算力包含

『壹』 過來了解下什麼是「算力」

      最近接觸一個基金名稱裡面有「算力」二字，本以為只是一個名字而已，不查不知道，一查嚇一跳。「算力」竟然已經成為了一個火爆的新概念。

      算力，又稱「計算力」，從狹義上看，算力就是數據的處理能力，是設備通過處理數據，實現特定結果輸出的計算能力，算力數值越大，代表綜合計算能力越強。從廣義上看，算力可以表達為算力是數字經濟時代新的生產力，是支撐數字經濟發展的堅實基礎，也將是國民經濟發展的重要引擎。它廣泛存在於計算機、手機、PC等硬體設備中，如果沒有算力，這些軟硬體都不能正常使用。算力已經成為了全球戰略競爭新的聚焦點，一個國家算力水平的高低基本與經濟發展水平呈正相關水平。因為數字經濟時代的關鍵資源是數據、算力和演算法，其中數據是新的生產資料，算力是新生產力，演算法是新的生產關系，這些構成了數字經濟時代最基本的生產基石。

        算力分為算力環境、算力規模和算力應用。其中算力環境是指網路環境和算力投入等因素，這些是為算力的發展提供堅實的支撐。算力規模包含基礎算力、智能算力和超算能力，這些又分別提供基礎通用計算、人工智慧計算和科學工程計算。算力應用是主要包括消費應用和行業應用，消費和行業應用帶來了對算力規模、算力能力等需求的快速提升，算力的進步會反向推動了應用。例如當前我們所接觸和使用的5G、物聯網、雲計算、大數據、人工智慧和區塊鏈等等。

        算力已成為數字經濟的新引擎，主要表現在哪些方面呢？

1、算力直接帶動數字產業化的發展。在數字核心企業，例如亞馬遜、微軟、谷歌等等這些互聯網行業，算力是投資最大的，這三個企業每個季度投入的資本支出總額超過250億美元，基本都是用於布局大規模的數據中心，支撐著互聯網技術加速向電商、服務業、支付等領域滲透。還有電子信息製造業、電信業、軟體業等等，都是數字產業化發展的重要部分，和算力的發展息息相關。

2、算力直接賦能國民經濟發展。隨著我國5G覆蓋率的不斷提升，我國對算力的投資也在不斷提升，據悉，2020年我國的IT支出規模是2萬億，直接帶動經濟總產出1.7萬億，間接帶動經濟總產出6.3萬億，即在算力中每投入1元。會帶動3—4元的經濟產出。而且我國消費和應用算力的需求在迅猛增長，單單是互聯網對於算力的需求就大概占整體算力的50%的份額，電信和金融領域對算力的應用也處於行業領先水平。

        總之，抓好算力的發展就是抓好數字經濟與實體經濟融合發展的機會，就是為「一帶一路」合作做出貢獻。抓好計算機產業鏈供應鏈的長板，就是將強了重要產品和核心技術之間的融合發展，增強我國內在的創新能力的發展。

『貳』 推動算力資源服務化包括哪些內容

推動算力資源服務化包括構建一體化算力服務體系、優化算力資源需求結構。大數據中心是促進新基建高質量發展的重要部分，《意見》指出至2025年，全國數據中心基本形成合理布局、綠色集約的一體化基礎設施格局。一批行業級數據大腦、城市級數據大腦，全社會算力資源、數據資源向智能資源有效轉化的態勢基本形成。

『叄』 算力可貴，效率價高：智算中心憑啥是築基新基建的最優解

在「新基建」浪潮下，人工智慧正成為經濟增長的新引擎，各行各業開啟智能化升級轉型。算力在其中扮演了重要角色，是國家未來競爭力的集中體現。但事實是，在發展的過程中，高速增長的海量數據與更加復雜的模型，正在為算力帶來更大的挑戰，主要體現為算力不足，效率不高。

