㈠ 過來了解下什麼是「算力」
最近接觸一個基金名稱裡面有「算力」二字,本以為只是一個名字而已,不查不知道,一查嚇一跳。「算力」竟然已經成為了一個火爆的新概念。
算力,又稱「計算力」,從狹義上看,算力就是數據的處理能力,是設備通過處理數據,實現特定結果輸出的計算能力,算力數值越大,代表綜合計算能力越強。從廣義上看,算力可以表達為算力是數字經濟時代新的生產力,是支撐數字經濟發展的堅實基礎,也將是國民經濟發展的重要引擎。它廣泛存在於計算機、手機、PC等硬體設備中,如果沒有算力,這些軟硬體都不能正常使用。算力已經成為了全球戰略競爭新的聚焦點,一個國家算力水平的高低基本與經濟發展水平呈正相關水平。因為數字經濟時代的關鍵資源是數據、算力和演算法,其中數據是新的生產資料,算力是新生產力,演算法是新的生產關系,這些構成了數字經濟時代最基本的生產基石。
算力分為算力環境、算力規模和算力應用。其中算力環境是指網路環境和算力投入等因素,這些是為算力的發展提供堅實的支撐。算力規模包含基礎算力、智能算力和超算能力,這些又分別提供基礎通用計算、人工智慧計算和科學工程計算。算力應用是主要包括消費應用和行業應用,消費和行業應用帶來了對算力規模、算力能力等需求的快速提升,算力的進步會反向推動了應用。例如當前我們所接觸和使用的5G、物聯網、雲計算、大數據、人工智慧和區塊鏈等等。
算力已成為數字經濟的新引擎,主要表現在哪些方面呢?
1、算力直接帶動數字產業化的發展。在數字核心企業,例如亞馬遜、微軟、谷歌等等這些互聯網行業,算力是投資最大的,這三個企業每個季度投入的資本支出總額超過250億美元,基本都是用於布局大規模的數據中心,支撐著互聯網技術加速向電商、服務業、支付等領域滲透。還有電子信息製造業、電信業、軟體業等等,都是數字產業化發展的重要部分,和算力的發展息息相關。
2、算力直接賦能國民經濟發展。隨著我國5G覆蓋率的不斷提升,我國對算力的投資也在不斷提升,據悉,2020年我國的IT支出規模是2萬億,直接帶動經濟總產出1.7萬億,間接帶動經濟總產出6.3萬億,即在算力中每投入1元。會帶動3—4元的經濟產出。而且我國消費和應用算力的需求在迅猛增長,單單是互聯網對於算力的需求就大概占整體算力的50%的份額,電信和金融領域對算力的應用也處於行業領先水平。
總之,抓好算力的發展就是抓好數字經濟與實體經濟融合發展的機會,就是為「一帶一路」合作做出貢獻。抓好計算機產業鏈供應鏈的長板,就是將強了重要產品和核心技術之間的融合發展,增強我國內在的創新能力的發展。
㈡ 如何處理好"算理"與"演算法"的關系
計算的算理是指計算的理論依據,通俗地講就是計算的道理。算理一般由數學概念、定律、性質等構成,用來說明計算過程的合理性和科學性。計算的演算法是計算的基本程序或方法,是算理指導下的一些人為規定,用來說明計算過程中的規則和邏輯順序。
算理和演算法既有聯系,又有區別。算理是客觀存在的規律,主要回答「為什麼這樣算」的問題;演算法是人為規定的操作方法,主要解決「怎樣計算」的問題。算理是計算的依據,是演算法的基礎,而演算法則是依據算理提煉出來的計算方法和規則,它是算理的具體體現。算理為計算提供了正確的思維方式,保證了計算的合理性和可行性;演算法為計算提供了便捷的操作程序和方法,保證了計算的正確性和快速性。算理和演算法是計算教學中相輔相成、缺一不可的兩個方面。
㈢ 「算力」是什麼意思
算力是比特幣網路處理能力的度量單位。即為計算機計算哈希函數輸出的速度。比特幣網路必須為了安全目的而進行密集的數學和加密相關操作。 例如,當網路達到10Th/s的哈希率時,意味著它可以每秒進行10萬億次計算。
在通過「挖礦」得到比特幣的過程中,我們需要找到其相應的解m,而對於任何一個六十四位的哈希值,要找到其解m,都沒有固定演算法,只能靠計算機隨機的hash碰撞,而一個挖礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞,就是其「算力」的代表,單位寫成hash/s,這就是所謂工作量證明機制POW。
算力為大數據的發展提供堅實的基礎保障,大數據的爆發式增長,給現有算力提出了巨大挑戰。互聯網時代的大數據高速積累,全球數據總量幾何式增長,現有的計算能力已經不能滿足需求。據IDC報告,全球信息數據90% 產生於最近幾年。並且到2020年,40% 左右的信息會被雲計算服務商收存,其中1/3 的數據具有價值。
