例1:理论单精度浮点计算峰值
CPU计算能力用Intel的Haswell架构进行分析，Haswell架构上计算单元有2个FMA(fused multiply-add)，每个FMA可以对256bit数据在一个时钟周期中做一次乘运算和一次加运算，所以对应32bit单精度浮点计算能力为：
(256bit/32bit)* 2(FMA) * 2(乘和加) = 32 SP FLOPs/cycle，即每个时钟周期可以做32个单精度浮点计算。
CPU峰值浮点计算性能 = CPU核数 * CPU频率 * 每周期执行的浮点操作数。
Intel的CPU型号E5-2620V3来计算峰值计算能力为 =6(CPU核数) * 2.4GHz(CPU频率) * 32 SP FLOPs/cycle = 460.8 GFLOPs/s 即每秒460G峰值浮点计算能力。
例2：理论计算极限
得到了实际操作值，我们需要知道的是我们能优化的极限值是多少，也就是机器的理论计算极限，这个极限我们永远也达不到，但是我们必须明确的知道，比如理论极限是2秒，我们已经从10秒优化到2.01秒了，基本就没有必要再继续花大量时间优化速度了，而应该考虑买更多的机器或者更新的设备。
各个设备的理论极限可以通过其芯片说明计算得到，比如说：
- Tesla K10 单精度峰值浮点数计算次数：745MHz核心频率 x 2GPU/芯片 x（8个多处理器 x 192个浮点计算单元 x 32 核心/多处理器） x 2 OPS/周期 =4.58 TFLOPS
- Tesla K10 内存带宽峰值： 2GPU/芯片 x 256 位 x 2500 MHz内存时钟 x 2 DDR/8位/字节 = 320 GB/s
- 指令比：字节 4.58 TFLOPS/320 GB/s =13.6 个指令： 1个字节