TOPS

• TOPS = Tera (ล้านล้าน) + Operations Per Second (จำนวนคำสั่งต่อวินาที)

• ยิ่งตัวเลข TOPS สูง ก็หมายความว่าสามารถประมวลผลด้าน AI ได้เร็วขึ้น มีศักยภาพรองรับโมเดลที่ซับซ้อนได้มากขึ้น

ดังนั้น หากเจอคำว่า “TOPS AI” มักหมายถึง “ประสิทธิภาพด้าน AI ที่วัดค่าได้เป็น TOPS” หรือ “ชิป/หน่วยประมวลผลที่รองรับการประมวลผล AI ในระดับหลาย TOPS” 

ตัวอย่าง การใช้คำว่า “TOPS AI” ในบริบทฮาร์ดแวร์และตัวเลขประสิทธิภาพการประมวลผลงานด้าน AI:

1. Google Coral Edge TPU

• ประสิทธิภาพการประมวลผล AI: ~4 TOPS

• หมายถึงสามารถทำงาน AI ได้ประมาณ 4 ล้านล้านคำสั่งต่อวินาที

• เหมาะสำหรับงาน Edge Computing หรือ IoT ที่ต้องการประมวลผลโมเดล Machine Learning บน Device ขนาดเล็ก

2. NVIDIA Jetson AGX Xavier

• ประสิทธิภาพการประมวลผล AI: ~30 TOPS

• ใช้ในงานหุ่นยนต์ (Robotics), การประมวลผลภาพ (Computer Vision) และงาน Embedded AI อื่น ๆ

• มี GPU และ NPU (Neural Network Accelerator) ที่ออกแบบมาสำหรับงาน Deep Learning

3. Qualcomm Snapdragon (รุ่นเรือธงใหม่ ๆ)

• อาจระบุว่า “AI Engine ที่รองรับ 26 TOPS” (หรือมากกว่านั้นขึ้นอยู่กับรุ่น)

• ใช้ในสมาร์ตโฟนหรืออุปกรณ์พกพาสำหรับการประมวลผล AI (เช่น การประมวลผลกล้อง, การตรวจจับภาพ, การสั่งงานด้วยเสียง) แบบเรียลไทม์

4. MediaTek Dimensity Series

• บางรุ่นระบุว่า “Up to 16 TOPS” สำหรับ AI Processing Unit (APU) ของตน

• ช่วยเร่งความเร็วงาน AI บนสมาร์ตโฟน เช่น โหมดถ่ายภาพอัจฉริยะ, การประมวลผล AR/VR

สรุป:

• การระบุค่า “TOPS” (Tera Operations Per Second) เป็นตัวเลขบอกศักยภาพการประมวลผลด้าน AI โดยตรง ยิ่งสูง หมายความว่าสามารถประมวลผลหรือรันโมเดล AI ได้รวดเร็วขึ้น และรองรับโมเดลที่ใหญ่หรือซับซ้อนได้มากขึ้น

• คำว่า “TOPS AI” มักถูกใช้อธิบายว่าอุปกรณ์/ชิปนั้น ๆ สามารถทำงาน AI ได้กี่ล้านล้านคำสั่งต่อวินาที ซึ่งเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญในการเลือกฮาร์ดแวร์สำหรับงาน Machine Learning, Computer Vision หรือการประมวลผลข้อมูลอื่น ๆ แบบเรียลไทม์