算力誠可貴：數據、演算法需要更多算力支撐

眾所周知，在人工智慧發展的三要素中，無論是數據還是演算法，都離不開算力的支撐，算力已成為人工智慧發展的關鍵要素。

IDC發布的《數據時代2025》報告顯示，2018年全球產生的數據量為33ZB (1ZB=1萬億GB)，到2025年將增長到175ZB，其中，中國將在2025年以48.6ZB的數據量及27.8%的佔比成為全球最大的數據匯集地。

另據賽迪顧問數據顯示，到2030年數據原生產業規模量占整體經濟總量的15%，中國數據總量將超過4YB，佔全球數據量30%。數據資源已成為關鍵生產要素，更多的產業通過利用物聯網、工業互聯網、電商等結構或非結構化數據資源來提取有價值信息，而海量數據的處理與分析對於算力的需求將十分龐大。

演算法上，先進模型的參數量和復雜程度正呈現指數級的增長趨勢。此前 Open AI 發表的一項研究就顯示，每三到四個月，訓練這些大型模型所需的計算資源就會翻一番（相比之下，摩爾定律有 18 個月的倍增周期）。2012 至 2018 年間，深度學習前沿研究所需的計算資源更是增加了 30 萬倍。

到2020年，深度學習模型對算力的需求達到了每天百億億次的計算需求。2020年2月，微軟發布了最新的智能感知計算模型Turing-NLG，參數量高達到175億，使用125POPS AI計算力完成單次訓練就需要一天以上。隨後，OpenAI又提出了GPT-3模型，參數量更達到1750億，對算力的消耗達到3640 PetaFLOPS/s-day。而距離GPT-3問世不到一年，更大更復雜的語言模型，即超過一萬億參數的語言模型SwitchTransformer即已問世。

由此可見，高速增長的海量數據與更加復雜的模型，正在給算力帶來更大的挑戰。如果算力不能快速增長，我們將不得不面臨一個糟糕的局面：當規模龐大的數據用於人工智慧的訓練學習時，數據量將超出內存和處理器的承載上限，整個深度學習訓練過程將變得無比漫長，甚至完全無法實現最基本的人工智慧。

效率價更高：環境與實際成本高企，提升效率迫在眉睫

在計算工業行業，有個假設是「數字處理會變得越來越便宜」。但斯坦福人工智慧研究所副所長克里斯托弗•曼寧表示，對於現有的AI應用來說卻不是這樣，特別是因為不斷增加的研究復雜性和競爭性，使得最前沿模型的訓練成本還在不斷上升。

根據馬薩諸塞大學阿默斯特校區研究人員公布的研究論文顯示，以常見的幾種大型 AI 模型的訓練周期為例，發現該過程可排放超過 626000 磅二氧化碳，幾乎是普通 汽車 壽命周期排放量的五倍（其中包括 汽車 本身的製造過程）。

例如自然語言處理中，研究人員研究了該領域中性能取得最大進步的四種模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人員在單個 GPU 上訓練了至少一天，以測量其功耗。然後，使用模型原始論文中列出的幾項指標來計算整個過程消耗的總能量。

結果顯示，訓練的計算環境成本與模型大小成正比，然後在使用附加的調整步驟以提高模型的最終精度時呈爆炸式增長，尤其是調整神經網路體系結構以盡可能完成詳盡的試驗，並優化模型的過程，相關成本非常高，幾乎沒有性能收益。BERT 模型的碳足跡約為1400 磅二氧化碳，這與一個人來回坐飛機穿越美洲的排放量相當。

此外，研究人員指出，這些數字僅僅是基礎，因為培訓單一模型所需要的工作還是比較少的，大部分研究人員實踐中會從頭開發新模型或者為現有模型更改數據集，這都需要更多時間培訓和調整，換言之，這會產生更高的能耗。根據測算，構建和測試最終具有價值的模型至少需要在六個月的時間內訓練 4789 個模型，換算成碳排放量，超過 78000 磅。而隨著 AI 算力的提升，這一問題會更加嚴重。

另據 Synced 最近的一份報告，華盛頓大學的 Grover 專門用於生成和檢測虛假新聞，訓練較大的Grover Mega模型的總費用為2.5萬美元；OpenAI 花費了1200萬美元來訓練它的 GPT-3語言模型；谷歌花費了大約6912美元來訓練 BERT，而Facebook針對當前最大的模型進行一輪訓練光是電費可能就耗費數百萬美元。

