靜態智能算力

㈠ 算力的定義及應用，介紹算力的神秘面紗

算力是指計算機系統的計算能力，它是指計算機系統在一定時間內能夠完成的計算任務的數量。算力可以用來描述計算機系統的性能，也可以用來衡量計算機系統的能力。算力的應用非常廣泛，它可以用來解決復雜的科學問題，也可以用來支持大規模的數據處理，還可以用來支持人工智慧的發展。

二、算力的神秘面紗

算力是一種神秘的力量，它可以讓計算機系統完成令人難以置信的任務。算力的神秘面紗在於它可以讓計算機系統完成更多的任務，而且這些任務可以在更短的時間內完成。算力的神秘面紗還在於它可以讓計算機系統完成更復雜的任務，鍵磨而且這些任務可以在更短的時間內完成。

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三、算力的發展歷程

算力的發展歷程可以追溯到20世紀50年代，當時計算機系統的算力只有幾十萬次/秒，而現在的計算機系統的算力可以達到幾千億次/秒。算力的發展歷程可以說是由硬體的發展驅動的，從最初的晶體管到現在的微處理器，算力的發展歷程一直在不斷提升。

四、算力的應用

算力的應用非常廣泛，它可以用來解決復雜的科學問題，也可以用來支持大規模的數據處理，還可以用來支持人工智慧的發展。算力可以用來解決復雜的科學問題，比如天文學、物理學、化學、生物學等，它可以幫助科學家們更快地解決問題。算力也可以用來支持大規模的數據處理，比如大數據分析、機器學習等，它可以幫助企業更快地獲取有價值的信息。此外，算力還可以用來支持人工智慧的發展，比如自動駕駛、語音識別等，它可以幫助人們更好地利用人工智慧技術。

五、算力的未來發展

算力的未來發展將會更加迅速，隨著硬體技術的發展，計算機系統的算力將會更加強大。此外，算力的未來發展還將受到軟體技術的推動，比如分布式計算、雲計算等，它們可以幫助計算機系統更好地利用算力。未來，算力將會成為一種普遍存在的力量，它將會改變我們的生活方式，讓我們的生活更加便捷、更加高效。

六、結論

算力是一種神秘的力量，它可以讓計算機系統完成令人難以置信的任務。算力的應用非常廣泛，它可以用來解決復雜的科學問題，也可以用來支持大規模的數據處理，還可以用來支持人工智慧的發展。算力的未來發展將會更加迅速，它將會改變我們的生活方式，讓我們的生活更加便捷、更加高效。

㈡ 算力是什麼

1、算力（也稱哈希率）是比特幣網路處理能力的度量單位。即為計算機（CPU）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大亂進行密集的數學和加密相關操作。 例如，當網路猜仿腔達到10Th/s的哈希率時，意味著它可以每秒進行10萬億次計算。

2、在通過「挖礦」得到比特幣的過程中穗衫，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(Proof Of Work)。

㈢ 打贏AI爭奪戰，要靠一張算力網

AI算力是未來國家、城市、企業的核心競爭力。

文丨華商韜略 陳必章

在人工智慧時代，AI算力就是電，AI計算中心就是電廠。

電力時代，我們構建了一張「電網」，如今隨著國內各地人工智慧計算中心的相繼落地，我們正在編織一張AI算力網路。

目前，人工智慧的發展已提升到國家戰略層面，加快人工智慧產業發展，保障和提供充沛的AI算力，對於贏在AI時代的國家、城市和企業來說，已經是迫在眉睫的問題。

【沒有算力 就像沒有電】

最近這段時間，全國很多地方政府和企業領導最鬧心的事情什麼？

答案可能是兩個字：缺電。

但這個鬧心的事情還沒解決，在全球各國，乃至一國之內的不同地區，又開始面臨一個像電力一樣，決定國計民生的關鍵要素。

這個關鍵要素就是AI算力。

AI算力，顧名思義，就是支撐AI的計算能力。 此處的計算不是加減乘除，而是對世界萬物的計算，是萬物互聯、人工智慧之下的高度復雜、無所不在的計算。

不同於傳統算力，AI算力為了支撐AI模型的開發、訓練和推理，對並行處理能力的要求特別高，也因此需要專門的AI晶元和框架。

比如， 具備強大浮點運算能力的AI晶元，才能夠通過訓練、持續迭代優化提供滿足行業企業智能化轉型的高質量AI模型。 復雜模型訓練中，需對上千億個浮點參數進行微調數十萬步，需要精細的浮點表達能力。如果沒有強大的訓練晶元，則難以保障演算法模型產出的效率。千億級中文NLP（自然語言處理）大模型「鵬程·盤古」，面向生物醫學領域的「鵬程·神農」平台的發布，都離不開AI晶元的支撐。

