Si estás pensando en comprarte una nueva laptop, pc o mac este artículo es de tu interés ya que actualmente casi todos los programas de uso cotidiano tienen integrado algún módulo que inlcuye el uso de iA para facilitar la realización de tareas.

¿Qué significa TOPS y para qué sirve?

Vamos a explicarte qué son los TOPS, uno de los términos clave a la hora de hablar de Inteligencia Artificial. Se trata de una unidad de medida que se utiliza en muchos ámbitos tecnológicos, y que también se está aplicando a la inteligencia artificial.

El término TOPS significa: Tera Operations Per Second. Esta métrica es clave para entender qué tan potente es una computadora para procesar IA de forma rápida, eficiente y directamente en el dispositivo, sin depender de la nube.

En esta guía te explicamos qué son los TOPS, por qué son tan importantes en el rendimiento de la inteligencia artificial y cuántos necesita realmente una laptop para aprovechar al máximo las funciones de IA en el día a día.

¿Qué son los TOPS en IA?

Los TOPS (Tera Operations Per Second) son una unidad de medida que indica la capacidad de un procesador para ejecutar operaciones de inteligencia artificial por segundo. 1 TOP equivale a un billón de operaciones por segundo. En las laptops con inteligencia artificial, esta métrica es clave para conocer el rendimiento de la NPU (Unidad de Procesamiento Neuronal), el componente especializado en procesar cargas de trabajo de IA como reconocimiento facial, traducción automática, generación de imágenes, asistentes virtuales y funciones de IA generativa.

Cuantos más TOPS tenga la NPU, mayor será la velocidad y eficiencia al ejecutar tareas de IA directamente en el dispositivo, sin depender de la nube. Esto mejora la privacidad, reduce el consumo energético y permite una experiencia más fluida en laptops y PCs con inteligencia artificial.

En pocas palabras, los TOPS indican cuántas tareas de IA puede procesar un chip por segundo. Cuanto mayor es el número de TOPS, más potencia tiene para ejecutar modelos de IA, como:

• Reconocimiento facial
• Procesamiento de lenguaje natural
• Traducción en tiempo real
• Generación de imágenes y texto
• Mejora de video, fotografía o audio

¿Por qué son importantes los TOPS en laptops con IA?

A medida que la IA se vuelve parte del uso diario —gracias a funciones como Windows Copilot+ PC, asistentes virtuales, edición de imágenes inteligente o transcripción automática—, las laptops necesitan procesar estos modelos localmente. Aquí es donde la NPU entra en acción.

Una NPU con alto rendimiento en TOPS permite:

• Ejecutar modelos de IA de forma rápida y fluida.
• Reducir la carga sobre la CPU y la GPU.
• Mejorar la autonomía de la batería (consumiendo menos energía).
• Trabajar con IA sin depender siempre de la nube, mejorando la privacidad.

¿Cuántos TOPS necesita una PC o laptop con IA?

Según Microsoft, para que una PC o laptop sea considerada un Copilot+ PC y pueda ejecutar funciones avanzadas de inteligencia artificial de forma local, necesita como mínimo 40 TOPS (Tera Operations Per Second) de capacidad de cómputo en su NPU (Unidad de Procesamiento Neuronal).

Este nivel permite realizar tareas de IA generativa, como:

• Traducción en tiempo real.
• Subtítulos automáticos.
• Edición de imágenes inteligente.
• Funciones como Recall y Cocreator en Windows.

Aunque laptops con menos de 40 TOPS pueden ejecutar tareas básicas de IA, este es el nuevo estándar mínimo para aprovechar todo el potencial de las funciones de inteligencia artificial que Microsoft está integrando en Windows.

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¿Qué relación tienen los TOPS con la NPU?

La NPU (Neural Processing Unit) es el componente encargado de ejecutar las tareas de IA. Los TOPS miden directamente su potencia. Cuanto más TOPS tiene la NPU, más rápido y eficiente es su procesamiento de IA.

¿Qué es una NPU?

La NPU (Unidad de Procesamiento Neuronal) es un tipo de procesador dedicado exclusivamente a ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático de forma rápida y eficiente. A diferencia de la CPU o la GPU, la NPU está optimizada para procesar redes neuronales, detección de imágenes, transcripción de voz y más, sin consumir mucha energía.

Ya la encontramos en procesadores como:

• Intel Core Ultra 
• AMD Ryzen AI 
• Snapdragon X Elite

► Funciones principales y ventajas de la NPU

• Acelera tareas de IA: reconocimiento facial, procesamiento de voz, traducción en tiempo real, etc.
• Ejecuta redes neuronales directamente en el dispositivo (IA local).
• Mejora la privacidad y reduce la dependencia de la nube.
• Presentes en procesadores como Intel Core Ultra, AMD Ryzen AI y Snapdragon X Elite.
• Ventaja clave: procesamiento de inteligencia artificial con eficiencia energética.

Se prevee que todas las apps y software para computadoras tendrán integradas funciones de iA por lo cual es conveniente tomar en cuenta este nuevo apartado en las características de los equipos que estamos próximos a adquirir para disfrutar de experiencias fluidas en el uso del día a día de nuestros dispositivos.

¿Que hay del chip M5 de apple?

El chip Apple M5 base ofrece una potencia impresionante para IA, con un Neural Engine de 16 núcleos y aceleradores en su CPU y GPU, logrando hasta 38 TOPS (Tera Operaciones Por Segundo) en tareas de IA, cuatro veces más rápido que el M4, con mejoras notables en rendimiento gráfico y CPU multihilo, compitiendo incluso con chips de gama alta de generaciones anteriores.

Detalles de la potencia del M5:

• Arquitectura: Tecnología de 3nm de tercera generación, CPU de hasta 10 núcleos (6 eficiencia, 4 rendimiento) y GPU de 10 núcleos.
• Potencia de IA: El sistema completo (CPU, GPU, Neural Engine) ofrece hasta 38 TOPS, clave para procesamiento de IA local.
• Rendimiento Gráfico (GPU): La GPU de 10 núcleos supera al M1 Ultra en algunos benchmarks, con versiones Max y Ultra prometiendo rendimiento de nivel RTX 5090.
• Rendimiento CPU: Hasta un 15% más rápido en multihilo que el M4, y compitiendo con chips M3 Pro/Max.
• Ancho de Banda: 153 GB/s, crucial para cargar modelos de IA grandes. 

En resumen, el M5 marca un gran salto en IA, no solo por sus TOPS, sino por la integración de aceleradores dedicados en cada parte del chip para un procesamiento inteligente y eficiente.