算力包含

『壹』 过来了解下什么是“算力”

      最近接触一个基金名称里面有“算力”二字，本以为只是一个名字而已，不查不知道，一查吓一跳。“算力”竟然已经成为了一个火爆的新概念。

      算力，又称“计算力”，从狭义上看，算力就是数据的处理能力，是设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力，算力数值越大，代表综合计算能力越强。从广义上看，算力可以表达为算力是数字经济时代新的生产力，是支撑数字经济发展的坚实基础，也将是国民经济发展的重要引擎。它广泛存在于计算机、手机、PC等硬件设备中，如果没有算力，这些软硬件都不能正常使用。算力已经成为了全球战略竞争新的聚焦点，一个国家算力水平的高低基本与经济发展水平呈正相关水平。因为数字经济时代的关键资源是数据、算力和算法，其中数据是新的生产资料，算力是新生产力，算法是新的生产关系，这些构成了数字经济时代最基本的生产基石。

        算力分为算力环境、算力规模和算力应用。其中算力环境是指网络环境和算力投入等因素，这些是为算力的发展提供坚实的支撑。算力规模包含基础算力、智能算力和超算能力，这些又分别提供基础通用计算、人工智能计算和科学工程计算。算力应用是主要包括消费应用和行业应用，消费和行业应用带来了对算力规模、算力能力等需求的快速提升，算力的进步会反向推动了应用。例如当前我们所接触和使用的5G、物联网、云计算、大数据、人工智能和区块链等等。

        算力已成为数字经济的新引擎，主要表现在哪些方面呢？

1、算力直接带动数字产业化的发展。在数字核心企业，例如亚马逊、微软、谷歌等等这些互联网行业，算力是投资最大的，这三个企业每个季度投入的资本支出总额超过250亿美元，基本都是用于布局大规模的数据中心，支撑着互联网技术加速向电商、服务业、支付等领域渗透。还有电子信息制造业、电信业、软件业等等，都是数字产业化发展的重要部分，和算力的发展息息相关。

2、算力直接赋能国民经济发展。随着我国5G覆盖率的不断提升，我国对算力的投资也在不断提升，据悉，2020年我国的IT支出规模是2万亿，直接带动经济总产出1.7万亿，间接带动经济总产出6.3万亿，即在算力中每投入1元。会带动3—4元的经济产出。而且我国消费和应用算力的需求在迅猛增长，单单是互联网对于算力的需求就大概占整体算力的50%的份额，电信和金融领域对算力的应用也处于行业领先水平。

        总之，抓好算力的发展就是抓好数字经济与实体经济融合发展的机会，就是为“一带一路”合作做出贡献。抓好计算机产业链供应链的长板，就是将强了重要产品和核心技术之间的融合发展，增强我国内在的创新能力的发展。

『贰』 推动算力资源服务化包括哪些内容

推动算力资源服务化包括构建一体化算力服务体系、优化算力资源需求结构。大数据中心是促进新基建高质量发展的重要部分，《意见》指出至2025年，全国数据中心基本形成合理布局、绿色集约的一体化基础设施格局。一批行业级数据大脑、城市级数据大脑，全社会算力资源、数据资源向智能资源有效转化的态势基本形成。

『叁』 算力可贵，效率价高：智算中心凭啥是筑基新基建的最优解

在“新基建”浪潮下，人工智能正成为经济增长的新引擎，各行各业开启智能化升级转型。算力在其中扮演了重要角色，是国家未来竞争力的集中体现。但事实是，在发展的过程中，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在为算力带来更大的挑战，主要体现为算力不足，效率不高。

算力诚可贵：数据、算法需要更多算力支撑

众所周知，在人工智能发展的三要素中，无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。

IDC发布的《数据时代2025》报告显示，2018年全球产生的数据量为33ZB (1ZB=1万亿GB)，到2025年将增长到175ZB，其中，中国将在2025年以48.6ZB的数据量及27.8%的占比成为全球最大的数据汇集地。

