A. Tops 科普
目前各大媒體都在爭相報道華為汽車的各種指標，裡面有一個參數叫Tops，每秒萬億次，目前華為公布是400+，意思就是每秒可以進行400萬億次的運算（供16 路視頻信號，12 路 CAN 信號和 8 條乙太網傳輸的信號，能夠滿足自動駕駛高並發、高算力、多感測器信號融合計算的需求）；同樣的在高性能計算技術盛會NVIDIA GTC如期而至，公布自動駕駛汽車晶元組——DRIVE Atlan，單顆晶元的算力能夠達到1000TOPS，將應用於L4及L5級別自動駕駛（預計2024年上市使用）。
Tops的全稱是（Tera Operations Per Second）的縮寫，1TOPS代表處理器每秒鍾可進行一萬億次（10^12）操作），由於自動駕駛需要多個sensor的融合，使用綜合最優計算給出精確判斷，所以對於這個指標特別敏感；據報道要能夠實現完全L4以上級別，一般都說是需要1000Tops以上的算力；【意思到2024年後，大街上很多汽車都是自動駕駛】
高TOPS是運算單元（PE）的理論值，而非整體系統的真實值，會受內部的SRAM、外部DRAM、指令集、演算法、模型優程度影響，往往100TOPS真正能夠達到10Tops就非常高了。還有自動駕駛主要是需要確定的演算法，目前深度學習還只是一種非確定性的演算法，要實現完全自動駕駛還是需要一定的時日與努力的科研，讓他的標定系統更加准確，更加快速。
參考：https://www.sohu.com/a/397739421_391994
B. 晶元算力tops是什麼意思
晶元算力tops是指處理器的運算能力，tops是TeraOperationsPerSecond的縮寫，1tops代表處理器每秒鍾可進行一萬億次操作。
具體解釋如下：
tops的含義：tops是一個衡量處理器運算速度的指標，它代表了處理器每秒鍾能夠執行的操作次數。數值越高，說明處理器的運算能力越強。
處理器運算能力的重要性：處理器的運算能力是衡量其性能的重要指標之一。在高性能計算、人工智慧、大數據分析等領域，需要處理大量數據和復雜演算法，因此處理器的運算能力尤為重要。
晶元與集成電路：晶元是集成電路的一種形式，它將電路小型化並製造在半導體晶圓表面上。集成電路具有成本低、性能高的優勢，是現代電子設備中不可或缺的組件。
綜上所述，晶元算力tops是衡量處理器運算能力的重要指標，對於需要高性能計算的應用場景具有重要意義。
C. TOPS（處理器運算能力單位）
TOPS（處理器運算能力單位）是一個衡量處理器每秒執行操作次數的指標，單位為萬億次（1012）。與此類似的還有GOPS（十億次）和MOPS（百萬次）。在某些應用中，會用TOPS/W來評價處理器在單位功耗下的運算效率。OPS與FLOPS（浮點運算次數）相似，前者是操作次數，後者是浮點運算次數。
FLOPS定義為每秒執行的浮點運算次數，是科學計算領域衡量處理器性能的常用指標。一個MFLOPS代表每秒一百萬次浮點運算，一個GFLOPS代表每秒十億次浮點運算，一個TFLOPS代表每秒一萬億次浮點運算，一個PFLOPS代表每秒一千萬億次浮點運算。這里的前標與內存單位一致，採用二進制計算，每進一級為1024單位。
常規神經網路算力方面，如AlexNet處理224*224圖像需1.4GOPS，ResNet-152處理相同尺寸圖像需22.6GOPS。對於1080p圖像（1920*1280像素，30FPS）的8路流，ResNet-152處理能力約為265Teraop/sec，相當於30張高端顯卡的性能。EIE在稀疏網路上的算力可達102GOPS/s，相當於同等級非稀疏網路的1TGOPS/s。一些層的具體算力則需參考特定論文或資料。
CPU處理能力的衡量單位包括MIPS（百萬指令/秒）和DMIPS（Dhrystone百萬指令執行速率/秒）。MIPS衡量整數運算性能，而DMIPS用於評估處理器在Dhrystone基準程序下的整數運算性能。FLOPS衡量浮點運算性能，ARM架構的MIPS值與處理器頻率的關系可通過公式MIPS=0.9×MHz進行估算。NXP S32V234處理器是專門用於輔助駕駛硬體計算的平台。
ROM（只讀存儲器）用於存放程序，通常分為片內和片外。程序存儲區的地址范圍從0x00到0x7F（片內）和0x00到0xFF（片外）。RAM（隨機存取存儲器）用於數據存儲，STC89C52單片機有512位元組RAM，分為片內（0x00到0x7F）和片外（0x00到0xFF）。
NCC S1神經網路計算卡採用AI專用APiM架構，提供5.6Tops算力，峰值性能強大，適用於高性能邊緣計算。其核心採用28nm工藝製程，功率效率高，能耗比為9.3 Tops/W。搭配ROC-RK3399-PC主板，具備高性能處理器與豐富介面，可快速集成邊緣計算硬體平台。提供基於PyTorch的模型訓練工具PLAI，支持多種網路訓練模型實例，適用於深度學習應用。
D. 算力指標 TOPS和DMIPS有什麼區別是否能換算如何換算
在探索AI技術的性能世界中，算力指標是我們衡量晶元性能的重要參數。其中，TOPS（tera operations per second，萬億次運算每秒）專為人工智慧晶元設計，強調的是矩陣運算的處理能力，它衡量的是晶元在單位時間內執行深度學習模型中大規模矩陣乘法的效率。
相反，DMIPS（dipsel million instructions per second，每秒百萬指令數）則是衡量傳統CPU的運算能力，它側重於邏輯運算，包括諸如加法、減法、比較等基本操作，主要用於衡量一般計算任務的處理速度。
兩者之間並非可以直接進行簡單的換算，因為它們衡量的是不同類型的運算。TOPS衡量的是AI處理特定任務的專業能力，而DMIPS更多是衡量通用計算性能。在AI領域，你不能用DMIPS來准確估算一個晶元的TOPS性能，反之亦然。它們各自對應不同的計算場景和效率。
如果你需要將一個晶元的性能從一種指標轉換到另一種，通常需要查閱晶元製造商提供的詳細規格，或者使用專門的工具和公式，這些公式會考慮到晶元架構、指令集和特定任務的復雜性等因素。因此，直接的數值換算並不準確，而應當根據具體的應用需求進行對比和評估。
總結來說，TOPS和DMIPS雖然都是衡量計算能力的指標，但它們衡量的是計算機處理不同類型任務的能力，適用於不同的應用場景。理解這種區別對於選擇最適合的硬體平台至關重要。