對此，Facebook人工智慧副總裁傑羅姆•佩森蒂在接受《連線》雜志采訪時認為，AI科研成本的持續上漲，或導致我們在該領域的研究碰壁，現在已經到了一個需要從成本效益等方面考慮的地步，我們需要清楚如何從現有的計算力中獲得最大的收益。

在我們看來，AI計算系統正在面臨計算平台優化設計、復雜異構環境下計算效率、計算框架的高度並行與擴展、AI應用計算性能等挑戰。算力的發展對整個計算需求所造成的挑戰會變得更大，提高整個AI計算系統的效率迫在眉睫。

最優解：智算中心大勢所趨，應從國家公共設施屬性做起

正是基於上述算力需求不斷增加及所面臨的效率提升的需要，作為建設承載巨大AI計算需求的算力中心（數據中心）成為重中之重。

據市場調研機構Synergy Research Group的數據顯示，截至到2020年第二季度末，全球超大規模數據中心的數量增長至541個，相比2015年同期增長一倍有餘。另外，還有176個數據中心處於計劃或建設階段，但作為傳統的數據中心，隨之而來的就是能耗和成本的大幅增加。

這里我們僅以國內的數據中心建設為例，現在的數據中心已經有了驚人的耗電量。據《中國數據中心能耗現狀白皮書》顯示，在中國有 40 萬個數據中心，每個數據中心平均耗電 25 萬度，總體超過 1000 億度，這相當於三峽和葛洲壩水電站 1 年發電量的總和。如果折算成碳排放則大概是 9600 萬噸，這個數字接近目前中國民航年碳排放量的 3 倍。

但根據國家的標准，到2022年，數據中心平均能耗基本達到國際先進水平，新建大型、超大型數據中心的 PUE（電能使用效率值，越低代表越節能）達到 1.4 以下。而且北上廣深等發達地區對於能耗指標控制還非常嚴格，這與一二線城市集中的數據中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等計算能力提升伺服器，尤其是數據中心的的計算效率應是正解。

但眾所周知的事實是，面對前述龐大的AI計算需求和提升效率的挑戰，傳統數據中心已經越來越難以承載這樣的需求，為此，AI伺服器和智算中心應運而生。

與傳統的伺服器採用單一的CPU不同，AI伺服器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速晶元，利用CPU與加速晶元的組合可以滿足高吞吐量互聯的需求，為自然語言處理、計算機視覺、語音交互等人工智慧應用場景提供強大的算力支持，已經成為人工智慧發展的重要支撐力量。

值得一提的是，目前在AI伺服器領域，我們已經處於領先的地位。

近日，IDC發布了2020HI《全球人工智慧市場半年度追蹤報告》，對2020年上半年全球人工智慧伺服器市場進行數據洞察顯示，目前全球半年度人工智慧伺服器市場規模達55.9億美元（約326.6億人民幣），其中浪潮以16.4%的市佔率位居全球第一，成為全球AI伺服器頭號玩家，華為、聯想也殺入前5（分別排在第四和第五）。

這里業內也許會好奇，緣何中國會在AI伺服器方面領跑全球？

以浪潮為例，自1993年，浪潮成功研製出中國首台小型機伺服器以來，經過30年的積累，浪潮已經攻克了高速互聯晶元，關鍵應用主機、核心資料庫、雲數據中心操作系統等一系列核心技術，在全球伺服器高端俱樂部里佔有了重要一席。在AI伺服器領域，從全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不斷刷新業界最強的人工智慧超級伺服器的紀錄，這是為了滿足行業用戶對人工智慧計算的高性能要求而創造的。浪潮一直認為，行業客戶希望獲得人工智慧的能力，但需要掌握了人工智慧落地能力的和技術的公司進行賦能，浪潮就可以很好地扮演這一角色。加快人工智慧落地速度，幫助企業用戶打開了人工智慧應用的大門。

