, что данная единица до некоторых пределов может быть истолкована как абсолютная величина и вычислена теоретически, в то время как большинство других популярных мер являются относительными и позволяют оценить испытуемую систему лишь в сравнении с рядом других.Эта особенность даёт возможность использовать для оценки результатов работы различных алгоритмов, а также оценить производительность вычислительных систем, которые ещё не существуют или находятся в разработке.

Несмотря на кажущуюся однозначность, в реальности флопс является достаточно плохой мерой производительности, поскольку неоднозначным является уже само его определение.Под «операцией с плавающей запятой» может скрываться масса разных понятий, не говоря уже о том, что существенную роль в данных вычислениях играет разрядность операндов, которая также нигде не оговаривается.Кроме того, флопс подвержен влиянию очень многих факторов, напрямую не связанных с производительностью вычислительного модуля, таких как: пропускная способность каналов связи с окружением процессора, производительность основной памяти и синхронность работы кэш-памяти разных уровней.

Всё это, в конечном итоге, приводит к тому, что результаты, полученные на одном и том же компьютере при помощи разных программ, могут существенным образом отличаться, более того, с каждым новым испытанием разные результаты можно получить при использовании одного алгоритма.Отчасти эта проблема решается соглашением об использовании единообразных тестовых программ (той же LINPACK) с усреднением результатов, но со временем возможности компьютеров «перерастают» рамки принятого теста и он начинает давать искусственно заниженные результаты, поскольку не задействует новейшие возможности вычислительных устройств.

А к некоторым системам общепринятые тесты вообще не могут быть применены, в результате чего вопрос об их производительности остаётся открытым.Так, 24 июня 2006 года общественности был представлен суперкомпьютер MDGrape-3, разработанный в японском исследовательском институте RIKEN (Йокогама), с рекордной теоретической производительностью в 1 петафлопс.Однако данный компьютер не является компьютером общего назначения и приспособлен для решения узкого спектра конкретных задач, в то время как стандартный тест LINPACK на нём выполнить невозможно в силу особенностей его архитектуры.

Также высокую производительность на специфичных задачах показывают графические процессоры современных видеокарт и игровые приставки.К примеру, заявленная производительность видеопроцессора игровой приставки PlayStation 3 составляет 192 гигафлопса[3], а видеоускорителя приставки Xbox 360 и вовсе 240 гигафлопсов[3], что сравнимо с суперкомпьютерами двадцатилетней давности.Столь высокие показатели объясняются тем, что указана производительность над числами 32-разрядного формата[4][5], тогда как для суперкомпьютеров обычно указывают производительность на 64-разрядных данных[6][7].

Кроме того, данные приставки и видео-процессоры рассчитаны на операции с трёхмерной графикой, хорошо поддающиеся распараллеливанию, однако эти процессоры не в состоянии выполнять многие задачи общего назначения, и их производительность сложно оценить классическим тестом LINPACK[8] и тяжело сравнить с другими системами.Для подсчета максимального количества флопсов для процессора нужно учитывать, что современные процессоры в каждом своём ядре содержат несколько исполнительных блоков каждого типа (в том числе и для операций с плавающей запятой), работающих параллельно, и могут выполнять более одной инструкции за такт.

Данная особенность архитектуры называется суперскалярность и впервые появилась ещё в самом первом процессоре Pentium в 1993 году.Процессор конца 2000-х годов, Intel Core 2, также является суперскалярным и содержит 2 устройства вычислений над 64-разрядными числами с плавающей запятой, которые могут завершать по 2 связанные операции (умножение и последующее сложение, MAC) в каждый такт, теоретически позволяющих достичь пиковой производительности до 4 операций за 1 такт в каждом ядре[9][10][11].Таким образом, для процессора, имеющего в своём составе 4 ядра (Core 2 Quad) и работающего на частоте 3,5ГГц, теоретический предел производительности составляет 4х4х3,5=56 гигафлопсов, а для процессора, имеющего 2 ядра (Core 2 Duo) и работающего на частоте 3ГГц — 2х4х3=24 гигафлопса, что хорошо согласуется с практическими результатами, полученными на тесте LINPACK.

