超人工智慧算力極限

1. ai晶元算力排行榜

海思半導體的升騰310和升騰910是華為的全棧全場景人工智慧晶元，其中升騰910是算力最強的AI處理器。
聯發科的天璣9000和天璣7000則是高性能的SoC，適用於智能手機等設備。
寒武紀的思元370是第三代雲端AI晶元，提供了強大的計算能力。
地平線的征程5是全場景整車智能中央計算晶元，適用於自動駕駛領域。
中星微電子的「星光摩爾一號」是新一代人工智慧機器視覺晶元，專為物聯網應用設計。
平頭哥的「含光800」是AI推理晶元，倚天710是自研雲晶元。
四維圖新的AC801是新一代車規級高性能智能座艙晶元，用於車載信息娛樂系統。
昆侖芯的第二代昆侖晶元則是專為數據中心設計的高性能AI處理器。
北京君正的X2000是多核異構跨界處理器，C1000則是視覺物聯網MCU，用於高清視頻處理。
芯原微電子的Vivante®神經網路處理器IP適用於多種嵌入式設備。
瑞芯微電子的RK3399Pro集成了CPU、GPU和NPU，適用於平板電腦、智能電視等。
依圖科技的雲端視覺AI晶元求索QuestCore™，用於雲端視覺分析。
思必馳的TH2608是第二代人工智慧SOC晶元，用於智能音箱等設備。
全志科技的VR9專用晶元和XR系列MCU+WiFi產品，專為虛擬現實應用設計。
黑芝麻智能的華山二號A1000pro是第二顆車規級智能駕駛感知晶元。
燧原科技的邃思2.0是第二代人工智慧訓練產品。
天數智芯的天垓100是雲端7nmGPGPU產品。
杭州國芯的GX8002超低功耗AI語音晶元和GX8010物聯網人工智慧晶元，適用於智能音箱、攝像頭等。
西井科技的AI晶元DeepWell，用於物流自動化。
國科微的GK6323V100B是DVB/IP融合4K超高清晶元，適用於高清視頻傳輸。
嘉楠耘智的勘智K210和勘智K510是集成機器視覺與機器聽覺能力的系統級晶元，適用於邊緣計算。
景嘉微的JM7201和JM9系列圖形處理晶元已完成初步測試工作，用於高性能圖形處理。
雲天勵飛的雲天初芯TMDeepEye是自主可控的神經網路處理器晶元，適用於邊緣計算。
富瀚微電子的FH8652/FH8656/FH8658系列產品是輕智能攝像機晶元，適用於安防監控。
華夏芯的GP8300和GP3600是高性能SoC，適用於高性能計算和低功耗應用。

2. 人工智慧遭遇算力物理極限

在物理世界中，布雷莫曼極限設定了一個上限，這個極限限制了任何獨立系統在單位時間內能實現的最高速度運算，以1千克物質為例，其上限約為每秒10⁵⁰次的計算能力。目前，全球最強大的超級計算機美國Frontier的運算速度為每秒110億億次，盡管與極限值還有很大的差距，但隨著摩爾定律的約束，工藝製程的提升變得困難且成本高昂，這意味著算力的增長速度無法滿足元宇宙等高需求應用的提升。

為了達到元宇宙級別的沉浸體驗，所需算力需要比現有水平提升1000倍。然而，目前的算力瓶頸使得許多元宇宙構想難以實現，例如，實現16K的沉浸感，需要的帶寬高達280.7Gbps，這些都是現有技術難以觸及的挑戰。

更為嚴峻的是，如果人工智慧想要完全模仿人腦，僅用最強大的計算方式，效率也會降低3361倍，這還是僅針對一個大腦。考慮到全球80億人腦和日益增長的社會生活計算需求，所需算力將是一個天文數字，遠遠超過了當前晶元的物理極限所能承載的范圍。

3. 超算中心的算力是指什麼

平常大家熟知的數據中心、智算中心還有超算中心都是按照算力類型的不同來劃分的，企業一般租用託管伺服器都是放置在數據中心的機房裡，智能計算的數據中心就是智算中心，那種國家級別的超大規模工程計算任務都會有超級計算機也叫做超算中心。今天小編就給大家講一講算力到底是什麼？
算力大家可以理解為計算能力，5G時代里晶元已經成為算力的一個具象化解釋，討論算力大多數時候就是再講一個晶元的計算能力，算力廣義的含義分為三種，第一就是狹義的算力也就是CPU、GPU等晶元的技術的計算能力；第二就是存力說的是內存、硬碟等設備的存儲技術；第三就是演算法是資料庫、操作系統、應用軟體等的軟體技術。伺服器、手機等設備是承載算力的載體。
算力還可以分為三大類，第一類就是通用算力通常就是以CPU（中央處理器）輸出的計算能力為主；第二類就是智能算力以GPU（圖形處理器）、AI（人工智慧）等輸出的計算能力為主；第三類是超算算力，以超級計算機輸出的計算能力為主。
算力在物理化學、石油勘測、天文探測、電子設計自動化、機器學習等領域應用廣泛。

