未來算力

⑴ 計算架構的變化會對未來雲計算領域產生怎樣的影響

要想了解計算機架構，就需要從個人計算機開始普及的時代說起，個人計算機是通過CPU來處理數據的。在這方面占據統治地位的就是intel以及AMD兩家公司，基於x86架構製作出來的CPU，計算過程是通過讀取指令，發送到CPU進行計算，之後輸出計算結果給顯卡晶元，通過顯卡晶元顯示在屏幕上，因為需要經過主板、內存、顯卡等多個元器件，電子信號存在的周期比較長，這就導致了機器的功耗會很高。但是隨著移動智能時代的到來，每秒鍾會產生海量數據，這種架構方式越來越不適用於處理大量的數據，所以就誕生了一種全新的計算機架構，就是基於移動端架構的ARM處理器，這種架構製作的CPU具有成本低、功耗低的特點，但是處理移動終端數據卻具有獨特的優勢，下面就以個人觀點來說一說計算架構的變化對未來雲計算領域會產生怎樣的影響：

一、生產力融合

計算架構的變化，會促進雲計算領域的生產力進行融合，因為ARM架構的晶元對大量的數據處理得心應手，而這又恰恰是雲計算的特點，架構的改變會使得以後的移動辦公更依賴於雲計算，會將大量的算力放到雲上，移動終端只是用來接收處理結果並展示。

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⑵ 全球算力競爭日趨白熱化 智算中心成未來數據中心演進方向

數字技術與實體經濟的加速融合，正在為經濟 社會 的持續 健康 發展注入新動能。

國務院印發的《「十四五」數字經濟發展規劃》提到，數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之後的主要經濟形態，是促進公平與效率更加統一的新經濟形態。

尤其是數字經濟發展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正推動生產方式、生活方式和治理方式深刻變革，成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。

統計顯示，2020年，我國數字經濟核心產業增加值占國內生產總值（GDP）比重達到7.8%。到2025年，這一比重預計將達到10%。

而在推進數實融合的過程中，算力作為數字經濟時代的關鍵生產要素，也成為挖掘數據要素價值、推動數字經濟發展的核心支撐力和驅動力。

浪潮信息、IDC和清華大學全球產業研究院3月17日聯合發布的《2021-2022全球計算力指數評估報告》（以下簡稱報告）指出，數字技術走向大規模應用的決定性因素是算力，因為每一項新技術的落地應用，背後都是龐大的算力資源做支撐。

報告研究表明，國家計算力指數與GDP的走勢呈現出顯著的正相關。當計算力指數平均每提高1點，國家的數字經濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰，而且該趨勢預計在2021-2025年將繼續保持。

不僅如此，當一個國家的計算力指數達到40分以上時，計算力指數每提升1點，對GDP增長的推動力將增加1.5倍，而當計算力指數值達到60分以上時，計算力指數每提升1點，對於GDP增長的推動力將提高到3倍，對經濟的拉動作用變得更加顯著。

這里的計算力指數模型是由計算能力、計算效率、應用水平、基礎設施支持四個維度構成。以此進行的計算力指數國家排名結果顯示，2021年，美國和中國分別以77分和70分位列前兩位，處於領跑者位置。

而追趕者國家得分在40分到60分區間，包括日本、德國、英國、法國、加拿大、韓國、澳大利亞；得分低於40分的為起步者國家，包括印度、義大利、巴西、俄羅斯、南非和馬來西亞。

與2020年相比，上述國家除南非外，算力評分均有所提升，但各國家所屬陣營的劃分並未發生變化，這在一定程度上反映出，雖然各國間的算力競爭愈發白熱化，但是，全球各國算力競爭格局已初步形成。

在這些國家中，中國是過去一年算力指數增幅最大的國家，達到13.5%。其中在計算能力方面，中國的AI計算發展更是領跑全球，AI伺服器指數規模同比增長44.5%，也首次超過美國位列全球第一。

