在自动驾驶汽车行业，一场竞赛正如火如荼地进行着。这不仅仅是看谁能制造最安全的自动驾驶汽车，或者谁能先将其推向市场，而是一场“TOPs之争”。然而，在为一辆自动驾驶汽车选择适合的处理器时，这场竞赛的结果真的是最重要的吗？
TOPs（每秒数万亿次操作）是在衡量处理器的功率（power）时经常被提到的一种衡量标准。但是，它并不是衡量处理器的实际性能（performance）的唯一指标——或者说是最有意义，最相关的指标。
除TOPs之外
Strategy Analytics公司出具了一篇报告，其中提出了一个至关重要的问题：“在选择自动驾驶汽车处理器时，首要考虑的是否是TOPs？”相较于简单的TOPs数据对比，这份报告可以打开您的思路，使您更加宏观地看待这个问题。
至少同样重要的是，了解自动驾驶汽车平台必须支持的多种工作负载。硬件和软件之间的集成水平对性能的影响亦是如此。对当今的网络拓扑（network topologies）进行过度优化会限制未来的使用，对一个应用程序有利的，可能不适用于另一个应用程序，计算能力会影响成本和可用性，而可扩展性可以带来确切的好处。
复杂程度远甚于此
最后，报告指出：“评估您的系统在未来功能增长方面有多少‘净空’时，原始TOPs数据并不是一个有用的指标。” 这就是为什么我们在开发EyeQ系列系统集成芯片的持续迭代中避免“角逐TOPs数据”的原因。事实证明，我们的EyeQ系列系统集成芯片能够支持复杂且计算量庞大的视觉处理，更重要的是，它们可以同时保持相对较低的功耗水平。
点击阅读原文，获取Strategy Analytics该份报告的完整版（英文）。
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