flops是什么意思，flops的意思翻译、用法、同义词、例句

flops英标

美:/'flɑːps/

类别

商务英语

常用词典

abbr. 每秒浮点计算（floating-point operations per second）

例句

For sure. And, maybe you can get some flip flops for the beach.

那是。其实你也可以买双人字拖海滩穿。

The president's flip-flops on taxes made him appear indecisive.

总统在税收问题上的决定临场变卦使他看起来有些优柔寡断。

His last two movies have been complete flops and now no studio will touch him.

他的前两部电影彻底失败了，现在没有制片厂愿意用他。

Unless you regard something like Iron Man, the movies inspired by America's contemporary wars have consistently been box-office flops.

如果不算上《钢铁侠》这样的电影，从美国正在进行的战争中汲取灵感的电影在票房方面一直都鲜有胜绩。

Rpeak, theoretical peak flops.

flop的理论峰值。

In other words, they were flops.

换句话说，他们失败了。

常用搭配

fosbury flop

背越式跳高；福斯贝利式跳高

专业解析

Flops（或FLOPS）是一个在计算机科学和高性能计算领域至关重要的性能度量单位，全称为Floating Point Operations Per Second，中文译为每秒浮点运算次数。它衡量的是计算机系统、处理器（CPU）、图形处理器（GPU）或整个超级计算机在一秒钟内能够执行多少次浮点数运算。

详细解释：

核心含义：
- 浮点运算 (Floating Point Operation)：指涉及浮点数（即带有小数点的实数，如 3.14, -0.001, 6.02e23）的数学计算。常见的浮点运算包括加法、减法、乘法、除法，有时也包括更复杂的运算如平方根或三角函数（具体定义可能因基准测试标准而异）。
- 每秒次数 (Per Second)：表示这种运算的执行速率，是衡量计算速度的直接指标。数值越高，代表计算能力越强。
重要性与应用场景：
- 高性能计算 (HPC) 与超级计算机： Flops 是评价超级计算机性能的最核心指标。全球超级计算机排名（如 TOP500 榜单）主要依据系统在标准基准测试（如 LINPACK）中达到的峰值性能（Rpeak）和持续性能（Rmax），以 Flops（或其更大的单位如 Teraflops, Petaflops）表示。
- 处理器性能比较：在评估 CPU 和 GPU 的计算能力，特别是在科学计算、工程模拟、人工智能训练与推理、大数据分析、计算机辅助设计（CAD）等需要大量数值计算的领域时，Flops 是一个关键指标。GPU 因其并行架构，通常在特定类型的浮点运算上能达到远高于 CPU 的 Flops 值。
- 算法效率评估：理论计算量（如某个算法需要多少次浮点运算）与实际运行时间结合，可以计算出算法在特定硬件上实际达到的 Flops，用于评估算法实现的效率。
单位换算： Flops 是一个基础单位。随着计算能力的飞速提升，通常使用更大的单位：
- KiloFLOPS (kFLOPS) = 10 FLOPS (每秒一千次浮点运算)
- MegaFLOPS (MFLOPS) = 10 FLOPS (每秒一百万次浮点运算)
- GigaFLOPS (GFLOPS) = 10 FLOPS (每秒十亿次浮点运算)
- TeraFLOPS (TFLOPS) = 102 FLOPS (每秒一万亿次浮点运算)
- PetaFLOPS (PFLOPS) = 105 FLOPS (每秒一千万亿次浮点运算)
- ExaFLOPS (EFLOPS) = 108 FLOPS (每秒一百亿亿次浮点运算) - 这是当前顶级超级计算机达到的量级。
理解要点：
- 理论峰值 vs 实际持续性能：硬件厂商常宣传处理器的理论峰值 Flops（基于核心数、频率和每个时钟周期能完成的最大操作数计算得出）。然而，实际应用程序受限于内存带宽、延迟、通信开销、软件优化程度等因素，通常只能达到峰值性能的一部分，即实际持续 Flops。后者更能反映真实世界的性能。
- 运算类型：根据具体应用和基准测试，Flops 可能侧重不同的浮点运算类型（如单精度 FP32、双精度 FP64、半精度 FP16）。例如，科学计算通常重视 FP64，而 AI 训练可能更关注 FP32 或 FP16/混合精度的性能。比较 Flops 值时需注意其精度的上下文。
- 不是唯一指标：虽然 Flops 是衡量计算吞吐量的关键指标，但它不能完全代表系统或处理器的整体性能。其他因素如整数运算性能、内存子系统性能（带宽和延迟）、I/O 能力、互连网络速度、能效（如 Flops/Watt）等同样重要。