由此看，長期的技術創新積淀、核心技術的掌握以及對於產業和技術的准確判斷、研發是領跑的根本。

至於智算中心，去年發布的《智能計算中心規劃建設指南》公布了智能計算中心技術架構，基於最新人工智慧理論，採用領先的人工智慧計算架構，通過算力的生產、聚合、調度和釋放四大作業環節，支撐和引領數字經濟、智能產業、智慧城市和智慧 社會 應用與生態 健康 發展。

通俗地講，智慧時代的智算中心就像工業時代的電廠一樣，電廠是對外生產電力、配置電力、輸送電力、使用電力；同理智算中心是在承載AI算力的生產、聚合、調度和釋放過程，讓數據進去讓智慧出來，這就是智能計算中心的理想目標。

需要說明的是，與傳統數據中心不同，「智算中心」不僅把算力高密度地集中在一起，而且要解決調度和有效利用計算資源、數據、演算法等問題，更像是從計算器進化到了大腦。此外，其所具有的開放標准，集約高效、普適普惠的特徵，不僅能夠涵蓋融合更多的軟硬體技術和產品，而且也極大降低了產業AI化的進入和應用門檻，直至普惠所有人。

其實我們只要仔細觀察就會發現，智算中心包含的算力的生產、聚合、調度和釋放，可謂集AI能力之大成，具備全棧AI能力。

這里我們不妨再次以浪潮為例，看看何謂全棧AI能力？

比如在算力生產層面，浪潮打造了業內最強最全的AI計算產品陣列。其中，浪潮自研的新一代人工智慧伺服器NF5488A5在2020年一舉打破MLPerf AI推理&訓練基準測試19項世界紀錄（保證充足的算力，解決了算力提升的需求）；在算力調度層面，浪潮AIStation人工智慧開發平台能夠為AI模型開發訓練與推理部署提供從底層資源到上層業務的全平台全流程管理支持，幫助企業提升資源使用率與開發效率90%以上，加快AI開發應用創新（解決了算力的效率問題）；在聚合算力方面，浪潮持續打造更高效率更低延遲硬體加速設備與優化軟體棧；在算力釋放上，浪潮AutoML Suite為人工智慧客戶與開發者提供快速高效開發AI模型的能力，開啟AI全自動建模新方式，加速產業化應用。

那麼接下來的是，智算中心該遵循怎樣的發展路徑才能充分發揮它的作用，物盡其用？

IDC調研發現，超過九成的企業正在使用或計劃在三年內使用人工智慧，其中74.5%的企業期望在未來可以採用具備公用設施意義的人工智慧專用基礎設施平台，以降低創新成本，提升算力資源的可獲得性。

由此看，智能計算中心建設的公共屬性原則在當下和未來就顯得尤為重要，即智能計算中心並非是盈利性的基礎設施，而是應該是類似於水利系統、水務系統、電力系統的公共性、公益性的基礎設施，其將承載智能化的居民生活服務、政務服務智能化。因此，在智能計算中心規劃和建設過程中，要做好布局，它不應該通過市場競爭手段來實現，而要體現政府在推進整個 社會 智能化進程的規劃、節奏、布局。

總結： 當下，算力成為推動數字經濟的根基和我國「新基建「的底座已經成為共識，而如何理性看待其發展中遇到的挑戰，在不斷高升算力的前提下，提升效率，並採取最佳的發展策略和形式，找到最優解，將成為政府相關部門以及相關企業的重中之重。

『肆』 人工智慧包括哪些方面

1.從發展程度角度，人工智慧可劃分為弱人工智慧、強人工智慧與超強人工智慧。
目前，人工智慧處於弱人工智慧階段，AI並不具備類似人類思考與聯想的能力。未來，人工智慧可能發展到強人工智慧與超強人工智慧階段，這個階段的AI將具備類似人類思考與聯想的能力，可以在更多領域代替人類完成工作。
2.從產業角度，人工智慧可劃分為基礎層、技術層與應用層。
基礎層可以按照演算法、算力與數據進行再次劃分。演算法層麵包括監督學習、非監督學習、強化學習、遷移學習、深度學習等內容;算力層麵包括AI晶元和AI計算架構;數據層麵包括數據處理、數據儲存、數據挖掘等內容。
技術層根據演算法用途可劃分為計算機視覺、語音交互、自然語言處理。計算機視覺包括圖像識別、視覺識別、視頻識別等內容;語音交互包括語音合成、聲音識別、聲紋識別等內容;自然語言處理包括信息理解、文字校對、機器翻譯、自然語言生成等內容。
應用層主要包括AI在各個領域的具體應用場景，比如自動駕駛、智慧安防、新零售等領域。