另据赛迪顾问数据显示，到2030年数据原生产业规模量占整体经济总量的15%，中国数据总量将超过4YB，占全球数据量30%。数据资源已成为关键生产要素，更多的产业通过利用物联网、工业互联网、电商等结构或非结构化数据资源来提取有价值信息，而海量数据的处理与分析对于算力的需求将十分庞大。

算法上，先进模型的参数量和复杂程度正呈现指数级的增长趋势。此前 Open AI 发表的一项研究就显示，每三到四个月，训练这些大型模型所需的计算资源就会翻一番（相比之下，摩尔定律有 18 个月的倍增周期）。2012 至 2018 年间，深度学习前沿研究所需的计算资源更是增加了 30 万倍。

到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640 PetaFLOPS/s-day。而距离GPT-3问世不到一年，更大更复杂的语言模型，即超过一万亿参数的语言模型SwitchTransformer即已问世。

由此可见，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在给算力带来更大的挑战。如果算力不能快速增长，我们将不得不面临一个糟糕的局面：当规模庞大的数据用于人工智能的训练学习时，数据量将超出内存和处理器的承载上限，整个深度学习训练过程将变得无比漫长，甚至完全无法实现最基本的人工智能。

效率价更高：环境与实际成本高企，提升效率迫在眉睫

在计算工业行业，有个假设是“数字处理会变得越来越便宜”。但斯坦福人工智能研究所副所长克里斯托弗•曼宁表示，对于现有的AI应用来说却不是这样，特别是因为不断增加的研究复杂性和竞争性，使得最前沿模型的训练成本还在不断上升。

根据马萨诸塞大学阿默斯特校区研究人员公布的研究论文显示，以常见的几种大型 AI 模型的训练周期为例，发现该过程可排放超过 626000 磅二氧化碳，几乎是普通 汽车 寿命周期排放量的五倍（其中包括 汽车 本身的制造过程）。

例如自然语言处理中，研究人员研究了该领域中性能取得最大进步的四种模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人员在单个 GPU 上训练了至少一天，以测量其功耗。然后，使用模型原始论文中列出的几项指标来计算整个过程消耗的总能量。

结果显示，训练的计算环境成本与模型大小成正比，然后在使用附加的调整步骤以提高模型的最终精度时呈爆炸式增长，尤其是调整神经网络体系结构以尽可能完成详尽的试验，并优化模型的过程，相关成本非常高，几乎没有性能收益。BERT 模型的碳足迹约为1400 磅二氧化碳，这与一个人来回坐飞机穿越美洲的排放量相当。

此外，研究人员指出，这些数字仅仅是基础，因为培训单一模型所需要的工作还是比较少的，大部分研究人员实践中会从头开发新模型或者为现有模型更改数据集，这都需要更多时间培训和调整，换言之，这会产生更高的能耗。根据测算，构建和测试最终具有价值的模型至少需要在六个月的时间内训练 4789 个模型，换算成碳排放量，超过 78000 磅。而随着 AI 算力的提升，这一问题会更加严重。

另据 Synced 最近的一份报告，华盛顿大学的 Grover 专门用于生成和检测虚假新闻，训练较大的Grover Mega模型的总费用为2.5万美元；OpenAI 花费了1200万美元来训练它的 GPT-3语言模型；谷歌花费了大约6912美元来训练 BERT，而Facebook针对当前最大的模型进行一轮训练光是电费可能就耗费数百万美元。

对此，Facebook人工智能副总裁杰罗姆•佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为，AI科研成本的持续上涨，或导致我们在该领域的研究碰壁，现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步，我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。

在我们看来，AI计算系统正在面临计算平台优化设计、复杂异构环境下计算效率、计算框架的高度并行与扩展、AI应用计算性能等挑战。算力的发展对整个计算需求所造成的挑战会变得更大，提高整个AI计算系统的效率迫在眉睫。

