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TOPSとは？

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TOPS（テラオペレーションズ毎秒）の解説

主要ポイント

  • TOPSは「テラオペレーションズ毎秒」の略で、AIハードウェアの計算性能を測る単位です。
  • これは、ニューラルネットワークの推論タスクなどで毎秒何兆回の操作が行えるかを示します。
  • モデルの操作数と推論速度に基づいて、必要なハードウェアのTOPSを計算できます。

TOPSとは

TOPSは、AIや機械学習のタスクにおけるハードウェアの計算性能を表す指標で、「テラオペレーションズ毎秒」と呼ばれます。1 TOPSは、毎秒1兆回の操作が行えることを意味します。これらの操作は、通常、ニューラルネットワークの推論に必要な計算（例えば、乗算-加算操作や浮動小数点演算）を指します。

AIハードウェア、特にニューラル処理ユニット（NPU）やグラフィックス処理ユニット（GPU）の性能を比較する際に、TOPSの値がよく使われます。これは、特定のAIモデルをどの程度効率的に実行できるかを評価するのに役立ちます。

例えば、ONNX（Open Neural Network Exchange）のようなツールを使ってモデルの操作数を計算し、推論速度（毎秒の推論回数）を考慮することで、必要なハードウェアのTOPSを求めることができます。たとえば、モデルが毎推論で1兆回の操作を必要とし、毎秒10回の推論を行いたい場合、必要なハードウェアは少なくとも10 TOPSである必要があります。

予想外の詳細

興味深いことに、TOPSはハードウェアの理論上のピーク性能を示すもので、実際の性能はメモリ帯域幅やソフトウェアの最適化など、他の要因にも依存します。そのため、TOPSだけでは実世界でのパフォーマンスを完全に把握することはできません。

調査ノート：TOPSの詳細な解説

このセクションでは、TOPSの定義とそのAIハードウェアおよびONNXとの関連性について、詳細に調査した結果をまとめます。ユーザーの質問「TOPSとはなんですか？」に答えるため、計算性能の指標としてのTOPSの役割を明確にし、関連する背景情報を提供します。

TOPSの基本定義

TOPSは「Tera Operations per Second（テラオペレーションズ毎秒）」の略で、AIチップやニューラル処理ユニット（NPU）の計算能力を測る重要な指標です。1 TOPSは、毎秒1兆回の操作を意味し、AI推論タスクにおけるハードウェアのピーク性能を表します。これらの操作は、通常、ニューラルネットワークの計算に必要な基本的な算術操作（加算、乗算など）を指します。特に、深層学習モデルの推論では、乗算-加算操作（MACs）や浮動小数点演算（FLOPs）が多く含まれます。

例えば、Windows Central: What is TOPS and why is it important for AI?によると、TOPSはAI PCにおけるNPUの性能を測るための簡便な指標であり、競合他社との比較に役立ちます。また、Ernest Chiang: Decoding AI TOPS: Essential Metrics for AI Chips and TOPS Comparison Chartでは、TOPSはAIチップの性能を「同時に大量の卵を焼けるスーパーシェフ」に例え、直感的に理解できると説明されています。

AIハードウェアとの関連性

TOPSは、特にNPUやGPU、AIアクセラレータの性能を評価する際に使用されます。これらのハードウェアは、並列処理を効率的に行うことで、AIタスク（特に推論）の高速化と電力消費の低減を実現します。たとえば、Qualcomm: A guide to AI TOPS and NPU performance metricsでは、TOPSはNPUのアーキテクチャと周波数に基づく潜在的なピークAI推論性能を測る指標とされています。

また、LaptopMedia: AI Hardware Performance Rankingsによると、AI対応PCには少なくとも40 TOPSの計算能力が必要とされ、これはMicrosoftの基準に基づいています。このように、TOPSはハードウェアの選択や性能比較に重要な役割を果たします。

ONNXとの関連性

ONNXは、深層学習モデルのフレームワーク間互換性を提供するフォーマットであり、モデルの計算複雑さを評価するツールとして使用されます。ユーザーの初期の質問では、ONNXを使ってTOPSを計算する方法について尋ねられていました。これは、ONNXモデルから操作数（MACsやFLOPs）を計算し、推論速度（毎秒の推論回数）に基づいて必要なハードウェアのTOPSを求めるプロセスを指します。

具体的には、「onnx-tool」などのツールを使ってONNXモデルの操作数を計算し、以下の式で必要なTOPSを求めることができます：

必要なTOPS = (操作数 per 推論 × 推論速度) / 10^12

例えば、モデルが毎推論で1兆回の操作を必要とし、毎秒10回の推論を行いたい場合、必要なTOPSは10となります。

操作の定義と注意点

操作の種類（MACsやFLOPs）については、ハードウェアの仕様と一致している必要があります。たとえば、NPUのTOPSがMACs毎秒で指定されている場合、モデルの操作数もMACsで計算する必要があります。C&T Solution: What Is AI TOPS? How It Differs from TeraFLOPSによると、TOPSは通常、加算と乗算の基本操作をカウントし、TeraFLOPsとは異なり、浮動小数点演算に特化していません。この違いは、AIハードウェアの性能評価において重要な考慮点です。

実用上の考慮事項

TOPSは理論上のピーク性能を示すものであり、実際の性能はメモリ帯域幅、レイテンシ、ソフトウェアの最適化など、他の要因にも依存します。たとえば、Pondering AI PCs Means TOPS - Ed Tittelでは、Intel Core Ultra 9 185HのNPUが10 TOPSを提供する一方で、全体のTOPSにはGPUの貢献も含まれると説明されています。このように、TOPSは単独では実世界のパフォーマンスを完全に反映しないため、総合的な評価が必要です。

具体例と比較

以下に、異なるハードウェアのTOPSとその用途の例を示します：

ハードウェア TOPS 用途
Intel Core Ultra NPU 10 AI PCの推論タスク
NVIDIA A100 GPU 312 データセンターの推論/訓練
Mythic Analog Matrix 100 エッジデバイスのAI推論

この表は、Top 20 artificial intelligence chips of choice in 2022やTop 20 AI Chip Makers: NVIDIA & Its Competitors in 2025に基づいています。

コミュニティの議論と追加情報

GitHubや技術フォーラムでは、TOPSの定義や計算方法に関する議論が見られます。特に、操作の種類（INT8、FP16など）やスパース性の考慮が、実際の性能にどのように影響するかが議論の対象となっています。たとえば、LaptopMediaでは、INT8精度でのピーク性能に焦点を当て、スパース性を除外することで、密な計算シナリオでのAI性能を正確に反映しようとしています。

まとめ

TOPSはAIハードウェアの計算性能を測る重要な指標であり、NPUやGPUのピーク性能を表します。ONNXとの関連では、モデルの操作数を計算し、推論速度に基づいて必要なハードウェアのTOPSを求めることができます。ただし、TOPSは理論値であり、実際の性能は他の要因にも依存するため、総合的な評価が必要です。

主要引用