AMD Phenom 9500 sAM2+ с тактовой частотой 2,2 ГГц: 2200 МГц × 4 ядра × 4·10−6 = 35,2 Гигафлопс Для четырёхъядерного процессора Core 2 Quad Q6600: 2400 МГц × 4 ядра × 4·10−6 = 38,4 Гигафлопс.Более новые процессоры могут исполнять до 8 (например, Sandy и Ivy Bridge, 2011—2012 гг, AVX) или до 16 (Haswell и Broadwell, 2013—2014 гг, AVX2 и FMA3) операций на 64-битными числами с плавающей запятой в такт (на каждом ядре)[11].В последующих процессорах ожидается исполнение 32 операций в такт (Intel Xeon Skylake, Xeon *v5, 2015 г, AVX512)[12] Sandy и Ivy Bridge c AVX: 8 Флопс/такт двойной точности[13], 16 Флопс/такт одинарной точности Intel i7 2700:/Intel i7 3770: 8*4*3900 МГц = 124.8 Гфлопс пиковая двойной точности, 16*4*3900 = 249.6 Гфлопс пиковая одинарной точности.

Intel Haswell/Broadwell с AVX2 и FMA3: 16 Флопс/такт двойной точности[14]; 32 одинарной точности Флопс/такт Intel i7 4770: 16*4*3900 МГц = 249.6 Гфлопс пиковая двойной точности, 32*4*3900 = 499.2 Гфлопс пиковая одинарной точности.Несмотря на большое число существенных недостатков, флопс продолжает с успехом использоваться для оценки производительности, базируясь на результатах теста LINPACK.Причины такой популярности обусловлены, во-первых, тем, что флопс, как говорилось выше, является абсолютной величиной.А во-вторых, очень многие задачи инженерной и научной практики в конечном итоге сводятся к решению систем линейных алгебраических уравнений, а тест LINPACK как раз и базируется на измерении скорости решения таких систем.

Кроме того, подавляющее большинство компьютеров (включая суперкомпьютеры) построены по классической архитектуре с использованием стандартных процессоров, что позволяет использовать общепринятые тесты с большой достоверностью.В различных алгоритмах кроме возможности выполнять большое количество математических действий в ядре процессора, может потребоваться пересылка больших объёмов данных через подсистему памяти, и их производительность будет сильно ограничена из-за этого, например, как в уровнях 1 и 2 библиотек BLAS[11].Однако, алгоритмы, используемые в тестах типа LINPACK (уровень 3 BLAS) имеют высокий коэффициент переиспользования данных, пересылка данных между процессором и памятью в них занимает менее 1/10 общего времени, и они обычно достигают типичной производительности до 80-95 % от теоретического максимума.

Из-за высокого разброса результатов теста LINPACK, приведены примерные величины, полученные путём усреднения показателей на основе информации из разных источников.Производительность игровых приставок и распределённых систем (имеющих узкую специализацию и не поддерживающих тест LINPACK) приведена в справочных целях в соответствии с числами, заявленными их разработчиками.Более точные результаты с указанием параметров конкретных систем можно получить, например, на сайте The Performance Database Server.Данные приведены по состоянию на ноябрь 2013 года Указаны операции с плавающей запятой над 32-разрядными данными Калькулятор не случайно попал в одну категорию вместе с человеком, поскольку хотя он и является электронным устройством, содержащим процессор, память и устройства ввода-вывода, режим его работы кардинально отличается от режима работы компьютера.

Калькулятор выполняет одну операцию за другой с той скоростью, с какой их запрашивает человек-оператор.Время, проходящее между операциями, определяется возможностями человека и существенно превышает время, которое затрачивается непосредственно на вычисления.Можно сказать, что в среднем производительность простейших обычных карманных калькуляторов составляет порядка 10 флопсов и более.Человек, пользуясь лишь ручкой и бумагой, выполняет операции с плавающей запятой очень медленно и часто с большой ошибкой.Говоря о производительности нашего вычислительного аппарата, придётся использовать такие единицы, как миллифлопсы и даже микрофлопсы.

