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在人工智能和机器学习时代，对高效、强大的硬件加速器的需求对于嵌入式系统和边缘设备的实时处理和低功耗至关重要。神经处理单元 (NPU) 旨在处理深度学习任务的高计算需求，其基准是其每秒执行大量操作的能力。评估 NPU 性能的主要指标是每秒万亿次操作 (TOPS)，这是一种计算吞吐量度量，代表每秒万亿次操作。本文探讨了 TOPS 作为关键性能指标的作用，研究了它如何影响从自动驾驶汽车到移动设备等各个领域的 NPU 设计、优化和应用。此外，我们讨论了仅依赖 TOPS 的局限性，包括由于功率效率、内存带宽和特定于模型的要求不同而导致的性能差异。通过分析案例研究并将 TOPS 与其他指标进行比较，本研究旨在全面了解 TOPS 如何影响 NPU 开发以及对推进 AI 驱动技术的更广泛影响。
神经处理单元每秒执行的 TERA 操作数 (TOPS)
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