计算示例：如果一个处理器有 8 个核心，每个核心每时钟周期可以执行 8 次单精度浮点运算（如乘加运算 FMA，通常计为 2 次浮点运算），运行频率为 3.0 GHz (即每秒 3 × 10 个时钟周期)，那么它的理论峰值单精度浮点性能为： $$ text{峰值 SP FLOPS} = text{核心数} times text{每周期操作数} times text{频率} $$ $$ = 8 times 8 times (3 times 10) $$ $$ = 192 times 10 text{ FLOPS} $$ $$ = 192 text{ GFLOPS} $$

权威参考来源：

TOP500: 全球超级计算机权威排名榜单，其排名核心依据是系统在 LINPACK 基准测试中达到的 Rmax（最大持续浮点性能），以 Petaflops 或 Exaflops 为单位报告。这是 Flops 在 HPC 领域最权威的应用体现。 (来源：TOP500官方网站)
IEEE (电气与电子工程师协会): 作为全球最大的专业技术组织，IEEE 制定的浮点数标准（IEEE 754）是计算机进行浮点运算的基础。理解浮点运算本身离不开 IEEE 754 标准。 (来源：IEEE 标准协会)
处理器制造商技术文档： Intel, AMD, NVIDIA 等公司在发布 CPU 和 GPU 产品时，会在技术文档、白皮书和产品规格中详细说明其理论峰值浮点性能（FLOPS），通常会区分不同精度（FP64, FP32, FP16等）。这些数据是评估硬件计算能力的重要依据。 (来源：Intel, AMD, NVIDIA 官方网站技术规格部分)

网络扩展资料

根据不同的应用场景，“flops”有以下两种主要含义：

一、技术领域：计算性能与复杂度的衡量指标

FLOPS（全大写）
全称为 Floating Point Operations Per Second，表示每秒浮点运算次数，用于衡量计算机硬件（如CPU、GPU）的运算速度。例如，1 TFLOPS代表每秒执行1万亿次浮点运算。该指标在科学计算、人工智能训练等高性能场景中尤为重要。
FLOPs（s小写）
全称为 Floating Point Operations，表示浮点运算总数，用于衡量算法或模型的计算复杂度。例如，深度学习模型的FLOPs越高，通常意味着其计算量越大，对硬件资源的需求也更高。

区别总结
| 指标 | 定义| 应用场景|
|----------|-----------------------|-------------------|
| FLOPS| 每秒浮点运算次数| 硬件性能评估|
| FLOPs| 总浮点运算量| 算法/模型复杂度 |

二、日常语境：动词或名词的普通含义

动词（第三人称单数）
- 失败：指计划、作品等未达到预期效果。
  例句：The movie flops at the box office.（这部电影票房惨败）
- 猛然躺/坐下：描述突然且沉重的动作。
  例句：He flops onto the sofa after work.（他下班后瘫坐在沙发上）
名词（复数形式）
- 失败的作品/事件：如票房不佳的电影或反响冷淡的产品。
  例句：The product became one of the biggest flops this year.（该产品成为今年最大的失败案例之一）

“flops”的具体含义需结合上下文判断：

技术场景：区分大小写，FLOPS（硬件速度） vs. FLOPs（计算量）。
日常用语：多指失败或动作描述，需通过语境理解具体指向。

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