4. 超算中心算力排名

超算中心算力排名：富岳、Summit、Sierra、萊昂納多（Leonardo）、Perlmutter。

1、富岳

2021年3月，Fugaku在日本建成。Fugaku也是當之無愧目前全球最大的超級計算機。它的應用面十分廣泛，包括氣象模擬、新葯研發以及量子物理研究等。

它的名字源自日本富士山的別名——富岳，寓意這台超級計算機無可匹敵的能力和地位。目前算力達到537212 teraflops，高居世界第一，超過榜單上排名2-5名的超算的算力總和。

以上內容參考網路-summit網路-富岳

5. ai晶元算力排行榜

ai晶元算力排行榜？

1 海思半導體 升騰310（華為首款全棧全場景人工智慧晶元）、升騰910（算力最強AI處理器）

2 聯發科 天璣9000SoC、天璣7000

3 寒武紀 第三代雲端AI晶元思元370

4 地平線 全場景整車智能中央計算晶元征程5

5 中星微電子 新一代人工智慧機器視覺晶元「星光摩爾一號」

6 平頭哥 AI推理晶元「含光800」、自研雲晶元倚天710

7 四維圖新 新一代車規級高性能智能座艙晶元AC8015

8 昆侖芯 第二代昆侖晶元

9 北京君正 多核異構跨界處理器—X2000、2K HEVC視覺物聯網MCU—C100

10 芯原微電子 Vivante®神經網路處理器IP

11 瑞芯微電子 CPU+GPU+NPU硬體結構設計的RK3399 Pro

12 依圖科技 雲端視覺AI晶元求索QuestCore™

13 思必馳 第二代人工智慧SOC晶元TH2608

14 全志科技 針對VR一體機應用推出VR9專用晶元、XR系列MCU+WiFi產品

15 黑芝麻智能 第二顆車規級智能駕駛感知晶元華山二號A1000 pro

16 燧原科技 第二代人工智慧訓練產品「邃思2.0」晶元

17 天數智芯 雲端7nmGPGPU產品卡「天垓100」

18 杭州國芯 GX8002 超低功耗AI語音晶元、GX8010 物聯網人工智慧晶元

19 西井科技 AI晶元DeepWell

20 國科微 DVB/IP融合4K超高清晶元GK6323V100B

21 嘉楠耘智 集成機器視覺與機器聽覺能力的系統級晶元勘智K210、中高端邊緣側應用市場的推理晶元勘智K510

22 景嘉微 圖形處理器晶元（GPU）-JM7201、JM9系列圖形處理晶元（完成初步測試工作）

23 雲天勵飛 自主可控的神經網路處理器晶元雲天初芯TMDeepEye1000

24 富瀚微電子 輕智能攝像機晶元FH8652/FH8656/FH8658系列產品

25 華夏芯 高性能SoC GP8300、低功耗異構多核SoC GP3600

6. 人工智慧中的算力單位Petaflop/s-day

人工智慧領域，深度學習技術的蓬勃發展帶動了模型的快速增長。例如，BERT的參數量達到3億，GPT-2更是升級到15億，而nVidia推出的Megatron威震天模型參數量更突破到80億。模型規模的擴大固然帶來了出色的性能，然而，這也對計算資源提出了空前的挑戰。

衡量計算能力的單位從傳統的FLOPS提升到了更綜合的「petaflops/s-day」，即每天每秒進行10的15次方次的神經網路運算，這使得算力的度量更為直觀。例如，訓練OpenAI Five模型所需算力達800 pfs-day。

簡而言之，1 petaflops/s-day代表一天內進行大約10的20次方次的運算。OpenAI進一步解釋指出，pfs-day這個單位旨在提供一個計算負載的概念，類似於kW-hr衡量能源。計算負載不基於硬體的峰值理論計算，而實際是預估真正執行的操作數量。不論數值精度如何，每次加法或乘法均被視作單一操作，從而FLOP這一術語的精確性略有偏離。

以800 pfs-day為例，需要256塊P100 GPU以及12.8萬個CPU核心的投入，總計耗時10個月。相當於在DOTA上的45000年游戲訓練量，日均等同於人類連續游戲180年。在Rerun新版本中，盡管OpenAI進行了優化，但仍需大約150 pfs-day的算力。

以下是部分典型模型預計的算力消耗，如BERT-LARGE模型的預期最大消耗不足10個pfs-days。

近年來，AI訓練對於算力的需求增長了30萬倍，平均每隔100天翻一番，這一速度遠超傳統的摩爾定律。