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序言

在人工智能与高性能计算飞速发展的今天,“GFLOPS”“TOPs”“TFLOPS” 这些术语频繁出现在芯片参数、设备评测中。

例如NANO官方的技术规格。

它们如同衡量计算能力的 “度量衡”,是判断硬件性能的关键指标。

那么,这些神秘的缩写究竟代表着什么?它们之间又存在怎样的联系与差异?

Jetson Modules, Support, Ecosystem, and Lineup | NVIDIA Developer

Technical Specifications

Jetson AGX Orin SeriesJetson Orin NX SeriesJetson Orin Nano SeriesJetson AGX Xavier SeriesJetson Xavier NX SeriesJetson TX2 SeriesJetson Nano
Jetson AGX Orin 64GBJetson AGX Orin IndustrialJetson AGX Orin 32GBJetson Orin NX 16GBJetson Orin NX 8GBJetson Orin Nano 8GBJetson Orin Nano 4GBJetson AGX Xavier IndustrialJetson AGX Xavier 64GBJetson AGX XavierJetson Xavier NX 16GBJetson Xavier NXTX2iTX2TX2 4GBTX2 NX
AI Performance275 TOPS248 TOPS200 TOPS157 TOPS117 TOPS67 TOPs34 TOPs30 TOPS32 TOPS21 TOPS1.26 TFLOPS1.33 TFLOPS472 GFLOPS
GPU2048-core NVIDIA Ampere architecture GPU with
64 Tensor Cores
1792-core NVIDIA Ampere architecture GPU with
56 Tensor Cores
1024-core NVIDIA Ampere architecture GPU with
32 Tensor Cores
1024-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 32 Tensor Cores512-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 16 Tensor Cores512-core NVIDIA Volta architecture GPU with
64 Tensor Cores
384-core NVIDIA Volta™ architecture GPU with 48 Tensor Cores256-core NVIDIA Pascal™ architecture GPU128-core NVIDIA Maxwell™ architecture GPU
GPU Max Frequency1.3 GHz1.2 GHz930 MHz1173 MHz1173 MHz1020 MHz1020 MHz1211 MHz1377 MHz1100 MHz1.12GHz1.3 GHz921MHz
CPU12-core NVIDIA Arm® Cortex A78AE v8.2 64-bit CPU
3MB L2 + 6MB L3
8-core NVIDIA Arm® Cortex A78AE v8.2 64-bit CPU
2MB L2 + 4MB L3
6-core NVIDIA Arm® Cortex A78AE v8.2 64-bit CPU
2MB L2 + 4MB L3
6-core Arm® Cortex®-A78AE v8.2 64-bit CPU
1.5MB L2 + 4MB L3
8-core NVIDIA Carmel Arm®v8.2
64-bit CPU
8MB L2 + 4MB L3
6-core NVIDIA Carmel Arm®v8.2 64-bit CPU
6MB L2 + 4MB L3
Dual-Core NVIDIA Denver 2 64-Bit CPU and Quad-Core Arm® Cortex®-A57 MPCore processorQuad-Core Arm® Cortex®-A57 MPCore processor
CPU Max Frequency2.2 GHz2.0 GHz2.2 GHz2.0 GHz1.7 GHz2.0 GHz2.2 GHz1.9 GHzDenver2: 1.95 GHz
Cortex-A57: 1.92 GHz
Denver 2: 2.2 GHz
Cortex-A57: 2 GHz
1.43GHz
DL Accelerator

2x NVDLA v2.0

1x NVDLA v2.0

2x NVDLA

DL Max Frequency

1.6 Ghz

1.4 Ghz

1.23 GHz

1.2 Ghz

1.4 GHz

1.1 GHz

Vision Accelerator

1 x PVA v2.0

2x PVA v1.0

Safety Cluster Engine

2x Arm®
Cortex®-R5 in lockstep

Memory64GB 256-bit LPDDR5
204.8GB/s
64GB 256-bit LPDDR5 (+ ECC)
204.8GB/s
32GB 256-bit LPDDR5
204.8GB/s"
16GB 128-bit LPDDR5
102.4GB/s
8GB 128-bit LPDDR5
102.4GB/s
8GB 128-bit LPDDR5
68 GB/s
4GB 64-bit LPDDR5
51 GB/s
32GB 256-bit LPDDR4x (ECC support)
136.5GB/s
64GB 256-bit LPDDR4x
136.5GB/s
32GB 256-bit LPDDR4x
136.5GB/s
16GB 128-bit LPDDR4x
59.7GB/s
8GB 128-bit LPDDR4x
59.7GB/s
8GB 128-bit LPDDR4 (ECC Support)
51.2GB/s
8GB 128-bit LPDDR4
59.7GB/s
4GB 128-bit LPDDR4
51.2GB/s
4GB 64-bit LPDDR4
25.6GB/s"
Storage64GB eMMC 5.1