再比如，被視為「AI領域操作系統」的AI框架，90%的AI應用是基於AI框架層來開發。在該領域國內 科技 企業已取得重大成果： 業界領先的AI計算框架升思MindSpore，是一款支持端、邊、雲全場景的深度學習訓練推理框架。 除具備自主可控的優勢之外，一套框架即可支持AI+科學計算等多樣性應用。當前升思MindSpore社區累計下載量超過60萬，有超過100家高校選擇升思MindSpore進行教學。

正是有了這些AI晶元和AI框架釋放出的AI算力，我們才能加速進入萬物互聯和人工智慧時代。

今天，從每個人手裡的手機，到企業的雲上平台，再到城市大腦……我們的生產和生活越來越依賴於AI，越來越深入向AI獲取力量。

對中國來說，AI是從製造大國向製造強國轉型升級的關鍵。 最近多年，眾多城市都在努力爭奪各種資源提升城市的發展力和競爭力，而AI算力就是未來發展最重要的「資源」。

在人工智慧的世界，沒有AI算力，就像沒有電。

AI算力已滲入到我們生活和生產的方方面面，以大家較為熟悉的醫院葯房取葯為例：

拿到處方葯單，在葯房前排隊等候，由醫務人員拿著處方照單分葯，這種漫長的等待和焦慮，很多人都有切身體會。現在，已經有企業開發出利用人工智慧技術進行全自動補發葯品的機器人，用到了3D視覺定位、機器人智能抓取、智能視覺復核技術，能夠確保100%補葯准確率，而且效率也更高，發葯速度可以達到每小時2500盒，8秒鍾就可以處理一個訂單。在葯品發放過程中，系統可以自主調度搬運葯品，不需要人工的干預。

它帶來的最直觀的改變，就是可以把葯品分揀的時間從原來的50秒縮短到3秒，患者只需要一分鍾就能取到葯品。

這個過程中，怎麼識別處方單，怎麼准確分揀並發放葯品？要實現這些功能就得看這個機器人使用的AI系統能算得有多快、多好、多准，這就是AI算力。

【要有電 就得有電廠和電網】

AI算力如此重要，但很多企業缺乏足夠的資金來搭建自己的AI算力。那AI算力需求該如何被滿足，國家、城市又該如何提供足夠的AI算力支持，推動AI產業發展並贏得AI時代的競爭力呢？答案是， 要讓AI算力成為公共資源，配套建立新型基礎設施。

這種新型的算力基礎設施就是人工智慧計算中心，用回電氣時代的比喻，那就是要建電廠和電網。

首先是，加快人工智慧計算中心的建設。

人工智慧計算中心，是以基於人工智慧晶元構建的人工智慧計算機集群為基礎，涵蓋了基建基礎設施、硬體基礎設施和軟體基礎設施的完整系統，其核心功能就是，提供從底層晶元算力釋放到頂層應用使能的人工智慧全棧能力，也就是輸出AI算力。

人工智慧計算中心除了是提供公共算力服務的平台，還同時應該是應用創新的孵化平台、產業聚合發展平台和科研創新人才培養平台。只有同時扮演好這些角色，才能打通「政產學研用」，集中最多的力量，形成產業匯聚力並提升AI競爭力。

目前，全世界都在加快人工智慧計算中心建設。尤其是美國，它一方面千方百計地打壓其它國家的發展，一方面則大手筆投入加強本國人工智慧的發展，拜登政府更一度公布了3000億美元的投資計劃，捍衛美國在人工智慧領域的領先地位，而其中很重要的投入，就是加強數據中心和智算中心的新基建。

