未来算力

⑴ 计算架构的变化会对未来云计算领域产生怎样的影响

要想了解计算机架构，就需要从个人计算机开始普及的时代说起，个人计算机是通过CPU来处理数据的。在这方面占据统治地位的就是intel以及AMD两家公司，基于x86架构制作出来的CPU，计算过程是通过读取指令，发送到CPU进行计算，之后输出计算结果给显卡芯片，通过显卡芯片显示在屏幕上，因为需要经过主板、内存、显卡等多个元器件，电子信号存在的周期比较长，这就导致了机器的功耗会很高。但是随着移动智能时代的到来，每秒钟会产生海量数据，这种架构方式越来越不适用于处理大量的数据，所以就诞生了一种全新的计算机架构，就是基于移动端架构的ARM处理器，这种架构制作的CPU具有成本低、功耗低的特点，但是处理移动终端数据却具有独特的优势，下面就以个人观点来说一说计算架构的变化对未来云计算领域会产生怎样的影响：

一、生产力融合

计算架构的变化，会促进云计算领域的生产力进行融合，因为ARM架构的芯片对大量的数据处理得心应手，而这又恰恰是云计算的特点，架构的改变会使得以后的移动办公更依赖于云计算，会将大量的算力放到云上，移动终端只是用来接收处理结果并展示。

你觉得计算架构的变化会对未来云计算领域产生怎样的影响呢？欢迎留言讨论。

⑵ 全球算力竞争日趋白热化 智算中心成未来数据中心演进方向

数字技术与实体经济的加速融合，正在为经济 社会 的持续 健康 发展注入新动能。

国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》提到，数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是促进公平与效率更加统一的新经济形态。

尤其是数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

统计显示，2020年，我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值（GDP）比重达到7.8%。到2025年，这一比重预计将达到10%。

而在推进数实融合的过程中，算力作为数字经济时代的关键生产要素，也成为挖掘数据要素价值、推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。

浪潮信息、IDC和清华大学全球产业研究院3月17日联合发布的《2021-2022全球计算力指数评估报告》（以下简称报告）指出，数字技术走向大规模应用的决定性因素是算力，因为每一项新技术的落地应用，背后都是庞大的算力资源做支撑。

报告研究表明，国家计算力指数与GDP的走势呈现出显著的正相关。当计算力指数平均每提高1点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰，而且该趋势预计在2021-2025年将继续保持。

不仅如此，当一个国家的计算力指数达到40分以上时，计算力指数每提升1点，对GDP增长的推动力将增加1.5倍，而当计算力指数值达到60分以上时，计算力指数每提升1点，对于GDP增长的推动力将提高到3倍，对经济的拉动作用变得更加显著。

这里的计算力指数模型是由计算能力、计算效率、应用水平、基础设施支持四个维度构成。以此进行的计算力指数国家排名结果显示，2021年，美国和中国分别以77分和70分位列前两位，处于领跑者位置。

而追赶者国家得分在40分到60分区间，包括日本、德国、英国、法国、加拿大、韩国、澳大利亚；得分低于40分的为起步者国家，包括印度、意大利、巴西、俄罗斯、南非和马来西亚。

与2020年相比，上述国家除南非外，算力评分均有所提升，但各国家所属阵营的划分并未发生变化，这在一定程度上反映出，虽然各国间的算力竞争愈发白热化，但是，全球各国算力竞争格局已初步形成。

在这些国家中，中国是过去一年算力指数增幅最大的国家，达到13.5%。其中在计算能力方面，中国的AI计算发展更是领跑全球，AI服务器指数规模同比增长44.5%，也首次超过美国位列全球第一。

李东红进一步指出，首先，算力资本作为一种新生产投入能够与传统物质资本形成互补效应。比如在对算力进行大量的产业化投资时，需要进行软硬件方面的建设，而算力相关产业的快速发展，也会催生出新的产业、业态和发展模式。

同时，算力资本能够以创新的知识和技术改造传统物质资本，促进资源的利用效率或者劳动利用率进一步提升，进而提升传统资本的边际收益。

其次，算力资本增长会产生正网络外部性效应和溢出效应。从基础设施的角度而言，加大对数据中心等算力基础设施的投资，将进一步增强算力资本与传统物质资本之间的互补效应和协同效应，提高一国生产物品和服务的能力，提升数字经济在国民经济中的比重，最终促进潜在GDP增长并提升整体经济发展水平。

最后，研究数据显示，一国增加对算力的投资比重，会进一步提高稳态经济增长率，这也说明算力作为一种新技术进步因素，其对经济发展的影响具有加速作用，所以加大算力的投资可能带来一国经济发展水平的跃升。

