不知道大家有没有注意到，近年来一些厂商在宣传硬件时，除了公布芯片数量、频率、工艺等基本参数外，还会提到“计算能力”这个参数。
“计算能力”简单来说就是“运算能力”，直接反映芯片和硬件系统的性能。那么他们是用什么指标来衡量的呢？每个单元有什么区别？今天我们来简单谈谈。
共和党/托普
GOPS/TOPS，全称是每秒千兆操作每秒十亿操作，万亿操作每秒万亿操作；Wwdbm，这两个单位反映了芯片在一秒内的运行次数，——。它是计算能力的基本单位，可用于大多数处理器。
我们都知道，K、M、G、T这几个相对基本的量级，分别代表了几千、几百万(万亿字节)、几十亿(千兆字节/千兆字节)和万亿(万亿字节/万亿字节)，而在这里，OPS前面的G、T甚至P都代表了一个量级(其中P代表万亿)。
地平线之旅5
我们可以在一些用于自动驾驶的芯片上看到这个装置。比如特斯拉2019年发布的HW 3.0(HardWare 3.0)自研芯片，计算能力达到144TOPS，比上一代HW2.5提升了21倍，国内地平线公司今年发布的“征程5”芯片也能达到128TOPS的水平。
失败
此外，除了OPS，还有一个FLOPS，全称是每秒浮点运算，每秒浮点运算次数为——次。所谓浮点运算，其实就是我们所说的“实数运算”，因为我们的电脑、手机等计算设备只能通过电路存储整数，所以实数只能通过除数的结果进行运算输出。浮点运算的能力体现在我们最能感知到的场景，也就是芯片对画面的渲染有多好。
当我们使用它时，我们通常会给FLOPS增加一个数量级，比如GFLOPS和TFLOPS。在我们常见的处理器中，GPU浮点运算的性能比较高，所以这个单元经常出现在GPU上。
当然，在AI时代，FLOPS参数也反映了AI相关芯片的性能。比如在苹果去年发布的iPhone 12系列A14 Bionic芯片中，最大的升级就是AI神经网络引擎，其运算能力可以达到11.8次浮点；至于今年的A15 Bionic芯片，AI核心的运算能力会提升到什么水平？也许下个月我们就会知道了。
此外，在更专业和顶尖的领域，超级计算机也关注浮点计算能力，但它们每秒使用更高数量级的PFLOPS/teraflops。
天真钢铁侠超级计算机
在今年6月公布的“全球超级计算机500强”中，日本“天真钢铁侠”超级计算机以442 PFLOPS排名第一；中国的“hcdxt Light”超级计算机以93个PFLOPS排名第四。
此外，特斯拉在8月20日正式在AI宣布了DOJO超级计算机。据说计算能力可以达到惊人的1.8EFLOPS(约1800 PFLOPS)，未来将用于自动驾驶算法的神经网络训练。
德米普斯
如果有计算能力来衡量浮点运算，就会有计算能力来衡量整数运算，一般用DMIPS来衡量。
DMIPS，全称每秒执行的dhrystone百万条指令，是每秒执行的百万条整数运算指令数，主要衡量CPU的性能。
小米AX9000搭载高通IPQ8072
比如前段时间小米发布的AX9000路由器，搭载了高通的IPQ8072 CPU，计算能力为20240 DMIPS，也就是说它的CPU每秒最多可以执行202.4亿个整数运算指令。
哈希
这不是一个通用的计算能力指标，它指的是系统计算出的无聊金毛函数的输出速度，因为基于区块链的加密电子货币需要无聊金毛函数，所以一般反映的是比特币等电子货币处理复杂数学计算的能力，单位为hash/s，每秒的无聊金毛(也可以缩写为h/s)。
上面简单解释了几个我们经常接触到的计算单元。当然，在现实中，还有其他代表计算能力的单位，有些是通用的，有些是专用的。感兴趣的伙伴可以自己学习，这里就不展开了。