↑ 1 2 Новый поворот Берд Киви, «Мир ПК», № 07, 2012: «Если нынешняя скорость прогресса суперкомпьютеров будет сохраняться, то следующий рубеж производительности в 1 экзафлопс, или квинтиллион (10^18) операций в секунду, ожидается достичь к 2019 г.… полагают, что компьютер производительностью один зеттафлопс (10^21 , или секстиллион операций) можно будет построить примерно к 2030 г.Более того, заранее припасены термины и для следующих вычислительных рубежей — йоттафлопс (10^24) и ксерафлопс (10^27).» ↑ Пета, экза, зетта, йотта… Берд Киви, «Компьютерра», Дата: 16 июля 2008 года: «За этим рубежом должны последовать зеттафлопс (10^21), йоттафлопс (10^24) и ксерафлопс (10^27).» ↑ 1 2 3 PLAYSTATION 3のグラフィックスエンジンRSX.

↑ /articles3/video/rv670-part1-page1.html floating-point ALUs .. support for FP32 precision ↑ /2009/07/01/personal-gpu-supercomputer-for-the-contrarian-puts-4-tflops-in-1u/ these are single precision GPU peak numbers ↑ /faq/what_hpl_benchmark HPL is a software package that solves a dense linear system in double precision (64 bits) ↑ [1] [2] HPL Faq entries for precision ↑ Exploiting the Performance of 32 bit FP Arithmetic in Obtaining 64 bit Accuracy (Revisiting Iterative Refinement for Linear Systems) ↑ SSE, SSE2 & SSE3 max throughput: 4 Flop / cycle ↑ The net result is that you can now process 2 DP adds and 2 DP multiplies per clock, or 4 FLOPS per cycle.(DP) ↑ 1 2 3 Jack Dongarra.Adaptive Linear Solvers and Eigensolvers .Argonne Training Program on Extreme-scale Computing.Argonne National Laboratory (August 13, 2014).Проверено 13 апреля 2015.↑ Jack Dongarra, Peak Performance — Per Core / A Look at High Performance Computing, 2015-10-15 ↑ http://sites.utexas.edu/jdm4372/2016/11/22/sc16-invited-talk-memory-bandwidth-and-system-balance-in-hpc-systems/ http://sites.utexas.edu/jdm4372/files/2016/11/Slide20.png ↑ http://sites.utexas.edu/jdm4372/2016/11/22/sc16-invited-talk-memory-bandwidth-and-system-balance-in-hpc-systems/ http://sites.utexas.edu/jdm4372/files/2016/11/Slide20.png ↑ The Emergence of Numerical Weather Prediction: from Richardson to the ENIAC, 2011 ↑ В ВГУ за 16 млн рублей купили суперкомпьютер, которым смогут пользоваться воронежцы, МОЁ Online!

Проверено 3 апреля 2017.↑ , 9 июня 2008 года ↑ Японский суперкомпьютер обогнал по производительности китайский ↑ Lawrence Livermore’s Sequoia Supercomputer Towers above the Rest in Latest TOP500 List ↑ Agam Shah (IDG News), Titan supercomputer hits 20 petaflops of processing power // PCWorld, Computers, Oct 29, 2012 ↑ Перспективные особенности Tianhe-2 // «Открытые системы», № 08, 2013 ↑ T-PLATFORM A-CLASS CLUSTER, XEON E5-2697V3 14C 2.6GHZ, INFINIBAND FDR, NVIDIA K40M // Top 500, November 2014 ↑ Новый рейтинг TOP500 суперкомпьютеров // Компьютерра, 18 ноября 2014: «… кластер A-Class, созданный компанией „Т-Платформы“ для Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ.» ↑ Новый суперкомпьютер в МГУ вошел в Top500 // Мир ЦОД, Открытые системы, 19.11.2014: «В новом суперкомпьютере МГУ всего пять вычислительных стоек с 1280 узлами на базе 14-ядерных процессоров Intel Xeon E5-2697 v3 и ускорителей NVIDIA Tesla K40 с общей емкостью оперативной памяти более 80 Тбайт.

