算力究竟是個(gè)啥？

相信大家已經(jīng)感受到，我們正處在一個(gè)人工智能時(shí)代。如果要問(wèn)在人工智能時(shí)代最重要的是什么？那必須是：算力！算力！算力?。ㄖ匾氖虑檎f(shuō)三遍）

作為推動(dòng)人工智能發(fā)展的三大要素之一，算力被稱(chēng)為人工智能的“發(fā)動(dòng)機”和核心驅動(dòng)力。 算力很重要，但是算力究竟是個(gè)啥？文檔君帶著(zhù)大家一起來(lái)看看吧~~

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什么是算力

“算力”，字面意思就是計算能力（Computational Power），從古代的算盤(pán)到現在的超級計算機，都是算力的承載者。

現在我們說(shuō)的算力是指計算系統（如電腦、服務(wù)器、數據中心等）處理信息和執行計算的能力。計算系統的算力越高，處理數據的速度越快，能完成的任務(wù)也越復雜。 如果將計算機的算力比作學(xué)生的解題速度，那么一個(gè)擁有強大算力的計算機就像是一個(gè)解題速度極快的高中生，而一個(gè)算力較弱的計算機就像是解題速度較慢的小學(xué)生。 同一道算術(shù)題，高中生可能只需要一分鐘就能解出來(lái)，而小學(xué)生可能需要花費更多的時(shí)間。因此，算力的大小直接影響了計算機處理數據的速度和效率。

算力的單位有以下幾種：

FLOPS

Floating Point Operations Per Second，浮點(diǎn)運算次數/秒。表示計算系統每秒鐘能執行多少次浮點(diǎn)運算，是最常用的衡量算力的單位。

IPS

Instructions Per Second，指令/秒。表示計算系統每秒鐘能執行多少條指令，更多地用于衡量CPU的處理速度。

TOPS

Trillion Operations Per Second，萬(wàn)億次/秒。表示處理器每秒鐘可進(jìn)行多少萬(wàn)億次（10^12）操作。

TOPS/W也可以作為評價(jià)算力的一個(gè)性能指標，表示在1W功耗的情況下，處理器能進(jìn)行多少萬(wàn)億次操作。

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算力的發(fā)展歷程

算力經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，實(shí)現了從算盤(pán)到云端的巨大飛躍，總的來(lái)說(shuō)可以分為以下幾個(gè)階段：

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機械時(shí)代：算盤(pán)與差分機

在遙遠的古代，人類(lèi)的算力僅限于十指和一些簡(jiǎn)單的計數工具。

算盤(pán)的出現，使人們迎來(lái)了第一次算力的飛躍。

1642年，布萊士·帕斯卡發(fā)明了帕斯卡加法器，是人類(lèi)歷史上第一臺真正的計算機，能夠執行加減法運算。

19世紀初，查爾斯·巴貝奇構想出了能夠進(jìn)行復雜計算的差分機，被認為是最早的通用計算機概念。

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電子時(shí)代的曙光：ENIAC與微處理器

1946年，世界上第一臺電子計算機ENIAC的誕生，開(kāi)啟了算力發(fā)展的電子時(shí)代。

1971年，英特爾推出了4004微處理器，標志著(zhù)個(gè)人計算時(shí)代的到來(lái)。這顆芯片的算力現在看來(lái)不值一提，但卻為后來(lái)的技術(shù)革命埋下了伏筆。

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個(gè)人計算的大爆炸：PC革命

1980年代，個(gè)人電腦（PC）開(kāi)始普及，算力不再是大型機構專(zhuān)用，普通人也能享受到數字技術(shù)帶來(lái)的便利。

1990年代，互聯(lián)網(wǎng)的出現和普及，加速了計算需求的增長(cháng)，推動(dòng)了算力的進(jìn)一步發(fā)展。

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云端上的算力：云計算與AI

21世紀，移動(dòng)計算和云計算蓬勃發(fā)展。云計算的出現，使得算力可以像水和電一樣，通過(guò)網(wǎng)絡(luò )“流動(dòng)”到需要它的每一個(gè)角落。

人工智能的崛起對算力提出了更高的要求，GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理單元）和TPU（Tensor Processing Unit，張量處理單元）等專(zhuān)用硬件的出現，極大地提高了處理效率，為機器學(xué)習模型的訓練和推理提供了強大的支持。

在2024年MWC世界移動(dòng)通信大會(huì )上,中興通訊發(fā)布端到端算力基礎設施解決方案，提供算/存/網(wǎng)/lDC完整的全套解決方案，實(shí)現全棧軟硬件一體化部署，加快業(yè)務(wù)上云速度。

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算力的重要性

在本文的開(kāi)頭，文檔君提到，人工智能新時(shí)代最重要的就是算力。算力對于人工智能至關(guān)重要，它幾乎影響著(zhù)人工智能領(lǐng)域的每一個(gè)方面。 實(shí)現復雜模型 現代人工智能，特別是深度學(xué)習技術(shù)，依賴(lài)于復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，這些模型包含數百萬(wàn)甚至數十億的參數。 高算力使得這些大型模型的訓練成為可能，只有足夠的算力才能使模型在合理的時(shí)間范圍內完成對海量數據的學(xué)習。

縮短訓練時(shí)間 強大的算力可以大幅縮短模型的訓練時(shí)間。在算力較低的條件下，訓練一個(gè)復雜的深度學(xué)習模型可能需要幾周甚至幾個(gè)月。隨著(zhù)算力的提升，相同的訓練任務(wù)可以在幾天、幾小時(shí)乃至更短時(shí)間內完成。

支持實(shí)時(shí)分析和決策 在很多應用場(chǎng)景中，比如自動(dòng)駕駛汽車(chē)、金融交易分析、智能醫療系統等，AI模型需要實(shí)時(shí)地處理數據并做出決策。強大的算力能夠保證這些系統能夠迅速處理輸入的數據，及時(shí)做出反應。 促進(jìn)AI技術(shù)的創(chuàng )新 隨著(zhù)算力的增強，AI研究人員能夠嘗試更多的實(shí)驗，探索新的算法和模型架構。這不僅加速了現有技術(shù)的改進(jìn)，也可能帶來(lái)突破性的新技術(shù)。 例如，近年來(lái)自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的重大進(jìn)展很大程度上得益于可用算力的顯著(zhù)提升。

除了人工智能領(lǐng)域，算力在氣候模擬、天文物理、金融分析、醫療健康、交通運輸、信息安全、科學(xué)研究等各方面都具有重大影響。

可以說(shuō)，算力的提升是實(shí)現這些應用的基礎和保障，也是數字世界的基石。

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結束語(yǔ)

今天的算力小知識就介紹到這里了，文檔君敲黑板總結重點(diǎn)啦~~

算力是用來(lái)衡量計算系統處理數據和執行運算的能力，最常用的單位是FLOPS。

算力經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，經(jīng)歷了四個(gè)階段，實(shí)現了從算盤(pán)到云端的巨大飛躍。

算力對于人工智能至關(guān)重要，也是科技發(fā)展的核心驅動(dòng)力。

相信在未來(lái)的發(fā)展歷程中，算力將繼續發(fā)揮重要作用。無(wú)論是在游戲、人工智能還是其他領(lǐng)域，算力的發(fā)展將為我們帶來(lái)更多的創(chuàng )新和可能。

審核編輯：黃飛