最优解：智算中心大势所趋，应从国家公共设施属性做起

正是基于上述算力需求不断增加及所面临的效率提升的需要，作为建设承载巨大AI计算需求的算力中心（数据中心）成为重中之重。

据市场调研机构Synergy Research Group的数据显示，截至到2020年第二季度末，全球超大规模数据中心的数量增长至541个，相比2015年同期增长一倍有余。另外，还有176个数据中心处于计划或建设阶段，但作为传统的数据中心，随之而来的就是能耗和成本的大幅增加。

这里我们仅以国内的数据中心建设为例，现在的数据中心已经有了惊人的耗电量。据《中国数据中心能耗现状白皮书》显示，在中国有 40 万个数据中心，每个数据中心平均耗电 25 万度，总体超过 1000 亿度，这相当于三峡和葛洲坝水电站 1 年发电量的总和。如果折算成碳排放则大概是 9600 万吨，这个数字接近目前中国民航年碳排放量的 3 倍。

但根据国家的标准，到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的 PUE（电能使用效率值，越低代表越节能）达到 1.4 以下。而且北上广深等发达地区对于能耗指标控制还非常严格，这与一二线城市集中的数据中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等计算能力提升服务器，尤其是数据中心的的计算效率应是正解。

但众所周知的事实是，面对前述庞大的AI计算需求和提升效率的挑战，传统数据中心已经越来越难以承载这样的需求，为此，AI服务器和智算中心应运而生。

与传统的服务器采用单一的CPU不同，AI服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，已经成为人工智能发展的重要支撑力量。

值得一提的是，目前在AI服务器领域，我们已经处于领先的地位。

近日，IDC发布了2020HI《全球人工智能市场半年度追踪报告》，对2020年上半年全球人工智能服务器市场进行数据洞察显示，目前全球半年度人工智能服务器市场规模达55.9亿美元（约326.6亿人民币），其中浪潮以16.4%的市占率位居全球第一，成为全球AI服务器头号玩家，华为、联想也杀入前5（分别排在第四和第五）。

这里业内也许会好奇，缘何中国会在AI服务器方面领跑全球？

以浪潮为例，自1993年，浪潮成功研制出中国首台小型机服务器以来，经过30年的积累，浪潮已经攻克了高速互联芯片，关键应用主机、核心数据库、云数据中心操作系统等一系列核心技术，在全球服务器高端俱乐部里占有了重要一席。在AI服务器领域，从全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不断刷新业界最强的人工智能超级服务器的纪录，这是为了满足行业用户对人工智能计算的高性能要求而创造的。浪潮一直认为，行业客户希望获得人工智能的能力，但需要掌握了人工智能落地能力的和技术的公司进行赋能，浪潮就可以很好地扮演这一角色。加快人工智能落地速度，帮助企业用户打开了人工智能应用的大门。

由此看，长期的技术创新积淀、核心技术的掌握以及对于产业和技术的准确判断、研发是领跑的根本。

至于智算中心，去年发布的《智能计算中心规划建设指南》公布了智能计算中心技术架构，基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，通过算力的生产、聚合、调度和释放四大作业环节，支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市和智慧 社会 应用与生态 健康 发展。

通俗地讲，智慧时代的智算中心就像工业时代的电厂一样，电厂是对外生产电力、配置电力、输送电力、使用电力；同理智算中心是在承载AI算力的生产、聚合、调度和释放过程，让数据进去让智慧出来，这就是智能计算中心的理想目标。

需要说明的是，与传统数据中心不同，“智算中心”不仅把算力高密度地集中在一起，而且要解决调度和有效利用计算资源、数据、算法等问题，更像是从计算器进化到了大脑。此外，其所具有的开放标准，集约高效、普适普惠的特征，不仅能够涵盖融合更多的软硬件技术和产品，而且也极大降低了产业AI化的进入和应用门槛，直至普惠所有人。

其实我们只要仔细观察就会发现，智算中心包含的算力的生产、聚合、调度和释放，可谓集AI能力之大成，具备全栈AI能力。

这里我们不妨再次以浪潮为例，看看何谓全栈AI能力？

比如在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录（保证充足的算力，解决了算力提升的需求）；在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新（解决了算力的效率问题）；在聚合算力方面，浪潮持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启AI全自动建模新方式，加速产业化应用。

