A. 500p算力是什么概念
50亿亿概念。P是一个数量级，10的15次方，500P就是50亿亿，50PFlops算力就意味着每秒有50亿亿次的浮点运算能力。算力也称哈希率是比特币网络处理能力的度量单位。腔核即为计算机（CPU）计算哈希埋坦函数输出的速弯圆桐度。
B. 人工智能计算中心有什么用途
当前，各行各业对适配AI模型的训练需求呈爆发式增长，而一个高质量的AI模型是通过训练和持续迭代优化而来的。当大模型、多模态算法模型训练逐渐成为主流，人工智能算力需求每3.5个月就翻一番，企业在AI研发中进行模型训练的算力成本居高不下。因此，能否为企业和科研机构提供可持续、高适配、高弹性的训练算力成为衡量各地人工智能计算中心“含金量”的核心指标。如果没有技术足够成熟的训练芯片来提供训练算力保障，就难以保障平台产出算法模型的效率，那么以亿为成本而建设的人工智能计算中心也就成了“雷声大雨点小”的空壳工程。
训练芯片和推理芯片之别
在实际的人工智能计算中心硬件布局中，芯片主要适配于推理和训练两大场景。训练芯片和推理芯片之间的逻辑差别可以理解为：训练芯片像老师，一遍一遍教一个完全不认字的小孩从零开始识字，一遍不会就再教一遍，直到教会为止；而推理芯片则是已经学会识字的小孩，阅读不同的书本时，可以识别出书本中的字。
换句话说，训练是从现有的数据中学习新的能力，而推理则是将已经训练好的能力运用到实际场景中。离开了训练的推理，就相当于空中楼阁。所以，相较于推理芯片，训练芯片是人工智能不断进化的基础，也是众多AI芯片厂商需要着力攻克的研发高地。
训练芯片有哪些特点
那么，与推理芯片相比，训练芯片在技术上具有哪些特点？
首先，训练芯片具备浮点运算能力。复杂模型的训练过程中，需通过精细的浮点表达能力对上千亿个浮点参数进行微调数十万步。无浮点运算能力的芯片如用于训练将增加约40%的额外操作，以及至少4倍的内存读写次数。
其次，训练芯片具有专用AI加速单元，并具有高能效比的特点。当前有个别厂商采用2016年国外品牌GPU架构，缺少AI加速单元，导致其AI训练能效比差，且能耗剧增。与之相比，配置矩阵加速单元的训练芯片可使AI训练效率提升10倍。
为AI产业提供充沛算力，需要在AI处理器硬件上有扎实的技术积累。据了解，目前许多人工智能计算中心使用的由升腾910AI训练处理器，原生具备训练能力，集群性能业界领先。目前，该集群可以在28秒完成基于Resnet-50模型训练（持续保持业界第一），并且性能还将持续提升。同样，基于升腾AI基础软硬件平台的“鹏城云脑II”荣获AIPerf（世界人工智能算力）第一名，并再次刷新IO500（高性能计算存储系统性能排行榜－全系统输入输出和10节点系统）两项世界冠军。
训练芯片市场前景广阔
随着自动驾驶、生物信息识别、机器人、自动巡检等人工智能终端产品和应用越来越普遍化，人工智能产业集群的价值不可估量。在从理论走向应用的产业化过程中，训练芯片作为算力平台的“心脏”，其市场也持续蓬勃发展。
研究机构赛迪顾问发布的报告显示，从2019年到2021年，中国云端训练AI芯片市场累计增长了约127%。2021年，云端训练芯片市场规模将达到139.3亿元。据预测，从2019年到2024年，云端训练芯片的年复合增长率或达到32%。
以全国第一个人工智能计算中心——武汉人工智能计算中心为例，其一期建设规模为100P FLOPS AI算力，今年5月31投运当天算力负载便达到了90%，投运之后持续满负荷运行。如今，武汉人工智能计算中心仍在持续扩容中。9月初正式上线的西安未来人工智能计算中心一期规划300PFLOPSFP16（每秒30亿亿次半精度浮点计算）计算能力。作为西北地区首个大规模人工智能算力集群，其算力平台承载力达到了当下我国同类平台中的领先的水平。
市场的高速增长预示着，当人工智能发展到深水区阶段，各行各业对AI训练算力的需求将长期保持几何级增长。而训练芯片作为训练算力的引擎，也是人工智能模型训练的“基础中的基础”，也将作为人工智能计算中心的灵魂得到更广泛的重视。相信，在我国极为丰富的AI应用生态优势引领下，无论是训练芯片还是推理芯片，都将得到更为长足的快速发展。
人工智能计算中心是智慧城市建设、企业智能化升级、人工智能企业集约集聚的核心，我们这边就是处于智慧城市的建设中，用的是华为这边提供的解决方案，他们的人工智能计算中心要更加稳定靠谱，提供的服务也要好很多。
C. 深圳之后“第二城”：华为布局西安，剑指“每秒百亿亿次”
由华为参与建设， 规划算力比肩深圳「鹏城云脑」的人工智能计算中心 ，落户西安。
科技 发展到当下，“人工智能”已是新一轮 科技 革命和产业变革的重要驱动力量，并成为新的国家发展战略之一。西安， 也是“国家新一代人工智能创新发展试验区”。
这个堪称“最强大脑”，它给我们带来什么？
落地： 全球领先的算力中心
综合相关报道： 西安，是深圳鹏城云脑外全国第二大人工智能计算中心 。
公开新闻显示，「未来人工智能计算中心」定位极高： “立足西安，依托秦创原，面向西北， 领先全球的新一代人工智能计算平台 。”建成后：
“将用于自动驾驶、智慧医疗、智慧城市、智慧交通、智慧矿山等多种应用场景，支撑 国家战略任务落地、促进经济与产业发展 融合。”
该中心分两期建设实施，这个 新一代人工智能计算平台 核心 算力 如何？
一期，为算力为 300PFLOPS FP16 （每秒30亿亿次） 人工智能计算中心；二期，为高层产业研发中心。2025年，目标算力规模达 1000PFLOPS FP16 （每秒100亿亿次） 。
作为专业术语的“算力”，可能很多人并不了解。 如果进行对比，深圳鹏城云脑II已成为世界最强的AI算力中心。
华为升腾计算业务总裁许映童表示：华为将 助力西安打造人工智能“一中心四平台”整体框架 ，通过建设集约化、统一化的人工智能计算中心，实现政、产、学、研、用五位一体，通过算力集群，赋能产业集群， 推动陕西人工智能产业数字化与智能化加速发展。
