解构智能轿车AI功能：TOPS背面的本相

　　AI智能轿车年代，LLM/VLM大模型上座舱，支撑多模态语音视频互动；选用端到端、VLA、国际模型等算法完成辅佐驾驭。这些体会已经是智能轿车共同的标志和卖点。

　　而这些底层的基座不能脱离算力芯片，而算力芯片的点评方针，咱们听的最多的是TOPS。

　　TOPS 已成为衡量车载核算渠道“大脑”强弱的中心方针，就像传统燃油车的“马力”相同遭到重视。

　　但是，在动辄数百乃至上千的 TOPS 数字背面，躲藏着硬件厂商不同的衡量标准与技能取向。

　　TOPS 的全称是 Tera Operations Per Second（每秒万亿次运算），它衡量的是处理单元（一般是 NPU，即神经网络处理单元）在履行 AI 使命时的潜在峰值推理功能。

　　从硬件层面看，TOPS 取决于处理器内部的乘加（MAC）单元数量及其运转频率。其核算公式一般为：

　　更多的 TOPS 一般意味着更大的芯片面积、更高的本钱以及或许更高的功耗，但它只是代表了硬件的理论最大吞吐量，而非实践运转时的体现。

　　现在市面上存在两种首要的 TOPS 衡量办法，它们之间的差异决议了数字是不是真的存在“水分”。

　　稠密 TOPS (Dense TOPS)：代表实在硬件功能稠密 TOPS 是根据“稠密矩阵”（即元素简直悉数为非零的原始矩阵）核算得出的。它反映了硬件在特定精度（如 INT8）下实打实的物理算力。

　　稀少 TOPS (Sparse TOPS)：算法驱动的折算功能“稀少”源于神经网络中的零元素。经过稀少性办法（如结构化稀少，将每 4 个接连元素中的 2 个置为零），硬件能够越过零值的核算，来提高运转功率。

　　数值换算，在选用 2:4 结构化稀少办法时，稀少 TOPS 的数值一般是稠密 TOPS 的 2 倍。这在某种程度上预示着，一个声称 100 TOPS 稀少功能的处理器，其实践物理算力或许仅相当于 50 TOPS 的稠密处理器。

　　价值与危险，尽管稀少化能下降推迟，但它往往会下降神经网络的准确率，并需求更杂乱的开发流程、硬件支撑和额定的练习投入。相比之下，另一种功率优化手法——量化（将高精度转为低精度，如 FP16 转 INT8）被以为一般优于稀少性剪枝，由于它在提高功率的一起能更好地坚持模型完整性。

　　》共享到的特斯拉FSD算法使用正在引领整数INT8的使用趋势，国内抱负，

　　面临厂商发布的 AI 功能参数，咱们我们能够经过以下四个维度来区别和评价：

　　看界说，清晰方针是指“密布（Dense）”仍是“稀少（Sparse）”。密布 TOPS 是硬件的物理根底，而稀少 TOPS 则是包括算法盈利的理论值。

　　看精度，TOPS 有必要与核算精度挂钩。一般低精度格局（如 INT4）的数值会远高于高精度（如 INT8 或 FP16），而现在职业衡量推理才干的通用标准是 INT8 精度。

　　看实践功能方针 (KPI)，理论 TOPS 无法代表全部。更应重视每秒推理次数 (IPS)、能效比（每瓦功能）以及内存 (DDR) 带宽使用率。关于大言语模型（LLM）等使用，瓶颈往往在于带宽而非核算 TOPS。

　　看第三方基准测验，参阅 MLPerf、AI-Benchmark 或安兔兔等专业测验，这些东西能供给反映实践场景（如方针检测、自然言语处理）的实在评分。

　　只是比较 TOPS 数字或许具有误导性。这就像比较两辆车的马力，假如不考虑车重、轮胎、悬挂和变速箱，很难判别谁在赛道上跑得更快。

　　在评价智能轿车的 AI 功能时，只要结合稠密算力、内存带宽、软件优化和实践基准测验，才干看清躲藏在数字背面的实在战斗力，但终究关于整车智能体会来讲，却不能只看一个参数，而是整个产品的体会和功能。