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TOPS（处理器运算能力单位） - 知乎

TOPS（处理器运算能力单位） - 知乎首发于其他切换模式写文章登录/注册TOPS（处理器运算能力单位）李清龙​机电一体化工程TOPS（处理器运算能力单位）OPS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十亿次（10^9）操作，1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（10^6）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。算力单位TOPS，GPU处理能力（TFLOPS/TOPS），CPU能力MIPS ，片外内存与片内内存目录1）TOPS2）GOPS3）FLOP与GOPS之间的换算4）GOPS与FLOPS5）常规神经网络算力6）CPU 处理能力7）基于NXP S32V234的ADAS辅助驾驶硬件计算平台8）ROM9）片外RAM 与片内RAM10）案例說明1）TOPSTOPS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十亿次（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。2）GOPSOPS与FLOPS类似，只不过OPS一个是操作次数，FLOPS一个是浮点操作次数。3）FLOP与GOPS之间的换算（FLOP与GOPS之间的换算需要查相关资料，后续查找资料给出）不确定的看法是OPS是操作数量，FLOPS为浮点操作数量，两者可近似于相等，FLOPS比OPS稍大。4)GOPS与FLOPS1.1 FLOPSFLOPS定义是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。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。在这里所谓的“浮点运算”，实际上包括了所有涉及小数的运算。这类运算在某类应用软件中常常出现，而它们也比整数运算更花时间。现今大部分的处理器中，都有一个专门用来处理浮点运算的“浮点运算器”（FPU）。也因此FLOPS所量测的，实际上就是FPU的执行速度。而最常用来测量FLOPS的基准程式（benchmark）之一，就是Linpack。FLOPS换算一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算，一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算，(1太拉)一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算，前标的十进制与二进制此处存在疑问，从M到G再到T，到底是1024近似为1000，还是采用二进制的乘以1024，还是确实为十进制的1000倾向于FLOP的前标与内存一样，是以二进制算，每进一级是1024为单位的。但是10243是1073741824，可以近似为109。所以采用10^3来近似1024问题不大。5)常规神经网络算力https://blog.csdn.net/weixin_36474809/article/details/85675504韩松毕业论文EFFICIENT METHODS AND HARDWARE FOR DEEP LEARNING P152.1 AlexNet对于AlexNet处理224*224的图像，需要1.4GOPS2.2 ResNet-152对于224*224的图像，ResNet-152需要22.6GOPS例如对于 1080p图像(像素点个数1920*1280) 的8路 帧率为30FPS的图像。22.6GOPS30FPS8路*（1920*1280/224^2）=265Teraop/sec这个数量级为30张高端显卡。2.3 EIE算力EIE在稀疏网络上可达102GOPS/s，相当于同等级非稀疏网络的1TGOPS/s2.4 一些层的算力6)CPU 处理能力https://blog.csdn.net/u013073067/article/details/82859296今天在看《ARM权威指南-Cortex-M0》时，遇到一个单位名词——DMIPS，查找过程中发现几个相关单位名词，在此做下记录。MIPS(Million Instructions Per Second)：字面理解为百万条指令/秒，即每秒执行百万级指令数。这是衡量CPU速度的一个指标。像是一个Intel 80386 电脑可以每秒处理3百万到5百万机器语言指令，既我们可以说80386是3到5MIPS的CPU。MIPS只是衡量CPU性能的指标。DMIPS(Dhrystone Million Instructions executed Per Second)：Dhrystone是测量处理器运算能力的最常见基准程序之一，常用于处理器的整型运算性能的测量。Dhrystone是一种整数运算测试程序。MFLOPS(Million Floating-point Operations per Second)，主要用于测浮点计算能力。ARM中的MIPS和MHz联系以下摘自博客https://blog.csdn.net/bigmarco/article/details/6652659现如今CPU的频率越来越高，又是流水线又是超标量计算又是双核多核的，单纯以时钟频率来衡量计算机的速度已经不再科学，用MIPS来衡量相对比较合理。以ARM7为内核的S3C44B0X的推荐最高工作频率为66MHz，按照ARM公司提供的技术资料，ARM7类CPU的运算速度可按如下公式计算：MIPS=0.9×MHz，由此可得出，S3C44B0X的最大运算速度大约为0.9×66MHz=59.4MIPS。6M的51单片机通常是12 或24个时钟周期才能完成1条指令，乘法和除法指令更需要48个时钟周期。这样，我初步估算6M的51单片机的运算速度应该在0.2~0.5MIPS之间。可见8位机与32位机的运算速度还是有巨大的差异的。再以AVR为例，它的数据吞吐率可达1MIPS/MHz，即1MHz的震荡频率可达1MIPS。综上，用MIPS衡量计算机速度很合理，对于不同的cpu，它的最高工作频率不同，数据吞吐率也不同，所以不可一概而论。