演算能力（FLOPS）計算ツール

本当にあなたのハードウェアを理解し、あなたのプライバシーを守り続ける演算能力計算ツール

NVIDIA H100とAMD MI300X、あるいはRTX 4090の新しいAIワークロード処理能力を比較しようとした際に感じる不便さを知っています。仕様表を調べ、コア数とクロック周波数を人手で掛け合わせ、FP32とINT8のどちらの公式を使うべきか考え、さらにベンダーごとにFLOPSの報告方法が異なることを認識し、理論最大演算能力の計算が正しいか自信を持てなくなることがあります。締め切り間近の時は、この作業は数時間を無駄にする頭痛の種です。

より良い方法があります。HeyCalcの演算能力計算ツールは、ブラウザ上で無料で使えるツールであり、必要な数学の処理をすべて、すぐに、プライベートに、あなたにとって大切なすべての精度フォーマット（FP64、FP32、FP16、BF16、INT8、そしてINT4）にわたって実行します。ダウンロードもサインアップも不要で、最も重要なのはデバイスからデータが外部に送信されないことです。マシンラーニングエンジニアがGPU購入を考慮する場合でも、HPCアーキテクチャの論文を書いている学生でも、クラウドインスタンスのオプションを比較しているシステム管理者でも、このツールを使うことで、正確なマルチ精度TFLOPS数値を数秒で得られます。

古い方法 vs 賢い方法

研究論文のためにIntel Xeon w9-3495Xの理論最大演算能力を計算する最初のときを覚えています。コア数（56個）、最大ターボ周波数（4.8 GHz）、そしてAVX-512のサイクルあたりのFMA演算数（16）を調べました。その後、計算式：56 × 4.8 × 2 × 16 × 1e9 ... 待て、FMAのために2で掛けるのか、それとも4なのか？と疑問を抱き、3つの異なるウェブサイトを検索し、2019年のフォーラムの投稿を照合しましたが、それでも確信が持てませんでした。その一連の作業は20分かかりました。

この計算ツールでは、「Intel Xeon w9-3495X」をプリセットリストから選択し、FP32を選び、計算をクリックするだけで済みます。理論最大演算能力のTFLOPS、ワットあたり効率の指標、そしてすべての精度フォーマットの詳細な分解結果が得られます。使用された正確な計算式も表示されるため、結果を検証できます。時間を節約する効果の大きさだけで、ブックマークする価値があるでしょう。

プロのように使う方法（異なる3つの方法）

ハードウェア購入者向け：
NVIDIA H100 SXM（16,896個のCUDAコア、1.83 GHz、FP16のTensor Coresでサイクルあたり1024のFMA）とAMD MI300X（153,600コア、2.1 GHz、しかしサイクルあたり256のFMA）のどちらかを選ぶ場合。両方を手動で入力するか、プリセットから選択します。その後、「比較」タブに切り替え、FP16精度を選び、どちらのカードがより多くのテラフロップスを提供するかが一目で分かります。視覚的な棒グラフがそれを即座に示します。

AIエンジニア向け：
RTX 5090が7BパラメータモデルをINT8量子化で実行できるかを知りたい場合。コア数（21,760）とクロック（2.5 GHz）を入力し、INT8精度を選択します。計算ツールはピークスループットを示します。さらに、単位変換ツールを使ってTFLOPSからGFLOPSに切り替えることで、プロジェクトの指標に合わせることもできます。

一般的な興味がある方：
「H100 SXM」の例をロードするだけです。ツールが仕様を自動入力し、精度フォーマットを切り替えて性能のスケーリングを確認できます。NVIDIAのTensor Coresが混合精度トレーニングでなぜ重要なのかを理解するのにも最適な方法です。

プライバシーは後付けではなく、基盤です

率直に言えば：ほとんどのオンライン計算ツールは「プライベート」を謳っていますが、実際にはそうではありません。データをサーバーにアップロードし、処理し、場合によってはログを保存します。企業機密のハードウェア仕様や未公開の製品データに取り組んでいる場合、それは致命的です。