中國當然不會輕易錯過人工智慧產業發展帶來的機遇。早在2017年，國務院就發布了《新一代人工智慧發展規劃》，並強調要「建設高效能的計算基礎設施」。去年疫情期間，中央進一步明確提出新基建戰略，而加強數據中心和人工智慧計算中心建設，則是整個新基建的重中之重。

因為，沒有強大的算力，以數字化為著眼點的新基建七大領域幾乎都無法實現其建設目標。

國家戰略指引，市場前景召喚，甚至經濟轉型升級的壓力下，諸多地方政府都已積極行動，牽頭人工智慧計算中心建設，並以此為基礎提升本地算力水平，構築數字時代的核心競爭力。

今年5月31日， 科技 部批復的15個國家人工智慧創新發展試驗區中，武漢的人工智慧計算中心已率先竣工並投入運營；西安未來人工智慧計算中心也已經上線，其它省市的人工智慧計算中心建設也陸續規劃中。

武漢人工智慧計算中心投運以後，為武漢乃至湖北地區的經濟發展、科研創新、企業轉型等提供了算力支撐。

比如，武漢大學基於武漢人工智慧計算中心打造了全球首個遙感專用框架武漢.LuojiaNet，針對「大幅面、多通道」遙感影像，在整圖分析和數據集極簡讀取處理等方面實現了重大突破。

再比如，中科院自動化所利用該中心的算力支持，研發了全球首個視頻生成多模態大模型——紫東.太初。作為業內首個千億級三模態大模型，紫東.太初的視頻理解與描述性能已做到全球第一，不僅具有多任務聯合學習能力，還能通過學習實現AI化的圖文搜索，以及音頻、短視頻、MV製作，極大縮短音視頻的創造時間。

9月份，西北地區第一個人工智慧計算中心落子西北重鎮西安市，一期規劃具備300P AI算力的西安未來人工智慧計算中心，基於升騰AI基礎軟硬體平台建設，將提供精準可靠的模型訓練及推理。

西安未來人工智慧計算中心，已經簽約了西安電子 科技 大學遙感項目、西北工業大學語音大模型項目、陝西師范大學「MindSpore研究室」多個項目，在支撐西安「6+5+6+1」現代產業體系發展的同時，也會強化西安乃至整個西北地區的人工智慧產業集群，為西北地區人工智慧產業的發展提供算力支持。

剛剛上線的西安未來人工智慧計算中心，算力使用率已快接近滿負荷狀態。當地各行業企業、科研機構、高校對於算力的渴求可見一斑。

其次，高效利用人工智慧計算中心的算力資源。

當越來越多人工智慧計算中心建成、投運，如何讓它們的算力更高效並服務到更多的行業和企業？如何避免各地算力分布不均衡、使用效率不一致的情況？如何讓沒有規劃建設人工智慧計算中心的地方，也能享受到AI算力的使能？人工智慧計算中心之間的互聯、協同、共享，成為需要各界考慮的一個問題。

這就需要人工智慧算力網路了，就像電網之於電廠和用電對象。

有了算力網路，我們就能將分布在各地的人工智慧計算中心節點連接起來，動態實時根據算力資源狀態和需求，實現統籌分配和調度計算任務，構成全國范圍內的感知、分配、調度人工智慧中心的算力網路，然後在此基礎上匯聚和共享算力、數據、演算法資源。

最重要的是，有了這張網，更多的行業和企業，就能像現在用電一樣使用AI算力了。

那麼，算力網路這張網還會給整個人工智慧行業有哪些作用呢？

首先是算力的匯聚， 就是把不同地區、不同城市的算力資源高速互聯，實現跨節點之間的算力合理調度，資源彈性分配，這有利於提升各個人工智慧計算中心的利用率，實現對於整體能耗的節省，後續可支持跨節點分布學習，為大模型的研究提供超級算力。

其次是數據的匯聚， 政府牽頭與各行業企業合作，在達成人工智慧領域的公共數據開放之後，可依託人工智慧計算中心匯聚高質量的開源、開放的人工智慧數據集，能夠促進人工智慧領域的演算法開發和行業落地。

最後是生態的匯聚， 各個人工智慧計算中心之間，統一互聯標准、應用介面標准，實現網路內大模型能力開放與應用創新成果共享，強化跨區域科研和產業協作，為全國范圍用戶進行人工智慧應用創新提供更多的資源選擇和更便捷的合作方式，加速產業聚合，激活產業共融共生。

