什么是FLOPs（小写s）

FLOPs（小写）则是“浮点运算数”的缩写，表示在特定计算过程中所需的总浮点运算次数。这个概念通常用于衡量模型的计算复杂度，例如在神经网络和深度学习中，FLOPs可以用来估算模型推断时所涉及的浮点运算数量。

FLOPS（全大写）是“每秒浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写，用于衡量计算机或硬件设备在单位时间内能够执行的浮点运算数量。它是一个重要的性能指标，常被用来评估超级计算机、高性能计算系统以及各种科学计算任务中的处理速度。

需要注意的是，虽然FLOPS和FLOPs在日常使用中有时会被混淆，但它们代表不同的概念：前者是衡量硬件性能的速度指标，后者是衡量计算复杂度的数量指标。此外，在一些文献中还提到了更高阶的单位如GFLOPS（十亿次浮点运算每秒），用于进一步描述更高级别的计算能力。

总结来说，FLOPS和FLOPs分别代表了不同层面的计算性能度量，前者关注的是硬件的运算速度，后者则关注的是具体计算任务的复杂度。