『伍』 3060ti 3070ti 3080ti鎖算力版的,算力是多少m

鎖算力版也是正常算力，比如3060Ti鎖算力版也是60算力單卡。只是鎖算力的卡不要同時組裝在一起，否則需要解鎖算力。

顯卡（Video card、Display card、Graphics card、Video adapter）是個人計算機基礎的組成部分之一，將計算機系統需要的顯示信息進行轉換驅動顯示器，並向顯示器提供逐行或隔行掃描信號。

控制顯示器的正確顯示，是連接顯示器和個人計算機主板的重要組件，是「人機」的重要設備之一，其內置的並行計算能力現階段也用於深度學習等運算。

顯卡又稱顯示卡（Video card)，是計算機中一個重要的組成部分，承擔輸出顯示圖形的任務，對喜歡玩游戲和從事專業圖形設計的人來說，顯卡非常重要。

主流顯卡的顯示晶元主要由NVIDIA（英偉達）和AMD（超威半導體）兩大廠商製造，通常將採用NVIDIA顯示晶元的顯卡稱為N卡，而將採用AMD顯示晶元的顯卡稱為A卡。

配置較高的計算機，都包含顯卡計算核心。在科學計算中，顯卡被稱為顯示加速卡。

『陸』 算力網路是什麼意思

算力網路好比是電網。
算力好比就是電。電力時代，我們構建了一張"電網"，有電可以用電話、洗衣機、電飯煲、電風扇、電視機；人工智慧的世界，有算力，自動駕駛、人臉識別、玩的游戲、看的視頻等才能正常使用。
利用雲網融合技術以及SDN／NFV等新型網路技術，將邊緣計算節點、雲計算節點以及含廣域網在內的各類網路資源深度融合在一起，減少邊緣計算節點的管控復雜度，並通過集中控制或者分布式調度方法與雲計算節點的計算和存儲資源、廣域網的網路資源進行協同，組成新一代信息基礎設施，為客戶提供包含計算、存儲和連接的整體算力服務，並根據業務特性提供靈活、可調度的按需服務。

『柒』 人工智慧需要什麼基礎

人工智慧（AI）基礎：

1、核心三要素——算力、演算法、數據（三大基石）：

演算法、算力、數據作為人工智慧（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業中形成了不一樣的產業形態。隨著演算法的創新、算力的增強、數據資源的累積，傳統基礎設施將藉此東風實現智能化升級，並有望推動經濟發展全要素的智能化革新。讓人類社會從信息化進入智能化。

2、技術基礎：

（1）文藝復興後的人工神經網路。

人工神經網路是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。

（2）靠巨量數據運作的機器學習。

科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。

（3）人工智慧的重要應用：自然語言處理。

自然語言處理的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域里的其中一項重要分支。

自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：

其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式；

其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

『捌』 算力是什麼意思

是比特幣網路處理能力的度量單位，即計算機計算哈希函數輸出的速度。

算力（也稱哈希率）是比特幣網路處理能力的度量單位。即為計算機（CPU）計算哈希函數輸出的速度。比特幣網路必須為了安全目的而進行密集的數學和加密相關操作。 例如，當網路達到10Th/s的哈希率時，意味著它可以每秒進行10萬億次計算。

在通過「挖礦」得到比特幣的過程中，我們需要找到其相應的解m，而對於任何一個六十四位的哈希值，要找到其解m，都沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的hash碰撞，而一個挖礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s,這就是所謂工作量證明機制POW(Proof Of Work)。

基本概念

日前，比特幣全網算力已經全面進入P算力時代（1P=1024T，1T=1024G，1G=1024M，1M=1024k），在不斷飆升的算力環境中，P時代的到來意味著比特幣進入了一個新的軍備競賽階段。

