算力单位TOPS,GPU处理能力(TFLOPS/TOPS),CPU能力MIPS
TOPS
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。
GOPS
OPS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。
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。
GOPS与FLOPS
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。
常规神经网络算力
2.1 AlexNet
对于AlexNet处理224*224的图像,需要1.4GOPS
2.2 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
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/s
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。
MFLOPS(Million Floating-point Operations per Second),主要用于测浮点计算能力。
以下摘自博客https://blog.csdn.net/bigmarco/article/details/6652659
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。
基于NXP S32V234的ADAS辅助驾驶硬件计算平台
https://blog.csdn.net/weixin_42229404/article/details/81190577
ROM
片外RAM 与片内RAM
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