算力指标 TOPS和DMIPS有什么区别？是否能换算？如何换算？

当前，评估芯片运算能力主要依赖两个指标：TOPS和DMIPS。然而，从实际经验来看，这些理论数值与实际表现常存在显著差异，实际运算能力还会受到如内存带宽等多重因素的影响。

TOPS，即每秒万亿次运算，是衡量芯片在AI运算领域能力的重要指标，尤其受到自动驾驶公司的青睐。具体来说，TOPS反映的是芯片在执行MAC（乘积累加）运算时的能力。MAC运算包含整数相乘与相加两个环节，而专门的硬件电路单元——“乘数累加器”，能够通过一个MAC指令完成原本需要两个指令的操作。自动驾驶深度学习等算法的核心运算就是矩阵运算，而矩阵运算又可以分解为多个MAC指令。因此，配备“乘数累加器”的自动驾驶AI芯片能显著提升自动驾驶深度学习的效率。

从TOPS还衍生出了TFLOPS，即每秒万亿次浮点运算，它是衡量芯片执行浮点数MAC运算能力的一个指标。由于浮点运算比整数运算更为耗时，因此芯片上专门负责此类运算的硬件电路——FPU（浮点运算器）的执行速度，就成为了TFLOPS的代表。

另一方面，DMIPS，即每秒处理的百万级机器语言指令数，则是衡量CPU运算能力的重要标准。在自动驾驶领域，尽管TOPS备受瞩目，但DMIPS同样不容忽视。因为自动驾驶中的多传感器融合滤波算法、激光点云配准算法，以及多数路径规划与决策算法，都对CPU的运算能力提出了严峻挑战。随着自动驾驶技术的深入落地，限制其发展的可能不再是TOPS的不足，而是DMIPS的匮乏。

此外，CPU的指令集系统、架构方案等对其整体性能有着深远影响，单纯的核心数量与主频大小并无法全面反映CPU的运算能力。为此，Dhrystone跑分程序应运而生，通过它计算出的DMIPS值，能够为我们评估CPU的运算能力提供更广泛的参考。需要注意的是，由于衡量单位不同，TOPS与DMIPS之间无法进行直接换算。