算力意義

Ⅰ 比特幣中算力的含義

計算能力。算力，顧名思義，可以理解為計算能力，算力一詞一般用於挖取比特幣的過程，挖取比特幣需要用到礦機，而每個礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞，就代表這台礦機的「算力」，其單位記作hash/s。

Ⅱ 超級算力是什麼為什麼值得你參與

超級算力是什麼？

以上是對超級算力的一個大體概括，那麼現在既然你有緣點開了這篇帖子，我真誠地邀請你希望在接下來的時間你可以系統性的好好用心來了解一下超級算力是什麼，為什麼值得你參與。

首先，在正式介紹超級算力之前我還是先按照社區的理念，跟你做一個風險提示：

風險提示

參與超級算力完全免費！

禁止一切鼓勵花錢參與超級算力的行為！

禁止一切鼓勵參與數字資產交易的行為！

超級算力是一家非常特別的新公司，之所以說它特別新不是指它的創立時間特別新，而是它的理念和運作方式特別新，主要體現在以下幾點：

超級算力從創立之初就決定永遠不進行任何私募或代幣互換行為，所有貢獻積分（spt）都將只通過「行為算力挖礦」的方式免費獎勵給每一位生態的參與者和貢獻者。

要知道在當前的鏈圈和幣圈，不私募、不找機構拿錢、去公司化、純社區化運作，這些標簽都顯得足夠異類，但超級算力不是為了異類而異類。

我們創建超級算力的初衷就是要用區塊鏈做一些真正有價值的事情，我們就是要證明區塊鏈除了可以用來開交易所、金融投機、博彩、游戲，還可以做到很好的服務實體，給身邊每一個普通人帶來實實在在的好處。

在超級算力里每個人都能深入接觸到創始人及社區各個核心骨幹，線上線下都能自由交流，你能知道你在跟誰做事，你能知道這個人是什麼樣的人，超級算力社區這些人又是什麼樣的，到底是烏合之眾還是有志之士，你都能一清二楚。

在超級算力社區里所有重要決策都通過社區成員共同討論，根據大家的利益進行決策，而不是像其他中心化公司隨便就下發一個通知文件不管我們的利益是否受損。

因為超級算力是社區化運作，所以超級算力不招聘一名員工，所有人除了創始人是全職外，其他人都是利用自己的業余時間來幫助生態發展，不拿一分錢工資，大家都是自願行為，靠的就是價值吸引以及對創始人譚總的認可。

譚總做超級算力不是為了自己賺錢，而是為了能讓更多像你我這樣的普通人通過一個公平公開透明的平台賺到錢實現心中的夢想，超級算力就是他的夢想，是他一生要做的事，而且他對超級算力非常地自信，堅定不移。

超級算力在運營過程中會產生大大小小的利潤，這些利潤超級算力會拿出至少80%分給社區所有的參與者和貢獻者。

在超級算力這些數據完全公開透明，任何一個人都能隨時查看。

超級算力的利潤是根據貢獻積分來分配的，而貢獻積分是可以通過自己有價值行為免費得到的，100%的貢獻積分都是免費分給大家的。

大家根據自己持有貢獻積分的比例每天晚上可以參與平台80%的利潤分紅。

為什麼超級算力要把這家公司做的這么新呢？這跟超級算力的初心、使命、願景有很大的關系。

為什麼會覺得中心化公司它們的利益分配方式不合理了？大家去想一下那些中心化公司，他們公司的高利潤和高市值到底是靠什麼東西撐著的？

比如說淘寶、網路，這兩家公司到底為什麼他們有這么高的利潤，是背後的創始團隊嗎？還是背後的投資人？

早期他們確實是扮演著非常重要的角色，但是當這個業務成熟的時候，真正支撐這家公司高利潤和高市值的，更多的是依靠數量龐大的像你我一樣的這個平台的參與者，包括消費者、商家快遞員、搜索信息的人。

是我們這樣的人支撐著這家公司，我們的貢獻這么大那他們的利潤分配給我們了嗎？

沒有，所以超級算力認為這種利益分配方式不合理。

既然平台是靠我們一塊錢一塊錢買出來的，是靠我們一個商品一個商品賣出來的，是快遞員一個快遞一個快遞送出來的。這種行為都應該得到合理的回報，這個就是超級算力的使命。

1、到2025年要讓至少1000萬人免費持有我們的貢獻積分（spt）。因為超級算力的利潤是根據貢獻積分來分配的。

2、最終目標：通過我們的努力，實現一個spt一年分紅一塊錢。

3、讓超級算力持續運營150年。我們不希望做急功近利的事情，希望做一家有生命力可以持續穩定的創造價值的公司。

超級算力兩年以來已經打磨了一套相對成熟的機制，這套機制就是基於「行為算力」的利益分配機制，這套機制的核心邏輯是通過有價值的行為獲得算力，通過算力獲得SPT，通過持有SPT獲得分紅：