HeyCalcの演算能力計算ツールは完全にブラウザ内で実行されます。データがどのサーバーにも送信されることはありません。ハードウェアデータベースはJavaScriptに埋め込まれており、実際にはあなたのマシン上に存在します。「H100 PCIe」や「Ryzen 9 7950X」を選択しても、すべてはローカルに留まります。唯一の「ネットワーク」リクエストは、ツールを運営するための広告用であり（必要であればブロック可能）です。このアプローチは、多くの人が抱える「オンラインの演算能力計算ツールはハードウェア構成のアップロードが必要ですか？」という心配事に答えます。いいえ。一切不要です。

あなたをより賢くするマルチ精度分解図

私が本当に気に入っている機能の一つは、性能分解チャートです。計算した後、ツールは自動的にFP64、FP32、TF32、FP16、BF16、FP8、INT8、INT4の理論TFLOPSをすべて1つの棒グラフで表示します。これはハードウェアの能力を完全にプロフィール化するようなものです。例えば、H100 SXMはFP64で60 TFLOPSですが、スパース計算を有効にするとFP16では1979 TFLOPSに達することをすぐに確認できます。特定のワークロード（例えば科学計算とAI推論）にGPUが適しているかを判断する際に、この洞察は極めて価値があります。

標準的な公式を使用します：最大FLOPS = コア数 × クロック速度（Hz） × サイクルあたりのFMA演算数。FMA（融合乗算加算）の係数は、精度フォーマットとスパース計算のトグルによって決定されます。Tensor Coresについては、それが実現する膨大なスループットを考慮に入れます。正確な数値は常に「計算詳細」セクションで表示されるため、すべてをダブルチェックできます。

このオンラインTFLOPS計算ツールは、機密のハードウェアデータにとって安全ですか？

はい。すべての計算はJavaScriptを使用してブラウザ内で行われます。計算ツールは入力値を処理するためにネットワークリクエストを送り出すことはありません。使用しながらブラウザのネットワークタブを開いて確認すると、送信されるトラフィックがゼロであることがわかります。これにより、未公開のプロトタイプや独自の設定の評価に最適です。

CPUとGPUをこのツールで比較できますか？

はい。デバイスタイプを「CPU」に切り替えて、プリセットからIntelまたはAMDのプロセッサを選択します。その後、比較タブにGPUを追加します。表は選択した精度におけるそれぞれのコア数、クロック速度、TFLOPSを並べて表示します。現代のGPUが並列ワークロードにおいてCPUより50倍速くなる理由が一目で分かります。

単位変換ツールはどの精度フォーマットに対応していますか？

変換ツールはFLOPS、MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS、EFLOPSに対応しています。任意の値を入力すると、すべての変換が即座に表示されます。スーパーコンピューターの仕様（多くの場合PFLOPSで示される）を読み、デスクトップハードウェア（通常TFLOPSで示される）と比較する際に特に役立ちます。

スパース計算を有効にすると、なぜ性能が2倍になりますか？

対応するNVIDIA GPU（H100やA100など）では、2:4構成スパース性により、重みの半分だけがゼロではないことを意味します。ハードウェアはゼロをスキップでき、結果としてスループットが2倍になります。計算ツールはスパースをオンにした場合、スパースが対応する精度フォーマットでのみ2倍の係数を適用します。現実的なAI推論性能をモデリングする良い方法です。

アカウント作成や何かのインストールが必要ですか？

いいえ。ページを開くだけで、計算が始まります。登録、ダウンロード、メールアドレスは不要です。Chrome、Firefox、Edgeなどすべての現代のブラウザ、モバイル上でも機能します。このツールは完全に無料であり、控えめな広告で支えられています。

このツールがブックマークに値する理由

オンライン、オフライン両方の演算能力計算ツールをいくつか試した結果、私は常にこのツールに戻ります。それは派手な機能があるからではなく、実際におりこみなく動作するからです。プリセットデータベースは最新のハードウェア（H100、RTX 5090、MI300X、Intel Core i9-14900K、AMD Threadripper 7980X）をカバーしており、公式は明確で、プライバシー保証は本物です。ハードウェアの可能性を理解することが重要である場合、購入判断、研究プロジェクト、または単に好奇心を満たすためであっても、最終的に予想以上にこのツールを使うことになります。