Los FLOPS son una medida clave del rendimiento de un procesador o sistema, que cuantifica cuántas operaciones de punto flotante es capaz de realizar en un segundo. Este indicador es particularmente importante en áreas donde los cálculos numéricos son intensivos, como en la inteligencia artificial, simulaciones científicas, modelado financiero y gráficos computacionales. Los cálculos de punto flotante son esenciales en estos campos debido a su capacidad para manejar números muy grandes o muy pequeños, así como fracciones, con gran precisión.
En el contexto del entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, los FLOPS se utilizan como un estándar para comparar la capacidad de procesamiento entre diferentes sistemas. A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos y requieren mayores volúmenes de datos para su entrenamiento, la demanda de FLOPS en las unidades de procesamiento, como las GPUs y TPUs, ha aumentado considerablemente. Este aumento en la demanda refleja la necesidad de una capacidad computacional robusta para manejar las tareas intensivas en datos y cálculos que caracterizan el desarrollo y la implementación de IA avanzada.
Además, los FLOPS no solo indican la velocidad de un sistema, sino que también sirven como un indicativo del potencial del hardware para ejecutar algoritmos complejos con eficiencia. A medida que la tecnología avanza, se espera que las mediciones en petaFLOPS (mil billones de operaciones por segundo) o incluso exaFLOPS (mil trillones de operaciones por segundo) se vuelvan cada vez más comunes, especialmente en supercomputadoras y centros de datos dedicados a la inteligencia artificial y otras aplicaciones que requieren una capacidad computacional extrema.