李東紅進一步指出，首先，算力資本作為一種新生產投入能夠與傳統物質資本形成互補效應。比如在對算力進行大量的產業化投資時，需要進行軟硬體方面的建設，而算力相關產業的快速發展，也會催生出新的產業、業態和發展模式。

同時，算力資本能夠以創新的知識和技術改造傳統物質資本，促進資源的利用效率或者勞動利用率進一步提升，進而提升傳統資本的邊際收益。

其次，算力資本增長會產生正網路外部性效應和溢出效應。從基礎設施的角度而言，加大對數據中心等算力基礎設施的投資，將進一步增強算力資本與傳統物質資本之間的互補效應和協同效應，提高一國生產物品和服務的能力，提升數字經濟在國民經濟中的比重，最終促進潛在GDP增長並提升整體經濟發展水平。

最後，研究數據顯示，一國增加對算力的投資比重，會進一步提高穩態經濟增長率，這也說明算力作為一種新技術進步因素，其對經濟發展的影響具有加速作用，所以加大算力的投資可能帶來一國經濟發展水平的躍升。

而在算力建設的過程中，加大對數據中心等算力基礎設施的投資，是一項重要舉措。

從供應方角度，計算更多是CPU主導，但智算偏向於特定的計算模式，這時候需要加入GPU以及一些專用處理器來實現。

張東提供了一個預估數據，未來對一個大模型訓練所需的算力，可能每三四個月就需要翻一番，這意味著一年就要增加10倍。

而從應用端，算力的供給也亟須提升。比如VR產業經過多年的發展，仍未進入成熟期，一個很重要的原因就是算力支撐還不夠。所以，接下來如何滿足日益多元化的智算需求，就需要大力發展智算中心。

張東表示，數據中心未來的演進形態是智算中心，而智算中心必須具備三個特點，即開放標准、集約高效、普適普惠。

其中，「開放標准」要求數據中心從硬體到軟體、從晶元到架構、從建設模式到應用服務都應該是開放的、標準的；「集約高效」要求數據中心的建設要有超大規模，要採用領先的技術，保證自身的先進性；「普適普惠」則要求數據中心發揮基礎設施的 社會 價值，服務大眾。

目前，在國家的統籌布局下，全國一體化大數據中心體系已完成總體布局設計，「東數西算」工程也已全面啟動。根據規劃，我國將在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等8地啟動建設國家算力樞紐節點，同時還規劃了10個國家數據中心集群。

對此，張東稱，智算中心不僅包含算力基礎設施，還有演算法基礎設施。算力基建化只是第一步，接下來，還需要加強演算法基礎設施建設。「只有實現演算法基建化，才能讓更多的企業享受普適普惠的智算服務。」

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⑶ 東數西算是開啟算力時代的世紀工程，這項工程在未來會給我們帶來哪些改變

這樣的話可以帶動南方和北方的經濟發展，可以完成資源互助，之後可以帶動中國數字經濟的發展，更好的推行區域經濟，之後也可以帶動it行業的發展和進步，資源可以完成優勢互補，綠色發展空間會變得越來越大。

⑷ 「東數西算」國家工程全面啟動，算力發展向何處去

算力發展肯定是“東數西算”的格局。主要的數據運算在東部，算力提供在西部。因為這樣做的成本是最低的，而且西部的天氣比較適宜大規模部署算力中心。東部只要通過網路調用西部的算力就行了，這也就是現在最流行的分布式算力系統。可以最大程度的降低成本。

算力發展肯定會是如國家的“東數西算”工程一樣。把提供算力的伺服器矩陣部署在西部，然後通過專門搭建的高速網路，在東部就可以直接調用西部的算力中心。

⑸ 算力作為新基建產業一環，未來將有多大空間

IDC此前發布的《2018-2019年中國人工智慧計算力發展評估報告》指出，到2022年，全球人工智慧市場中用於算力的投資將超過176億美元，未來五年（2018-2022），該市場的復合增長率將超過30%。而算力也將成為現代社會重要的基礎設施，並成為中國新基建戰略的重要組成部分。XnMatrix是全球化、去中心化的新一代雲計算平台，是Web3.0智能時代數字經濟領域的新型基礎設施。