在已有各类超算中心情况下，“AI计算”能量在哪？
要知道，人工智能 （AI ） 应用场景不断扩展，几乎涵盖了人类 社会 每个领域。 由华为与深圳鹏城实验室共建的“鹏城云脑”，走在世界的前列 。
发展： 它究竟多惊人？
那么，“鹏城云脑II”究竟有多强？
2020年10月运行的当年，已初展身手：接连夺得 IO500总排行榜、10节点排行榜两项冠军 和 AIPerf500的世界冠军 ，“冲击高性能计算领域最权威的全球性榜单”成为现实。
2021年7月1日，国际超级计算新一期排行榜中： “鹏城云脑II”再次刷新世界纪录，蝉联全系统输入输出和10节点规模系统两项世界冠军 。
“鹏城云脑II”，已成为 全球计算密度最高，训练速度最快的AI基础设施 。
尽管，传统超算和AI超算有所不同。但是，“鹏城云脑II”1000P的AI算力—— 每秒百亿亿次 ，也几乎堪称世界最强大的超级计算。
西安「未来人工智能计算中心」2025年算力规划，将比肩深圳“鹏城云脑II” ——相当于50万台高性能PC算力之和：
24小时内，能处理 100亿 张图像，
或 1千万小时 语音 （40万天）
或 1万天 （27年） 自动驾驶数据等；
面对有 20万颗 星星的星空图，
一位天文学家，定位需耗费 169天 ，
这里可缩短至10秒。
那么， “鹏城云脑-II”可以做什么 ？
主要提供人工智能研究必须的计算力资源、存储资源、网络资源、数据资源和研究环境，覆盖人工智能基础研究、重大应用、操作系统、数据资源共享、产业服务等专门研究实验领域。
它向深圳卫生 健康 、公安交警、巴士交通等提供服务，并服务于国家重大战略需求、大规模挑战性科学计算等关键领域。
所以，它不仅是深圳的，它更是国家的国之重器。 毫不夸张，“鹏城云脑-II”是国家科研类新基建工程，将推进我国自主核心技术的发展，提升粤港澳大湾区乃至全国AI产业国际竞争力。
时代： 迎接一个新的开始
对西安来说，在回归制造业的同时，要通过科研和创新实现产业升级和迭代。
目前西安，相对优势愈加明显——强大学府资源、科研实力和创新基底。同时， 随着经济的实质性增强以及产业结构的变化，省市两级推动西安“国家综合性科学中心”建设 。
比如“秦创原”，举全省之力推动。在2020年3月9日， 科技 部网站公布 “支持西安建设国家新一代人工智能创新发展试验区”。
这，既是对西安人工智能产业的期许，也是对西安人工智能实力的认可。
截至2020年，西安有人工智能企业150余家，年产值约120亿。西安规划提出到2022年，实现人工智能总体发展水平全国领先，打造5-7个产业聚集区， 产业规模超过200亿，相关产业规模突破1000亿。
2021年《全球AI最具创新力城市榜单》中： 西安名列中国第7名，全球第60名。 华为共建的「未来人工智能计算中心」，无疑“锦上添花”。
结合深圳“鹏城云脑”经验， 西安「未来人工智能计算中心」除拥有世界最强算力外，可能会实现：
“将进一步推动了制度创新、政策创新，有助于加快实现人工智能对经济 社会 发展的带动和支撑作用，加快形成国家新一代人工智能试验区的西安方案。”
可以说，它将成为中国科研类新基建工程。对大力当下发展的西安而言，更值得期待。
对于“人工智能（AI）”，学界有不少说法，包括
《时间简史》作者“斯蒂芬·霍金”表示：
“完全人工智能的发展，可能意味着人类的终结。一旦人类开发出人工智能，它就会自行起飞并以越来越快的速度重新设计自己。受缓慢生物进化限制的人类，无法竞争并会被取代。”
D. 专家预计东数西算工程可撬动8倍的相关产业投资
专家预计东数西算工程可撬动8倍的相关产业投资
专家预计东数西算工程可撬动8倍的相关产业投资，17日，国家发改委批复了4个算力枢纽节点建设文件，至此，全国八大算力枢纽节点建设正式全面启动，专家预计东数西算工程可撬动8倍的相关产业投资。
国家发展改革委等部门17日正式发布消息，同意京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等地启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点。至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。
所谓“东数西算”，“数”指的是数据，“算”指的是算力。“通俗地讲，即把东部的数据传输到西部进行计算和处理，如同南水北调、西电东送。‘东数西算’是国家又一项重要战略工程，以一体化思路，推动东西部数据中心与网络、云、算力、数据要素、应用和安全等协同发展。”中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长李洁解释说。
“东数西算”8大算力枢纽
和10个集群全部落地
同一天，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等全国一体化算力网络4大国家枢纽节点落地。再加上去年12月贵州、内蒙古、甘肃、宁夏启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点获得批复，“东数西算”8大算力枢纽和10个集群全部落地。
其中，京津冀枢纽规划设立张家口数据中心集群；长三角枢纽规划设立长三角生态绿色一体化发展示范区数据中心集群和芜湖数据中心集群；成渝枢纽规划设立天府数据中心集群和重庆数据中心集群；粤港澳大湾区枢纽规划设立韶关数据中心集群，起步区边界为韶关高新区。
“国家枢纽节点将成为推动数字经济发展的‘粮仓’和‘血库’，在打造数字城市、提供超级算力、构建城市智慧大脑、提高政府治理能力和水平、保障国家网络和信息安全等方面发挥着关键作用，是关系国家安全、稳定、发展的重要战略性基础设施。”工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员冯杰说。