(Supports external NVMe)


(Supports external NVMe)

64GB eMMC 5.132GB eMMC 5.116GB eMMC 5.132GB eMMC 5.116GB eMMC 5.116GB eMMC 5.1
Video Encode2x 4K60 (H.265)
4x 4K30 (H.265)
8x 1080p60 (H.265)
16x 1080p30 (H.265)
1x 4K60 (H.265)
3x 4K30 (H.265)
7x 1080p60 (H.265)
15x 1080p30 (H.265)
1x 4K60 (H.265)
3x 4K30 (H.265)
6x 1080p60 (H.265)
12x 1080p30 (H.265)
1080p30 supported by 1-2 CPU cores2x 4K60 (H.265)
6x 4K30 (H.265)
12x 1080p60 (H.265)
24x 1080p30 (H.265)
4x 4K60 (H.265)
8x 4K30 (H.265)
16x 1080p60 (H.265)
32x 1080p30 (H.265)
2x 4K60 (H.265) 4x 4K30 (H.265) 10x 1080p60 (H.265) 22x 1080p30 (H.265)1x 4K60 (H.265)
3x 4K30 (H.265)
4x 1080p60 (H.265)
1x 4K30 (H.265)
2x 1080p60 (H.265)
Video Decode1x 8K30 (H.265)
3x 4K60 (H.265)
7x 4K30 (H.265)
11x 1080p60 (H.265)
22x 1080p30 (H.265)
1x 8K30 (H.265)
3x 4K60 (H.265)
7x 4K30 (H.265)
11x 1080p60 (H.265)
23x 1080p30 (H.265)
1x 8K30 (H.265)
2x 4K60 (H.265)
4x 4K30 (H.265)
9x 1080p60 (H.265)
18x 1080p30 (H.265)
1x 4K60 (H.265)
2x 4K30 (H.265)
5x 1080p60 (H.265)
11x 1080p30 (H.265)
2x 8K30 (H.265)
4x 4K60 (H.265)
8x 4K30 (H.265)
18x 1080p60 (H.265)
36x 1080p30 (H.265)
2x 8K30 (H.265)
6x 4K60 (H.265)
12x 4K30 (H.265)
26x 1080p60 (H.265)
52x 1080p30 (H.265)
2x 8K30 (H.265)
6x 4K60 (H.265)
12x 4K30 (H.265)
22x 1080p60 (H.265)
44x 1080p30 (H.265)
2x 4K60 (H.265)
7x 1080p60 (H.265)
14x 1080p30 (H.265)
1x 4K60 (H.265)
4x 1080p60 (H.265)
CSI CameraUp to 6 cameras
(16 via virtual channels**)16 lanes MIPI CSI-2D-PHY 2.1 (up to 40Gbps) | C-PHY 2.0 (up to 164Gbps)
2x MIPI CSI-2 22-pin Camera ConnectorsUp to 4 cameras
(8 via virtual channels***)
8 lanes MIPI CSI-2
D-PHY 2.1 (up to 20Gbps)
Up to 4 cameras
(8 via virtual channels***)
8 lanes MIPI CSI-2
D-PHY 2.1 (up to 20Gbps)
Up to 6 cameras
(36 via virtual channels)16 lanes MIPI CSI-2D-PHY 1.2 (up to 40 Gbps)C-PHY 1.1 (up to 62 Gbps)
Up to 6 cameras
(36 via virtual channels)16 lanes MIPI CSI-2 | 8 lanes SLVS-ECD-PHY 1.2 (up to 40 Gbps)C-PHY 1.1 (up to 62 Gbps)
Up to 6 cameras
(24 via virtual channels)14 lanes MIPI CSI-2D-PHY 1.2 (up to 30 Gbps)
Up to 6 cameras
(12 via virtual channels)12 lanes MIPI CSI-2D-PHY 1.2 (up to 30 Gbps)
Up to 5 cameras
(12 via virtual channels)12 lanes MIPI CSI-2D-PHY 1.1 (up to 30 Gbps)
Up to 4 cameras
12 lanes MIPI CSI-2D-PHY 1.1 (up to 18 Gbps)
PCIE*Up to 2 x8 + 2 x4 + 2 x1
(PCIe Gen4, Root Port & Endpoint)
1 x4 + 3 x1
(PCIe Gen4, Root Port & Endpoint)
