提供算力

1. 超算中心提供免費的算力服務嗎

超算中心的算力服務一般都是收費的，你可以去十次方了解下，目前十次方推出了免費算力方面的服務。

十次方聯手算力地球推出全球最大的分布式計算資源算力提供平台，為需要大量算力輸出的項目提供免費算力支持，算力銀行可提供全球范圍內個人設備的閑置算力，為世界級科研項目提供算力支持，涉及數學、物理、化學、生命科學、天文學等各個領域。

截至目前，峰值算力高達100P，相當於全球排名第四的超級計算機「天河二號」的算力，能夠滿足市面上所有的算力項目需求。

2. 國內最大集裝箱超算中心正式接入「中國算力網」，能提供哪些服務

可以為企業和一些研究機構包括學校提供算力支撐服務，將會提高武漢高校在分布式計算海量儲存人工智慧算力平台等方面的科研優勢

3. 提供超過 4TOPS 算力 地平線征程 2 入選世界互聯網科技成果

在第七屆世界互聯網大會上，中國首款車規級人工智慧晶元地平線征程2入選「世界互聯網領先科技成果」。征程2代表了地平線在邊緣人工智慧晶元領域所取得的技術突破，實現了國產車規級AI晶元的前裝量產。

地平線征程2滿足AEC-Q100標准，可提供超過4TOPS（1TOPS=1萬億次計算每秒）的等效算力，典型功耗僅2瓦，配合高效的演算法，每TOPS的算力可以處理的幀數可達同等算力GPU的10倍以上。

2020年，征程2實現了在智能座艙領域和輔助駕駛領域國產AI晶元量產上車的突破。繼征程2在長安UNI-T上實現前裝量產，成為首個上車量產的國產AI晶元，同年9月，搭載自動駕駛中國芯的純電SUV奇瑞螞蟻正式上市，搭載地平線征程2，實現了L2級自動駕駛輔助。

地平線目前已同長安、上汽、廣汽、一汽、理想汽車、奇瑞汽車、長城汽車等國內主機廠以及奧迪、大陸集團，佛吉亞等主機廠及Tier1合作，快速搭建智能汽車「芯」生態。2020年，地平線已推出新一代高效能車載AI晶元征程3，明年還將發布更強算力、面向高等級自動駕駛的征程5，打造車載中央計算平台，助力產業智變。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

4. 雲計算主要內容就是提供算力嗎

首先，提供算力是雲計算的一個很重要的內容，但不是唯一的。
其次，雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交互模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。
再次，對雲計算的定義有多種說法。對於到底什麼是雲計算，至少可以找到100種解釋。現階段廣為接受的是美國國家標准與技術研究院（NIST）定義：雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。
希望對你有幫助。

5. 算力服務選擇哪家好

算力服務選擇哪家好？

你問的是算力銀行嗎？

算力銀行，自十次方提出後，就受到很多業界人士的關注，與之相關的話題也越來越多。那麼我們如何看待算力銀行?

總結來說，算力銀行是硬體平台租賃+專業軟體應用，基於P2P網路形式搭建起來的算力共享平台。通過這個平台，可開展行業應用深度合作，定製專業算力解決方案，打造全新算力輸出模式。

6. 哪裡提供算力租賃的服務

租算力可以找十次方算力租賃平台。在十次方算力租賃平台上，企業可以獲取高效、安全、穩定、低成本的算力輸出方案。
例如利用算力銀行已搭建好的算力項目，直接獲取算力結果。或者企業本身有軟體資源，只缺少了硬體資源，十次方可以提供大量的伺服器租賃，用戶只需租賃項目所需的伺服器即可，避免硬體的浪費。

7. 簡要介紹當前為人工智慧提供算力的晶元類型及特點

給人工智慧提供算力的晶元類型有gpu、fpga和ASIC等。
GPU，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器，與CU類似，只不過GPU是專為執行復雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。
FPGA能完成任何數字器件的功能的晶元，甚至是高性能CPU都可以用FPGA來實現。 Intel在2015年以161億美元收購了FPGA龍 Alter頭，其目的之一也是看中FPGA的專用計算能力在未來人工智慧領域的發展。
ASIC是指應特定用戶要求或特定電子系統的需要而設計、製造的集成電路。嚴格意義上來講，ASIC是一種專用晶元，與傳統的通用晶元有一定的差異。是為了某種特定的需求而專門定製的晶元。谷歌最近曝光的專用於人工智慧深度學習計算的TPU其實也是一款ASIC。

