Jinak ještě k tomu srovnání se superpočítačema a tohle: 

Superpočítače v TOP500 používají FLOPS s 64bit daty a to ještě změřené LINPACKem (ne spočítané - teoretické jsou uváděné jako peak, a to zahrnují i různá krátkodobá turba / automatické overclocky). 

nVidia ve svém PR uvádí FLOPS s 16 bit daty... s 64bit daty (dual precision) by prakticky nehnula (nad 32bit daty uvádějí polovinu 512 GFLOPs) ... a nad 64bit daty neuvádějí nic (pokud by to bylo zhruba jako u 970M - stejná architektura - tak nad 64 bit daty je 32x pomalejší než nad 32bit daty - pak by tohle dávalo cca 16GFLOPS).  

Takže pokud srovnávat se superpočítači, tak hledat superpočítač s peakvýkonem kolem 16GFLOPS.... a to jsme někde v roce 1990... .

otázkou je, jestli je potřeba pracovat s tak velkými čísly. 

2 na 64 = 18446744073709551616

Nepochopils. Slo jen o srovnavani jablek s hruskama v clanku. Neni proste TFLOP jako TFLOP.

Nic vic, nic min.

jenže v článku píšou o aplikaci u které 32 bitů královsky postačuje.

Tak polopatě... 

1) V článku je uveden slaven výkon 1TFLOPs ... a už tam není uvedeno, že to jsou operace s 16bit...  Opravdu není problém postavit "počítač", který nad 1bitovými daty bude mít výkon desítky petaFLOP ... Budeme taky slavit, že je to výkonnější než Milkyway-2? Navíc v článku to ještě naprosto pitomě přirovnávají k vědeckým superpočítačům... 

Jen sem poukazoval na to, že ten 1TFLOP je jen PR... pro většinu operací s obrazem budou muset stejně do SP (FP32) - a tam už je to jen 0,5 TFLOP... 

2) FP64 není jen o velikosti čísla... je to o přesnosti čísla. Netvrdím, že pro tyhle účely je nutná double precision (FP64), ale single precision (FP32) se většinou nevyhneš. INT (FP16) - to je rozsah 0-65525  (nezapomeň, že bez jakýchokoliv desetin...).

Proto je uvádění 1TFLOP u tohoto nekorektní, a srovnání se superpočítači blbost...