1 x4 + 3 x1
(PCIe Gen3, Root Port, & Endpoint)
1 x8 + 1 x4 + 1 x2 + 2 x1
(PCIe Gen4, Root Port & Endpoint)
1 x4 (PCIe Gen4)
+ 1 x1 (PCIe Gen3)
up to 1 x1 + 1 x4 OR 1 x1 + 1 x1 + 1 x2
(PCIe Gen2)
1 x1 + 1 x2
(PCIe Gen2)
1 x4
(PCIe Gen2)
USB*3x USB 3.2 Gen2 (10 Gbps) 4x USB 2.03x USB.3.2 Gen2 (10.Gbps)
3x USB 2.0
3x USB 3.2 Gen2 (10 Gbps) 3x USB 2.03x USB 3.2 Gen2 (10 Gbps) 4x USB 2.01x USB 3.2 Gen2 (10 Gbps) 3x USB 2.0up to 3x USB 3.0 (5 Gbps) 3x USB 2.01x USB 3.0 (5 Gbps) 3x USB 2.01x USB 3.0 (5 Gbps) 3x USB 2.0
Networking*1x GbE
1x 10GbE
1x GbE1x GbE1x GbE1x GbE1x GbE1x GbE, WLAN1x GbE1x GbE
Display1x 8K60 multi-mode DP 1.4a (+MST)/eDP1.4a/HDMI 2.11x 8K60 multi-mode DP 1.4a (+MST)/eDP1.4a/HDMI 2.11x 4K30 multi-mode DP 1.2 (+MST)/eDP 1.4/HDMI 1.4**3 multi-mode DP 1.4/eDP 1.4/HDMI 2.02 multi-mode DP 1.4/eDP 1.4/HDMI 2.02 multi-mode DP 1.2/eDP 1.4/HDMI 2.02 x4 DSI (1.5Gbps/lane)2 multi-mode DP 1.2/eDP 1.4/HDMI 2.01 x2 DSI (1.5Gbps/lane)2 multi-mode DP 1.2/eDP 1.4/HDMI 2.01 x2 DSI (1.5Gbps/lane)
Other IO4x UART, 3x SPI, 4x I2S, 8x I2C, 2x CAN, PWM, DMIC & DSPK, GPIOs3x UART, 2x SPI, 2x I2S, 4x I2C, 1x CAN, DMIC & DSPK, PWM, GPIOs3x UART, 2x SPI, 2x I2S, 4x I2C, 1x CAN, DMIC & DSPK, PWM, GPIOs5x UART, 3x SPI, 4x I2S, 8x I2C, 2x CAN, PWM, DMIC, GPIOs3x UART, 2x SPI, 2x I2S, 4x I2C, 1x CAN, DMIC & DSPK, PWM, GPIOs5x UART, 3x SPI, 4x I2S, 8x I2C, 2x CAN, GPIOs3x UART, 2x SPI, 4x I2S, 4x I2C, 1x CAN, GPIOs3x UART, 2x SPI, 2x I2S, 4x I2C, GPIOs
Power15W - 60W15W - 75W15W - 40W10W - 15W - 25W - 40W10W - 15W - 25W - 40W7W - 15W - 25W7W - 10W - 25W20W - 40W10W - 30W10W - 20W10W - 20W7.5W - 15W5W - 10W
Mechanical100mm x 87mm
699-pin Molex Mirror Mezz Connector Integrated Thermal Transfer Plate
69.6mm x 45mm260-pin SO-DIMM connector69.6mm x 45mm260-pin SO-DIMM connector100mm x 87mm699-pin connectorIntegrated Thermal Transfer Plate69.6mm x 45mm260-pin SO-DIMM connector87mm x 50mm400-pin connectorIntegrated Thermal Transfer Plate69.6mm x 45mm260-pin SO-DIMM connector69.6mm x 45mm260-pin SO-DIMM connector
Jetson AGX Orin 64GBJetson AGX Orin IndustrialJetson AGX Orin 32GBJetson Orin NX 16GBJetson Orin NX 8GBJetson Orin Nano 8GBJetson Orin Nano 4GBJetson AGX Xavier IndustrialJetson AGX Xavier 64GBJetson AGX XavierJetson Xavier NX 16GBJetson Xavier NXTX2iTX2TX2 4GBTX2 NX
Jetson AGX Orin SeriesJetson Orin NX SeriesJetson Orin Nano SeriesJetson AGX Xavier SeriesJetson Xavier NX Series