8. 加速新冠疫苗研發，阿里雲免費開放一切AI算力

自從阿里雲宣布向全球公共科研機構免費開放一切AI算力後，何萬青博士就進入了連軸轉狀態，經常工作到凌晨。作為阿里雲高性能計算團隊負責人，他要對接大量科研機構、高校院所以及化學、生物醫學專家的需求。

這些機構和專家，在這個特殊的階段，都是想快捷利用阿里雲的超大規模算力，來縮短葯物研發周期，以盡早讓相關的疫苗、特效葯上市，控制住新型冠狀病毒感染肺炎疫情。

在免費開放算力之前，阿里雲的超大規模算力早就服務於多家生物醫葯機構和專家，一個典型代表就是全球 健康 葯物研發中心GHDDI。

GHDDI是由蓋茨基金會、清華大學和北京市政府三方聯合成立的公共衛生與葯物創新機構。主要為建設新葯研發和轉化的創新平台，加強醫葯研究和開發。

2017年，GHDDI成立的第二年，阿里雲就開始為GHDDI的各類新葯研發、化合物篩選等提供算力支持。

在新型冠狀病毒感染肺炎疫情發生後，GHDDI也在1月27日上線了「一站式科研數據與信息共享平台」，這是一個基於阿里雲的葯物研發和大數據平台，主要功能有四個：

針對SARS/MERS等冠狀病毒的 歷史 葯物研發進行數據挖掘與集成；

開放相關臨床前和臨床數據資源；

計算靶點和葯物分子性質；

跟進新型冠狀病毒最新科研動態，實時向科學界和公眾公布，為新型冠狀病毒科學研究提供重要數據支撐。

很多人會有疑問，葯物研發屬於生物醫學領域，超大規模算力屬於計算機科學領域，為什麼葯物研發要用到超大規模算力？而且GHDDI宣布上線研發平台以及阿里雲宣布免費提供相關算力後，為什麼眾多機構和專家趨之若鶩？

何萬青博士說，這跟葯物研發的流程不無關系。

通常一款葯物的研發，始於病毒的「毒株分離」，然後進行測序分析；找到病毒的靶點進行識別和驗證；尋找對應化合物；合成先導化合物；評估研究和動物實驗；制劑合成；臨床試驗以及上市等步驟。

說起來很簡單，實際上新葯研發卻是個費錢費力更費時間的過程，數據顯示，在美國研發一種新葯，從項目啟動到被FDA（美國食品葯品監督管理局）批准上市，平均需要花費10-15年的時間，耗資超過13億美元。

目前，針對新型冠狀病毒疫苗和新葯的研究，已經完成了「毒株分離」的「濕實驗」，「基因測序」工作也已經結束，接下來就要了「干實驗」階段。「干實驗」階段，涵蓋對病毒靶點進行識別和驗證、尋找對應化合物等過程。

可以這么理解，生物醫葯領域的「濕實驗」，主要是在實驗室里的研究工作，「干實驗」就要靠超大規模算力幫忙。

何萬青博士解釋，「特別是尋找對應化合物，一定要調用超大規模算力，因為可供製成葯物的化合物有5000-15000種。要先從龐雜的化合物中找到針對病毒合適的『進攻方向』，再進行合成和拼接，如果都要從實驗室里一一比對，那就太浪費時間了。」

然而雲計算可以解決這些耗時的環節。

例如與阿里雲合作的全球 健康 葯物研發中心GHDDI，具備了上千種化合物的資料庫，這些化合物的性質、葯效也都已經掌握，通過計算機模擬，可以加快找到遏制新型冠狀病毒對應化合物的速度。

特別重要的是，面對人類共同的敵人-病毒，公共科研機構更需要無需排隊，隨時可以得到彈性伸縮、數據交流和發布更加方便的協同環境。

「在全國人民為配合切斷病毒傳染途經而自我隔離的情況下，阿里雲彈性高性能計算EHPC平台和超級計算集群SCC恰好解決這個燃眉之急。這也印證了阿里的一句土話『此時此刻，非我莫屬』。」何博士說。

