FLOPS: 注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。

FLOPs : 注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。其计算公式如下：

原因：FLOPs没有考虑几个对速度有相当大影响的重要因素——MAC\并行度\平台

比如：MAC(内存访问成本)，计算机在进行计算时候要加载到缓存中，然后再计算，这个加载过程是需要时间的。其中，分组卷积（group convolution）是对MAC消耗比较多的操作（例如AlexNet多GPU）。

k*k普通卷积（不算bais）的FLOPs和MAC： FLOPs = 2 * h2 * w2 * k * k * c1 * c2 MAC=输入+输出+权重参数=h1 * w1 * c1+h2 * w2 * c2+c1 * c2 * k * k

普通卷积和分组卷积的参数量：

结论：FLOPs一定时，当且仅当c1=c2，MAC越小。

1*1分组卷积： 结论：B不变，g越大MAC越大

第二个对速度有相当大影响的重要因素就是模型的并行度。 在相同的FLOPs下，具有高并行度的模型可能比具有低并行度的另一个模型快得多。如果网络的并行度较高，那么速度就会有显著的提升。

不同的运行平台，得到的FLOPs也不相同。有的平台会对操作进行优化，比如：cudnn加强了对3×3conv计算的优化。这样一来，不同平台的FLOPs大小确实没有什么说服力。