TOPS (การดำเนินการ Tera ต่อวินาที) คืออะไร?

What Is Tops Tera Operations Per Second

ลองใช้เครื่องมือของเราเพื่อกำจัดปัญหา

เลือกระบบปฏิบัติการ เลือกโปรแกรมการฉาย (ทางเลือก)

อธิบายปัญหาของคุณ

คุณรู้ไหมว่า TOPS คืออะไร และมีความสำคัญต่อ AI แค่ไหน? ในโพสต์นี้ ซอฟต์แวร์มินิทูล เพียงแนะนำ TOPS และอธิบายว่าเหตุใดจึงมีความสำคัญสำหรับ AI

การมาถึงของยุค AI PC ถือเป็นการประกาศถึงการเกิดขึ้นของคำศัพท์และคำย่อใหม่ๆ มากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น พีซีแบบ AI ฟีเจอร์โปรเซสเซอร์ (CPU) ที่มาพร้อมกับ หน่วยประมวลผลประสาท (NPU) เพิ่มขีดความสามารถเฉพาะด้าน AI

การบูรณาการ NPU นี้จำเป็นต้องมีการนำตัวชี้วัดประสิทธิภาพแบบใหม่มาใช้ ดังนั้นจึงเป็นการแนะนำคำศัพท์นี้ ท็อปส์ เข้าสู่การสนทนา ด้วยเหตุนี้ TOPS จึงมีแนวโน้มที่จะโดดเด่นมากขึ้นในการอภิปรายเกี่ยวกับพีซี AI เนื่องจากพีซีเหล่านี้แพร่หลายมากขึ้นในตลาด

ท็อปคืออะไร?

ท็อปส์ หมายถึง การดำเนินการ Tera ต่อวินาที - เริ่มแรกได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางจากการร่วมมือกับ Movidius ซึ่งเป็นบริษัทที่ Intel เข้าซื้อกิจการในปี 2559 บริษัทได้สร้างช่องทางเฉพาะในการสร้างโปรเซสเซอร์แมชชีนวิชันที่ใช้พลังงานต่ำซึ่งปรับให้เหมาะกับอุปกรณ์ Edge พวกเขาใช้ TOPS เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก โดยจัดแสดงชิป Myriad X ซึ่งมี 4 TOPS ในขณะนั้น

ในขอบเขตของเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ จะวัดปริมาณการดำเนินงานนับล้านล้านหน่วยที่หน่วยประมวลผลประสาท (NPU) หรือที่รู้จักกันในชื่อชิป AI หรือตัวเร่งความเร็วสามารถดำเนินการได้ทุกวินาที ตัวเลขนี้ได้มาจากการคูณความถี่สูงสุดของหน่วยด้วยตัวเลขข้างต้น

Tera Operations per Second ทำหน้าที่เป็นหน่วยวัดมาตรฐานสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของชิป AI อย่างไรก็ตาม การพิจารณาชุดข้อมูลอื่นๆ ร่วมกับ TOPS ถือเป็นสิ่งสำคัญ โดยทั่วไปแล้ว ค่า TOPS ที่สูงกว่าจะสัมพันธ์กับประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นในอุปกรณ์ ตัวอย่างเช่น Snapdragon X Series ผสมผสาน 45 NPU TOPS ภายในระบบเดียวบนชิป (SoC)

เหตุใดจึงใช้ TOPS เพื่อวัดประสิทธิภาพของ AI

ประสิทธิภาพของ AI ถูกวัดด้วย TOPS เนื่องจากความสามารถในการให้การวัดที่เป็นมาตรฐานของความสามารถในการประมวลผลที่ปรับแต่งมาสำหรับงาน AI โดยเฉพาะ Tera Operations per Second ระบุปริมาณการดำเนินการทั้งหมดที่โปรเซสเซอร์ AI หรือตัวเร่งความเร็วสามารถดำเนินการได้ภายในไม่กี่วินาที โดยเสนอเกณฑ์มาตรฐานที่ชัดเจนและรัดกุมสำหรับการเปรียบเทียบระหว่างอุปกรณ์ต่างๆ