每年投资体量将达数千亿元
有力带动产业上下游投资
“东数西算”建设将拉动哪些上下游产业链发展，带动多少投资？
有权威机构和专家估算，“东数西算”工程每年投资体量将达数千亿元，对相关产业拉动作用会达到1:8。这也意味着该工程将大大超过“西气东输”和“南水北调”工程。这恰恰是中国“数字经济”的力量。
“数据中心产业链既包括传统的土建工程，还涉及IT设备制造、信息通信，基础软件、绿色能源供给等，产业链条长、覆盖门类广、带动效应大。以统筹优化布局，促进数据中心精准发力，将有力带动产业上下游投资。”国家发展改革委新高司相关负责人说。
从相关研究报告的量化数据显示，计算力指数平均每提高1个百分点，数字经济和GDP将分别增长3.3%。和1.8%。。
事实上，伴随着5G、人工智能等新技术快速发展，我国数据资源存储、计算和应用需求不断提升，带动着数据中心规模的高速增长，近5年我国数据中心机架年均规模增速超过30%。
华为、世纪互联等众多公司
积极布局“东数西算”
上海证券报记者了解到，包括华为、世纪互联、中国电信、网络等多家头部企业在积极参与“东数西算”工程中。
“我们积极参与‘东数西算’工程，业务布局和国家战略高度一致。”华为云负责人告诉记者，华为公司在2017年就提出了南贵北乌的云数据中心布局，在贵安新区和乌兰察布大数据产业园均规划建设超大型数据中心基地，远期服务器均达到100万台以上。
“世纪互联成立于1996年，在1999年建成我国第一座第三方数据中心机房。在公司发展的前20多年，资源布局主要集中在一线城市及其周边。在国家‘东数西算’工程和一体化大数据中心协同创新发展指引下，世纪互联将通过新建项目向中西部地区倾斜和东部数据中心功能提升两项措施并举。其中，公司将逐渐加大在西部地区布局建设大型与超大型数据中心的比例，预计未来5年在西部地区的数据中心投资增速将是东部的两倍。”世纪互联集团轮值CEO王世琪告诉记者。
“我们位于西部枢纽节点内的数据中心，可以充分利用西部在气候、环境等方面的优势，将绿色和智能技术融入整体设计中，大幅降低数据中心的PUE和企业的运营成本，能效比PUE仅1.12，未来满负荷运行的情况下预计每年可节省电力10.1亿度，减少碳排放81万吨，相当于年植树3567万棵。”华为云负责人说。
17日，国家发改委批复了4个算力枢纽节点建设文件，至此，全国八大算力枢纽节点建设正式全面启动，根据测算，十四五期间，每年将新增4000亿元以上相关投资。今后，国内大数据产业也将形成“东数西算”的格局。
国家发改委批复的全国八大算力枢纽节点，4个分布京津冀、长三角、粤港澳、成渝等算力需求较大的地区附近；4个分布在贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等可再生能源丰富的地区。国家发改委表示，目前，我国数据中心大多分布在东部，在土地、能源等资源紧张的形势下，在东部大规模发展数据中心成本高昂，难以为继；要利用西部清洁能源丰富的优势，支撑东部对算力的高需求。
中国工程院院士 清华大学教授 郑纬民：东部土地资源有限，电比较贵，一个大概100PFlops（每秒浮点运算次数）的计算中心，在东部一年要花五六千万元电费。因此，现在要想办法把东部的数据传到西部去。
国家发改委表示，未来，国内新的大规模数据中心增量将重点布局在八大算力枢纽节点，这样的布局，既要服务于重大区域发展战略实施的需求，也考虑到了网络时延要求。对于网络时延要求较高的业务，要就近建设，对网络时延要求不高的业务，比如离线分析、存储备份等，就可以率先转移到西部算力枢纽节点承接。今后，全国范围内的大型、超大型数据中心原则上将在这八大算力枢纽节点内建设。
国家发改委高技术司副司长 孙伟：要像“南水北调”“西电东送”一样，推动全国一体化的'数据中心布局建设，扩大算力设施的规模，提高算力使用效率，实现全国算力规模化、集约化发展。
（央视财经《正点财经》）
近日，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。
南都记者注意到，受此消息影响，截至2月18日收盘，云计算指数、大数据指数多股掀起涨停潮——首都在线、云赛智联、数据港、佳力图、美利云、浙大网新等涨停。
预计每年拉动4000亿元投资
“东数西算”，“数”指的是数据，“算”指的是算力。通俗来讲，“即把东部的数据传输到西部进行计算和处理。
国家发改委高技术司副司长孙伟介绍，我国西部地区资源充裕，特别是可再生能源丰富，具备发展数据中心、承接东部算力需求的潜力。“要像’南水北调’’西电东送’一样，充分发挥我国体制机制优势，从全国角度一体化布局，优化资源配置，提升资源使用效率。”
按照全国一体化大数据中心体系布局，8个国家算力枢纽节点（京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏）将作为我国算力网络的骨干连接点，发展数据中心集群，开展数据中心与网络、云计算、大数据之间的协同建设，并作为国家“东数西算”工程的战略支点，推动算力资源有序向西转移，促进解决东西部算力供需失衡问题。
每个算力枢纽内，都规划设立了1至2个数据中心集群。算力枢纽和集群的关系，类似于交通枢纽和客运车站。
国家发展改革委创新驱动发展中心副主任徐彬说，数据中心集群将汇聚大型、超大型数据中心，具体承接数据流量。集群将获得更好的政策支持、配套保障，同时在绿色节能、资源利用率、安全保障水平等方面也会有更严格的要求。
围绕8个国家算力枢纽节点，10个国家数据中心集群分别是张家口集群、长三角生态绿色一体化发展示范区集群、芜湖集群、韶关集群、天府集群、重庆集群、贵安集群、和林格尔集群、庆阳集群、中卫集群。
10个国家数据中心集群分布。来源：国家发改委