因此算力的發展迫在眉睫,否則將會極大束縛人工智慧的發展應用。我國在算力、演算法方面與世界先進水平有較大差距。算力的核心在晶元。因此需要在算力領域加大研發投入,縮小甚至趕超與世界發達國家差距。
算力單位
1 kH / s =每秒1,000哈希
1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。
1 GH / s =每秒1,000,000,000次哈希。
1 TH / s =每秒1,000,000,000,000次哈希。
1 PH / s =每秒1,000,000,000,000,000次哈希。
1 EH / s =每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。
㈣ 算理的算理與演算法的關系
當學生進行了一定量的練習以後,發現了計算的規律:個位數只能與個位數直接相加、十位數只能與十位數直接相加、百位數只能與百位數直接相加,也就是相同數位上的數才能直接相加,最後再把幾個得數合並,這是學生感悟算理的過程;最後進行優化計算過程,為了便於計算一般寫成豎式形式,在此基礎上引導學生抽象概括出普遍適用的計演算法則:把相同數位對齊列出豎式,再從個位加起,滿十向前一位進一,這就是演算法。 從上面的分析可以看出算理與演算法有這些關系:算理是客觀存在的規律,演算法卻是人為規定的操作方法;算理為計算提供了正確的思維方式,保證了計算的合理性和正確性,演算法為計算提供了快捷的操作方法,提高了計算的速度;算理是演算法的理論依據,演算法是算理的提煉和概括,演算法必須以算理為前提,算理必須經過演算法實現優化,它們是相輔相成的。
㈤ 演算法比算力更重要
計算的事可以交給電腦,而且演算法卻取決於人的思考水平了!
選擇方向更重要,否則都是無用功,甚至是負功!
方法比行動更重要,自上而下的結構設計與自下而上的行動和反饋,系統才能朝著更好的方向發展。總結和記錄好方法,從長遠來規劃,做過的就要讓它形成方法論,讓它在下次應用時做到一勞永逸!
方向一旦清晰,行動就會更加有效!
㈥ 如何處理算理和演算法的關系
處理計算教學中算理與演算法的關系還應注意以下五點:一是算理與演算法是計算教學中有機統一的整體,形式上可分,實質上不可分,重演算法必須重算理,重算理也要重演算法;二是計算教學的問題情境既為引出新知服務,體現「學以致用」,也為理解算理、提煉演算法服務,教學要注意在「學用結合」的基礎上,以理解算理,掌握演算法,形成技能為主;三是算理教學需藉助直觀,引導學生經歷自主探索、充分感悟的過程,但要把握好演算法提煉的時機和教學的「度」,為演算法形成與鞏固提供必要的練習保證;四是演算法形成不能依賴形式上的模仿,而要依靠算理的透徹理解,只有在真正理解算理的基礎上掌握演算法、形成計算技能,才能算是找到了算理與演算法的平衡點;五是要防止算理與演算法之間出現斷痕或硬性對接,要充分利用例題或「試一試」中的「可以怎樣算?」「在小組里說一說,計算時要注意什麼?」等問題,指導學生提煉演算法,為算理與演算法的有效銜接服務。
㈦ 知識+數據+算力:演算法進化升級的路徑是什麼|德外獨家
演算法融入信息傳播,帶來了傳播的深刻變革。推薦演算法基於大數據和人工智慧技術,通過演算法模型,進行信息與用戶的匹配,成為智能傳播中的主導力量。
然而,經過演算法過濾選擇後,匹配給用戶的信息對個人認知、判斷以及 社會 性的負面影響,引起了廣泛的關注和擔憂。
作者從智能傳播中演算法的缺陷入手,圍繞演算法優化和升級,與人工智慧行業專家、國家廣播電視總局廣播電視科學研究信息與安全技術研究所王磊博士,展開探討,以期為演算法進化找到可行路徑。
以下為兩人對談的詳細內容。
推薦演算法只能依從用戶
個人的偏好、需求嗎?
於烜: 演算法融入信息傳播,改變了信息採集、生產、分發和反饋等過程,帶來了傳播的深刻變革。在移動互聯網時代,演算法主導信息分發,演算法的個性化推薦(簡稱推薦演算法),有效應對了信息超載帶來的分發危機,解決了海量信息與用戶間的供需匹配問題,優化了生產和消費的資源配置效率,無疑是一種先進的技術和生產力。
但是, 推薦演算法存在一個明顯的缺陷。 我們知道在現代 社會 中,傳播的一個重要功能是實現 社會 整合,以傳統媒體為代表的大眾傳播發揮了 社會 整合的作用,傳媒能夠把不同階層、人群、族群凝聚起來,形成 社會 共識,這就是媒體公共性的體現。
然而,個性化演算法推薦,依據的是網路中用戶本人或相似人群的個人興趣、愛好、習慣、需求,只體現了個性,缺少公共性, 公共性缺席是演算法主導信息傳播的一個明顯的缺陷。推薦演算法只能依從用戶個人的偏好、需求嗎?