簡單總結算力網路，就是匯聚大數據+大算力，使能大模型和重大科研創新，孵化新應用。進而實現算力網路化，降低算力成本，提升計算能效。

科技 部在三年行動規劃中指出，要「布局若幹人工智慧計算中心，形成廣域協同的人工智慧平台」。在這一規劃的指引下，人工智慧計算中心陸續在許多城市落地。就在剛剛結束的HC2021上，20多個人工智慧計算中心建設城市聯合點亮了「人工智慧算力網路」。

這張人工智慧行業的算力網路，已經開始編織構建。

【AI算力建設 不是從長計議而是迫在眉睫】

2020年，麻省理工學院計算機科學家、並行計算先驅Charles Leiserson在《科學》雜志上撰文指出：

深度學習正逼近現有晶元的算力極限。

事實上，過去十年，人類最好的AI演算法對算力的需求幾乎增長了100萬倍，平均每3.4個月翻一倍。

相比之下，全球AI算力的增長卻十分有限。

需求與供給之間的巨大鴻溝，促使各國政府，尤其是中、美、歐、日等AI技術領先的地區大力建設AI算力。

沒有強大AI算力，一個國家或地區必然在未來的 科技 競爭中處於劣勢。

從當前算力基礎設施建設進度來看，深圳、武漢、西安等城市均已建成人工智慧計算中心並投入運營，成都、河南等城市正在建設中，北京、南京、上海等地的人工智慧計算中心加速建設，也是蓄勢待發。

未來，一旦人工智慧計算中心全部建成，並組成人工智慧算力網路，不但將為 社會 提供跨地域、源源不斷的超級算力。而且，還能夠實現跨區域的科研和產業協作，使能大模型和重大科研創新，為千行百業孵化新應用。

最終，使得人工智慧賦能更多的行業和場景，讓我們在未來國家之間的產業和 科技 競爭中立於不敗之地。

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㈣ 人工智慧的發展前景如何

市場關注度持續升溫

自1956年達特茅斯會議上首次提出人工智慧概念以來，人工智慧技術與應用已經發展60多年。在半個多世紀的發展歷程中，由於受到演算法、算力、存儲水平等多方面因素的影響，人工智慧技術和應用發展經歷了多次高潮和低谷。2006年以來，以深度學習為代表的機器學習演算法在計算機視覺、語音識別、自然語言理解等領域取得了巨大突破，人工智慧行業進入第三次發展浪潮。

受益於國家政策的大力支持、人工智慧企業的涌現和廣闊的應用場景等因素，中國人工智慧行業的發展走在世界前列。

根據Frost&Sullivan(沙利文咨詢)統計數據顯示，2019年中國人工智慧行業市場規模約為1372.4億元。2020年我國人工智慧市場仍保持穩定發展，預計整體市場規模將達到1858億元。

——以上數據來源於前瞻產業研究院《中國計算機視覺行業市場前瞻與投資規劃分析報告》。

㈤ 智能數據算力真的會改變世界嗎

可能會改變世界。

智能數據算力指的是在萬物感知、萬物互聯、萬物智聯時代，有一種"新能源"如同水、電、燃氣、汽油一樣，「插上插頭、打開開關"就能得到源源不斷的供應。這種"新能源"，即算力(又稱計算力)，它滲透到日常生活的方方面面。比如此刻，你通過手機或電腦閱讀我的文字的時候，背後的算力也正在辛勤勞作。

以個人PC為例將帶來更加直接的算力感受。高配置的PC算力更高，能夠運行配置需求更高的游戲，更吃內存9的3D類軟體;而低配置的PC面對大型游戲、影音類軟體，經常出現卡頓、延遲和掉幀。這些背後都是因為不同設備對數據處理能力不同，也就是算力不同。專業領域里，在°摩爾定律+存算牆'的體系下，使用CPU+內存計算'相比較於傳統的"CPU+硬碟計算的架構，伺服器對大體量資料庫的算力可提高數倍。
但是，柏睿數據提出了一個"專用晶元+內存計算+高性能軟體優化"的架構，可以徹底突破"存算牆"掣肘，與傳統架構伺服器集群對比，新架構下的資料庫算力得到百倍提升;甚至在某些極限情況下，可提升三到四個數量級。