从基础概念理解算力单位

GFLOPS(Giga Floating-point Operations Per Second),即每秒十亿次浮点运算(1 GFLOPS = 10^9 FLOPS),是用于衡量计算机硬件处理浮点数据运算速度的指标。

在科学计算、图形渲染等领域,大量涉及复杂的小数运算,比如气象预测中模拟大气变化,需要对海量带有小数的气象数据进行计算,此时 GFLOPS 数值越高,意味着计算机能更快地完成这些复杂运算,输出结果。​

TFLOPS(Tera Floating-point Operations Per Second),每秒一万亿次浮点运算(1 TFLOPS = 10^12 FLOPS),是 GFLOPS 的进阶单位,1 TFLOPS 等于 1000 GFLOPS。

随着人工智能模型和复杂计算任务对算力需求的飙升,TFLOPS 逐渐成为高端 GPU、AI 加速器等硬件性能的重要衡量标准。例如在深度学习训练中,模型需要处理海量数据并进行复杂的浮点计算来调整参数,TFLOPS 数值高的硬件能显著缩短训练时间,提升研发效率。​

TOPs(Tera Operations Per Second),每秒一万亿次运算(1 TOPs = 10^12 OPS),与 TFLOPS 相比,TOPs 不局限于浮点运算,它可以是整数运算、逻辑运算等多种类型运算的综合衡量。

在 AI 芯片领域,很多任务涉及大量的整数乘法和累加运算,TOPs 能够更全面地反映芯片在执行 AI 算法时的整体运算能力 ,因此常被用于评估手机 AI 芯片、边缘计算设备等的性能。

单位换算为 GFLOPS换算为 TFLOPS
1 GFLOPS1 GFLOPS0.001 TFLOPS
1 TFLOPS1000 GFLOPS1 TFLOPS
1 TOPs需明确运算类型(见下文)需明确运算类型(见下文)

关键说明:TOPs 与 TFLOPS/GFLOPS 的差异

  • TOPs(Tera Operations Per Second)
    表示 每秒一万亿次运算,但 不限定运算类型(可能是整数、逻辑或浮点运算)。

    • 若 TOPs 特指浮点运算,则 1 TOPs = 1 TFLOPS(仅在特定场景下成立,需厂商明确说明)。
    • 若 TOPs 包含整数运算,则无法直接与 TFLOPS/GFLOPS 换算(因浮点和整数运算复杂度不同)。
  • TFLOPS/GFLOPS
    仅衡量 浮点运算能力,单位间直接换算:1 TFLOPS = 1000 GFLOPS

不同单位的应用场景差异​

1,GFLOPS 主要应用于传统的科学计算、图形处理领域。

比如在 3D 游戏开发中,显卡需要实时渲染复杂的游戏场景,处理大量的图形数据,GFLOPS 能直观地体现显卡在图形渲染方面的运算能力,从而帮助游戏开发者和玩家了解显卡是否能够流畅运行高画质游戏。​

2,TFLOPS 则在人工智能训练和推理、高性能计算等前沿领域发挥关键作用。

以大型语言模型训练为例,模型参数规模庞大,需要在短时间内完成海量的浮点运算,TFLOPS 数值高的服务器集群可以大幅降低训练成本和时间。在超算中心,科学家利用高 TFLOPS 的超级计算机进行气候模拟、药物研发等复杂科学研究,加速科研进程。​

3,TOPs 在移动设备、智能家居、智能安防等边缘计算场景应用广泛。

例如智能手机中的 AI 芯片,要在低功耗的前提下实现图像识别、语音助手等功能,TOPs 指标可以帮助厂商和消费者了解芯片在处理这些 AI 任务时的运算效率,从而判断设备的智能化水平。

http://www.dtcms.com/wzjs/302166.html

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