选择
TOPS和TFLOPS代表了计算系统中不同的硬件性能。
TOPS代表 Tera Operations Per Second
TFLOPS 代表 Tera Floating Point Operations Per Second
TOPS衡量芯片每秒能完成多少万亿次整数运算（整数的加法/乘法）。这对于吞吐量比最终精度更重要的任务尤为关键——例如，自动驾驶车辆中的神经处理单元（NPU）或RTX 5070显卡提供数千个TOPS以快速处理传感器数据。 相比之下，TFLOPS计算的是每秒可执行的万亿次浮点（十进制）计算。 浮点数学对于高精度工作至关重要，比如训练神经网络或科学模拟。
如果工作目标是AI训练或任何需要高精度的任务，选择TFLOPS评分很高的GPU。
如果是边缘或移动端的实时AI推理，选择高TOPS的NPU或GPU。
关键区别
精度与速度：浮点运算涉及小数且精度更高，因此优化TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）的硬件用于对精度敏感的任务（如图形处理或气候模型）。整数运算（以TOPS，即每秒万亿次运算衡量）使用整数，更简单快速。正如资料所示，浮点运算“涉及小数点”，适用于高精度场景；而整数运算用于更简单的任务。实践中，GPU（英伟达、AMD独显等）为复杂计算强调TFLOPS，而NPU（神经网络处理器）和数字信号处理单元则强调TOPS以快速处理大量推理任务。
硬件效率：整数运算比浮点运算简单，硬件通常能实现更高吞吐量。这就是NPU和其他推理加速器宣传极高TOPS值的原因。例如，现代PC CPU如英特尔酷睿Ultra系列或高通骁龙芯片集成了擅长整数运算的NPU，能以低功耗实现每秒数万亿次运算。相比之下，在相同制程下，GPU的浮点单元每秒运算次数少于NPU的整数单元，因为浮点运算更复杂。
应用适用性：根据工作负载选择合适的指标。若进行AI训练或重型计算，需要高TFLOPS。数据中心GPU和加速器（英伟达A100/H100、AMD Instinct、谷歌TPU）使用FP32、FP16或BF16精度提供巨大的TFLOPS（通常达数十或数百）。TOPS与TFLOPS数值不能直接等同比较。例如，NPU的“130 TOPS”并不天然优于或劣于GPU的“65 TFLOPS”——它们反映不同类型的吞吐能力。TOPS反映通用（通常为低精度）运算，而TFLOPS反映十进制精度运算。高TOPS芯片可能擅长实时运行图像分类器，但在训练需要高浮点精度的模型时可能吃力。反之，高TFLOPS芯片能训练庞大模型，但在相同推理任务上可能功耗更高、成本更大。