算力衡量系统运作速度和能力

算力算力是计算机或其他电子设备在特定时间内完成特定计算任务的速度和能力。它通常用于衡量一台计算机的性能，算力可以表示为浮点运算每秒钟的数量或整数运算每秒钟的数量，在区块链技术中，算力也用于描述一台设备或网络提供的加密算法解决方案的速度和能力，近年来，除了基础通用算力、智能算力、超算算力之外，科学界还出现了前沿算力的概念，主要包括量子计算、光子计算等，值得关注。

浮点数可以简单的理解为小数，有些老师会教你浮点数在内存中是这样存的是底指数这样的形式可以说完全不对，真正浮点数在内存中存储的方式非常复杂，一共有七种情况由于指数太多不好打出来，你可以查阅：（标准IEEE745）名称为：StandardforbinaryfloatingdecimalpointANSI/IEEE745这就是浮点数的标准文档，上面详细的规定了浮点数和双精度数如何存储，了解了以后你就可以自己计算浮点数的取值范围以及为什么有一些值取不到还有为什么会有精度的问题，可是计算相当麻烦。

CPU的浮点运算能力一般在10Gflops以下（每秒可进行10亿次浮点运算），而GeForce6系列的浮点运算能力已经在40Gflops左右，GeForce7950GX2更是达到了384Gflops；在向量计算方面能够获得比CPU高出十倍的计算效率。

这两种运算都是处理运算的。在之前的最开始的CPU里面是没有浮点运算单元的，只有整点运算单元，那时候的机器只能在处理整点运算上面显得得心应手，但是你要计算浮点运算，却需要电脑上的程序（软件）来计算，电脑的硬件并不能处理。也或者是你可以自己从市场上买一个浮点运算单元插在自己的电脑主机上，当做外设补充CPU本身的不足。在当时之所以没有集成浮点元算在CPU内部是受价格因素的影响，当然也有技术方面的影响。

GPU主要是进行是进行图形渲染的有人说GPU的性能达到CPU的40倍这个说法是很不全面的如果光说GPU在并行和密集浮点运算上达到CPU40倍性能这个或许可行（个人认为没有这么夸张，最好的GPU能达到最好的CPU的10倍就很令人吃惊的了，况且现在CPU出现了多核，这使CPU的运算大大提高了，而GPGPU貌似还限于单核），但在全运算上这么说就很没根据了其实把GPU当作普通处理器使用依然有着不小的难度，其中最要命的恐怕就是GPU是被专门设计来处理图形，因此它的编程语言架构和编程环境都难通用。