算力是衡量在一定的網路消耗下生成新塊的單位的總計算能力。每個硬幣的單個區塊鏈隨生成新的交易塊所需的時間而變化。

『玖』 p100顯卡算力

p100顯卡算力為：雙精度浮點運算能力4.7 teraFLOPS. 5.3 teraFLOPS，單精度浮點運算能力9.3 teraFLOPS，10.6teraFLOPS。

NVIDIA TeslaP100 運用NVIDIA Pascal™GPU 架構提供統一的平台，以加速 HPC 和 AI 發展，大幅提升吞吐量，同時降低成本。

p100藉助 700 多種加速的 HPC 應用程序（前 15 名均入列）和所有深度學習框架，搭載NVIDIA NVLink技術的 Tesla P100 最高可使性能提升 50 倍。

顯卡(Video card，Graphics card)全稱顯示介面卡，又稱顯示適配器，是計算機最基本配置、最重要的配件之一。

顯卡作為電腦主機里的一個重要組成部分，是電腦進行數模信號轉換的設備，承擔輸出顯示圖形的任務。

顯卡接在電腦主板上，它將電腦的數字信號轉換成模擬信號讓顯示器顯示出來，同時顯卡還是有圖像處理能力，可協助CPU工作，提高整體的運行速度。

對於從事專業圖形設計的人來說顯卡非常重要。 民用和軍用顯卡圖形晶元供應商主要包括AMD(超微半導體)和Nvidia(英偉達)2家。現在的top500計算機，都包含顯卡計算核心。在科學計算中，顯卡被稱為顯示加速卡。

『拾』 算力網路的英文名稱

算力網路（Computing Power Network）關鍵技術實現與演算法驗證平台 算力網路平台（ CPN Platform ）
Client （設備接入模塊）接入 USB 攝像頭與 IP 攝像頭設備 ，算力在Wikipedia英文寫法是Computing Power，指向Computing Performance詞條。在不考慮場景的情況下，計算機性能通常用准確性、效率和程序執行時間來表示，通常涉及到更短的響應時間、更高的吞吐率、更低的資源利用率、更高的可用性、更高的帶寬、更短的數據傳輸等等。

如果再狹義一些，算力實際指的是處理器的計算能力，有很多指標和基準測試，例如SPEC、Linpack、TPC、MLPerf、Terasort等等。在CSDN、知乎、Wikipedia等相關網站上，有很多此類介紹。
針對新型計算任務也有一些特定的指標，一些常見的指標如下：

MIPS（Million
Instructions Per Second）：百萬條指令/秒，即每秒執行百萬級指令數。Intel 80386電腦可以每秒處理3百萬到5百萬機器語言指令，可以說80386是3~5MIPS的CPU。ARM7
的運算速度可按如下公式計算：MIPS=0.9×MHz，S3C44B0X的最大運算速度大約為0.9×66MHz=59.4MIPS。那麼指令（instruction）和運算（operation）有什麼區別呢，簡單地說就是測試集的差異而已。MIPS包含各種指令，而operation就是算數指令。因此MIPS一般更高一些。

DMIPS（Dhrystone
Million Instructions executed PerSecond）：Dhrystone是測量處理器運算能力的最常見基準程序之一，常用於處理器的整型運算性能的測量。Dhrystone是一種整數運算測試程序。
OPS（Operations Per Second）：「每秒執行的運算次數」，1TOPS代表處理器每秒鍾可進行一萬億次（10^12）操作。還有更小的GOPS、MOPS指標。也有TOPS/W這種結合能效的算力指標。對於AlexNet處理224*224的圖像，需要1.4GOPS對於224*224的圖像，ResNet-152需要22.6GOPS。1080p圖像(像素點個數1920*1280) 的8路 幀率為30FPS的圖像。22.6GOPS30FPS8路*（1920*1280/224^2）=265Teraop/sec。這個數量級為30張高端顯卡。EIE在稀疏網路上可達102GOPS/s，相當於同等級非稀疏網路的1TGOPS/s