AI术语 TOPS

最新推荐文章于 2025-07-28 14:50:54 发布

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#人工智能

TOPS（Tera Operations Per Second） 是衡量 AI 计算芯片（如 GPU、TPU、NPU）算力的关键指标，表示 每秒万亿次操作（万亿次/秒），主要用于评估处理器在深度学习任务中的性能。

1. TOPS 的具体含义

1 TOPS = 1 万亿次操作/秒（1 Trillion Operations Per Second）
“操作” 通常指 整数或浮点运算（如乘加运算 MAC，Multiply-Accumulate）。
适用场景：
- 神经网络推理（Inference）
- 计算机视觉（CV）
- 自然语言处理（NLP）

2. TOPS 与相关术语的区别

术语	含义	适用场景
TOPS	每秒万亿次操作（通用算力）	AI 推理/训练
FLOPS	每秒浮点运算次数（精度敏感）	科学计算/HPC
GOPS	每秒十亿次操作（低算力设备）	边缘计算

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AI基础系列之 人工智能中的 TOPS 是什么？TOPS 中 GPU 与 NPU 的区别

iCloudEnd的博客

06-20

1435

TOPS 这个术语在科技界并不新鲜，但随着高端 AI PC 的兴起，它最近受到了主流的广泛关注。TOPS（Tera Operations Per Second，每秒万亿次运算）是衡量NPU或其他 AI 专用处理器计算能力的指标，表示 NPU 在一秒钟内可执行的运算次数，以万亿为单位（在盎格鲁-撒克逊系统中，1 万亿代表一百万，即十进制表示为 10^12 = 1,000,000,000,000）。

AI人工智能领域必备：AI芯片的关键作用

AI 原生应用开发的博客

07-06

1194

想象一下：2012年，谷歌用1.6万个CPU训练一个识别猫脸的深度学习模型，花了3天时间；而今天，用一块高端AI芯片，同样的任务可能只需几分钟。这个"速度飞跃"的背后，正是AI芯片的革命性贡献。为什么传统芯片无法满足AI需求？AI芯片特殊在哪里？它如何支撑起当今人工智能的爆发式发展？我们将覆盖AI芯片的基本原理、类型差异、实际应用和未来趋势，让你全面理解这个AI时代的"核心引擎"。背景介绍：AI算力需求的爆发与传统芯片的瓶颈核心概念：用生活化比喻解释AI芯片的本质和关键技术工作原理。

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深度解析AI算力：软件测试工程师的新挑战与新机遇

伤心的辣条

06-06

2147

在我们的测试环境中，有两台设备，一台的AI算力是2TOPS，另一台的AI算力是10TOPS。在一些特定的计算任务，尤其是涉及大数据和复杂算法的情况下，通常的CPU和GPU可能无法满足需求，这时我们就会用到专为AI计算设计的硬件，如TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）。例如，如果我们知道一个AI功能需要10TOPS的计算能力，而我们的测试设备的AI算力只有5TOPS，那么我们可以预见，在这个设备上，这个AI功能可能无法正常运行，或者运行效率较低。

AI芯片算力比较

夜风里唱的专栏

01-20

2万+

1. 算力 TOPS（Tera Operations Per Second），1 TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作 FLOPS（floating-point operations per second），每秒所执行的浮点运算次数，1 TFLOPS（tera FLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算因浮点运算对性能要求较高，在保证AI精度的同时可将浮点数转为整数进行计算，可大幅降低计算资源的消耗，提高计算性能，可分为INT8, INT4, INT16,INT32, I

AI 计算能力TOPS

stinger的专栏

07-02

5115

TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。与此对应的还有GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力单位。1GOPS代表处理器每秒钟可进行一亿次（109）操作，1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（106）操作。TOPS同GOPS与MOPS可以换算，都代表每秒钟能处理的次数，单位不同而已。在某些情况下，还使用 TOPS/

1TOPS的AI算力

weixin_45018584的博客

10-31

3086

定义：1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。这里的“操作”通常指的是基本的加法或乘法运算，这些基本运算在深度学习模型中组合在一起，构成了模型的推理过程。计算：TOPS的计算涉及多个关键参数，如时钟频率、乘法累加单元（MAU）的数量和每个MAU的操作次数。具体公式为：TOPS = 时钟频率 × MAU数量 × 每个MAU的操作次数（通常为2，即一次乘法和一次加法）。