而在算力建设的过程中，加大对数据中心等算力基础设施的投资，是一项重要举措。

从供应方角度，计算更多是CPU主导，但智算偏向于特定的计算模式，这时候需要加入GPU以及一些专用处理器来实现。

张东提供了一个预估数据，未来对一个大模型训练所需的算力，可能每三四个月就需要翻一番，这意味着一年就要增加10倍。

而从应用端，算力的供给也亟须提升。比如VR产业经过多年的发展，仍未进入成熟期，一个很重要的原因就是算力支撑还不够。所以，接下来如何满足日益多元化的智算需求，就需要大力发展智算中心。

张东表示，数据中心未来的演进形态是智算中心，而智算中心必须具备三个特点，即开放标准、集约高效、普适普惠。

其中，“开放标准”要求数据中心从硬件到软件、从芯片到架构、从建设模式到应用服务都应该是开放的、标准的；“集约高效”要求数据中心的建设要有超大规模，要采用领先的技术，保证自身的先进性；“普适普惠”则要求数据中心发挥基础设施的 社会 价值，服务大众。

目前，在国家的统筹布局下，全国一体化大数据中心体系已完成总体布局设计，“东数西算”工程也已全面启动。根据规划，我国将在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，同时还规划了10个国家数据中心集群。

对此，张东称，智算中心不仅包含算力基础设施，还有算法基础设施。算力基建化只是第一步，接下来，还需要加强算法基础设施建设。“只有实现算法基建化，才能让更多的企业享受普适普惠的智算服务。”

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⑶ 东数西算是开启算力时代的世纪工程，这项工程在未来会给我们带来哪些改变

这样的话可以带动南方和北方的经济发展，可以完成资源互助，之后可以带动中国数字经济的发展，更好的推行区域经济，之后也可以带动it行业的发展和进步，资源可以完成优势互补，绿色发展空间会变得越来越大。

⑷ “东数西算”国家工程全面启动，算力发展向何处去

算力发展肯定是“东数西算”的格局。主要的数据运算在东部，算力提供在西部。因为这样做的成本是最低的，而且西部的天气比较适宜大规模部署算力中心。东部只要通过网络调用西部的算力就行了，这也就是现在最流行的分布式算力系统。可以最大程度的降低成本。

算力发展肯定会是如国家的“东数西算”工程一样。把提供算力的服务器矩阵部署在西部，然后通过专门搭建的高速网络，在东部就可以直接调用西部的算力中心。

⑸ 算力作为新基建产业一环，未来将有多大空间

IDC此前发布的《2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告》指出，到2022年，全球人工智能市场中用于算力的投资将超过176亿美元，未来五年（2018-2022），该市场的复合增长率将超过30%。而算力也将成为现代社会重要的基础设施，并成为中国新基建战略的重要组成部分。XnMatrix是全球化、去中心化的新一代云计算平台，是Web3.0智能时代数字经济领域的新型基础设施。

⑹ 浪潮如何应对AI算力多元、巨量、生态化挑战

浪潮认为智算中心是应对未来AI算力多元、巨量、生态化挑战的新基建。所以，浪潮在2020年提出智算中心的构想，提供AI计算所需的算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施，在AI时代将扮演算力生产供应平台、数据开放共享平台、智能生态建设平台和产业创新聚集平台等多重角色。智算中心普及，可降低全社会AI应用成本、加强政府社会治理能力、增强企业创新转型动能、推动人工智能产业聚集。

⑺ 算力有多重要考古科学家们这样说

大部分人对于考古的认识，是这样的：

但其实很多考古人，是这样的：

20世纪以来，考古发生了两次巨大的 科技 革命。

第一次 科技 革命，是发现了可以用碳-14衰变的程度来计算出样品的年代，开辟了史前考古学研究的新纪元，碳-14测年法的发明者威拉得·利比教授因此获得1960年诺贝尔化学奖。

第二次 科技 革命，正是当下火热的分子考古学。自从人类发现 DNA 是生物遗传信息最重要的载体，过去几年在基因测序方面取得巨大的 科技 进展，并成功地应用到古 DNA 测定上。古 DNA 研究已经成为考古强有力的工具，从全新的角度解读生物的进化过程。

在 科技 的加持下，考古正在揭开越来越多未知的过往。比如，人类的起源、中华民族的起源、南北方人的关系、小麦从哪里来的……这一系列“我是谁、我从哪里来”的“灵魂拷问”。

科学家们，谁能更快地解答这些“灵魂拷问”，将为人类溯源、人类发展做出巨大贡献，这是一场争分夺秒的科研竞争。

科学家们直言，计算非常重要！我们需要计算！

为什么？

因为，科学家们遇到的这些问题，不太“普通”。

古 DNA 研究难题1：

基因测序海量数据，普通计算机算不了

古 DNA 研究难题2：

基因比对，犹如巨量拼图

古 DNA 研究难题3：

考古研究争分夺秒，时间很宝贵

总结一下就是，这些“费时”、“费力”的分析工作完全没有办法依靠人工和手工的手段来完成，必须要依靠计算的手段来完成，而且还不是“普通”的计算机。

这一说法也得到了科学家们的“现身说法”。

而未来，计算对于人类 科技 的创新和进展，对自身、宇宙、自然、人类自身的发现将越来越多发挥支撑和推进作用。

⑻ 未来算力，华为升腾 910和阿里含光 800谁更强

九月，开学季，注定是不平凡的一月，10号马总退休，18号地表最强华为AI芯片集群“Atlas 900”问世，这2天阿里又不服了，达摩院上古三大神器“含光 800”问世。