但是，就算通過雲計算找到了對應化合物，按照流程還要進行「先導化合物合成」、「動物實驗」、「臨床實驗」等一大堆繁瑣的步驟，葯物和疫苗研發的速度，極有可能趕不上疫情發展的周期。

換句話說，就是沒等新葯研發出來，疫情就已經結束了。

好在針對新型冠狀病毒新葯和疫苗的研發，還有一條路可以選，「老葯新用」。

「老葯新用」指的不僅僅是葯物，還可以是相關的治療經驗。

此前類似的SARS/MERS等疫情爆發後，醫學界留有大量的 歷史 葯物研發以及臨床數據，還有很多醫學文獻散落全球各地，這些都可能成為這次新型冠狀病毒治療突破口。

調用篩選醫學文獻，分析 歷史 數據時，超大規模算力也會派上大用場。

比如GHDDI在上線研發平台就表示，目前研發平台已經涵蓋既往冠狀病毒相關研究中涉及的900多個小分子在不同階段的相關實驗信息，「希望科研界能參與提煉有用信息並得到幫助或啟示」。

何博士感慨，「有了超大規模算力的幫助，在『軍情緊急』的情況下，也不用完全從『0』開始了。」

而GHDDI上線研發平台後，也致謝阿里雲團隊協助部署後端並提供計算資源。

何萬青博士團隊中還有很多技術專家，比如孫相征和余洋等人，目前的工作就是對接GHDDI以及各類科研機構、專家們的需求。

這些計算機科學領域的大牛說，他們並不是醫學專業出身，能做的只是為研究人員提供算力保障、優化技術支持和應用答疑等「後勤工作」，讓科學家能夠專注於學科本身的科研突破，而無需耗費太多精力去學習「交叉學科」的計算技術，但是他們看到了越來越多的生物醫學專家加入了進來，感受到了「很強的使命感」，大家都在用自己的綿薄之力，加速對新型冠狀病毒的研究以及相關葯物、疫苗的研發。

9. 只有運營商能提供的第三屬性算力是什麼

運營商提供的第三屬性算力是算力基礎設施。
算力基礎設施是一個多元融合、持續演進的體系。需要電信運營商和設備廠商、終端廠商、平台提供商和應用開發商等產業界各方協同參與。
算力網路不是一項具體的技術，也不是一個具體的設備。從宏觀來看，它是一種思想，一種理念。從微觀來看，它仍然是一種網路，一種架構與性質完全不同的網路。