… Каждая стойка суперкомпьютера потребляет около 130 кВт» ↑ Intel планирует увеличить мощность суперкомпьютеров в 500 раз к 2020 г., CNews, 2011-06-21 ↑ /global/Images/key-technologies-for-100-pflops_tcm100-1050343.pdf ↑ Fujitsu guns for faster supercomputers with new chip | PCWorld ↑ /global/Images/next-generaton-primehpc_tcm100-1050349.pdf ↑ http://www.theregister.co.uk/2014/08/07/fujitsu_takes_nextgen_hpc_chip_on_the_road/ ↑ Мощность суперкомпьютера в Сарове может достигнуть максимума к 2020 г.РИА Новости (23 февраля 2012).Проверено 24 февраля 2012.Архивировано 31 мая 2012 года.↑ 1 2 3 4 5 Ryan Crierie.Alternate Wars (13 March 2014).Проверено 23 января 2015.↑ 1 2 3 Jack J. Dongarra.Performance of Various Computers Using Standard Linear Equations Software  (June 15, 2014).

↑ iXBT: Факты и предположения об архитектуре AMD Opteron и Athlon 64 ↑ /support/processors/core2duo/sb/core_E6000.pdf (pdf) «E6600 2.40 GHz 19.20» GFlops ↑ Микропроцессор Эльбрус-4С.↑ [/support/processors/sb/CS-032816.htm ↑ /support/processors/core2quad/sb/core_Q6000.pdf (pdf) «Q6600 8 MB 1066 MHz 2.4 GHz 72800 38,4» ↑ /support/processors/core2quad/sb/core_Q8000.pdf (pdf) «Q8300 4 MB 1333 MHz 2.5 GHz 75833 40.00» ↑ /support/processors/corei7ee/sb/core_i7-900_d_x.pdf (pdf) «i7-975 Base 3.33 GHz, 101101 CTP, 53.328 GFLOPS» ↑ [.ua/cpu/amd_fx-8350/?lang=ru ↑ [/support/processors/sb/CS-032815.htm ↑ Новый 8-ядерный микропроцессор Эльбрус-8С.New MIPS64-based Loongson processors break performance barrier  (3 September 2015).↑ Linpack performance Haswell E (Core i7 5960X and 5930K) — Puget Custom Computers ↑ Сергей Уваров.

Подробный обзор и тестирование Apple iPhone 5s.Архивировано 2 октября 2013 года.↑ Apple A8 SoC — NotebookCheck.net Tech ↑ [6] // Gizmodo, 5/13/13: «Because Bitcoin miners actually do a simpler kind of math (integer operations), you have to do a little (messy) conversion to get to FLOPS... new ASIC miners—machines .. do nothing but mine Bitcoins—can’t even do other kinds of operations, they’re left out of the total entirely.» ↑ [7] // SlashGear, May 13, 2013: «Bitcoin mining technically doesn’t operate using FLOPS, but rather integer calculations, so the figures are converted to FLOPS for a conversion that most people can understand more.Since the conversion process is a bit weird, it’s led to some experts calling foul on the mining figures.» ↑ [8] // ExtremeTech: «As Bitcoin mining doesn’t rely on floating-point operations, these estimates are based on opportunity costs.Now that we have hardware with application-specific integrated circuits (ASIC) designed from the ground up to do nothing but mine Bitcoins, these estimates become even more fuzzy.» ↑ [9] // CoinDesk [неавторитетный источник?]: «Two, the estimates used to convert hashes to flops (resulting in about 12,700 flops per hash) date to 2011, before ASIC devices became the norm for bitcoin mining.

ASICs don’t handle flops at all, so the current comparison is very rough.» ↑ [10] // VR-Zone: «A conversion rate of 1 hash = 12.7K FLOPS is used to determine the general speed of the network contribution.The estimate was created in 2011, before the creation of ASIC hardware solely designed for bitcoin mining.ASIC doesn’t use floating point operations at all,… Thus, the estimate doesn’t have any real-world meaning for such hardware.» ↑ Bitcoin Watch, архивная копия от 2011-04-08: «Network Hashrate TFLOP/s 8007» ↑ Folding@Home ↑ BOINC ↑ BOINCstats:SETI@home ↑ BOINCstats:Einstein@Home ↑ BOINCstats:Rosetta@home ↑ PSP Specs Revealed Processing speed, polygon rate and lots more.// IGN Entertainment, 2003.«PSP CPU CORE…FPU, VFPU (Vector Unit) @ 2.6GFlops» ↑ Cell Broadband Engine Architecture and its first implementation.IBM developerWorks (November 29, 2005).Проверено 6 апреля 2006.↑ Exploiting the Performance of 32 bit Floating Point Arithmetic in Obtaining 64 bit Accuracy.