王磊:從技術上說,演算法是一種中介, 通過演算法模型,將信息與用戶進行匹配,本質是要解決信息和用戶的精準匹配問題。無論是傳統的機器學習演算法,還是近年來興起的深度學習演算法,通過用戶個人屬性和網路應用使用過程中的數據記錄,挖掘用戶個人興趣、需求, 最終達成個人信息需求的精準匹配,這就是演算法的使命。
當演算法融入傳播,演算法主導的短視頻平台、資訊平台成為了媒體,作為媒體,需要傳播主流價值觀,需要承擔媒體公共性責任, 除了個性化的推薦,在演算法中應該體現出公共性,這是從媒體角度、傳播角度,對演算法的要求。
於烜: 目前的智能傳播中,演算法並沒有回應這樣的要求。也就是說,從傳播角度看,目前普遍應用的個性化推薦演算法技術自身是有缺憾的,換句話說, 僅僅依靠推薦演算法技術進行的傳播,是有缺陷的,需要進化。
王磊: 對,可以這樣理解。
於烜: 近年來,智能傳播中,經過演算法過濾選擇後匹配給用戶的信息,對個人認知、判斷以及 社會 性的負面影響,引起了傳播學研究的關注,比如信息繭房、演算法囚徒、圈層化,這些研究都提示了演算法帶來的風險。所以無論是從演算法技術自身的缺憾,還是演算法在現實傳播中帶來的問題兩個層面看,演算法需要升級。
王磊: 確實如此, 推薦類演算法需要從演算法技術路線和網路架構上進一步升級, 以嘗試解決上述問題。
演算法是否能夠發現用戶更全面多樣的內容?
於烜: 大眾傳播時代的信息也是要過經過媒體過濾選擇的,但是在新聞專業主義的准則下,信息選擇有明確的標准,要求客觀、平衡,以盡可能反映 社會 現實。
但是,演算法的根本邏輯是流量,以流量為目的進行信息匹配。研究表明,流量偏向情緒性、故事性、戲劇性內容,客觀、平衡這一新聞傳播大廈的基石已經被流量沖垮了。
100年後的今天,被演算法選擇的信息失衡、失真,擬態環境和現實世界不是越來越接近,相反卻是越來越偏離了。
演算法模型中,是否可以將客觀、平衡等專業價值觀要素導入進去?也就是說不僅僅找到迎合用戶表面的喜好,也能發現他潛在的需要,或者是他願意了解、也應該了解的更全面的這樣一些內容?在實現過程中面臨的困難和挑戰又是什麼?
王磊: 我想可以嘗試突破信息傳播失衡、失真的現狀,但是實現起來難度很大。 一種辦法是演算法+規則,即以現有深度學習演算法模型為基礎,將專業價值觀理念設定為相應規則,兩者結合形成新的計算模型,進行相應信息匹配。 但是,現實中難度很大。
還有一個辦法,需要通過技術演進來實現。從人工智慧發展歷程看, 現在正處於弱人工智慧時代, 即「數據+演算法」的時代,這一時期通過大量投喂數據,演算法精度較過去提高了很多,但是 存在一個難以破解的核心問題——無法解決海量數據之間的深層次語義層面的關聯關系,演算法的泛化能力比較差, 簡單說就是在一個數據集中的模型,運用在另一個相似數據集中,其效果會變差。
只有當技術演進到 「知識圖譜+演算法」 階段,能夠在數據間找到並建立起相應的關聯關系,破解數據語義層面的聯系,才有可能挖掘出用戶潛在的、多層次的需要,改變目前簡單迎合的狀況。
清華大學張鈸院士提出的第三代人工智慧,即 知識+數據+演算法+算力, 或許未來可以從這個方面突破,一定程度上彌補當前信息傳播中推薦類演算法的缺陷。
第二代人工智慧階段,
如何推動綜合評價體系建立?