据了解，“东数西算”工程数据中心产业链条长、投资规模大，带动效应强。国家发改委预计，该项工程将带动信息通信、IT设备制造、基础软件、绿色能源供给以及土建工程等产业链发展。有业内人士测算，通过算力枢纽和数据中心集群建设，将有力带动产业上下游投资，预计启动后将每年拉动4000亿元投资。
国盛证券研报分析，算力、流量持续高速增长是必然趋势，配套基础设施持续建设扩容是刚性需求，未来3-5年具有高确定性。算力、流量乃至应用的发展将带动移动网络建设力度，5G及相关产业链作为核心也将持续受益。
为什么要打造“东数西算”
根据相关数据，截至目前，我国数据中心规模已达500万标准机架，算力达到130EFLOPS（每秒一万三千亿亿次浮点运算）。随着数字技术向经济社会各领域全面持续渗透，全社会对算力需求仍十分迫切，预计每年仍将以20%以上的速度快速增长。
算力已成为国民经济发展的重要基础设施。加快推动算力建设，将有效激发数据要素创新活力，加速数字产业化和产业数字化进程，催生新技术、新产业、新业态、新模式，支撑经济高质量发展。
近年来，随着数据中心规模快速发展，对能源、土地、气候等条件提出了更高要求。一些东部地区应用需求很大，但能耗指标紧张、电力成本高，大规模发展数据中心的难度和局限性大；而一些西部地区可再生能源丰富，气候适宜，但存在网络带宽小、跨省数据传输费用高等瓶颈，无法有效承接东部需求。
国家发改委解释称，近年来，随着各行业数字化转型升级进度加快，特别是5G、人工智能、物联网等新技术的快速普及应用，全社会数据总量爆发式增长，数据存储、计算、传输、应用的需求大幅提升。因此，全国一体化算力网络国家枢纽节点，作为是我国算力网络的骨干节点，加快建设也就成了当务之急。
因此，迫切需要加大国家算力网络的顶层设计，尽快转变以网为中心的发展模式，围绕数据中心重构网络格局。
哪些数据送往西部去算？来源：国家发改委
南都记者获悉，早在2021年5月，国家发改委等四部门印发《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，其中明确提到，支持开展“东数西算”示范工程，深化东西部算力协同。
《“十四五”信息通信行业发展规划》明确，到2025年，数据中心布局实现东中西部协调发展，集约化、规模化发展水平显著提高，形成数网协同、数云协同、云边协同、绿色智能的多层次算力设施体系，算力水平大幅提升，人工智能、区块链等设施服务能力显著增强。
此外，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》提出，加快实施“东数西算”工程，推进云网协同发展，提升数据中心跨网络、跨地域数据交互能力，加强面向特定场景的边缘计算能力，强化算力统筹和智能调度。
粤港澳大湾区枢纽启动
粤港澳大湾区作为8个国家算力枢纽节点之一，如何发展备受关注。南都记者获悉，近日，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局复函同意粤港澳大湾区启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点（以下简称“粤港澳大湾区枢纽”）。
根据复函，粤港澳大湾区枢纽将于韶关高新区设立数据中心集群，承接广州、深圳等地实时性算力需求，引导温冷业务向西部迁移，构建辐射华南乃至全国的实时性算力中心。
根据国家枢纽节点建设要求，粤港澳大湾区国家枢纽节点将建立包含韶关数据中心集群、城市数据中心和边缘计算、西部地区国家枢纽节点等省外数据中心在内的三个层次的数据中心空间布局结构。
其中，韶关数据中心集群提升网络级别至国家级骨干网络枢纽节点，引导全省大型、超大型(3000架以上)数据中心集聚，省内其他地区原则上不再新建大型、超大型数据中心。到2025年，韶关数据中心集群将建成50万架标准机架、500万台服务器规模，投资超500亿元(不含服务器及软件)，以承载低时延类业务(时延要求小于20ms)的大型、超大型数据中心为主，辅助建设部分确需在省内建设、承载中时延要求业务(时延要求20ms-50ms)的大型、超大型数据中心。
在韶关数据中心集群建设的结构上，国家发改委明确要求，建设应符合新型数据中心发展要求，尽快启动起步区建设，逐步落地重点建设项目，项目建设主体原则上为数据中心相关行业骨干企业，支持发展大型、超大型数据中心，建设内容将涵盖绿色低碳数据中心建设、网络服务质量提高、算力高效调度、安全保障能力提升等。
E. 壁仞科技发布首款通用GPU芯片BR100，产品性能处于一个什么水平
这个芯片能处于领先地位，由于他这个芯片和半导体还采取了最高端的科研领域，也会让人们的体验带来享受。
F. 英伟达秀全球最大GPU，黄仁勋从烤箱里拿出的产品果然「爆了」
SegmentFault 思否报道丨公众号：SegmentFault
是他，还是那个男人，那个熟悉的皮夹克。
5 月 14 日 晚，黄仁勋在厨房召开了英伟达 GTC 2020 线上发布会。由于新冠病毒疫情影响，英伟达原计划的现场活动被迫取消，定于 3 月 24 日通过媒体发布的新闻稿也未见踪影。千呼万唤中，黄仁勋终于在烤箱前和大家见面了。
本届 GTC 从预热开始就不走寻常路，黄仁勋在大会前一天晒出了自己从烤箱里拿出了 全新的安培（Ampere）架构 GPU NVIDIA A100 。
令人颇感意外的是，虽然无法举办线下活动，英伟达竟然连线上直播都懒得办，直接播放了黄仁勋在自家厨房里录制的视频完成了新品发布。果然是手里有「硬货」就不在乎形式了。
英伟达的首款安培架构 GPU 可以算「史上最强」了，基于 7nm 工艺制程，拥有 540 亿晶体管，面积为826mm²，与 Volta 架构相比性能提升了 20 倍 ，既可以做训练也可以做推理。