10. 從計算機硬體設計的角度分析如何提供更為豐富的算力

自上世紀90年代互聯網技術誕生以來，移動互聯網、雲計算、大數據、人工智慧等新一代信息技術的不斷發展和逐步成熟，並日益深入的滲透到經濟社會的各個領域，2020年全球范圍內爆發的新冠疫情又進一步加速了這一趨勢，數字經濟已經成為世界經濟發展的新階段，即世界經濟發展已經進入數字經濟時代。
黨中央、國務院和各級政府高度重視數字經濟的發展。從2015年《中國製造2025》、《促進大數據發展行動綱要》等政策出台以來，中央和各級地方陸續以推出系列數字經濟發展的措施，並支持雄安新區、浙江、福建等六個地區建設國家數字經濟創新發展試驗區，支持北京、上海、深圳、西安等地建設國家新一代人工智慧創新發展試驗區。2020年國家進一步提出加強新型基礎設施建設，並明確將數據作為一種新型生產要素寫入政策文件，這些將為數字經濟的發展奠定更加堅實的基礎。
農業經濟時代，土地、水源和工具是關鍵資源。工業經濟時代，能源、原材料、機器設備和生產工藝等是關鍵資源。那數字經濟時代的關鍵資源是什麼呢？數字經濟時代的關鍵資源是數據、算力和演算法。數據是數字經濟時代的原材料，各種經濟活動中都在源源不斷的產生的數據，越來越多的組織也將數據當作一種資產，在政策層面數據已經成為一種新型生產要素。算力相當於數字經濟時代的機器設備和生產力，面向各種場景的數據產品或應用都離不開算力的加工和計算，而且對算力的需求和要求也越來越高。演算法是數字經濟時代的生產工藝，面向圖像、語音、自然語言處理等不同的應用場景和領域的演算法也層出不窮，演算法的提升和改進可以提高算力的效率和更多的挖掘數據價值。
本文重點分析算力方面內容，介紹算力市場總體情況，當前算力發展的特點和趨勢，以及重點算力供應方式等。
一、算力需求快速增長，算力投資具有多重經濟價值
算力即計算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各類晶元，具體由計算機、伺服器、高性能計算集群和各類智能終端等承載。數字經濟時代，數據的爆炸式增長，演算法的復雜程度不斷提高，對算力需求越來越高。算力是數字經濟發展的基礎設施和核心生產力，對經濟發展具有重要作用，根據IDC與浪潮聯合發布的《2020全球計算力指數評估報告》，計算力指數平均每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長3.3‰和1.8‰。
隨著數字經濟的不斷發展，人工智慧、物聯網、區塊鏈、AR/VR 等數字經濟的關鍵領域對算力的需求也將呈爆炸式增長。根據華為發布的《泛在算力：智能社會的基石》報告，預計到2030年人工智慧、物聯網、區塊鏈、AR/VR 等總共對算力的需求將達到3.39萬EFLOPS，並且將共同對算力形成隨時、隨地、隨需、隨形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智慧算力將超過1.6萬EFLOPS，接近整體算力需求的一半。OpenAI開發的GPT-3模型涉及1750億個參數，對算力的需求達到3640PFLOPS，目前國內也有研究團隊在跟進中文GPT-3模型的研究。
算力投資具有多重經濟價值，不僅直接帶動伺服器行業及上游晶元、電子等行業的發展，而且算力價值的發揮將帶動各行業轉型升級和效率提升等，帶來更大的間接經濟價值。根據《泛在算力：智能社會的基石》報告，每投入1美元算力即可以帶動晶元、伺服器、數據中心、智能終端、高速網路等領域約4.7美元的直接產業產值增長；在傳統工廠改造為智能化工廠的場景下，每1美元的算力投入，可以帶動10美元的相關產值提升。
二、算力發展的特點及趨勢
隨著數據規模的增加和演算法復雜度的提升，以及應用多樣性的不斷豐富，對算力提出的要求也越來越高，當前算力發展呈現出三方面的特點，一是多種架構百花齊放的狀態，二是中心化的算力與邊緣終端算力快速發展，三是專用算力日漸成勢。
近年來多種算力架構並存並快速發展。曾經x86架構的算力占絕對優勢，英特爾和AMD基本壟斷了X86算力架構市場，海光信息通過跟AMD合作獲得x86架構的授權；如今基於ARM架構的算力份額不斷擴大，特別是在移動端ARM架構算力成為主流，華為海思等主要產品是基於ARM架構，另外天津飛騰的產品也是基於ARM架構。隨著人工智慧等算力需求的不斷增加，GPU算力的需求不斷增加，英偉達在GPU算力市場佔有絕對優勢，AMD也分了一杯羹，疊加比特幣挖礦算力需求，導致市場上GPU卡供不應求。近幾年國內也出現幾個GPU方面的創業團隊，如寒武紀、登臨科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一體化架構、類腦架構等算力也不斷涌現，不過這些算力剛剛起步，在應用生態等方面還需要一定較長的培育過程。