① 有價值的行為

什麼是有價值的行為？在社區簽到、點贊、發帖回帖、日常消費、推廣業務、帶團隊等等大大小小的行為都是有價值的行為；

② 算力和SPT

算力是貢獻值，用於計算大大小小的行為，SPT是貢獻積分，通過算力來獲得；

③ 分SPT和分紅

每晚8點自動分SPT，每晚8點30自動分紅。

① 業務利潤從哪裡來？

當前的業務有收款碼、POS機、充值繳費、點外賣、電商購物、超市便利店、打車、體檢、買保險、旅遊出行、電話卡、信用卡、借錢、數碼維修、廣告等等，還會不斷對接其他業務。

② 業務利潤怎麼分？

收款碼業務1.5‰純利潤：70% 給推廣員、20% 技術運營成本、10% 分紅給SPT持有者；

POS機業務0.25‰純利潤：70% 給推廣員、20% 技術運營成本、10% 分紅給SPT持有者；

其他生活消費業務1％～90％純利潤：80％分紅給SPT持有者，20％技術運營成本。

① 什麼樣的人是志同道合之人？

理解並認同行為算力、堅持長期主義、有耐心不急於求成、有行動力的這樣的人；

② 需要多少志同道合之人？

通過星火考核等方式不斷地去選拔和培養，大浪淘沙100萬名志同道合的同路人，即小/中/大隊長；

超級算力真實，非常真實，只要接觸夠久就一定能夠發現，這群腳踏實地的人做實事講真話，沒有什麼虛頭巴腦的動作。

深耕在超級算力的人三觀正、積極向上、腳踏實地，心中有理想有追求，是一群非常正能量且靠譜的追夢人，與這樣的人共事，成事是必然的。

超級算力要做的事就是匯集共識，用區塊鏈服務實體，讓每一個有價值的行為獲得算力，讓算力惠及身邊的每一個普通人，讓他們的生活因為區塊鏈而改變，因為超級算力而改變。

我們很有幸，能趕上區塊鏈這波浪潮，跟大家一起攜手同行，做些真正有意義的事情。

Ⅲ 東數西算的意義

實施「東數西算」工程，推動數據中心合理布局、優化供需、綠色集約和如凳慧互聯互通，具有多方面意義：

1，有利於提升國家整體算力水平。通過全國一體化的數據中心布局建設，擴大算力設施規模，提高算力使用效率。

4，有利於推粗瞎動區域協調發展。通過算力設施由東向西布局，將帶動相關產業有效轉移，促進東西部數據流通、價值傳遞，推渣答進西部大開發形成新格局。

Ⅳ 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。

Ⅳ 中國算力網新接入7個節點，接入總數已超過20個節點，有何用意義

中國算力網新接入7個節點，接入總數已超過20個節點，意義在於能夠加強對人工智慧層面的改善，為我國AI案例提出進一步雛形驗證。為相關森林網路技術體系做出調整，實現有關各種大型算力的高效運算和有效結合。

因此一定要加強對算力網之間的配合與交流，致力打造各種軟體平台，為算力基礎設施構建相應底座建設為後來有關人工智慧計算創新技術提供重要基礎。

Ⅵ 算力可貴，效率價高：智算中心憑啥是築基新基建的最優解

在「新基建」浪潮下，人工智慧正成為經濟增長的新引擎，各行各業開啟智能化升級轉型。算力在其中扮演了重要角色，是國家未來競爭力的集中體現。但事實是，在發展的過程中，高速增長的海量數據與更加復雜的模型，正在為算力帶來更大的挑戰，主要體現為算力不足，效率不高。

算力誠可貴：數據、演算法需要更多算力支撐

眾所周知，在人工智慧發展的三要素中，無論是數據還是演算法，都離不開算力的支撐，算力已成為人工智慧發展的關鍵要素。

IDC發布的《數據時代2025》報告顯示，2018年全球產生的數據量為33ZB (1ZB=1萬億GB)，到2025年將增長到175ZB，其中，中國將在2025年以48.6ZB的數據量及27.8%的佔比成為全球最大的數據匯集地。