NVIDIA A100 具有 TF32的第三代 Tensor Core 核心，能在不更改任何代码的情况下将 FP32 精度下的 AI 性能提高 20倍，达到19.5万亿次/秒 。
多实例 GPU-MG 可将单个 A100 GPU 分割为 7 个独立的 GPU，根据任务不同提供不同的计算力，实现最佳利用率和投资回报率的最大化。
NVIDIA A100 新的效率技术利用了AI数学固有的稀疏性，优化之后性能提升了一倍。
英伟达将 NVIDIA A100 的特性总结为以下 5 点：
黄仁勋说：“Ampere架构的突破性设计为英伟达第八代GPU提供了迄今为止最大的性能飞跃， 集 AI 训练和推理于一身，并且其性能相比于前代产品提升了高达 20 倍 。这是有史以来首次，可以在一个平台上实现对横向扩展以及纵向扩展的负载的加速。A100 将在提高吞吐量的同时，降低数据中心的成本。”
NVIDIA A100 是第一个基于 NVIDIA 安培架构的 GPU，提供了在 NVIDIA 八代 GPU 里最大的性能提升，它还可用于数据分析，科学计算和云图形，并已全面投产并交付给全球客户。
全球 18 家领先的服务提供商和系统构建商正在将 NVIDIA A100 整合到他们的服务和产品中，其中包括阿里云、AWS、网络云、思科、Dell Technologies、Google Cloud、HPE、Microsoft Azure和甲骨文。
黄仁勋还介绍了基于 NVIDIA A100 的第三代 AI 系统 DGX-A100 AI。DGX-A100 AI 是世界上第一台单节点 AI 算力达到 5 PFLOPS 的服务器 ，每台 DGX A100 可以分割为多达 56 个独立运行的实例，还集合了 8 个 NVIDIA A100 GPU，每个 GPU 均支持 12 路 NVLink 互连总线。
据了解，与其他高端 CPU 服务器相比，DGXA100 的 AI 计算性能高 150 倍、内存带宽高 40 倍、IO 带宽高 40 倍。
黄仁勋说：“AI已经被应用到云计算、 汽车 、零售、医疗等众多领域，AI算法也正变得越来越复杂和多样。ResNet模型的算力需求从2016年到现在已经增加了3000倍，我们需要更好的解决方案。”
如此强大的 DGX-A100 AI 售价自然也不便宜，标价 19.9 万美元，约合人民币 141 万元。
此外，黄仁勋还提到了英伟达新一代 DGXSuper POD 集群，由 140 台DGXA100系统组成，AI算力达 700 Petaflops，相当于数千台服务器的性能 。
据了解，首批 DGXSuper POD 将部署在美国能源部阿贡国家实验室，用于新冠病毒疫情相关的研究。
除了以上两款重磅产品，黄仁勋还宣布推出了 NVIDIA Merlin，这是一个用于构建下一代推荐系统的端到端框架，该系统正迅速成为更加个性化互联网的引擎。Merlin将创建一个 100 TB 数据集推荐系统所需的时间从四天减少到 20 分钟。
英伟达此次还推出了众多 AI 领域相关产品，包括 以太网智能网卡 Mellanox ConnectX-6 Lx SmartNIC、EGX 边缘 AI 平台和一系列软件更新扩展。
1.以太网智能网卡 Mellanox ConnectX-6 Lx SmartNIC
ConnectX-6 Lx 是业界首个为 25Gb/s 优化的安全智能网卡，可提供两个 25Gb/s 端口或一个 50Gb/s 端口。
2.EGX 边缘 AI 平台
EGX Edge AI 平台是首款基于 NVIDIA 安培架构的边缘 AI 产品，可接收高达 200Gbps 的数据，并将其直接发送到 GPU 内存进行 AI 或 5G 信号处理。
3.Spark 3.0
英伟达还宣布在 Spark 3.0 上支持 NVIDIA GPU 加速，基于 RAPIDS 的 Spark 3.0，打破了提取，转换和加载数据的性能基准。它已经帮助 Adobe Intelligent Services 将计算成本降低了90％。
4.NVIDIA Jarvis
黄仁勋在发布会中详细介绍了 NVIDIA Jarvis，这是一个新的端到端平台，可以充分发挥英伟达 AI 平台的强大功能，创建实时多模态对话式 AI。
5.Misty 交互 AI
现场演示中，一个名为 Misty 的 AI系统展示了实时理解并回答一系列有关天气的复杂问题的交互过程。
自动驾驶方面，英伟达也将安培架构嵌入了新的 NVIDIA DRIVE 平台。据了解，小马智行、法拉第未来等自动驾驶企业已宣布采用 NVIDIA DRIVE AGX 计算平台。
英伟达的 NVIDIA Isaac 软件定义的机器人平台还将用于宝马集团工厂。英伟达机器人技术全球生态系统涵盖配送、零售、自主移动机器人、农业、服务业、物流、制造和医疗保健各个行业。
英伟达这场时隔 3 年的发布会可谓诚意满满，首次推出的安培架构给足了惊喜，性能提升 20 倍的 NVIDIA A100 GPU 可谓性能飞跃。
虽然发布会并不是现场直播，但依旧爆点十足。一台就比千台强的 DGX-A100 AI 也印证了黄仁勋那就经典名言“买的越多，赚的越多”。英伟达的 AI 解决方案已经覆盖了各行各业，强大的 AI 生态正在形成。
中国工程院院士倪光南曾表示：「芯片设计门槛极高，只有极少数企业能够承受中高端芯片研发成本，这也制约了芯片领域创新。」
英伟达在本届 GTC 上推出的安培架构和基于此的一系列 AI 平台无一部显示了一个 AI 芯片巨头的实力，又一次树立了性能标杆。
根据 Gartner 的预测数据 ，未来 5 年内全球人工智能芯片市场规模将呈飙升趋势 ，自 2018 年的 42.7 亿美元 ，升高至 343 亿美元 ，增长已超过 7 倍，可见 AI 芯片市场有较大增长空间。
尽管与西方发达国家相比，中国的 AI 芯片研发还存在一定差距，但过去两年中，中国 AI 芯片初创企业已获得了数亿美元的资金。华为等公司也开发了令人印象深刻的芯片设计。