7)基于NXP S32V234的ADAS辅助驾驶硬件计算平台8)ROM1】rom或者flash，叫程bai序存储du区，你写的程序是存在这里面zhi的，上电后从这里面执行。程序存储区也分为片内和片外，一般来说，现在的51很多已经做到了64k，所以很少有外扩片外flash或者片外的rom了，flash或者rom不管是片内还是片外的，只能用来定义常量，是用code来修饰，也就是说，用code来修饰的东西，在程序运行过程中，不能修改；2】ram有------内部ram的低128位（00-7f)，对应c语言就是data,比如我定义一个变量，data9)片外RAM 与片内RAMSTC89C52 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。标准 51 的片内 RAM 地址从 0x00H～0x7F 共 128 个字节，而现在我们用的 51 系列的单片机都是带扩展片内 RAM 的，即 RAM 是从 0x00～0xFF 共 256 个字节。片外 RAM 最大可以扩展到 0x0000～0xFFFF 共 64K 字节。这里有一点大家要明白，片内 RAM 和片外 RAM 的地址不是连起来的，片内是从 0x00 开始，片外也是从 0x0000 开始的。还有一点，片内和片外这两个名词来自于早期的 51 单片机，分别指在芯片内部和芯片外部，但现在几乎所有的 51 单片机芯片内部都是集成了片外 RAM 的，而真正的芯片外扩展则很少用到了，虽然它还叫片外 RAM，但实际上它现在也是在单片机芯片内部的，我们的 STC89C52 就是这样。以下是几个 Keil C51 语言中的关键字，代表了 RAM 不同区域的划分，大家先记一下。在这里插入图片描述51单片机的片内RAM和片外RAM的区别data：片内 RAM 从 0x00~0x7Fidata：片内 RAM 从 0x00~0xFFpdata：片外 RAM 从 0x00~0xFFxdata：片外 RAM 从 0x0000~0xFFFF大家可以看出来，data 是 idata 的一部分，pdata 是 xdata 的一部分。为什么还这样去区分呢？因为 RAM 分块的访问方式主要和汇编指令有关，因此这块内容大家了解一下即可，只需要记住如何访问速度更快就行了。我们定义一个变量 a，可以这样：unsigned char data a=0，而我们前边定义变量时都没有加 data 这个关键字，是因为在 Keil 默认设置下，data 是可以省略的，即什么都不加的时候变量就是定义到 data 区域中的。data 区域 RAM 的访问在汇编语言中用的是直接寻址，执行速度是最快的。如果你定义成 idata，不仅仅可以访问 data 区域，还可以访问 0x80H~0xFF 的范围，但加了 idata 关键字后，访问的时候 51 单片机用的是通用寄存器间接寻址，速度较 data会慢一些，而且我们平时大多数情况下不太希望访问到 0x80H~0xFF，因为这块通常用于中断与函数调用的堆栈，所以在绝大多数情况下，我们使用内部 RAM 的时候，只用 data 就可以了。对于外部 RAM 来说，使用 pdata 定义的变量存到了外部 RAM 的 0x00~0xFF 的地址范围内，这块地址的访问和 idata 类似，都是用通用寄存器间接寻址，而如果你定义成 xdata，可以访问的范围更广泛，从 0 到 64K 的地址都可以访问到，但是它需要使用 2 个字节寄存器DPTRH 和 DPTRL 来进行间接寻址，速度是最慢的。我们的 STC89C52 共有 512 字节的 RAM，分为 256 字节的片内 RAM 和 256 字节的片外RAM。一般情况下，我们是使用 data 区域，data 不够用了，我们就用 xdata，如果希望程序执行效率尽量高一点，就使用 pdata 关键字来定义。其它型号有更大的 RAM 的 51 系列单片机，如果要使用更大的 RAM，就必须得用 xdata 来访问了。10）案例說明如下案例進一步對處理器算力的說明加深理解-----【人工智能】NCC S1 5.6Tops高算力神经网络计算卡基于AI专用的APiM架构，无需外部缓存的模块化深度神经网络学习加速器，用于高性能边缘计算领域，可作为基于视觉的深度学习运算和AI算法加速。外形小巧，极低功耗，拥有着强劲算力，配套完整易用的模型训练工具、网络训练模型实例，搭配专业硬件平台，可快速应用于人工智能行业中。5.6Tops强劲算力 NCC S1基于AI嵌入式神经网络处理器（NPU），拥有28000个并行神经计算核，支持芯片上并行与原位计算，峰值运算能力高达5.6Tops，是市面上其他方案的数十倍。其强劲的算力，能进行复杂的高密度计算，适用于高性能边缘计算领域。AI处理架构APiM 采用AI专用的MPE矩阵引擎和APiM（AI processing in Memory，存储中的AI处理）架构，以革命性的方式处理AI，一次升级网络预加载，无需指令、总线，无需外部DDR缓存，大量数据可直接输入/输出硅片，从而大大提高了AI的处理速度，降低处理能耗。9.3 Tops/W超高效能 NCC S1神经网络计算卡的核心采用28nm工艺制程，在2.8 Tops算力时功率仅300mW，效率能耗比高达为9.3 Tops/W，在拥有超强的算力同时保持了极低的能耗，让其应用在终端设备的边缘计算领域中极具优势。高性能硬件平台 NCC S1神经网络计算卡可搭配ROC-RK3399-PC开源主板，配置高性能RK3399六核处理器，拥有丰富的硬件接口，可快速集成边缘计算的硬件平台，搭建产品原型，加速AI产品的项目进程。配套模型训练工具 提供基于PyTorch完整易用的模型训练工具PLAI（People Learn AI）， 可在Windows 10与Ubuntu 16.04系统上开发，更简单快捷地添加自定义网络模型，大大降低了使用AI的技术门槛，让更多人能更容易打开AI的大门。提供网络训练模型 支持GNet1，GNet18和GNetfc三种网络训练模型实例，后续会持续增加网络实例，轻松在设备上测试大量深度学习应用。进入Firefly官网，可了解NCC S1神经网络计算卡更多内容。编辑于 2021-03-13 16:59网络百科中央处理器 (CPU)处理器​赞同 161​​7 条评论​分享​喜欢​收藏​申请转载​文章被以下专栏收录其他不便於分類的知識點处理器CPU、GPU、NP