RAG与MCP技术对比分析：深入探讨两者差异与优势！

2401_84204207的博客

04-20

1800

通过增强生成结果的准确性和专业性通过协调 LLM 与外部工具/数据源的交互，支持复杂操作流程检索模块（如向量数据库）获取外部信息 → 生成模块（LLM）融合检索结果生成内容 [1] [9]定义标准协议规范 LLM 的输入输出上下文，实现多工具调用、动态数据路由和状态管理 [13] [21]依赖外部结构化/非结构化知识库（如文档、数据库）依赖预定义的工具集（API、函数）及上下文路由规则医疗问答（检索最新论文+患者病历生成诊断建议）[15] [34]

AI人工智能领域专业术语全解析

SunMy的博客

07-01

1080

AI术语速览：核心概念与模型架构本文系统梳理了人工智能领域的核心术语，分为基础概念、学习方法和模型架构三大类。基础概念涵盖AI（模拟人类智能的机器系统）、ML（数据驱动的算法学习）、DL（基于多层神经网络的深度学习）等关键技术，以及边缘计算、量子计算等前沿方向。学习方法部分解析了监督/无监督/强化学习等不同范式，以及小样本、零样本等特殊学习场景。模型架构重点介绍了CNN（图像处理专家）、RNN（序列数据能手）等神经网络结构。全文通过电商推荐、医疗诊断等实例，生动阐释了这些术语的技术原理与实际应用价值，为A

AI芯片算力TOPS：定义、计算及实际应用解析

顺其自然~专栏

02-25

3220

TOPS，全称为Tera Operations Per Second，是衡量一枚芯片每秒能够执行多少次基本操作的单位。一“次操作”通常指一次加法或乘法，对应大多数AI计算场景中的基本运算（如MAU中的乘法累加操作）。在实际应用中，TOPS往往用来衡量神经网络处理单元（NPU）的算力。计算TOPS的方法通常与芯片的时钟频率和乘法累加单元（MAU）的数量有关。

自动驾驶芯片指标AI算力TOPS和CPU算力DMIPS

itas109的专栏

11-26

1万+

DMIPS（Dhrystone Million Instructions Per Second，每秒处理的百万级的机器语言指令数），描述的是CPU的运算能力。GPU (Graphics Processing Unit)：图形处理器，有大量的并行处理单元(如Nvidia RTX 4090有16384核)，主要用于图像处理和并行计算(如图像渲染、深度学习和密码学等)。准确点讲，TOPS描述的是芯片MAC(Multiply Accumulate，乘积累加运算)的运算能力。FP16: 半精度浮点数/16位浮点数。

AI芯片-算力相关介绍

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mike_leeso的博客

07-28

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算力的计算单位TFLOPS和TOPS的区别

如何评估一颗 AI 芯片的真实性能？TOPS、FPS 与 Token/sec 全解析

努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！

06-27

1935

AI 芯片在实际部署中，其理论峰值性能往往无法反映真实执行效率。如何科学评估一颗 AI 芯片的“真实性能”，已成为芯片选型与系统集成环节中的关键技术问题。本文从工程实战角度出发，深入拆解当前常用性能评估指标（TOPS、FPS、Token/sec）背后的定义逻辑与使用陷阱，并结合推理模型部署与执行路径，系统讲解 AI 芯片在不同场景下的性能验证方法。通过对芯片算力-功耗-调度三维关系的分析，读者将掌握评估一颗 AI 芯片是否“跑得动业务”的核心判断能力。

TOPS、MIPS、DMIPS、MFLOPS、吞吐量与推理效率

scott198512的博客

01-05

1万+

解释TOPS并评估推理加速器，以找到最佳推理效率

一文看懂芯片算力TOPS

11-07

3765

一文看懂芯片算力TOPS

各种芯片简述以及算力解释：

weixin_42012149的博客

05-24

2万+

给学习做个总结，写的不对处希望大家指出。芯片算力： 1、TOPS：（Tera/Trillion Operations Per Second）： ①每秒运行10^12（万亿）次，是指GPU的乘积累加矩阵处理器的运算能力： ②影响TOPS的算力因素：取决于温度与电压，设计电路时，仿真或EDA给出3种分析状态： Ⅰ：WCS：最坏状态，过程慢，温度高，电压低； Ⅱ：TYP：标准状态，标准过程，额定温度，额定电压； Ⅲ：BCF：最佳状态，过程快，低温，高压； Ⅳ：TOPS宣称的算力都是在BCF下