於烜: 演算法驅動的內容平台通過組織生產和演算法分發,已然成為了智能傳播時代的主體,因此說需要通過規則導入,促使演算法進化。
目前個性化推薦演算法,強調的是迎合用戶個人個性化的精度,是不是可以從內容端的廣度進行考量, 比如說,內容的多樣性,讓觀點多樣、信源多樣、品類多樣的內容達到用戶?也就說是否可以通過內容的廣度,來體現新聞傳播客觀、平衡。
王磊: 是的, 除了精度,演算法的廣度應該成為一個評價指標,如對內容的非歧視性關聯推薦等。現階段綜合評價指標的合理設計將引導演算法不斷地優化升級。 當然,這些評價標準的制定也需要傳播學的專家加入,共同探討。
於烜: 如果要對今天的對話做一簡短小結,我想說,面對演算法技術的缺憾及引發的問題,演算法無疑需要進化。而演算法進化有賴於演算法技術自身的演進,有賴於演算法掌控者的倫理培養,有賴於監管部門的標准規范。同時,這需要學界、業界、政府共同努力。
編者按:
作者:於烜,北京廣播電視台高級編輯、新聞傳播學博士,德外5號特約作者。
㈧ 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要
雖然不能這么絕對的判斷一定誰比誰重要,但在實際應用中很多時候的確是數據更加重要。有幾方面的原因:
在很多問題中,演算法的「好壞」在沒有大量有效數據的支撐下是沒有意義的。換句話說,很多演算法得到的結果的質量完全取決於其和真實數據的擬合程度。如果沒有足夠的數據支撐、檢驗,設計演算法幾乎等於閉門造車。
很多演算法會有一堆可調參數。這些參數的選擇並沒有什麼標准可依,無非是扔給大量數據,看參數的變化會帶來什麼樣的結果的變化。大量、有效的數據成為優化這類演算法的唯一可行方法。
更極端的例子是,演算法本身很簡單,程序的完善全靠數據訓練。比如神經網路。
對於很多成熟的演算法,優化演算法的增量改善通常遠小於增大輸入數據(這是個經濟性的考慮)。
比如問題中舉例的 Google。在它之前的搜索引擎已經把基於網頁內容的索引演算法做得很好了,要想有更大的改善需要換思路。PageRank 演算法的採用大大增加了輸入的數據量,而且鏈接數據本身對於網頁排名相當關鍵(當然他們也做了大量演算法的優化)。
相關介紹:
數據(data)是事實或觀察的結果,是對客觀事物的邏輯歸納,是用於表示客觀事物的未經加工的的原始素材。
數據可以是連續的值,比如聲音、圖像,稱為模擬數據,也可以是離散的,如符號、文字,稱為數字數據。在計算機系統中,數據以二進制信息單元0、1的形式表示。
㈨ 算力演算法數據的概念
算力就是計算機進行矩陣或數學運算的能力,每秒能夠計算多少次矩陣運算。
它可以根據用戶行為數據進行計算給予用戶更多的便捷,從而讓用戶感知到它更了解自己
㈩ 關於演算法與算理
什麼是算理?
算理就是計算過程中的道理,是指計算過程中的思維方式,解決「為什麼這樣算」,這樣算的道理是什麼。算理一般由數學概念、運算規律、運算性質等構成。就是教師根據概念,性質,定義為依據對計算方法加以說明。如:小數乘法的算理就是積的變化規律,小數除法的算理就是商不變的規律。
什麼是演算法?
演算法就是計算的方法,主要解決「怎樣計算」的問題。通常是算理指導下虧清的一些人為規定的操作步驟,解決如何算得方便、准確的問題。如:小數乘法的演算法:先按照整數乘法算出積,再看因數中一共有幾位小數就從積的右邊數出幾位點上小數點。
整數(小數)加法:演算法:把相同數位對齊列出豎式,再從個位加起,滿十向前一位進一。算跡空逗理:依據數的組成意義,推出相同計數單位(分數單位)的數才能相加減。算理也可以理解為加法交換律和結合律。整數(小數)減法:演算法:相同數位對齊,從個位減起,哪一位不夠減就從前一位退一,在本位上加10再減。
算理:依據數的組成和意義概念,推出相同計數單位的數才能相加減。十進制計數法。
算理與演算法的姿賣關系是什麼?
算理是客觀存在的規律,演算法是人為規定的操作方法;算理為計算提供了正確的思維方式,保證了計算的合理性和正確性,演算法為計算提供了快捷的操作方法,提高了計算的速度;算理是演算法的理論依據,演算法是算理的提煉和概括,它們是相輔相成的。教學中不可放棄任何一方面。
在教學中如何處理算理和演算法的關系?
既要讓學生知道怎麼算,又要知道為什麼要這樣算,知其然又知其所以然,這是計算教學的根本。在教學時要讓學生在感悟、理解算理的基礎上生成、(創造)出演算法,到最後掌握演算法。
一般情況下,一個單元的起始例題,是整個單元的基礎和關鍵。要用足時間重點突破。使學生扎扎實實地理解算理,掌握演算法。