但芯片开发极具复杂性，中国人才的短缺以及缺乏多家全球销售排名前 15 位的中国半导体公司的情况表明，中国仍需要取得重大进展，才能在半导体领域与美国匹敌。
G. 100p计算能力相当于多少台计算机
100P计算能力相当于50万台计算机。
在目前537PFLOPS为全球第一的当下，要实现1000P，也就是百亿亿次，就需要顶尖科学家们不断地研究不断地努力。实际上，目前包括中国、美国在内的许多国家的顶尖科学家都在为之努力，但好消息还未出现。也因此，上文媒体所述的1000P并不是基于537P而言的。其二，此1000P非彼1000P。纵观上文我们已经可以断定媒体所说的1000P并不是超算意义上的1000P了，那么，既然不是，为何会有相同的叫法，二者有有何区别呢？这要从超算TOP500榜单的评判标准来解读，正常来说，入围超算计算机都要进行一项LINPACK测试，用以考察平台的双精度浮点计算能力。换言之，目前TOP500榜单上的TOP1的富岳超算的537PFLOPS成绩，就是基于双精度浮点程序的计算而取得的。但被媒体“夸夸而谈”的“1000P”并非如此，基于上文所说的平台为人工智能应用行业，所以，其运行的测试程序为Resnet-50，这一程序所测算出来的“1000P”实际上是基于半精度浮点环境所获得的。虽然同样具有权威性，但对比双精度，此1000P只能代表平台的半精度能力。其三，则是人工智能计算机与高性能计算机并非一回事。高性能计算机，大家应该都有听说过，它可以算作是科研应用的基础。人们常常提及的大气物理、流体力学、生物工程、媒体影像等，都可以通过高性能计算机来实现。可以说，高性能计算机是一种基石，它的能力越强，越能为日后各类应用的崛起提供更稳固的地基。所以，我们才会在小说《三体》中看到的“锁死人类的高性能计算机”以“阻碍人类发展”。在一定程度上，高性能计算机确实是人类发展的助推器。相反，人工智能并非如此，虽然人工智能也能深入各行各业，也对算力要求颇高，但它目前仍然无法与高性能计算机同日而语。得益于近几年深度学习、机器学习、神经网络应用的崛起，人工智能确实也越来越被大众所熟知，并且成了很多企业趋之若鹜的技术，但它只能针对特定业务、特定场景产生的应用需求，并不能覆盖整个行业。所以，人工智能与高性能计算根本就不是一回事，无论是从覆盖范围、应用场景，还是从算力表现来看，人工智能都只算高性能计算的一个小分支。即便目前人工智能的发展前景被很多专业人士看好，但百川归海，它的发展依然是基于高性能计算的发展的。1000确实大于537，但维度不同、基准不同，谁又敢百分百保证1+1就一定等于2呢？
H. 1P算力是每秒多少次计算
一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算
一、TOPS
TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。
与此对应的还有GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力单位。1GOPS代表处理器每秒钟可进行十亿次（109）操作，1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（106）操作。TOPS同GOPS与MOPS可以换算，都代表每秒钟能处理的次数，单位不同而已。
在某些情况下，还使用 TOPS/W 来作为评价处理器运算能力的一个性能指标，TOPS/W 用于度量在1W功耗的情况下，处理器能进行多少万亿次操作。
二、GOPS
OPS与FLOPS类似，只不过OPS一个是操作次数，FLOPS一个是浮点操作次数。
FLOP与GOPS之间的换算
（FLOP与GOPS之间的换算需要查相关资料，后续查找资料给出）
不确定的看法是OPS是操作数量，FLOPS为浮点操作数量，两者可近似于相等，FLOPS比OPS稍大。
三、GOPS与FLOPS
1、FLOPS定义
是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。
在这里所谓的“浮点运算”，实际上包括了所有涉及小数的运算。这类运算在某类应用软件中常常出现，而它们也比整数运算更花时间。现今大部分的处理器中，都有一个专门用来处理浮点运算的“浮点运算器”（FPU）。也因此FLOPS所量测的，实际上就是FPU的执行速度。而最常用来测量FLOPS的基准程式（benchmark）之一，就是Linpack。
2、FLOPS换算
一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，
一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算，
一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算，(1太拉)
一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算，
前标的十进制与二进制
此处存在疑问，从M到G再到T，到底是1024近似为1000，还是采用二进制的乘以1024，还是确实为十进制的1000
倾向于FLOP的前标与内存一样，是以二进制算，每进一级是1024为单位的。
但是10243是1073741824，可以近似为109。所以采用10^3来近似1024问题不大。
I. 台式电脑计算能力
单个处理器浮点计算能力为3Tflops
mpe浮点计算能力为8gflops
cpe浮点计算能力为11gflops
神威太湖之光系统峰值运算能力达到了100pflops。
这里有必要提到浮点运算能力指计算机浮点计算的处理能力，计算机有专用于浮点处理的浮点运算器FPU.