算力单位概述 - 知乎

算力单位概述 - 知乎切换模式写文章登录/注册算力单位概述Wilder行到水穷处，坐看云起时TFLOPS与TOPS有什么区别？1TFLOPS与1TOPS，前者代表是每秒执行1万亿次浮点运算次数，后者代表每秒执行1万亿次运算次数，区别FL即float浮点，大多数NPU都是定点运算，故通TOPS来标称算力。如下表示FLOPS，分别以M，G，T，P四种级别来表示，当然你也可以用到TOPS上面一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算， 一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算， 一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算，(1太拉) 一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算，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。FP32 = float32 单精度浮点格式IEEE 754-2008 标准指定了额外的浮点类型，例如 64 位 base-2双精度，以及最近的 base-10 表示。TF32 = TensorFlow-32 英伟达提出的代替FP32的单精度浮点格式NVIDIA A100/Ampere安培架构 GPU 中的新数据类型，TF32 使用与半精度 (FP16) 数学相同的 10 位尾数，表明对于 AI 工作负载的精度要求有足够的余量。并且TF32采用与FP32相同的8位指数，因此可以支持相同的数值范围。TF32 在性能、范围和精度上实现了平衡。TF32 采用了与半精度（ FP16 ）数学相同的10 位尾数位精度，这样的精度水平远高于AI 工作负载的精度要求，有足够的余量。同时， TF32 采用了与FP32 相同的8 位指数位，能够支持与其相同的数字范围。这样的组合使TF32 成为了代替FP32 ，进行单精度数学计算的绝佳替代品，尤其是用于大量的乘积累加计算，其是深度学习和许多HPC 应用的核心。借助于NVIDIA 函示库，用户无需修改代码，即可使其应用程式充分发挥TF32 的各种优势。TF32 Tensor Core 根据FP32 的输入进行计算，并生成FP32 格式的结果。目前，其他非矩阵计算仍然使用FP32 。为获得最佳性能， A100 还具有经过增强的16 位数学功能。它以两倍于TF32 的速度支持FP16 和Bfloat16 （ BF16 ）。利用自动混合精度，用户只需几行代码就可以将性能再提高2 倍。所以通过降低精度让TF32新单精度数据类型代替了FP32原有的单精度数据类型，从而减少了数据所占空间大小在同样的硬件条件下可以更多更快地运行。编辑于 2023-03-14 19:58・IP 属地四川单位量新单位算力​赞同 49​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请

