算力意义

Ⅰ 比特币中算力的含义

计算能力。算力，顾名思义，可以理解为计算能力，算力一词一般用于挖取比特币的过程，挖取比特币需要用到矿机，而每个矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就代表这台矿机的“算力”，其单位记作hash/s。

Ⅱ 超级算力是什么为什么值得你参与

超级算力是什么？

以上是对超级算力的一个大体概括，那么现在既然你有缘点开了这篇帖子，我真诚地邀请你希望在接下来的时间你可以系统性的好好用心来了解一下超级算力是什么，为什么值得你参与。

首先，在正式介绍超级算力之前我还是先按照社区的理念，跟你做一个风险提示：

风险提示

参与超级算力完全免费！

禁止一切鼓励花钱参与超级算力的行为！

禁止一切鼓励参与数字资产交易的行为！

超级算力是一家非常特别的新公司，之所以说它特别新不是指它的创立时间特别新，而是它的理念和运作方式特别新，主要体现在以下几点：

超级算力从创立之初就决定永远不进行任何私募或代币互换行为，所有贡献积分（spt）都将只通过“行为算力挖矿”的方式免费奖励给每一位生态的参与者和贡献者。

要知道在当前的链圈和币圈，不私募、不找机构拿钱、去公司化、纯社区化运作，这些标签都显得足够异类，但超级算力不是为了异类而异类。

我们创建超级算力的初衷就是要用区块链做一些真正有价值的事情，我们就是要证明区块链除了可以用来开交易所、金融投机、博彩、游戏，还可以做到很好的服务实体，给身边每一个普通人带来实实在在的好处。

在超级算力里每个人都能深入接触到创始人及社区各个核心骨干，线上线下都能自由交流，你能知道你在跟谁做事，你能知道这个人是什么样的人，超级算力社区这些人又是什么样的，到底是乌合之众还是有志之士，你都能一清二楚。

在超级算力社区里所有重要决策都通过社区成员共同讨论，根据大家的利益进行决策，而不是像其他中心化公司随便就下发一个通知文件不管我们的利益是否受损。

因为超级算力是社区化运作，所以超级算力不招聘一名员工，所有人除了创始人是全职外，其他人都是利用自己的业余时间来帮助生态发展，不拿一分钱工资，大家都是自愿行为，靠的就是价值吸引以及对创始人谭总的认可。

谭总做超级算力不是为了自己赚钱，而是为了能让更多像你我这样的普通人通过一个公平公开透明的平台赚到钱实现心中的梦想，超级算力就是他的梦想，是他一生要做的事，而且他对超级算力非常地自信，坚定不移。

超级算力在运营过程中会产生大大小小的利润，这些利润超级算力会拿出至少80%分给社区所有的参与者和贡献者。

在超级算力这些数据完全公开透明，任何一个人都能随时查看。

超级算力的利润是根据贡献积分来分配的，而贡献积分是可以通过自己有价值行为免费得到的，100%的贡献积分都是免费分给大家的。

大家根据自己持有贡献积分的比例每天晚上可以参与平台80%的利润分红。

为什么超级算力要把这家公司做的这么新呢？这跟超级算力的初心、使命、愿景有很大的关系。

为什么会觉得中心化公司它们的利益分配方式不合理了？大家去想一下那些中心化公司，他们公司的高利润和高市值到底是靠什么东西撑着的？

比如说淘宝、网络，这两家公司到底为什么他们有这么高的利润，是背后的创始团队吗？还是背后的投资人？

早期他们确实是扮演着非常重要的角色，但是当这个业务成熟的时候，真正支撑这家公司高利润和高市值的，更多的是依靠数量庞大的像你我一样的这个平台的参与者，包括消费者、商家快递员、搜索信息的人。

是我们这样的人支撑着这家公司，我们的贡献这么大那他们的利润分配给我们了吗？

没有，所以超级算力认为这种利益分配方式不合理。

既然平台是靠我们一块钱一块钱买出来的，是靠我们一个商品一个商品卖出来的，是快递员一个快递一个快递送出来的。这种行为都应该得到合理的回报，这个就是超级算力的使命。

1、到2025年要让至少1000万人免费持有我们的贡献积分（spt）。因为超级算力的利润是根据贡献积分来分配的。

2、最终目标：通过我们的努力，实现一个spt一年分红一块钱。

3、让超级算力持续运营150年。我们不希望做急功近利的事情，希望做一家有生命力可以持续稳定的创造价值的公司。

超级算力两年以来已经打磨了一套相对成熟的机制，这套机制就是基于“行为算力”的利益分配机制，这套机制的核心逻辑是通过有价值的行为获得算力，通过算力获得SPT，通过持有SPT获得分红：