另據賽迪顧問數據顯示，到2030年數據原生產業規模量占整體經濟總量的15%，中國數據總量將超過4YB，佔全球數據量30%。數據資源已成為關鍵生產要素，更多的產業通過利用物聯網、工業互聯網、電商等結構或非結構化數據資源來提取有價值信息，而海量數據的處理與分析對於算力的需求將十分龐大。

演算法上，先進模型的參數量和復雜程度正呈現指數級的增長趨勢。此前 Open AI 發表的一項研究就顯示，每三到四個月，訓練這些大型模型所需的計算資源就會翻一番（相比之下，摩爾定律有 18 個月的倍增周期）。2012 至 2018 年間，深度學習前沿研究所需的計算資源更是增加了 30 萬倍。

到2020年，深度學習模型對算力的需求達到了每天百億億次的計算需求。2020年2月，微軟發布了最新的智能感知計算模型Turing-NLG，參數量高達到175億，使用125POPS AI計算力完成單次訓練就需要一天以上。隨後，OpenAI又提出了GPT-3模型，參數量更達到1750億，對算力的消耗達到3640 PetaFLOPS/s-day。而距離GPT-3問世不到一年，更大更復雜的語言模型，即超過一萬億參數的語言模型SwitchTransformer即已問世。

由此可見，高速增長的海量數據與更加復雜的模型，正在給算力帶來更大的挑戰。如果算力不能快速增長，我們將不得不面臨一個糟糕的局面：當規模龐大的數據用於人工智慧的訓練學習時，數據量將超出內存和處理器的承載上限，整個深度學習訓練過程將變得無比漫長，甚至完全無法實現最基本的人工智慧。

效率價更高：環境與實際成本高企，提升效率迫在眉睫

在計算工業行業，有個假設是「數字處理會變得越來越便宜」。但斯坦福人工智慧研究所副所長克里斯托弗•曼寧表示，對於現有的AI應用來說卻不是這樣，特別是因為不斷增加的研究復雜性和競爭性，使得最前沿模型的訓練成本還在不斷上升。

根據馬薩諸塞大學阿默斯特校區研究人員公布的研究論文顯示，以常見的幾種大型 AI 模型的訓練周期為例，發現該過程可排放超過 626000 磅二氧化碳，幾乎是普通 汽車 壽命周期排放量的五倍（其中包括 汽車 本身的製造過程）。

例如自然語言處理中，研究人員研究了該領域中性能取得最大進步的四種模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人員在單個 GPU 上訓練了至少一天，以測量其功耗。然後，使用模型原始論文中列出的幾項指標來計算整個過程消耗的總能量。

結果顯示，訓練的計算環境成本與模型大小成正比，然後在使用附加的調整步驟以提高模型的最終精度時呈爆炸式增長，尤其是調整神經網路體系結構以盡可能完成詳盡的試驗，並優化模型的過程，相關成本非常高，幾乎沒有性能收益。BERT 模型的碳足跡約為1400 磅二氧化碳，這與一個人來回坐飛機穿越美洲的排放量相當。

此外，研究人員指出，這些數字僅僅是基礎，因為培訓單一模型所需要的工作還是比較少的，大部分研究人員實踐中會從頭開發新模型或者為現有模型更改數據集，這都需要更多時間培訓和調整，換言之，這會產生更高的能耗。根據測算，構建和測試最終具有價值的模型至少需要在六個月的時間內訓練 4789 個模型，換算成碳排放量，超過 78000 磅。而隨著 AI 算力的提升，這一問題會更加嚴重。

另據 Synced 最近的一份報告，華盛頓大學的 Grover 專門用於生成和檢測虛假新聞，訓練較大的Grover Mega模型的總費用為2.5萬美元；OpenAI 花費了1200萬美元來訓練它的 GPT-3語言模型；谷歌花費了大約6912美元來訓練 BERT，而Facebook針對當前最大的模型進行一輪訓練光是電費可能就耗費數百萬美元。

對此，Facebook人工智慧副總裁傑羅姆•佩森蒂在接受《連線》雜志采訪時認為，AI科研成本的持續上漲，或導致我們在該領域的研究碰壁，現在已經到了一個需要從成本效益等方面考慮的地步，我們需要清楚如何從現有的計算力中獲得最大的收益。

在我們看來，AI計算系統正在面臨計算平台優化設計、復雜異構環境下計算效率、計算框架的高度並行與擴展、AI應用計算性能等挑戰。算力的發展對整個計算需求所造成的挑戰會變得更大，提高整個AI計算系統的效率迫在眉睫。