⑹ 浪潮如何應對AI算力多元、巨量、生態化挑戰

浪潮認為智算中心是應對未來AI算力多元、巨量、生態化挑戰的新基建。所以，浪潮在2020年提出智算中心的構想，提供AI計算所需的算力服務、數據服務和演算法服務的公共算力新型基礎設施，在AI時代將扮演算力生產供應平台、數據開放共享平台、智能生態建設平台和產業創新聚集平台等多重角色。智算中心普及，可降低全社會AI應用成本、加強政府社會治理能力、增強企業創新轉型動能、推動人工智慧產業聚集。

⑺ 算力有多重要考古科學家們這樣說

大部分人對於考古的認識，是這樣的：

但其實很多考古人，是這樣的：

20世紀以來，考古發生了兩次巨大的 科技 革命。

第一次 科技 革命，是發現了可以用碳-14衰變的程度來計算出樣品的年代，開辟了史前考古學研究的新紀元，碳-14測年法的發明者威拉得·利比教授因此獲得1960年諾貝爾化學獎。

第二次 科技 革命，正是當下火熱的分子考古學。自從人類發現 DNA 是生物遺傳信息最重要的載體，過去幾年在基因測序方面取得巨大的 科技 進展，並成功地應用到古 DNA 測定上。古 DNA 研究已經成為考古強有力的工具，從全新的角度解讀生物的進化過程。

在 科技 的加持下，考古正在揭開越來越多未知的過往。比如，人類的起源、中華民族的起源、南北方人的關系、小麥從哪裡來的……這一系列「我是誰、我從哪裡來」的「靈魂拷問」。

科學家們，誰能更快地解答這些「靈魂拷問」，將為人類溯源、人類發展做出巨大貢獻，這是一場爭分奪秒的科研競爭。

科學家們直言，計算非常重要！我們需要計算！

為什麼？

因為，科學家們遇到的這些問題，不太「普通」。

古 DNA 研究難題1：

基因測序海量數據，普通計算機算不了

古 DNA 研究難題2：

基因比對，猶如巨量拼圖

古 DNA 研究難題3：

考古研究爭分奪秒，時間很寶貴

總結一下就是，這些「費時」、「費力」的分析工作完全沒有辦法依靠人工和手工的手段來完成，必須要依靠計算的手段來完成，而且還不是「普通」的計算機。

這一說法也得到了科學家們的「現身說法」。

而未來，計算對於人類 科技 的創新和進展，對自身、宇宙、自然、人類自身的發現將越來越多發揮支撐和推進作用。

⑻ 未來算力，華為升騰 910和阿里含光 800誰更強

九月，開學季，註定是不平凡的一月，10號馬總退休，18號地表最強華為AI晶元集群「Atlas 900」問世，這2天阿里又不服了，達摩院上古三大神器「含光 800」問世。

各大科技巨頭頻繁秀肌肉，先後發布智能AI晶元，都希望在人工智慧物聯網時代先人一步，這無疑是翻開了歷史的新篇章，我們正在邁向數字新世界。

1.下面我們先來介紹一下阿里旗下號稱世界最強的「平頭哥半導體公司含光800"到底有多厲害？

目前含光800已經應用於阿里巴巴集團內多個場景，未來還將應用於醫療影響，無人駕駛等領域，研發這款晶元只用了半年時間，這是阿里巴巴邁向晶元領域的一次突破，未來阿里巴巴一定是一家軟體硬體一體化的企業。(這話和華為公司的發展戰略類似)

