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.

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