TOPS มีความเกี่ยวข้องเป็นพิเศษในบริบทของ AI เนื่องจากสะท้อนถึงความเข้มข้นของการคำนวณที่มีอยู่ในอัลกอริธึม AI หลายอย่าง เช่น โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก อัลกอริธึมเหล่านี้มักเกี่ยวข้องกับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์จำนวนมาก ซึ่งจำเป็นต้องมีปริมาณการประมวลผลสูงเพื่อการดำเนินการที่มีประสิทธิภาพ

ด้วยการมุ่งเน้นไปที่การดำเนินงานต่อวินาทีในระดับเทรา TOPS จึงรองรับความต้องการด้านการคำนวณจำนวนมหาศาลของเวิร์กโหลด AI ทำให้สามารถประเมินประสิทธิภาพที่มีความหมายในสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์และการนำไปใช้งานที่หลากหลาย ด้วยเหตุนี้ จึงกลายเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญสำหรับการประเมินประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของโซลูชันฮาร์ดแวร์ AI ในแอปพลิเคชันและอุตสาหกรรมต่างๆ

ในด้านพีซีแบบ AI แม้ว่า TOPS จะให้มุมมองที่เรียบง่ายของประสิทธิภาพของ NPU แต่ก็ไม่ได้รวบรวมความสามารถทั้งหมดไว้อย่างครบถ้วน ผู้ผลิตชิปมักจะเน้นไปที่ TOPS ในความพยายามทางการตลาดเพื่อปรับปรุงการวัดประสิทธิภาพและช่วยเหลือผู้บริโภคในการเข้าใจความสามารถของผลิตภัณฑ์

โดยสรุป แม้ว่าการวัดนี้อาจไม่ได้ให้การประเมินประสิทธิภาพของ NPU ที่ครอบคลุมมากที่สุด แต่ก็ทำให้ผู้ซื้อได้รับตัวชี้วัดที่เป็นมาตรฐานสำหรับการเปรียบเทียบคร่าวๆ ระหว่างพีซี AI

คุณควรใช้ TOPS เพื่อตัดสิน NPU และพีซี AI หรือไม่

Tera Operations per Second นำเสนอวิธีการที่สะดวกในการเปรียบเทียบ NPU หรือประเมินความเหมาะสมสำหรับงานเฉพาะ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าเพียงอย่างเดียวไม่สามารถวัดความสามารถของ NPU ได้อย่างครอบคลุม กระบวนการตัดสินใจควรพิจารณาถึงความแตกต่างต่างๆ เพื่อให้แน่ใจว่าฮาร์ดแวร์สอดคล้องกับการใช้งานที่ต้องการ

ดังนั้นคุณควรจัดลำดับความสำคัญของการวัดนี้หรือไม่? มันขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณ สำหรับงานด้านการประมวลผลในชีวิตประจำวัน เช่น อีเมล การท่องเว็บ และประสิทธิภาพการทำงาน NPU และหน่วยวัดประสิทธิภาพอาจไม่ใช่ข้อกังวลที่สำคัญ อย่างไรก็ตาม หากคุณอยู่ในตลาดแล็ปท็อปเครื่องใหม่และคาดว่าจะใช้เครื่องมือ AI ก็ควรให้ความสนใจกับข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์

สำหรับผู้ที่สนใจกับภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไปของพีซี AI และ NPU TOPS และการสนทนาที่เกี่ยวข้องอาจเป็นขอบเขตที่คุ้นเคยอยู่แล้ว อย่างไรก็ตาม จำเป็นอย่างยิ่งที่ต้องจำไว้ว่า TOPS ทำหน้าที่เป็นตัวชี้วัดเปรียบเทียบ ไม่ใช่ตัวบ่งชี้ความสามารถของ NPU อย่างละเอียดถี่ถ้วน ผู้ผลิตชิปมักจะใช้ประโยชน์จากชิปนี้เพื่อวัตถุประสงค์ทางการตลาด โดยเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการประเมินที่ครอบคลุมก่อนตัดสินใจซื้อ