最優解：智算中心大勢所趨，應從國家公共設施屬性做起

正是基於上述算力需求不斷增加及所面臨的效率提升的需要，作為建設承載巨大AI計算需求的算力中心（數據中心）成為重中之重。

據市場調研機構Synergy Research Group的數據顯示，截至到2020年第二季度末，全球超大規模數據中心的數量增長至541個，相比2015年同期增長一倍有餘。另外，還有176個數據中心處於計劃或建設階段，但作為傳統的數據中心，隨之而來的就是能耗和成本的大幅增加。

這里我們僅以國內的數據中心建設為例，現在的數據中心已經有了驚人的耗電量。據《中國數據中心能耗現狀白皮書》顯示，在中國有 40 萬個數據中心，每個數據中心平均耗電 25 萬度，總體超過 1000 億度，這相當於三峽和葛洲壩水電站 1 年發電量的總和。如果折算成碳排放則大概是 9600 萬噸，這個數字接近目前中國民航年碳排放量的 3 倍。

但根據國家的標准，到2022年，數據中心平均能耗基本達到國際先進水平，新建大型、超大型數據中心的 PUE（電能使用效率值，越低代表越節能）達到 1.4 以下。而且北上廣深等發達地區對於能耗指標控制還非常嚴格，這與一二線城市集中的數據中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等計算能力提升伺服器，尤其是數據中心的的計算效率應是正解。

但眾所周知的事實是，面對前述龐大的AI計算需求和提升效率的挑戰，傳統數據中心已經越來越難以承載這樣的需求，為此，AI伺服器和智算中心應運而生。

與傳統的伺服器採用單一的CPU不同，AI伺服器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速晶元，利用CPU與加速晶元的組合可以滿足高吞吐量互聯的需求，為自然語言處理、計算機視覺、語音交互等人工智慧應用場景提供強大的算力支持，已經成為人工智慧發展的重要支撐力量。

值得一提的是，目前在AI伺服器領域，我們已經處於領先的地位。

近日，IDC發布了2020HI《全球人工智慧市場半年度追蹤報告》，對2020年上半年全球人工智慧伺服器市場進行數據洞察顯示，目前全球半年度人工智慧伺服器市場規模達55.9億美元（約326.6億人民幣），其中浪潮以16.4%的市佔率位居全球第一，成為全球AI伺服器頭號玩家，華為、聯想也殺入前5（分別排在第四和第五）。

這里業內也許會好奇，緣何中國會在AI伺服器方面領跑全球？

以浪潮為例，自1993年，浪潮成功研製出中國首台小型機伺服器以來，經過30年的積累，浪潮已經攻克了高速互聯晶元，關鍵應用主機、核心資料庫、雲數據中心操作系統等一系列核心技術，在全球伺服器高端俱樂部里佔有了重要一席。在AI伺服器領域，從全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不斷刷新業界最強的人工智慧超級伺服器的紀錄，這是為了滿足行業用戶對人工智慧計算的高性能要求而創造的。浪潮一直認為，行業客戶希望獲得人工智慧的能力，但需要掌握了人工智慧落地能力的和技術的公司進行賦能，浪潮就可以很好地扮演這一角色。加快人工智慧落地速度，幫助企業用戶打開了人工智慧應用的大門。

由此看，長期的技術創新積淀、核心技術的掌握以及對於產業和技術的准確判斷、研發是領跑的根本。

至於智算中心，去年發布的《智能計算中心規劃建設指南》公布了智能計算中心技術架構，基於最新人工智慧理論，採用領先的人工智慧計算架構，通過算力的生產、聚合、調度和釋放四大作業環節，支撐和引領數字經濟、智能產業、智慧城市和智慧 社會 應用與生態 健康 發展。

通俗地講，智慧時代的智算中心就像工業時代的電廠一樣，電廠是對外生產電力、配置電力、輸送電力、使用電力；同理智算中心是在承載AI算力的生產、聚合、調度和釋放過程，讓數據進去讓智慧出來，這就是智能計算中心的理想目標。

需要說明的是，與傳統數據中心不同，「智算中心」不僅把算力高密度地集中在一起，而且要解決調度和有效利用計算資源、數據、演算法等問題，更像是從計算器進化到了大腦。此外，其所具有的開放標准，集約高效、普適普惠的特徵，不僅能夠涵蓋融合更多的軟硬體技術和產品，而且也極大降低了產業AI化的進入和應用門檻，直至普惠所有人。

