ロボットの計算機と TOPS｜Jetson Orin・Jetson Thor・QCS8550 の違い

TOPS（trillion operations per second）とは、1秒間に何兆回の演算ができるかを表す値です。ロボットの仕様表では、AI の計算にどれだけの処理能力があるかの目安として使われます。

TOPS や TFLOPS の値は、どの形式の数値で計算したか（精度）と、密（DENSE）か疎（SPARSE）かの条件で大きく変わります。同じチップでも、条件が違えば別の数字になります。

• INT8・FP16・FP4：計算に使う数値の形式（精度）の名前です。NVIDIA の解説では、FP16 は16ビットの浮動小数点（half precision）で、精度を高くするほど多くの計算資源・メモリ・電力が要るとされています。
• TFLOPS：浮動小数点（FP）の形式の演算で数えた値です。NVIDIA は Jetson Thor の性能を FP4 の TFLOPS で、Jetson Orin の GPU の性能の一部を FP16・FP32 の TFLOPS で示しています。
• 疎と密：NVIDIA の Jetson Orin の比較表では、同じ GPU の INT8 の値が、疎では密の2倍で示されています。

ロボマで扱うヒューマノイドの計算機は、グレードによって違います。表の値はロボマのカタログの記載で、条件はメーカーの公式ページの表記です。

K1 の Geek（48 TOPS）と Education（117 TOPS）は、Booster の公式ページで Geek の値にだけ「dense（密）」と書かれ、Education の Jetson Orin NX 8GB は NVIDIA の公式ページで疎の値として示されています。条件が違うため、2つの数字の比で性能の差を測ることはできません。

NVIDIA の Jetson は、ロボットなどに組み込む計算機のモジュールです。公式ページの値は次のとおりです（2026年10月時点）。

• 同じ Jetson Orin NX でも、NVIDIA の公式ページの概要は「最大100 TOPS」、比較表の Super の行は 8GB が117 TOPS・16GB が157 TOPS です。どの動作の値かを確かめて読みます。
• G1 EDU が Jetson Orin NX 16GB をどの動作で使っているかは、カタログに記載がありません。必要な場合はお問い合わせください。
• Unitree の H2 の公式ページは「2070 TOPS のチップ」と紹介し、NVIDIA は Jetson T5000 を 2070 TFLOPS（FP4・疎）と示しています。同じ2070でも単位の書き方が違います。
• 消費電力の範囲は、NVIDIA の概要で Jetson AGX Orin が15〜60W、Jetson Thor が40〜130W です。

Qualcomm QCS8550 は、Booster K1 の Geek と Geek アップグレードが積むプロセッサーです。Qualcomm の製品資料では、AI の性能は INT8 で48 TOPS、FP16 で12 TOPS です。

• 構成：Kryo CPU、Adreno 740 GPU、Hexagon の NPU（AI 処理用のプロセッサー）を1つのチップに持ちます。
• 製造プロセス：4nm。
• 用途：Qualcomm は、自律移動ロボットなどを主な用途に挙げています。
• 供給の予定：Qualcomm の製品資料では、製品の供給予定（Expected Product Longevity）は2033年4月までです。

グレードごとの計算機以外の違いは Booster K1・T2 のグレードの違い と Booster K1 と Unitree G1 の違い で説明しています。自分たちのプログラムを動かす前提なら、ロボットの SDK と低レベル制御 もあわせてご覧ください。