在業界標準的Res Net-50測試中，含光800推理性能達到78563 IPS，比目前業界最好的AI晶元性能高4倍；能效比500 IPS/W，是第二名的3.3倍。

2.下面我們來介紹一下地表最強的華為晶元升騰910：（不能和華為AI訓練集群Atlas 900對比，小兵怎麼能打得過部隊）

華為晶元升騰910半精度 (FP16)算力達到256 Tera-FLOPS，整數精度 (INT8) 算力達到512 Tera-OPS，重要的是，達到規格算力所需功耗僅310W，明顯低於設計規格的350W。

升騰910總體技術表現超出預期，作為算力最強AI處理器，當之無愧。我們已經把升騰910用於實際AI訓練任務。比如，在典型的ResNet50 網路的訓練中，升騰910與MindSpore配合，與現有主流訓練單卡配合TensorFlow相比，顯示出接近2倍的性能提升。面向未來，針對不同的場景，包括邊緣計算、自動駕駛車載計算、訓練等場景，華為將持續投資，推出更多的AI處理器，面向全場景持續提供更充裕、更經濟、更適配的AI算力。

面對世界最強的上古神器」含光800「和地表最強的」升騰910「到底哪個強，大家應該可以判斷出來吧。

其實我想告訴大家的是： 未來科技拼的是算力。

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⑼ 什麼是算力

舉個例子。在比特幣的世界，約每 10 分鍾可以產出 12.5 個比特幣，這么算下來一天的總產量約是 1800 枚。挖礦可以抽象理解為這 2000P 算力每天爭奪 1800 枚比特幣生產權的行為。現在每 P 每天的理論產量約是 1800/2000 = 0.9 枚比特幣。未來算力上漲，則挖礦難度增加，單位算力的產量將同比降低。這種算力增減記錄約隔 13.5 天更新一次，這就意味著每更新一次難度可以維持 13.5 天的固定理論日收入（指未扣除運維電費等成本的收入，關於當前算力的理論日收入及下一難度調整時間，有興趣可以通過相關工具輸入算力值查詢）。

總體來講，算力的漲跌趨勢與幣價的漲跌正相關，與礦機價格的漲跌負相關。

目前，比特幣挖礦行業遠遠優於早期，礦工們從使用 CPU、GPU、FPGA 到擁有 ASIC 比特幣挖礦機的巨型倉庫進行開采，算力提升已經達到了驚人的程度。

哈希算力的增長迅猛。總有一天，會超過 exahash 時代（exabytes，艾位元組），可能達到每秒 zettahash 澤位元組，甚至 yottahash 堯位元組。這可能需要很多年的時間，因為 500 exahash 僅僅是 zettahash 的一半。

挖礦的每秒算力是以 Ghash/s 或 Thash/s 為單位計，礦機的 GHash （或 THash）值越高，能挖到的 BTC 就越多。

以今日持續增加的挖礦難度，每 1 Ghash 算力可以挖到多少 BTC？請注意，在現實的世界裡，挖掘的難度是與日俱增的。

通過使用挖礦收益的計算器，可以計算出在特定期間內，以當下的挖礦難度，每 1 Ghash 的算力（雲算力，或用自己的礦機挖礦的方式）可以產出多少比特幣。

⑽ 如何看待十次方的算力租賃平台

隨著大數據、區塊鏈、5G、物聯網的發展，數據的處理成為重要生產力，而這些數據處理就需要算力來提供支撐。
簡單來說，在未來算力就是生產力，如果所有的算力都由企業自己搭建，自己開發或購買軟體，必然要付出較大的成本，同時後期也需要投入維護成本，這些對很多企業，特別是中小企業來說，其成本、運營壓力就變得很大。
十次方算力平台的出現，就能有效幫助企業解決這個問題。簡單來說，企業用戶可以在十次方算力平台上，利用已有的資源，獲取高效、安全穩定、低成本的算力輸出方案。