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一、NPU、CPU、GPU算力及算力计算方式
NVIDIA新发布的DRIVEThor集中式车载计算平台提供2000万亿次浮点运算性能，算力达2000TOPS，远超前代产品Orin的256TOPS和Altan的1000TFLOPS。Thor的算力计算方式基于每秒进行万亿次浮点运算，精度为8位。TFLOPS与TOPS的转换需结合数据类型精度。
NVIDIA的算力描述使用FP8精度，业界已由32位元降至16位元，甚至转向8位元。NVIDIA的Thor算力即指此精度下的运算能力。在NPU中，MAC阵列用作神经网络加速，许多运算可分解为MAC指令，提高效率。计算公式为：TOPS=MAC矩阵行*MAC矩阵列*2*主频。特斯拉FSD芯片单核NPU算力为36.864TOPS，两个NPU总算力为73.7TOPS。
ARM内核的算力通常以DMIPS衡量。高通的SA8155P平台描述算力为100KDMIPS，但也有95KDMIPS的说法。计算方法基于ARM提供的公式：DMIPS/MHz=10^6/(1757*NumberofprocessorclockcyclesperDhrystoneloop)。以Cortex-M3为例，计算得到大约1.24DMIPS/MHz。Cortex-A76的性能至少提升35%，新架构在数学运算上可有50%-70%的提升。
NVIDIA的GPU算力涉及其Grace、Hopper和AdaLovelace系列处理器。Hopper系列有强大的Transformer引擎，Ada系列的多实例GPU有助于集中资源和降低成本。Grace是NVIDIA数据中心处理器，具有出色的单线程性能。Thor搭载了ArmPoseidonAE内核，支持NVLink-C2C芯片互联技术，实现高性能计算。
二、tops电脑哪个好3090算力多少TOPS
一1000tops算力相当于什么电脑
TOPS是TeraOperationsPerSecond的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作，1000tops算力，相当于每秒千万亿次运算。
一个Intel80386电脑只能每秒处理3百万到5百万机器语言指令，如此一看就知道了，1000tops相当于2—3亿台386的算力。
二3090算力多少TOPS
3090算力能达到35.6TFLOPS。
是每秒所执行的浮点运算次数（英文：Floating-pointoperationspersecond；缩写：FLOPS）的简称，被用来评估电脑效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。
3090算力能达到35.6TFLOPS。
是每秒所执行的浮点运算次数（英文：Floating-pointoperationspersecond；缩写：FLOPS）的简称，被用来评估电脑效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。
NPU、TOPS、TFLOPS看得头痒痒？别怕，一文秒懂！
原创2024-07-23 18:33·PConline太平洋科技
笔者身边很多朋友表示，最近在浏览最新的手机或电脑广告时，回被一堆看似高深莫测的缩写词和数字搞得晕头转向。很多人刚刚搞明白什么是CPU和GPU，结果又来了NPU、TFLOPS、TOPS……这些术语像密码一样难以搞懂。
不用担心，今天我们就力争用简单的描述让大家都能理解这些名词。
NPU：AI的专用引擎
今年科技行业最热的词不出意外就是“AI”和“NPU”了，这两个名词还经常组队而来。“AI”顾名思义是“人工智能”，那“NPU”是干什么的呢？
NPU全称为"神经网络处理器"(NeuralProcessingUnit)。简单来说，NPU是为AI应用设计的专用处理器，设计灵感来自于人脑的神经网络，就像我们的大脑可以同时处理多项任务一样，NPU也擅长并行处理。
虽然CPU、GPU和NPU都可以运行AI任务，甚至目前GPU的AI算力往往比NPU高许多，但实际上它们各有优势和适用的场景。
