㈠ 1P算力是每秒多少次计算
一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算
一、TOPS
TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。
与此对应的还有GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力单位。1GOPS代表处理器每秒钟可进行十亿次（109）操作，1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（106）操作。TOPS同GOPS与MOPS可以换算，都代表每秒钟能处理的次数，单位不同而已。
在某些情况下，还使用 TOPS/W 来作为评价处理器运算能力的一个性能指标，TOPS/W 用于度量在1W功耗的情况下，处理器能进行多少万亿次操作。
二、GOPS
OPS与FLOPS类似，只不过OPS一个是操作次数，FLOPS一个是浮点操作次数。
FLOP与GOPS之间的换算
（FLOP与GOPS之间的换算需要查相关资料，后续查找资料给出）
不确定的看法是OPS是操作数量，FLOPS为浮点操作数量，两者可近似于相等，FLOPS比OPS稍大。
三、GOPS与FLOPS
1、FLOPS定义
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。正因为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。
2、FLOPS换算
一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，
一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=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，
前标的十进制与二进制
此处存在疑问，从M到G再到T，到底是1024近似为1000，还是采用二进制的乘以1024，还是确实为十进制的1000
倾向于FLOP的前标与内存一样，是以二进制算，每进一级是1024为单位的。
但是10243是1073741824，可以近似为109。所以采用10^3来近似1024问题不大。
㈡ 普通计算机得计算能力
1946年世界上出现了第一台电子计算机，到今天已有三十多年，在这不长的时间里，有了飞跃的发展。普通的计算机的运算能力每秒钟已经达到4000万次，比筹算和珠算的速度都要快。
为什么电子计算机算得这样快呢？
因为电子计算机中的运算器、控制器都是由双稳态电路和各种“门”电路组成的；也就是说，它们是利用电的高速传递特性来进行计算的。我们知道，电的传递速度是每秒钟30万公里，这个速度是非常快的。所以，电子计算机的运算速度是非常之快的。
其次，电子计算机的运算是非常简单的。不论多么复杂的问题，只要由人事先设计好计算程序，把计算程序连同原始数据送给计算机，它就能按照人工编制的程序，一步接一步地自动对原始数据进行运算。它每次的运算都很简单，如做加法，只需做1+1=10，1+0=1，0+1=1，0+0=0，总共只有这四种情况（减法、乘法、除法也是如此）。这样简单的计算，小学生也能很快地算出来。由于计算简单，运算器也可以做得很简单；也就是说，所需要的双稳态电路、“门”电路比较少，计算时电子所走的路也较少，这就使运算速度加快了。
㈢ 算力计算有哪些方法算力计算适用方法
算力计算是一种计算技术，它可以用来解决复杂的计衫销算问题。算力计算的方法有很多，主要有以下几种：
1、分布式计算：分布式计算是一种分布式计算技术，它可以将一个复杂的计算任务分解成多个小任务，然后将这些小任务分发到多台计算机上进行计算，最后将计算结果汇总，从而达到解决复杂计算问题的目的。
2、网格计算：网格计算是一种分布式计算技术，它可以将一个复杂的计算任务分解成多个小任务，然后将这些小任务分发到多台计算机上进行计算，最后将计算结果汇总，从而达到解决复杂计算问题的目的。
3、云计算：云计算是一种分布式计算技术，它可以将一个复杂的计算任务分解成多个小任务，然后将这些小任务分发到多台计算机上进行计算，最后将计算结果汇总，从而达到解决复杂计算问题的目的。
4、超级计算机：超级计算机是一种高性能计算机，它可以运行大规模的复杂计算任务，可以解决复杂的计算问题。
5、人工智能：人工智能是一种模拟人类智能的计算机科学技术，它可以用来解决复杂的计算问题。
6、量子计算：量子计算是一数塌消种利用量子物理原理来解决复杂计算问题的计算技术。
以上就是算力计算的几种方法，它们都可以用来解决复杂的薯知计算问题。不同的方法有不同的优势和劣势，因此，在选择算力计算方法时，应该根据实际情况选择最合适的方法。
㈣ 台式电脑计算能力
单个处理器浮点计算能力为3Tflops
mpe浮点计算能力为8gflops
cpe浮点计算能力为11gflops
神威太湖之光系统峰值运算能力达到了100pflops。
这里有必要提到浮点运算能力指计算机浮点计算的处理能力，计算机有专用于浮点处理的浮点运算器FPU.
家用计算机2G赫兹，4g赫兹指的是计算机的主频，主频为4g赫兹，的计算机浮点处理能力在4gflops左右。不过主频并不等于浮点处理能力。
主频的意思是每秒能处理计算机时钟周期的个数。每秒钟处理的越多计算机的处理能力越强。
cpu的主频不代表，cpu的处理能力，指令流水线对cpu处理能力的影响。
时钟周期是cpu运算的基本单位，一次浮点计算可能需要几次到几十次时钟周期。所以主频和浮点处理能力的关系也就很明显了。
㈤ cpu算力怎么计算
CPU的算力与CPU的核心的个数，核心的频率，核心单时钟周期的能力三个因素有关系
常用双精度浮点运算能力衡量CPU的科学计算的能力，就是处理64bit小数点浮动数据的能力
支持AVX2的处理器在1个核心1个时钟周期可以执行16次浮点运算，也称为16FLOPs
CPU的算力=核心的个数 x 核心的频率 x 16FLOPs
支持AVX512的处理器在1个核心1个时钟周期可以执行32次浮点运算，也称为32FLOPs
CPU的算力=核心的个数 x 核心的频率 x 32FLOPs