AI 计算能力TOPS

最新推荐文章于 2025-07-28 14:50:54 发布
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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/W 来作为评价处理器运算能力的一个性能指标，TOPS/W 用于度量在1W功耗的情况下，处理器能进行多少万亿次操作。

摘抄专家解读：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/343191353

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 1476
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）。
【车联网】芯片算力单位TOPS（Tera Operations Per Second）是衡量芯片计算能力的重要指标，表示每秒可以执行的万亿次操作，主要用于描述处理器或芯片在人工智能领域的计算能力
奶爸的编程之路，也就一周冷个三天，欢迎关注我的微信公众号：本本本添哥
03-10 1062
芯片算力单位TOPS（Tera Operations Per Second）是衡量芯片计算能力的重要指标，表示每秒可以执行的万亿次操作。TOPS主要用于描述处理器或芯片在人工智能领域的计算能力，尤其是在深度学习和神经网络模型推理中的表现。TOPS是衡量芯片计算能力的重要单位，尤其在人工智能领域具有广泛的应用。随着技术的发展，TOPS将继续作为评估芯片性能的关键指标之一。
AI术语 TOPS
你是我一生的追求
05-15 1199
AI术语 TOPS
算力理解MIPS/DMIPS/MFLOPS/TOPS
houxiaoni01的博客
08-26 1万+
在处理向量计算的情况下，同一个向量的不同维度之间的计算是相互独立的。
1TOPS的AI算力
weixin_45018584的博客
10-31 3138
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 1841
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]
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 2014
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。
芯片性能对比分析：AI算力、分辨率与浮点运算能力的综合评估（包含SA8295P）
weixin_43199439的博客
09-23 2636
图中展示了几款芯片的性能对比，主要从和三个维度进行比较。
精选资源
华为Atlas人工智能计算解决方案产品彩页.pdf
12-16
华为Atlas人工智能计算解决方案产品是基于昇腾310 AI处理器的智能计算解决方案，旨在构建万物互联的智能世界，提供高性能的人工智能计算能力和丰富的外设接口。该解决方案包括Atlas 200 AI加速模块、Atlas 200 DK...
AI芯片-算力相关介绍
IT菜鸟
02-15 3万+
FLOPS（floating-point operations per second）表示“每秒所执行的浮点运算次数它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。
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 3380
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。
什么是“AI算力”
顺其自然~专栏
04-21 1991
算力是如此重要的资源，但事实上，我们对算力的利用仍然存在很多问题。比如算力利用率问题，以及算力分布均衡性问题。根据IDC的数据显示，企业分散的小算力利用率，目前仅为10%-15%，存在很大的浪费。摩尔定律从2015年开始放缓，单位能耗下的算力增速已经逐渐被数据量增速拉开差距。我们在不断挖掘芯片算力潜力的同时，必须考虑算力的资源调度问题。百度安全验证。
TFLOPs与TOPS的转换关系详解：如何衡量AI芯片的算力？
最新发布
mike_leeso的博客
07-28 3222
算力的计算单位TFLOPS和TOPS的区别
处理器运算能力单位（TOPS）
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06-17 6万+
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51单片机RAM区域的划分
u010980705的博客
10-18 7805
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
一文读懂什么是“AI算力”（建议收藏）
ToB行业资讯站
08-06 1万+
AI算力，即人工智能计算能力，是指执行人工智能算法所需的计算资源和处理能力。它是衡量计算设备或系统在处理人工智能任务时性能高低的关键指标。AI算力不仅取决于硬件设备的性能，如CPU、GPU等处理器的运算速度、内存容量等，还涉及软件框架、算法优化等多个层面的因素。AI算力主要由以下几个部分构成：1.1 硬件设备CPU（中央处理器）：虽然CPU在通用计算方面表现出色，但在处理大规模并行计算和浮点运算时效率相对较低。因此，在AI领域，CPU通常作为辅助处理器，与其他计算单元协同工作。
芯片算力（TOPS, GOPS, MOPS）与精度（int8，int16）
ggasmm的博客
06-14 4万+
芯片算力与精度
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
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 ``` ###
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