每秒浮點運算次數

评价

许多专家对每秒浮点运算次数颇多微词，认为它并不是一个有意义的量度，因为FLOPS并不能反应出许多对执行效能有影响的因素。例如：I/O的效能、内存的架构、快取内存一致性（cache coherence）。这意味着电脑的实际计算容量，与FLOPS的理论峰值间会有一段不小的差距。
随着新资讯科技时代（数据挖掘、机器学习、深度学习、BIG DATA 大数据、各种人工神经网络和人工智能等）及工业革命4.0 的发展，与 FLOPS 运算效能指标有关的计算设备以显卡GPU 和 FPGA 为主要核心，但 FLOPS 指标却未能准确地反映出以上设备在相关领域运算的效能表现。皆因以上设备的架构是利用CUDA、OpenCL 等编程语言来实现加速相关应用程序的运算速度（普遍达20 倍甚至高达过千倍），而这些技术的实现依赖的更多是如GPU 比 CPU 拥有更多倍数集成的核心，如一块NVIDIA GeForce GTX-750Ti 处理器就拥有高达500+ 多个CUDA Core，其 GFLOPS 性能表现理想但GFLOPS 并未实际对大数据运算作出很大的贡献，更多地是因为成百计以上的CUDA 核心（每核心内置各自的ALU 算术逻辑运算单元）能进行并行运算而产生的指数级别运算速度提升。