AI算力的單位主要有以下幾種：

一、FLOPS系列

基本單位：FLOPS，即每秒浮點運算次數（Floating-point Operations Per Second）。浮點運算其實就是帶小數的加減乘除運算。

衍生單位：

KFLOPS：每秒1000次浮點運算（10^3 FLOPS）。

MFLOPS：每秒1百萬次浮點運算（10^6 FLOPS）。

GFLOPS：每秒10億次浮點運算（10^9 FLOPS）。

TFLOPS：每秒1萬億次浮點運算（10^12 FLOPS）。TFLOPS是衡量AI訓練算力的一個常用單位，TFLOPS越高，表示模型在訓練時的效率越高。

PFLOPS：每秒1000萬億次浮點運算（10^15 FLOPS）。

EFLOPS：每秒100億億次浮點運算（10^18 FLOPS）。

二、TOPS系列

TOPS：即每秒萬億次操作（Tera Operations Per Second）。它是衡量AI推理算力的一個常用單位，表示顯卡或處理器在進行人工智能相關計算時，每秒能夠執行的萬億次操作數量。例如，一款顯卡的AI算力為100TOPS，就意味著它每秒可以進行100萬億次與AI計算相關的操作。

GOPS：即每秒十億次操作（Giga Operations Per Second）。雖然不如TOPS常用，但GOPS也是衡量AI算力的一種單位，尤其在描述一些算力相對較低的處理器或芯片時可能會用到。

三、其他相關單位

在實際應用中，還會根據浮點數的精度（如FP64、FP32、FP16等）以及數據類型（如整型INT8、INT16等）來進一步細分算力單位。這些精度和類型會影響算力的實際表現和應用場景。

綜上所述，AI算力的單位主要包括FLOPS系列（如KFLOPS、MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS等）和TOPS系列（如TOPS、GOPS等），同時還需要考慮浮點數的精度和數據類型等因素。在選擇合適的算力單位時，需要根據具體的應用場景和需求來進行權衡。

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