算力指标 TOPS和DMIPS有什么区别？是否能换算？如何换算？ - 知乎

算力指标 TOPS和DMIPS有什么区别？是否能换算？如何换算？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册人工智能嵌入式系统人工智能算法芯片设计AI芯片算力指标 TOPS和DMIPS有什么区别？是否能换算？如何换算？关注者15被浏览58,887关注问题​写回答​邀请回答​好问题​添加评论​分享​2 个回答默认排序知乎用户目前衡量芯片运算能力的指标主要有两个，一个是TOPS，一个是DMIPS。但从踩过的坑来看，这些理论值和真实值往往相差很大，真正的运算能力还会受到内存带宽等的较大影响。TOPS（Tera Operation Per Second，每秒万亿次运算），描述的是芯片AI运算方面的能力，这也是自动驾驶公司最喜欢拿出来比拼的参数。准确点讲，TOPS描述的是芯片MAC（Multiply Accumulate，乘积累加）运算的能力。MAC运算包括整数相乘和相加两个过程，实现这种运算的专门硬件电路单元，被称为“乘数累加器”。硬件上有了这种特殊电路，就可以用一个MAC指令实现原本需要两个指令才能完成的操作。而自动驾驶深度学习等算法里的核心运算就是矩阵运算，矩阵运算又可以分解为数个MAC指令。因此硬件拥有“乘数累加器”的自动驾驶AI芯片可以大幅加速自动驾驶深度学习的效率。图源：网络TOPS延伸出来的还有TFLOPS（Tera Floating-Point Operations Per Second，每秒万亿次浮点运算）。TFLOPS描述的是MAC运算对象为浮点数时的一种衡量指标，它比运算对象为整数时更耗时间。芯片上实现这种运算的专门硬件电路叫做FPU（Floating Point Unit，浮点运算器），TFLOPS代表的就是FPU的执行速度。图源：网络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。在自动驾驶唯TOPS论的背景下，关注度自然不高，人们草草的浏览下规格书中CPU有多少个核，多少主频，感觉就是买TOPS能力赠送的技能。殊不知，自动驾驶多传感器融合的滤波算法，激光点云的配准算法，多数的路径规划和决策算法考验的都是CPU的运算能力。未来在自动驾驶落地深入的阶段，卡脖子的可能不是TOPS不足，而是DMIPS不够。而CPU的指令集系统、架构方案等都将影响CPU的整体性能，核心数量，主频大小无法全面评估CPU的运算能力。因此，诞生了Dhrystone跑分程序。通过Dhrystone程序，计算出来的DMIPS值，具有评价CPU运算能力的更广泛意义。不同的衡量单位，所以无法换算。发布于 2023-02-27 21:00​赞同 16​​1 条评论​分享​收藏​喜欢收起​宋无苦逼的奋斗者​ 关注TOPS是AI芯片的指标，指的矩阵运算。 DMIP是cpu运算指标，主要是逻辑运算，两者没什么直接关系，也谈不上什么转换。发布于 2019-12-11 13:33​赞同 17​​添加评论​分享​收藏​喜欢收起​​