那么接下来的是，智算中心该遵循怎样的发展路径才能充分发挥它的作用，物尽其用？

IDC调研发现，超过九成的企业正在使用或计划在三年内使用人工智能，其中74.5%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义的人工智能专用基础设施平台，以降低创新成本，提升算力资源的可获得性。

由此看，智能计算中心建设的公共属性原则在当下和未来就显得尤为重要，即智能计算中心并非是盈利性的基础设施，而是应该是类似于水利系统、水务系统、电力系统的公共性、公益性的基础设施，其将承载智能化的居民生活服务、政务服务智能化。因此，在智能计算中心规划和建设过程中，要做好布局，它不应该通过市场竞争手段来实现，而要体现政府在推进整个 社会 智能化进程的规划、节奏、布局。

总结： 当下，算力成为推动数字经济的根基和我国“新基建“的底座已经成为共识，而如何理性看待其发展中遇到的挑战，在不断高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的发展策略和形式，找到最优解，将成为政府相关部门以及相关企业的重中之重。

『肆』 人工智能包括哪些方面

1.从发展程度角度，人工智能可划分为弱人工智能、强人工智能与超强人工智能。
目前，人工智能处于弱人工智能阶段，AI并不具备类似人类思考与联想的能力。未来，人工智能可能发展到强人工智能与超强人工智能阶段，这个阶段的AI将具备类似人类思考与联想的能力，可以在更多领域代替人类完成工作。
2.从产业角度，人工智能可划分为基础层、技术层与应用层。
基础层可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容;算力层面包括AI芯片和AI计算架构;数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。
技术层根据算法用途可划分为计算机视觉、语音交互、自然语言处理。计算机视觉包括图像识别、视觉识别、视频识别等内容;语音交互包括语音合成、声音识别、声纹识别等内容;自然语言处理包括信息理解、文字校对、机器翻译、自然语言生成等内容。
应用层主要包括AI在各个领域的具体应用场景，比如自动驾驶、智慧安防、新零售等领域。

『伍』 3060ti 3070ti 3080ti锁算力版的,算力是多少m

锁算力版也是正常算力，比如3060Ti锁算力版也是60算力单卡。只是锁算力的卡不要同时组装在一起，否则需要解锁算力。

显卡（Video card、Display card、Graphics card、Video adapter）是个人计算机基础的组成部分之一，将计算机系统需要的显示信息进行转换驱动显示器，并向显示器提供逐行或隔行扫描信号。

控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人计算机主板的重要组件，是“人机”的重要设备之一，其内置的并行计算能力现阶段也用于深度学习等运算。

显卡又称显示卡（Video card)，是计算机中一个重要的组成部分，承担输出显示图形的任务，对喜欢玩游戏和从事专业图形设计的人来说，显卡非常重要。

主流显卡的显示芯片主要由NVIDIA（英伟达）和AMD（超威半导体）两大厂商制造，通常将采用NVIDIA显示芯片的显卡称为N卡，而将采用AMD显示芯片的显卡称为A卡。

配置较高的计算机，都包含显卡计算核心。在科学计算中，显卡被称为显示加速卡。

『陆』 算力网络是什么意思

算力网络好比是电网。
算力好比就是电。电力时代，我们构建了一张"电网"，有电可以用电话、洗衣机、电饭煲、电风扇、电视机；人工智能的世界，有算力，自动驾驶、人脸识别、玩的游戏、看的视频等才能正常使用。
利用云网融合技术以及SDN／NFV等新型网络技术，将边缘计算节点、云计算节点以及含广域网在内的各类网络资源深度融合在一起，减少边缘计算节点的管控复杂度，并通过集中控制或者分布式调度方法与云计算节点的计算和存储资源、广域网的网络资源进行协同，组成新一代信息基础设施，为客户提供包含计算、存储和连接的整体算力服务，并根据业务特性提供灵活、可调度的按需服务。