各大科技巨头频繁秀肌肉，先后发布智能AI芯片，都希望在人工智能物联网时代先人一步，这无疑是翻开了历史的新篇章，我们正在迈向数字新世界。

1.下面我们先来介绍一下阿里旗下号称世界最强的“平头哥半导体公司含光800"到底有多厉害？

目前含光800已经应用于阿里巴巴集团内多个场景，未来还将应用于医疗影响，无人驾驶等领域，研发这款芯片只用了半年时间，这是阿里巴巴迈向芯片领域的一次突破，未来阿里巴巴一定是一家软件硬件一体化的企业。(这话和华为公司的发展战略类似)

在业界标准的Res Net-50测试中，含光800推理性能达到78563 IPS，比目前业界最好的AI芯片性能高4倍；能效比500 IPS/W，是第二名的3.3倍。

2.下面我们来介绍一下地表最强的华为芯片升腾910：（不能和华为AI训练集群Atlas 900对比，小兵怎么能打得过部队）

华为芯片升腾910半精度 (FP16)算力达到256 Tera-FLOPS，整数精度 (INT8) 算力达到512 Tera-OPS，重要的是，达到规格算力所需功耗仅310W，明显低于设计规格的350W。

升腾910总体技术表现超出预期，作为算力最强AI处理器，当之无愧。我们已经把升腾910用于实际AI训练任务。比如，在典型的ResNet50 网络的训练中，升腾910与MindSpore配合，与现有主流训练单卡配合TensorFlow相比，显示出接近2倍的性能提升。面向未来，针对不同的场景，包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，华为将持续投资，推出更多的AI处理器，面向全场景持续提供更充裕、更经济、更适配的AI算力。

面对世界最强的上古神器”含光800“和地表最强的”升腾910“到底哪个强，大家应该可以判断出来吧。

其实我想告诉大家的是： 未来科技拼的是算力。

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⑼ 什么是算力

举个例子。在比特币的世界，约每 10 分钟可以产出 12.5 个比特币，这么算下来一天的总产量约是 1800 枚。挖矿可以抽象理解为这 2000P 算力每天争夺 1800 枚比特币生产权的行为。现在每 P 每天的理论产量约是 1800/2000 = 0.9 枚比特币。未来算力上涨，则挖矿难度增加，单位算力的产量将同比降低。这种算力增减记录约隔 13.5 天更新一次，这就意味着每更新一次难度可以维持 13.5 天的固定理论日收入（指未扣除运维电费等成本的收入，关于当前算力的理论日收入及下一难度调整时间，有兴趣可以通过相关工具输入算力值查询）。

总体来讲，算力的涨跌趋势与币价的涨跌正相关，与矿机价格的涨跌负相关。

目前，比特币挖矿行业远远优于早期，矿工们从使用 CPU、GPU、FPGA 到拥有 ASIC 比特币挖矿机的巨型仓库进行开采，算力提升已经达到了惊人的程度。

哈希算力的增长迅猛。总有一天，会超过 exahash 时代（exabytes，艾字节），可能达到每秒 zettahash 泽字节，甚至 yottahash 尧字节。这可能需要很多年的时间，因为 500 exahash 仅仅是 zettahash 的一半。

挖矿的每秒算力是以 Ghash/s 或 Thash/s 为单位计，矿机的 GHash （或 THash）值越高，能挖到的 BTC 就越多。

以今日持续增加的挖矿难度，每 1 Ghash 算力可以挖到多少 BTC？请注意，在现实的世界里，挖掘的难度是与日俱增的。

通过使用挖矿收益的计算器，可以计算出在特定期间内，以当下的挖矿难度，每 1 Ghash 的算力（云算力，或用自己的矿机挖矿的方式）可以产出多少比特币。

⑽ 如何看待十次方的算力租赁平台

随着大数据、区块链、5G、物联网的发展，数据的处理成为重要生产力，而这些数据处理就需要算力来提供支撑。
简单来说，在未来算力就是生产力，如果所有的算力都由企业自己搭建，自己开发或购买软件，必然要付出较大的成本，同时后期也需要投入维护成本，这些对很多企业，特别是中小企业来说，其成本、运营压力就变得很大。
十次方算力平台的出现，就能有效帮助企业解决这个问题。简单来说，企业用户可以在十次方算力平台上，利用已有的资源，获取高效、安全稳定、低成本的算力输出方案。