int8，FLOPS，FLOPs，TOPS 等具体含义

ytusdc的博客

01-01

2万+

算力的计量单位FLOPS（Floating-point operations per second），FLOPS表示每秒浮点的运算次数。具体使用时，FLOPS前面还会有一个字母常量，例如TFLOPS、PFLOPS。这个字母T、P代表次数，T代表每秒一万亿次，P代表每秒一千万亿次。除了运算次数，衡量算力水平时还要看算力精度。例如，1000FLOPS的AI计算中心所提供的的算力，与1000FLOPS超级计算机提供的算力，虽然数值相同，但由于精度不同，实际算力水平也是天壤之别。

AI算力概念

qq_43508270的博客

06-03

1万+

AI算力

51单片机RAM区域的划分

u010980705的博客

10-18

7795

前边介绍单片机资源的时候，我们提到过 STC89C52 共有 512 字节的 RAM，是用来保存数据的，比如我们定义的变量都是直接存在 RAM 里边的。但是单片机的这 512 字节的 RAM在地位上并不都是平等的，而是分块的，块与块之间在物理结构和用法上都是有区别的，因此我们在使用的时候，也要注意一些问题。 51 单片机的 RAM 分为两个部分，一块是片内 RAM，一块是片外 RAM。标

计算量tops

06-22

### TOPS 计算量的含义与 AI 运算性能 TOPS（Tera Operations Per Second）是衡量 AI 计算芯片算力的关键指标，表示每秒可以完成的万亿次操作次数[^3]。具体来说，1 TOPS 等于 1 万亿次操作/秒（1 Trillion Operations Per Second）。这里的“操作”通常指的是整数或浮点运算，例如乘加运算（MAC，Multiply-Accumulate），这是深度学习模型中常见的基本计算单元。 #### TOPS 的具体含义在实际应用中，TOPS 是评估处理器在深度学习任务中性能的重要标准。它广泛应用于神经网络推理（Inference）、计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等领域。对于不同的硬件平台，TOPS 值可能差异显著。例如： - NVIDIA Jetson Orin 提供了高达 275 TOPS 的算力，适用于边缘计算场景。 - 高通骁龙 8 Gen 3 提供了约 45 TOPS 的算力，适合移动设备上的 AI 应用。 - 特斯拉 FSD 芯片提供了 72 TOPS 的算力，用于自动驾驶任务。 #### TOPS 与其他术语的区别 TOPS 与 FLOPS 和 GOPS 等术语存在一定的区别。FLOPS（Floating Point Operations Per Second）侧重于浮点运算能力，通常用于科学计算和高性能计算（HPC）领域[^2]。而 TOPS 更加关注整数或混合精度运算，这使其更适合 AI 推理任务。此外，GOPS（Giga Operations Per Second）表示每秒十亿次操作，通常用于描述低算力设备的性能。 #### 实际应用中的 TOPS 虽然 TOPS 是一个重要的性能指标，但高 TOPS 值并不一定意味着在实际应用中可以获得最佳性能。内存带宽、软件优化和系统集成等因素对 NPU 在日常 AI 操作中的实际有效性起着至关重要的作用[^1]。例如，更高的内存带宽（如 HBM 相较于 GDDR）能够显著提升数据传输速度，从而改善整体性能。同时，软件层面的优化（如使用 TensorRT 加速框架）也能有效提高计算效率[^3]。 #### 如何计算 TOPS？ TOPS 的计算公式通常基于以下参数： - 核心频率（GHz） - 每周期执行的操作数（Operations per Cycle）假设某个芯片的核心频率为 1 GHz，并且每个周期可以执行 1000 亿次操作，则其 TOPS 值为： ```python tops = core_frequency * operations_per_cycle ``` 例如： ```python core_frequency = 1 # GHz operations_per_cycle = 1000 # 亿次 tops = core_frequency * operations_per_cycle # 1000 TOPS ``` ###