Calculadora de Desempenho NPU
Esta Calculadora de Desempenho NPU gratuita calcula TOPS (Tera Operations Per Second) a partir do tamanho do array MAC e frequência de clock, estima a latência de inferência real para modelos de IA como YOLOv8 e LLaMA, e fornece gráficos de barras SVG interativos comparando mais de 8 NPUs incluindo Qualcomm Hexagon, Apple Neural Engine, AMD XDNA e Intel NPU.
Número de unidades Multiply-Accumulate no NPU
Frequência de operação do NPU
Menor precisão = mais TOPS mas menos acurácia
A utilização real típica é de 50-80%
TOPS de Pico
4.10 TOPS
TOPS Efetivo
2.87 TOPS
GFLOPS Equivalente
4.1 TFLOPS
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O que é uma Calculadora de Desempenho NPU?
Uma Calculadora de Desempenho NPU (Neural Processing Unit) estima o desempenho teórico e real de chips aceleradores de IA dedicados. Ela calcula TOPS (Tera Operations Per Second) a partir do tamanho do array MAC (Multiply-Accumulate) e frequência de clock, considerando diferentes precisões numéricas como INT8, FP16 e FP32. À medida que PCs com IA e dispositivos de IA de borda se tornam mainstream — com penetração de mercado projetada para alcançar 59% até 2026 — entender as capacidades do NPU é essencial para desenvolvedores, engenheiros de hardware e arquitetos de sistemas que precisam avaliar se um dado NPU pode executar seus modelos de IA com latência e orçamento de energia aceitáveis.
Como Usar a Calculadora de Desempenho NPU
- Abra a aba Calculadora TOPS para computar o desempenho bruto do NPU a partir de unidades MAC, frequência de clock e precisão (INT8/FP16/FP32)
- Ajuste o controle deslizante de utilização (tipicamente 50-80%) para estimar o TOPS efetivo real
- Mude para a aba Estimador de Inferência para selecionar um preset de NPU e um preset de modelo de IA
- Veja a latência de inferência estimada (ms), FPS para modelos de visão, ou tokens/s para LLMs
- Use a aba Comparação de NPU para selecionar múltiplos NPUs e gerar gráficos de comparação lado a lado
- Compare TOPS e TOPS/W (eficiência energética) entre diferentes arquiteturas de NPU
- Use entradas personalizadas para inserir especificações de NPUs não incluídos no banco de dados de presets
Perguntas Frequentes
O que significa TOPS e como é calculado?
TOPS significa Tera Operations Per Second — uma medida de quantas trilhões de operações um acelerador de IA pode realizar por segundo. É calculado como: TOPS = Unidades MAC × Frequência de Clock (GHz) × 2. O fator ×2 é porque cada unidade MAC realiza uma multiplicação e uma adição por ciclo de clock. Por exemplo, um NPU com 2048 MACs rodando a 1 GHz entrega 4,096 TOPS em precisão INT8.
Por que a precisão (INT8 vs FP16 vs FP32) afeta o desempenho do NPU?
NPUs alcançam TOPS máximo na precisão INT8 porque inteiros de 8 bits requerem menos transistores por operação, permitindo mais computações paralelas. FP16 (float de meia precisão) tipicamente entrega metade do TOPS do INT8, enquanto FP32 entrega um quarto. A maioria das cargas de trabalho de inferência usa modelos quantizados INT8 ou FP16 com perda mínima de acurácia, tornando TOPS INT8 a especificação mais comumente citada.
Quão precisas são as estimativas de tempo de inferência?
As estimativas são teóricas baseadas em TOPS de pico e FLOPS do modelo. O desempenho real depende da largura de banda de memória, sobrecarga de transferência de dados, otimização do modelo (quantização, poda) e eficiência do framework de software. A utilização real típica é 50-80% do TOPS de pico. O controle deslizante de utilização permite ajustar para esses fatores para obter estimativas mais realistas.
Qual NPU é melhor para executar LLMs localmente?
Para inferência local de LLM, você precisa de alto TOPS e grande largura de banda de memória. Em 2024, AMD XDNA 2 (50 TOPS), Intel NPU 4 (48 TOPS) e Qualcomm Hexagon (45 TOPS) lideram o mercado de NPUs para PC. No entanto, TOPS sozinho não determina o desempenho de LLM — largura de banda de memória e otimização de software são igualmente importantes. Use a aba Estimador de Inferência para comparar modelos específicos entre NPUs.
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