『柒』 人工智能需要什么基础

人工智能（AI）基础：

1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：

算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。

2、技术基础：

（1）文艺复兴后的人工神经网络。

人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。

（2）靠巨量数据运作的机器学习。

科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。

（3）人工智慧的重要应用：自然语言处理。

自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。

自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：

其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；

其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。

『捌』 算力是什么意思

是比特币网络处理能力的度量单位，即计算机计算哈希函数输出的速度。

算力（也称哈希率）是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机（CPU）计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。

在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW(Proof Of Work)。

基本概念

日前，比特币全网算力已经全面进入P算力时代（1P=1024T，1T=1024G，1G=1024M，1M=1024k），在不断飙升的算力环境中，P时代的到来意味着比特币进入了一个新的军备竞赛阶段。

算力是衡量在一定的网络消耗下生成新块的单位的总计算能力。每个硬币的单个区块链随生成新的交易块所需的时间而变化。

『玖』 p100显卡算力

p100显卡算力为：双精度浮点运算能力4.7 teraFLOPS. 5.3 teraFLOPS，单精度浮点运算能力9.3 teraFLOPS，10.6teraFLOPS。

NVIDIA TeslaP100 运用NVIDIA Pascal™GPU 架构提供统一的平台，以加速 HPC 和 AI 发展，大幅提升吞吐量，同时降低成本。

p100借助 700 多种加速的 HPC 应用程序（前 15 名均入列）和所有深度学习框架，搭载NVIDIA NVLink技术的 Tesla P100 最高可使性能提升 50 倍。

显卡(Video card，Graphics card)全称显示接口卡，又称显示适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之一。

显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。

显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来，同时显卡还是有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。

对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。 民用和军用显卡图形芯片供应商主要包括AMD(超微半导体)和Nvidia(英伟达)2家。现在的top500计算机，都包含显卡计算核心。在科学计算中，显卡被称为显示加速卡。

『拾』 算力网络的英文名称

算力网络（Computing Power Network）关键技术实现与算法验证平台 算力网络平台（ CPN Platform ）
Client （设备接入模块）接入 USB 摄像头与 IP 摄像头设备 ，算力在Wikipedia英文写法是Computing Power，指向Computing Performance词条。在不考虑场景的情况下，计算机性能通常用准确性、效率和程序执行时间来表示，通常涉及到更短的响应时间、更高的吞吐率、更低的资源利用率、更高的可用性、更高的带宽、更短的数据传输等等。

如果再狭义一些，算力实际指的是处理器的计算能力，有很多指标和基准测试，例如SPEC、Linpack、TPC、MLPerf、Terasort等等。在CSDN、知乎、Wikipedia等相关网站上，有很多此类介绍。
针对新型计算任务也有一些特定的指标，一些常见的指标如下：

MIPS（Million
Instructions Per Second）：百万条指令/秒，即每秒执行百万级指令数。Intel 80386电脑可以每秒处理3百万到5百万机器语言指令，可以说80386是3~5MIPS的CPU。ARM7
的运算速度可按如下公式计算：MIPS=0.9×MHz，S3C44B0X的最大运算速度大约为0.9×66MHz=59.4MIPS。那么指令（instruction）和运算（operation）有什么区别呢，简单地说就是测试集的差异而已。MIPS包含各种指令，而operation就是算数指令。因此MIPS一般更高一些。

DMIPS（Dhrystone
Million Instructions executed PerSecond）：Dhrystone是测量处理器运算能力的最常见基准程序之一，常用于处理器的整型运算性能的测量。Dhrystone是一种整数运算测试程序。
OPS（Operations Per Second）：“每秒执行的运算次数”，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。还有更小的GOPS、MOPS指标。也有TOPS/W这种结合能效的算力指标。对于AlexNet处理224*224的图像，需要1.4GOPS对于224*224的图像，ResNet-152需要22.6GOPS。1080p图像(像素点个数1920*1280) 的8路 帧率为30FPS的图像。22.6GOPS30FPS8路*（1920*1280/224^2）=265Teraop/sec。这个数量级为30张高端显卡。EIE在稀疏网络上可达102GOPS/s，相当于同等级非稀疏网络的1TGOPS/s