家用计算机2G赫兹，4g赫兹指的是计算机的主频，主频为4g赫兹，的计算机浮点处理能力在4gflops左右。不过主频并不等于浮点处理能力。
主频的意思是每秒能处理计算机时钟周期的个数。每秒钟处理的越多计算机的处理能力越强。
cpu的主频不代表，cpu的处理能力，指令流水线对cpu处理能力的影响。
时钟周期是cpu运算的基本单位，一次浮点计算可能需要几次到几十次时钟周期。所以主频和浮点处理能力的关系也就很明显了。
J. “东数西算”的智慧大脑！26座城市抢建智算中心
智东西（公众号：dxcom）
作者 | 杨畅
编辑 | 李水青
智东西2月25日消息，近日，“东数西算”国家项目正式启动，为数据中心产业带来了重要利好信号。（《 历史 时刻！“东数西算”国家工程全面启动》）
作为数据中心中领域的一颗“明珠”，智算中心也引起行业关注。
一般认为，智算中心全称是人工智能计算中心，主要是为人工智能（AI）应用提供所需算力服务、数据服务和算法服务，由AI芯片和算力机组等设备组成，与云计算中心、超算中心有一定区别。企业和研究机构可以依托智算中心提供的强大算力，驱动AI模型进行数据深度加工，实现AI应用创新。
“东数西算”国家项目强调在京津冀、长三角、成渝等八大枢纽间建设算力网络，支持全国各地日益增长的算力需求。而沿着这张算力网络“地图”，我们发现智算中心已经“遍地开花”。
细数过来，从2021年到2022年开年，全国有不下20座城市建成或正在建智算中心，智算中心数量达到27个，而其中位于八大枢纽的就有12个，接近50%。
“东数西算”工程国家算力枢纽节点范围内的智算中心
那么具体有哪些城市在建设或者规划建设智算中心？“东数西算”工程会对智算中心带来什么样的影响？各地智算中心项目建设进度如何？可能会对当地AI产业有何影响？
智东西通过调查2021年以来各地规划、建设和建成的智算中心，并与业内人士交流，来与大家一起探讨这些问题。
据智东西统计，从2021年1月1日到2022年2月15日，全国共有至少26个城市在推动或刚刚完成当地智算中心的建设，这些城市中既有省会城市，例如南京、西安，也有非省会城市，像许昌、青岛。
其中，不少城市已经在本地建设了像大数据中心、云计算中心、国家超算中心等信息基础设施。不过这些中心并不能替代智算中心，它们之间的功能存在差异——像云计算中心，主要是提供云服务，超算中心主要为科学研究提供超算服务，智算中心则主要是为企业和科研院所提供普惠AI算力服务。
此外，中信所《人工智能计算中心发展白皮书（2021）》中指出，智算中心借鉴了超级计算（高性能计算）中心和云计算数据中心大规模并行计算和数据处理的技术架构，但它是以AI专用芯片为计算算力底座的。上述三类中心的软件和业务架构不一样，不过云数据中心和超算中心也可以通过延展建设，来对外提供智能算力。
据我们统计，2021年，全国建成并投入运营或试运营的智算中心有8个，分别是武汉人工智能计算中心、合肥先进计算中心、南京智能计算中心、中国电信京津冀大数据智能算力中心、浙江（长三角）新一代全功能智能超算中心、西安未来人工智能计算中心、中原人工智能计算中心、哈尔滨人工智能先进计算中心，投运时间分别是5月、6月、7月、8月、9月、9月、10月和12月。这些智算中心中大部分都有二期建设规划。
截至目前，2021年和2022年各地投入运营的智算中心情况
一些智算中心并没有直接用“智算中心”或“人工智能计算中心”命名，而是采用“先进计算中心”或“智能超算中心”的命名方式，但它们也提供智能算力，所以也可以算作智算中心，例如合肥先进计算中心和浙江（长三角）新一代全功能智能超算中心。
不同智算中心的测算算力时采用的算力测试基准有所差别，使用算力单位略有不同，但是无论是“1 P OpS”、“1 PFLOPS FP16”、“1 Petaflops”还是“1 P”，都相当于每秒可进行一千万亿次运算。
2022年开年以来，国内已经有一个新投运的智算中心，是位于上海的商汤 科技 人工智能计算中心。
很多城市是正在建设智算中心，从2021年1月1日到2022年2月15日，全国共有至少18个城市签约、开工、招标、计划建设智算中心项目，其中已经宣布开工建设的至少有6个城市，分别是合肥、庆阳、大连、沈阳、深圳、长沙。
截至目前，2021年和2022年各地规划或已经开始建设的智算中心情况
对比2021年之前的各地智算中心建设情况来看，2020年之前的智算中心项目更少一些。不过，部分2021年开工建成的智算中心其实在2020年就已经立项招标和预研规划，比如武汉人工智能计算中心项目。
智算中心并不是2021年才有的新类型数据中心，我国较早建成的智算中心还有深圳鹏城云脑、旷视芜湖AI超算中心等。2018年，鹏城云脑I初步建成并上线运行，算力达到100 PFLOPS（1 PFLOPS相当于每秒运算能力为一千万亿次）。
从全国智算中心的地理位置分布来看，目前，东部、中部和西部都有省市在部署智算中心。作为数据中心的一种，各地的智算中心建设规划难免会受到“东数西算”政策的影响。
特别是国家发改委等部门在《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》等文件中指出：“原则上，对于在国家枢纽节点之外新建的数据中心，地方政府不得给予土地、财税等方面的优惠政策。”智算中心作为各地政府主导的项目，极有可能受到影响，但是并不一定会大批向西部地区迁移。因为智算中心主要面向AI相关产业，这些业务对于网络通信的要求也比较高，在这方面，东部地区略有优势。
