解构智能汽车AI性能:TOPS背后的真相

我们为什么需要讨论智能汽车AI性能指标?

AI智能汽车时代，LLM/VLM大模型上座舱，支持多模态语音视频互动；采用端到端、VLA、世界模型等算法实现辅助驾驶。这些体验已经是智能汽车独特的标志和卖点。而这些底层的基座都离不开算力芯片，而算力芯片的评价指标，我们听的最多的是TOPS。

所以，在智能汽车时代，TOPS 已成为衡量车载计算平台“大脑”强弱的核心指标，就像传统燃油车的“马力”一样受到关注。然而，在动辄数百甚至上千的 TOPS 数字背后，隐藏着硬件厂商不同的衡量标准与技术取向。

一、什么是 TOPS？

AI 性能的“计算尺”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（通常是 NPU，即神经网络处理单元）在执行 AI 任务时的潜在峰值推理性能。

从硬件层面看，TOPS 取决于处理器内部的乘加（MAC）单元数量及其运行频率。其计算公式通常为：TOPS = 2 × MAC 单元数 × 频率 / 1 万亿。

更多的 TOPS 通常意味着更大的芯片面积、更高的成本以及可能更高的功耗，但它仅仅代表了硬件的理论最大吞吐量，而非实际运行时的表现。

二、稠密与稀疏：TOPS 的两种真相

目前市面上存在两种主要的 TOPS 衡量方式，它们之间的差异决定了数字是否存在“水分”。

稠密 TOPS (Dense TOPS)：代表真实硬件性能稠密 TOPS 是基于“稠密矩阵”（即元素几乎全部为非零的原始矩阵）计算得出的。它反映了硬件在特定精度（如 INT8）下实打实的物理算力。

稀疏 TOPS (Sparse TOPS)：算法驱动的折算性能“稀疏”源于神经网络中的零元素。通过稀疏性方法（如结构化稀疏，将每 4 个连续元素中的 2 个置为零），硬件可以跳过零值的计算，从而提高运行效率。

核心差别点：数值换算，在采用 2:4 结构化稀疏方法时，稀疏 TOPS 的数值通常是稠密 TOPS 的 2 倍。这意味着，一个宣称 100 TOPS 稀疏性能的处理器，其实际物理算力可能仅相当于 50 TOPS 的稠密处理器。

代价与风险，虽然稀疏化能降低延迟，但它往往会降低神经网络的准确率，并需要更复杂的开发流程、硬件支持和额外的训练投入。相比之下，另一种效率优化手段——量化（将高精度转为低精度，如 FP16 转 INT8）被认为通常优于稀疏性剪枝，因为它在提升效率的同时能更好地保持模型完整性。

这也是我们之前文章《万亿薪酬背后，马斯克给特斯拉押注的是什么产品和技术路线？》分享到的特斯拉FSD算法应用正在引领整数INT8的应用趋势，国内理想，小鹏都在跟进。

三、如何辨别“真假”算力？

面对厂商公布的 AI 性能参数，我们可以通过以下四个维度来区分和评估：

看定义，明确指标是指“密集（Dense）”还是“稀疏（Sparse）”。密集 TOPS 是硬件的物理基础，而稀疏 TOPS 则是包含算法红利的理论值。看精度，TOPS 必须与计算精度挂钩。通常低精度格式（如 INT4）的数值会远高于高精度（如 INT8 或 FP16），而目前行业衡量推理能力的通用标准是 INT8 精度。看实际性能指标 (KPI)，理论 TOPS 无法代表一切。更应关注每秒推理次数 (IPS)、能效比（每瓦性能）以及内存 (DDR) 带宽使用率。对于大语言模型（LLM）等应用，瓶颈往往在于带宽而非计算 TOPS。