中心化算力和邊緣終端算力快速發展。隨著7nm製程日漸成熟，基於7nm製程的CPU、GPU等算力性能得到極大提升，目前7nm製程算力主要是中心化算力，移動端智能手機的處理器算力部分也已經採用7nm製程。台積電的7nm製程已經實現規模化，並開始攻關3nm工藝製程；中芯國際7nm工藝製程仍在技術攻關當中。隨著5G及物聯網應用的不斷增加，邊緣終端算力的需求日益增加，特別是自動駕駛、智慧安防、智慧城市等領域算力需求。地平線自動駕駛晶元已經量產，英偉達jetson產品在嵌入式終端產品應用廣泛，其他針對特定領域專用邊緣終端晶元創業公司層出不窮。
針對圖像、語音等特定領域的專用算力日漸成勢。一方面是晶元工藝製程越來越逼近摩爾定律的極限，另一方面是物聯網智能終端對功耗的要求等，針對特定領域的專用晶元層出不窮，並且越來越多的巨頭參與其中。谷歌的TPU專為機器學習定製的算力，阿里平頭哥的含光NPU專為神經網路定製的算力，賽靈思的FPGA算力，網路研發針對語音領域的鴻鵠晶元以及雲知聲、思必馳、探境科技等也推出智能語音相關的晶元，北京君正、雲天勵飛、依圖科技和芯原微電子等推出針對視覺和視頻處理相關的專用晶元。
三、算力供應以公有雲和自建算力為主，多種方式相補充
當前的算力供給主要包括公有雲、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有雲和自建算力中心是算力的主要來源方式，超算中心及地方算力中心等多種方式相互補充。
規模化的算力供應通常通過數據中來承載，新建數據中心的不斷增加，將帶動未來算力資源的供應不斷擴大。據中國電子信息產業發展研究院統計數據，2019年中國數據中心數量大約為7.4萬個，大約能佔全球數據中心總量的23%，其中大型數據中心佔比12.7%；在用數據中心機架規模達到265.8萬架，同比增長28.7%；在建數據中心機架規模約185萬架，同比增加約43萬架。2020年國家大力支持「新基建」建設以來，數據中心作為「新基建」的重要內容，京津冀、長三角和珠三角等算力需求地區，以及中西部能源資源集中的區域，如內蒙、山西等，均在推進新的大中型數據中心的建設。
公有雲以其穩定和易用等特點，成為許多企業特別是中小企業的算力首選方式。據不完全統計，阿里雲伺服器總數接近200萬台，騰訊雲伺服器總數超過110萬台，華為雲、網路雲、京東雲、AWS等雲廠商伺服器總數未找到確切數據，保守估計各類雲廠商伺服器總數之和也超過500萬台。而且在國家宣布大力支持「新基建」建設之後，騰訊宣布未來五年將投資5000億元用於雲計算、數據中心等新基建項目的進一步布局，阿里雲宣布未來三年阿里將投2000億元用於面向未來的數據中心建設及重大核心技術研發攻堅，網路宣布預計到2030年網路智能雲伺服器台數將超過500萬台。各大雲廠商仍在繼續加大算力投入，公有雲算力供應將會更加充裕。
自建算力以其安全性和自主性等特點，成為政府、大企業及其他關注安全的組織的算力首選方式。政府、銀行及高校和央企等，通常通過自建或租賃數據中心的方式自建算力，滿足自身各項業務的算力需求。許多互聯網公司在剛開始時選擇使用公有雲服務，但規模發展到一定程度時通常都會開始自建或租賃數據中心的方式自建算力。其他有部分各種類型的企業，出於安全、商業機密和隱私等方面的考慮，不意願把數據和業務等放到阿里雲等公有雲上，往往選擇託管伺服器的方式自建算力，規模更小企業直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投資100億元自建數據中心，計劃部署30萬台伺服器，位元組跳動等大型互聯網公司都在不斷加大數據中心的建設。
超算中心和地方算力中心作為算力供應有效的補充方式，適合於大規模計算需求的應用領域。截至2020年，科技部批准建立的國家超級計算中心共有八所，分別是國家超級計算天津中心、廣州中心、深圳中心、長沙中心、濟南中心、無錫中心、鄭州中心和崑山中心。超算中心主要的算力資源以CPU為主，新建的超算中心及更新升級過程中超算中心逐步增加了異構GPU算力資源。超算中心較好的滿足和彌補了高校科研中算力資源的需求，特別是在工業模擬、生物信息、新材料、氣象、海洋等科學計算領域。國內主要省市地區基本都投資建設了當地算力中心，重點服務本地科研和產業發展的需求，如太原、蘇州、福建等地，目前通常地方算力中心的規模並不大，計算節點數在200-500之間居多，主要服務於當地氣象、工業模擬和生物信息等領域計算需求。此外，2020年以來，武漢、南京、珠海、許昌等地區正在建設人工智慧計算中心，將在一定程度上彌補當前規模化AI算力不足的情況。
結語
算力作為數字經濟的基礎設施，也是數字經濟時代的生產力和引擎，越來越成為數字經濟時代國家競爭力的體現。根據IDC與浪潮聯合發布的《2020全球計算力指數評估報告》，中國和美國的算力建設在全球處於領先地位，美國的算力無論在規模、效率、應用水平等方面都領先於中國。此外，從算力晶元供應角度看，美國的英特爾、AMD、英偉達等企業幾乎佔了全球的絕大部分的市場份額。可見，中國在算力建設和發展仍然需要加大投入和加強研發等，發揮優勢的同時彌補不足，從而為數字經濟長期發展奠定更加堅實的基礎。