算力的标准

问题描述

精选答案

算力是设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力，常用FLOPS作为计量单位。

FLOPS是Floating-point Operations Per Second的缩写，即每秒所能够进行的浮点运算数目（每秒浮点运算量）。一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一佰万（=10^6）次的浮点运算；一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算；一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算；一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算；一个EFLOPS（exaFLOPS）等于每秒一百亿亿次（=10^18）次的浮点运算。算力可以分为基础算力、智能算力和超算算力：（1）基础算力，由基于CPU芯片的服务器所提供的算力，主要用于基础通用计算。日常提到的云计算、边缘计算等都属于基础算力，它为移动计算、物联网等提供计算支持。基础算力占整体算力的比重由2016年的95%下降至2020年的57%，但其依旧是算力主力。

（2）智能算力，由基于GPU、FPGA、ASIC等AI芯片的加速计算平台提供的算力，主要用于人工智能的训练和推理计算，比如语音、图像和视频的处理。在技术架构上，人工智能的核心计算能力由训练、推理等专用计算芯片提供，注重单精度、半精度等多样化计算能力。在应用方面，人工智能计算中心主要支持人工智能与传统行业的融合创新与应用，提升传统行业的生产效率，在自动驾驶，辅助诊断、智能制造等方面大显身手。智能算力规模近年增长迅速，在整体算力中的占比已由2016年的3%提升至2020年的41%，预计到2023年智能算力的占比将提升至70％。

（3）超算算力，由超级计算机等高性能计算集群所提供的算力，主要用于尖端科学领域的计算，比如行星模拟、药物分子设计、基因分析等等。在技术架构上，超算的核心计算能力由高性能CPU或协处理器提供，注重双精度通用计算能力，追求精确的数值计算。在应用方面，超算中心主要应用于重大工程或科学计算领域的通用和大规模科学计算，如新材料、新能源、新药设计、高端装备制造、航空航天飞行器设计等领域的研究。超算算力在整体算力中的占比较为稳定，约为2%。