自动驾驶芯片性能评价指标:DMIPS,TOPS - 知乎

自动驾驶芯片性能评价指标:DMIPS,TOPS - 知乎首发于翩翩还剁手切换模式写文章登录/注册自动驾驶芯片性能评价指标:DMIPS,TOPSWayne​​泛亚汽车技术中心 电子架构工程师如果你经常和DMIPS,TOPS,GFLOPS等评价芯片性能的单位打交道,又不知道这些单位意味着什么,那看这篇文章就对了TOPSTOPS是Tera Operation Per Second的缩写，表示每秒钟可以进行的操作数量，用于衡量自动驾驶的算力，有时还会拿TOPS/W来说明功耗，即单位功耗下的运算能力。众所周知,CV算法会消耗很大一部分自动驾驶芯片的算力，在车上堆摄像头的同时也需要堆TOPS，那么视觉处理能力为什么用TOPS评估呢？通常计算机视觉算法是基于卷积神经网络的，而卷积神经网络的本质是累积累加算法（Multiply Accumulate）。上图是一个非常生动的卷积过程MAC乘积累加运算MAC（Multiply Accumulate）是在数字信号处理器或一些微处理器中的特殊运算。实现此运算操作的硬件电路单元，被称为“乘数累加器”。这种运算的操作，是将乘法的乘积结果和累加器 A 的值相加，再存入累加器：若没有使用 MAC 指令，上述的程序可能需要二个指令，但 MAC 指令可以使用一个指令完成。而许多运算（例如卷积运算、点积运算、矩阵运算、数字滤波器运算、乃至多项式的求值运算）都可以分解为数个 MAC 指令，因此可以提高上述运算的效率。MAC矩阵是AI芯片的核心，但这是很成熟的架构，在机器学习大背景下焕发了新春。上图为特斯拉自动驾驶芯片架构，占很大一部分面积的是处理神经网络的NPU。总体设计相对简单。每个周期，从SRAM读取256byte字节的激活数据和另外128byte的权重数据到MAC阵列中。每个NPU拥有96x96 MAC，另外在精度方面，乘法为8x8bit，加法为32bit，两种数据类型的选择很大程度上取决于他们降功耗的努力(例如32bitFP加法器的功耗大约是32bit整数加法器的9倍)。在2GHz的工作频率下，每个NPU的算力为36.86TOPS，FSD芯片峰值算力为73.7TOPS。在点积运算之后，数据转移到激活硬件，最后写入缓存，以汇总结果。FSD支持许多激活功能，包括ReLU、SiLU和TanH。每个周期，将128byte的数据写回SRAM。所有操作同时且连续地进行，重复直到完成整个计算。在每个周期中，将在整个MAC阵列中广播输入数据的底行和权重的最右列。每个单元独立执行适当的乘法累加运算。在下一个循环中，将输入数据向下推一行，而将权重网格向右推一行。在整个数组中广播输入数据的最底行和权重的最右列，重复此过程。单元继续独立执行其操作。全点积卷积结束时，MAC阵列一次向下移动一行96个元素，这也是SIMD单元的吞吐量。TOPS计算回到正题，TOPS是MAC在1秒内操作的数，计算公式为：TOPS = MAC矩阵行 * MAC矩阵列 * 2 * 主频每个NPU的为96 * 96 * 2 * 2G = 36.864TOPSDMIPSDMIPS是Dhrystone Million Instructions Per Second的缩写，每秒处理的百万级的机器语言指令数。CPU执行指令程序编译和运行过程中，代码会经过编译器转化成机器可以理解的指令。CPU每个指令周期分为取指令、指令译码、指令执行三个过程，只有在指令执行时才真正有效，在取指令和指令译码时，CPU时间是白白浪费的，而同样的运算在不同架构不同指令集需要的指令数也不一样。除了 Instruction Cycle 这个指令周期，在 CPU 里面我们还会提到另外两个常见的 Cycle。一个叫 Machine Cycle，机器周期或者 CPU 周期。CPU 内部的操作速度很快，但是访问内存的速度却要慢很多。每一条指令都需要从内存里面加载而来，所以我们一般把从内存里面读取一条指令的最短时间，称为 CPU 周期。还有一个是Clock Cycle，也就是时钟周期以及我们机器的主频。一个 CPU 周期，通常会由几个时钟周期累积起来。一个 CPU 周期的时间，就是这几个 Clock Cycle 的总和。对于一个指令周期来说，我们取出一条指令，然后执行它，至少需要两个 CPU 周期。取出指令至少需要一个 CPU 周期，执行至少也需要一个 CPU 周期，复杂的指令则需要更多的 CPU 周期。从上图可以看出，时钟周期是固定的，但是每个指令执行用时不同，所以需要提高CPU执行效率。当前提升CPU性能的方法有：流水线技术、流水线冒险/预测、超标量Superscalar、超长指令字设计VLIW、单指令多数据流SIMD等技术(将来慢慢介绍)。尤其是SIMD 技术，是一种“指令级并行”的加速方案，或者说是一种“数据并行”的加速方案。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。而CPU 里的寄存器，又能放得下多条数据。于是，我们可以一次性取出多条数据，交给 CPU 并行计算。DMIPS如前文所言，不同的CPU指令集不同、硬件加速器不同、CPU架构不同，导致不能简单的用核心数和CPU主频来评估性能，所以出了一个跑分算法叫Dhrystone：程序用来测试CPU整数计算性能，其输出结果为每秒钟运行Dhrystone的次数，即每秒钟迭代主循环的次数。Dhrystone所代表的处理器分数比MIPS（million instructions per second 每秒钟执行的指令数）更有意义，因为在不同的指令系统中，比如RISC（Reduced Instruction Set Computer精简指令集计算机）系统和CISC（Complex Instruction Set Computer复杂指令集计算机）系统，Dhrystone的得分更能表现其真正性能。由于在一个高级任务中，RISC可能需要更多的指令，但是其执行的时间可能会比在CISC中的一条指令还要快。由于Dhrystone仅将每秒钟程序执行次数作为指标，所以可以让不同的机器用其自身的方式去完成任务。另一项基于Dhrystone的分数为DMIPS（DhrystoneMIPS），其含义为每秒钟执行Dhrystone的次数除以1757（这一数值来自于VAX 11/780机器，此机器在名义上为1MIPS机器，它每秒运行Dhrystone次数为1757次）。GFLOPS下次结合GPU讲浮点运算参考资料：TOPS, Memory, Throughput And Inference EfficiencyWiKi：Multiply–accumulate operation极客时间专栏:深入浅出计算机组成原理编辑于 2021-07-27 00:10自动驾驶AI芯片中央处理器 (CPU)​赞同 186​​16 条评论​分享​喜欢​收藏​申请转载​文章被以下专栏收录翩翩