相比于通用处理器，NPU在处理AI任务时更加高效，耗电更少。这就是为什么即使是手机这样的移动设备也能运行复杂的AI应用而不会很快耗尽电池的原因。
另外，随着未来AI应用越来越普及，当我们手机、电脑运行大量AI计算的任务时，NPU可以更多分担应CPU和GPU的计算压力，让CPU和GPU能够更专注于执行其他任务，从而让设备在有限的硬件条件下，发挥更流畅、更低功耗的应用表现。
TOPS:AI引擎的"马力"
既然我们有了专门的AI处理器(NPU)，那么大家平时如何衡量它的性能呢？这就要请出我们的第二位主角——TOPS。
大家经常能看到各PC厂商都在用TOPS宣传自家硬件的AI性能表现，而随着AI技术的发展，芯片厂商们正在不断提高NPU的TOPS。
几年前，10TOPS就被认为很强大了，而现在移动芯片都已经达到了50TOPS甚至更高：
2023年，苹果M3系列18TOPS
2024年，苹果M438TOPS
2024年，骁龙X系列45TOPS
2024年，英特尔LunarLake系列48TOPS
2024年，AMDAI300系列50TOPS
TOPS是什么意思呢？数字越高就代表AI性能越强吗？其实不然，请听我继续解释。
如果NPU是AI的专用引擎，那TOPS就是用来衡量它马力的单位。TOPS是"每秒万亿次操作"(TeraOperationsPerSecond)的缩写。1TOPS等于每秒可以进行1万亿次AI相关的数学运算。
以AMD最新的AI300系列处理器为例，厂商宣称可以达到50TOPS算力，这就相当于说这颗芯片每秒可以进行50万亿次AI运算。
听起来很厉害，对吧？但要记住，这通常是理论峰值，就像许多汽车广告中宣传的最高马力一样，实际传动到轮胎上的马力通常还要经过变速箱的衰减，马力并不代表一个车的全部性能。NPU的实际AI性能还受到很多因素的影响，如内存带宽、软件优化等。
值得一提的是，在某些情况下，还有厂商会使用TOPS/W来作为评价处理器运算能力。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，更突出硬件的效能表现。
TOPSvsTFLOPS:说完了TOPS，我们再来认识一下它的"表兄弟"——TFLOPS。我们以前经常会在CPU、GPU的宣传中看到这一词。它是"每秒万亿次浮点运算"(TeraFloating-pointOperationsPerSecond)的缩写，而这正是衡量传统处理器浮点数运算能力的性能指标。
当我们谈到TFLOPS时，通常会指定是FP32(单精度浮点运算)还是FP16(半精度浮点运算)的TFLOPS。FP32提供更高的精度，但FP16运算速度更快，耗能更低。
TFLOPS通常与游戏图形处理能力有一定相关性。高TFLOPS通常意味着GPU能更快地处理复杂的3D场景和特效。随着GPU被越来越多地用于非图形任务(如科学计算、数据分析)，TFLOPS成为衡量GPU在这些领域性能的重要指标。
为什么如今AI领域也会用到TFLOPS指标？因为在实际应用中，现代AI芯片通常支持多种精度，并可以根据任务需求动态切换。例如，一个NPU可能在训练阶段使用单精度浮点FP32，在微调阶段使用半精度浮点FP16，在最终的推理阶段使用整数INT8。这种灵活性使得AI系统可以在性能、能耗和精度之间找到最佳平衡点。
虽然很多AI推理任务可以使用INT8运算(由TOPS衡量)，但在训练AI模型或处理一些需要高精度的任务时，仍然需要用到浮点运算。这时，TFLOPS就成为了一个重要的性能指标。
小结：
总体而言，NPU为AI提供了专门的硬件支持，TOPS和TFLOPS则分别衡量了整数运算和浮点运算的能力。不同的数据类型(FP32、FP16、INT8)则让AI应用能够在不同场景下灵活选择最适合的计算精度。
当大家理解了这些概念，不仅能在选购智能设备时更有判断力，也能更好地理解AI技术的发展趋势。下次再看到广告上标注的"50TOPSNPU"或者"16TFLOPSGPU"时，大家应该就能和别的小伙伴去解释这些数字背后的含义了。
但请记住，这些数字指标并不能完全代表设备的实际性能和用户体验！毕竟，我们更关心的是这些设备究竟能不能流畅地运行我们喜欢的应用！如果有机会还是亲自体验为妙。
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