【AI】算力及单位

　　1、OPS和FLOPS：

　　OPS代表“每秒运算次数”，即Operations Per Second。而FLOPS，即Floating-point Operations Per Second，则专门用于衡量每秒所执行的浮点运算次数。浮点运算比整数运算更复杂，因此也更为耗时。它们通常由专门的浮点运算器（FPU）来处理，而FLOPS所测量的正是FPU的执行速度。

　　2、MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS：

　　这些单位用于表示每秒浮点运算的次数，并分别代表百万（MFLOPS）、十亿（GFLOPS）、万亿（TFLOPS）和十亿亿（PFLOPS）的浮点运算。例如，一个MFLOPS等于每秒一百万次的浮点运算，而一个PFLOPS则等于每秒一千万亿次的浮点运算。

　　3、MOPS、GOPS、TOPS、POPS：

　　这些单位用于表示每秒整数或定点数的运算次数，分别代表百万（MOPS）、十亿（GOPS）、万亿（TOPS）和十亿亿（POPS）。例如，一个MOPS等于每秒百万次的整数运算。

　　4、LOPS与FLOPS的关系：

　　虽然LOPS和FLOPS在很多情况下可以视为线性关系，但LOPS更侧重于各类数据处理，包括整数和浮点运算，而FLOPS则专指浮点数运算。因此，浮点数处理能力会直接影响两者之间的换算关系。例如，一次乘加运算算作一次浮点运算，但会占用两次数值运算。

　　5、FLOPs与模型计算消耗：

　　FLOPs（Floating Point Operations）指的是模型需要消耗的计算量。经典网络如AlexNet的算力消耗大约在1GFLOPS左右，而较深的ResNet可能达到几十GFLOPS。

　　6、MIPS与CPU处理能力：

　　MIPS（Million Instructions Per Second）代表CPU每秒处理的百万条指令数。例如，ARM7的MIPS性能可以达到几十个MIPS。

　　7、常规算力与特定模型需求：

　　对于处理224×224图像的AlexNet，需要约1.4GOPS的算力；而ResNet-152在处理相同大小的图像时，则需要约22.6GOPS的算力。

　　8、EIE算力与数据流量：

　　EIE算力以Flops/s为单位表示，即每秒万亿次浮点指令。其中，1TFlops等于1024GFlowps，即1T=1024G。这显示了不同FLOPS单位之间的换算关系。