中科曙光高级副总裁任京暘告诉智东西，“东数西算”工程会促进智算中心的发展，预计在全国一体化算力网络国家枢纽节点建设中，规划的数据中心项目会配置一定规模的智能算力，有些项目还可能是直接以智算中心的形态出现。
另外，从这些智算中心公布的算力规模情况来看， 100P算力是很多智算中心的起步目标 。
一般认为，100P大约相当于5万台高性能电脑的算力。拿科研场景为例，天文学家在20万颗天体的星空图中要定位某种特征星体，如果算力不够，耗时可能要超100天，如果拥有100P算力，定位星体所需时间仅为100秒。
任京暘说，一般智算中心提到的100P是指FP16或INT16，即半精度算力，就现阶段而言，以100P起步，能实现比较大的规模效益。
从需求角度看，智算中心作为城市级公共算力平台，要满足区域内政府、企业、高校等各类用户的算力需求，起步规模不宜过小，否则无法支撑类似大模型训练等大算力需求，也不足以发挥集约共享的规模效益。
任京暘补充道，从投资角度看，智算中心发展尚处于初期阶段，建设、运营、应用与生态建设等投入较大，需要结合地方财政承受能力做出合理评估，根据实际需求进行适度的超前部署。
大部分智算中心都是分期建设的，建成一期，就可以投入运营一期，后期再根据运行情况和产业发展需求进行二期、三期建设。
例如武汉人工智能计算中心，该智算中心在2021年5月完成了一期项目建设工作，并开始为企业提供AI算力，但很快饱和了。于是，武汉人工智能计算中心又进行了二期项目扩容工作，将算力规模从100P扩容到200P。武汉人工智能计算中心相关负责人在接受媒体采访时说，现在二期算力也接近饱和，随着准备进行进一步的算力扩容工作。
武汉人工智能计算中心
根据各智算中心的数据，至少数百家企业已经签约智算中心，例如武汉人工智能计算中心已经为多家高校和科研院所、100多家企业提供算力，南京智能计算中心已经吸引超40家产学研机构入驻。
一个智算中心可以同时支撑的产业场景很多，例如自动驾驶、智慧医疗、智慧城市、智慧交通、智慧矿山、智能制造等等，主要看当地的需求，一般都是为了支撑当地的优势产业更好发展。比如，青岛靠近海域，其人工智能计算中心招标文件就有提到青岛人工智能计算中心要支撑青岛优势产业集群，比如智能家居、智能制造等产业智能化持续领先，并着重强调支撑当地智慧海洋经济的发展。
上述智算中心都并不局限于支撑单一产业。不过，也有一些城市选择建设针对性更强的智算中心，像山西晋城建设了专门面向煤炭行业的智算中心（智能矿山创新实验室创新成果&计算中心）。该智算中心由华为、晋能控股等企业参与建设，主要是为推动山西煤矿智能化建设。
智能矿山创新实验室创新成果&计算中心
在智算中心建设过程中，市政和建筑设计企业背后的AI和ICT企业是重要角色，例如曙光、华为、浪潮、腾讯、商汤 科技 等企业。
在 探索 智算中心过程中，作为计算领域的头部玩家曙光提出了“5A级”智算中心建设方案，从开放、融合、绿色、普惠、服务五个方面，进行智算中心相关的实践和 探索 。目前，曙光5A级智算中心已在广东珠海、安徽合肥、浙江桐乡等地陆续落成，其江苏昆山等地的智算中心也进入建设阶段。
合肥先进计算中心
曙光智算中心会采用兼容多种芯片、算法、模型等的多元协作方式以实现多元算力提供。例如曙光参建的合肥先进计算中心不仅能提供智能算力，还能提供高性能计算所需算力。在降低智算中心、数据中心能耗方面，曙光研发有浸没式相变液冷技术，可使智算中心的PUE值降至1.04到1.05。
华为应该是比较早尝试智算中心的企业，而且也是参与各地智算中心建设最多的企业之一。华为升腾计算业务总裁许映童曾在2021世界人工智能大会期间透露，华为希望在2021年内启动超20个智算中心建设。
包括“鹏城云脑II”、“武汉人工智能计算中心”在内的几个华为承建的智算中心项目几乎都是使用华为的Atlas 900 AI集群架构，来实现AI算力供给的。Atlas 900 AI集群架构是由数千颗升腾910 AI处理器构成，其总算力达到256P 1024 PFLOPS FP16。
鹏城云脑
浪潮在智算中心方面也有多年的研究，无论是智算中心运行过程中算力生产、算力聚合、算力调度还是算力释放环节，浪潮都分别有相应的技术和软硬件支撑。南京智能计算中心就是采用了浪潮AI服务器算力机组和寒武纪思元270和思元290智能芯片及加速卡。
南京智能计算中心
作为数据中心行业的重要玩家，腾讯将其在数据中心方面的 探索 应用在了智算中心建设中，像腾讯智慧产业长三角（合肥）智算中心建设中就用到了腾讯第四代T-Block等高端模块化技术，支持项目快速交付。腾讯第四代T-Block等高端模块化技术就是将IT、空调等数据中心的各个功能模块化，以实现按需灵活配置。
商汤 科技 是从2018年开始进行人工智能计算中心预研工作的，2020年7月开始商汤 科技 人工智能计算中心建设工作。2022年1月24日，商汤 科技 人工智能计算中心启动运营。商汤 科技 人工智能计算中心的峰值算力高达3740 Petaflops，这背后包含了商汤 科技 的多种技术突破，包括高性能计算、分布式调度、硬件/软件协同设计等。
商汤 科技 人工智能计算中心
我们通过调查2021年以来建设和建成的智算中心，发现越来越多的城市已经开始了智算中心建设。这体现了各地对于AI产业的重视。从一些现有的智算中心建设工期来看，一般一期建设大概时间在半年到一年不等，今年可能会有更多在建的智算中心建成并投运。另外，“东数西算”工程也会对新的智算中心的规划、建设产生多重影响。
目前参与智算中心建设的企业相对有限，随着各地对智算中心建设需求的增加以及一些新玩家加入，智算中心领域玩家可能会面临更激烈的竞争。