其實我們只要仔細觀察就會發現，智算中心包含的算力的生產、聚合、調度和釋放，可謂集AI能力之大成，具備全棧AI能力。

這里我們不妨再次以浪潮為例，看看何謂全棧AI能力？

比如在算力生產層面，浪潮打造了業內最強最全的AI計算產品陣列。其中，浪潮自研的新一代人工智慧伺服器NF5488A5在2020年一舉打破MLPerf AI推理&訓練基準測試19項世界紀錄（保證充足的算力，解決了算力提升的需求）；在算力調度層面，浪潮AIStation人工智慧開發平台能夠為AI模型開發訓練與推理部署提供從底層資源到上層業務的全平台全流程管理支持，幫助企業提升資源使用率與開發效率90%以上，加快AI開發應用創新（解決了算力的效率問題）；在聚合算力方面，浪潮持續打造更高效率更低延遲硬體加速設備與優化軟體棧；在算力釋放上，浪潮AutoML Suite為人工智慧客戶與開發者提供快速高效開發AI模型的能力，開啟AI全自動建模新方式，加速產業化應用。

那麼接下來的是，智算中心該遵循怎樣的發展路徑才能充分發揮它的作用，物盡其用？

IDC調研發現，超過九成的企業正在使用或計劃在三年內使用人工智慧，其中74.5%的企業期望在未來可以採用具備公用設施意義的人工智慧專用基礎設施平台，以降低創新成本，提升算力資源的可獲得性。

由此看，智能計算中心建設的公共屬性原則在當下和未來就顯得尤為重要，即智能計算中心並非是盈利性的基礎設施，而是應該是類似於水利系統、水務系統、電力系統的公共性、公益性的基礎設施，其將承載智能化的居民生活服務、政務服務智能化。因此，在智能計算中心規劃和建設過程中，要做好布局，它不應該通過市場競爭手段來實現，而要體現政府在推進整個 社會 智能化進程的規劃、節奏、布局。

總結： 當下，算力成為推動數字經濟的根基和我國「新基建「的底座已經成為共識，而如何理性看待其發展中遇到的挑戰，在不斷高升算力的前提下，提升效率，並採取最佳的發展策略和形式，找到最優解，將成為政府相關部門以及相關企業的重中之重。

Ⅶ 東數西算中利用的西部優勢資源主要是什麼

東數備戚西算中利用的東部優勢資源主要是數據與算力資源。

東數西算中，中國西部擁有充足的綠色能源，建立數據中心，可以有效充分慶輪的使用這些能源，用於大型機器的運轉。這樣做會提升綠色能源的整體利用率，並且促進新能源的就近使用，綠色能源的整體利用率提高了，碳排放就相對少了，這對於我國實現碳中和戰略有著重大意義。

Ⅷ 東數西算是開啟算力時代的世紀工程，這項工程在未來會給我們帶來哪些改變

這樣的話可以帶動南方和北方的經濟發展，可以完成資源互助，之後可以帶動中國數字經濟的發展，更好的推行區域經濟，之後也可以帶動it行業的發展和進步，資源可以完成優勢互補，綠色發展空間會變得越來越大。

Ⅸ 為什麼說「算力」是新基建核心一環

數字化轉型的基礎，就是「新基建」。新基建將覆蓋包括區塊鏈在內的新技術基礎設施，算力將成為新生產力。聯接和計算是新基建的兩個核心，一是聯接網路、平台，二是計算，包括算力、演算法。圍繞新基建，算力是核心、數據是要素。「計算力」以數據中心作為其存在方式，扮演數字經濟「發動機」的角色，計算正和水、電一樣成為最基本的社會基礎設施，計算力就是生產力。你可以多關注一下XnMatrix這個平台，他們所做的去中心化雲計算技術行業領先。

Ⅹ 什麼是東數西算,有什麼意義

東數西算的含義和意義如下：

含義：「東數西算」就是扮唯通過構建數據中心、雲計算、大數據一體化的新型算力網路體系，將東部算力需求有序引導到西部，優化數據中心建咐並設布局，促進東西部協同聯動。

意義：一是有利於提升國家整體算力水平。通過全國一體化的數據中心布局建設，擴大算力設施規模，提高算力使用效率，實現全國算力規模化集約化發展。二是有利於促進綠色發展。加大數據中心在西部布局，將大幅提升綠色能源使用比例，就近消納西部綠色能源，同時通過技術創新、以大換小、低碳發展等措施，持續優化數據中心能源使用效率。

（二）促進數據中心由東向西梯次布局、統籌發展。一方面，加快推動數據中心向西大規模布局，特別對於後台加工、離線分析、存儲備份等對網路要求不高的業務，可率先向衡缺跡西轉移，由西部數據中心承接。另一方面，受限於網路長距離傳輸造成的時延，以及相關配套設施等因素影響，西部數據中心並不能滿足所有算力需求。