AI计算能力的单位Tops是什么意思？是怎样定义的？ - 知乎

AI计算能力的单位Tops是什么意思？是怎样定义的？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册人工智能AI芯片AI技术AI计算能力的单位Tops是什么意思？是怎样定义的？关注者20被浏览102,203关注问题​写回答​邀请回答​好问题​添加评论​分享​3 个回答默认排序知乎用户​​清华大学 数据科学与信息技术硕士补充一下：李清龙：TOPS（处理器运算能力单位）另一个单位：FLOPS在这里所谓的“浮点运算”，在某类应用软件中常常出现，而它们也比整数运算更花时间。现今大部分的处理器中，都有一个专门用来处理浮点运算的“浮点运算器”（FPU）。也因此FLOPS所量测的，实际上就是FPU的执行速度。发布于 2021-08-09 09:00​赞同 7​​1 条评论​分享​收藏​喜欢收起​AcE联盟汽车悬架工程师，战忽工作者，轻兵器爱好者，破尼龙收集者​ 关注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（10^9）操作，1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（10^6）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。发布于 2019-09-18 10:21​赞同 40​​2 条评论​分享​收藏​喜欢收起​​

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TPOS是什么意思_TPOS的翻译_音标_读音_用法_例句_爱词霸在线词典

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ATS128：具有 TPOS 功能的高度可编程、反馈偏压、霍尔效应开关

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ATS128LSE 可编程、真通电状态 (TPOS) 传感器 IC 是霍尔效应 IC 与稀土磁铁的优化结合，可响应齿轮齿感测及接近感测应用中铁磁目标产生的磁性信号而进行开关操作。 该器件为磁性操作点 BOP 提供了广泛的编程范围。然后固定磁滞基于所选的 BRP 设定磁性操作点 BOP。 该器件可进行外部编程。磁性操作点 (BOP) 上提供范围较广的可编程序，而滞后保持不变。该高级功能允许对传感器 IC 开关点进行优化，能够显著降低生产环境中机械配置公差带来的影响。 独有的动态偏移取消技术，连同内部高频率时钟可降低通常由器件超模压、温度依存性及热应力引起的剩余偏移电压。将霍尔元件和放大器置于单个芯片中，可将通常与低水平模拟信号相关联的很多问题减到最少。 该器件在使用齿轮齿–配置收集速度或位置信息或者使用铁磁目标进行接近感测时可谓理想之选。 ATS128 采用 4 引脚塑料单列直插式封装 (SIP)。该封装为无铅 (Pb) 封装，采用 100% 雾锡电镀引脚框。

稳定斩波性保证开关点在工作温度范围内保持稳定 用户可编程： 通过 VCC 引脚的磁性操作点： 9 个编程位提供 4 高斯精度 输出极性 输出下降时间，可降低汽车应用中的 EMI 允许使用 3 到 24 V 的电压进行操作的板载稳压器 能提供以下芯片保护： 电源瞬态保护 输出短路 电池反接保护 真零点速度操作 真通电状态

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Inspired to innovate, Allegro MicroSystems is redefining the future of sensing and power semiconductor technologies.

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