① 有价值的行为

什么是有价值的行为？在社区签到、点赞、发帖回帖、日常消费、推广业务、带团队等等大大小小的行为都是有价值的行为；

② 算力和SPT

算力是贡献值，用于计算大大小小的行为，SPT是贡献积分，通过算力来获得；

③ 分SPT和分红

每晚8点自动分SPT，每晚8点30自动分红。

① 业务利润从哪里来？

当前的业务有收款码、POS机、充值缴费、点外卖、电商购物、超市便利店、打车、体检、买保险、旅游出行、电话卡、信用卡、借钱、数码维修、广告等等，还会不断对接其他业务。

② 业务利润怎么分？

收款码业务1.5‰纯利润：70% 给推广员、20% 技术运营成本、10% 分红给SPT持有者；

POS机业务0.25‰纯利润：70% 给推广员、20% 技术运营成本、10% 分红给SPT持有者；

其他生活消费业务1％～90％纯利润：80％分红给SPT持有者，20％技术运营成本。

① 什么样的人是志同道合之人？

理解并认同行为算力、坚持长期主义、有耐心不急于求成、有行动力的这样的人；

② 需要多少志同道合之人？

通过星火考核等方式不断地去选拔和培养，大浪淘沙100万名志同道合的同路人，即小/中/大队长；

超级算力真实，非常真实，只要接触够久就一定能够发现，这群脚踏实地的人做实事讲真话，没有什么虚头巴脑的动作。

深耕在超级算力的人三观正、积极向上、脚踏实地，心中有理想有追求，是一群非常正能量且靠谱的追梦人，与这样的人共事，成事是必然的。

超级算力要做的事就是汇集共识，用区块链服务实体，让每一个有价值的行为获得算力，让算力惠及身边的每一个普通人，让他们的生活因为区块链而改变，因为超级算力而改变。

我们很有幸，能赶上区块链这波浪潮，跟大家一起携手同行，做些真正有意义的事情。

Ⅲ 东数西算的意义

实施“东数西算”工程，推动数据中心合理布局、优化供需、绿色集约和如凳慧互联互通，具有多方面意义：

1，有利于提升国家整体算力水平。通过全国一体化的数据中心布局建设，扩大算力设施规模，提高算力使用效率。

4，有利于推粗瞎动区域协调发展。通过算力设施由东向西布局，将带动相关产业有效转移，促进东西部数据流通、价值传递，推渣答进西部大开发形成新格局。

Ⅳ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要

虽然不能这么绝对的判断一定谁比谁重要，但在实际应用中很多时候的确是数据更加重要。有几方面的原因：

在很多问题中，算法的“好坏”在没有大量有效数据的支撑下是没有意义的。换句话说，很多算法得到的结果的质量完全取决于其和真实数据的拟合程度。如果没有足够的数据支撑、检验，设计算法几乎等于闭门造车。

很多算法会有一堆可调参数。这些参数的选择并没有什么标准可依，无非是扔给大量数据，看参数的变化会带来什么样的结果的变化。大量、有效的数据成为优化这类算法的唯一可行方法。

更极端的例子是，算法本身很简单，程序的完善全靠数据训练。比如神经网络。

对于很多成熟的算法，优化算法的增量改善通常远小于增大输入数据（这是个经济性的考虑）。

比如问题中举例的 Google。在它之前的搜索引擎已经把基于网页内容的索引算法做得很好了，要想有更大的改善需要换思路。PageRank 算法的采用大大增加了输入的数据量，而且链接数据本身对于网页排名相当关键（当然他们也做了大量算法的优化）。

相关介绍：

数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。

数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据，也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。

Ⅳ 中国算力网新接入7个节点，接入总数已超过20个节点，有何用意义

中国算力网新接入7个节点，接入总数已超过20个节点，意义在于能够加强对人工智能层面的改善，为我国AI案例提出进一步雏形验证。为相关森林网络技术体系做出调整，实现有关各种大型算力的高效运算和有效结合。

因此一定要加强对算力网之间的配合与交流，致力打造各种软件平台，为算力基础设施构建相应底座建设为后来有关人工智能计算创新技术提供重要基础。

Ⅵ 算力可贵，效率价高：智算中心凭啥是筑基新基建的最优解

在“新基建”浪潮下，人工智能正成为经济增长的新引擎，各行各业开启智能化升级转型。算力在其中扮演了重要角色，是国家未来竞争力的集中体现。但事实是，在发展的过程中，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在为算力带来更大的挑战，主要体现为算力不足，效率不高。

算力诚可贵：数据、算法需要更多算力支撑

众所周知，在人工智能发展的三要素中，无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。

IDC发布的《数据时代2025》报告显示，2018年全球产生的数据量为33ZB (1ZB=1万亿GB)，到2025年将增长到175ZB，其中，中国将在2025年以48.6ZB的数据量及27.8%的占比成为全球最大的数据汇集地。

另据赛迪顾问数据显示，到2030年数据原生产业规模量占整体经济总量的15%，中国数据总量将超过4YB，占全球数据量30%。数据资源已成为关键生产要素，更多的产业通过利用物联网、工业互联网、电商等结构或非结构化数据资源来提取有价值信息，而海量数据的处理与分析对于算力的需求将十分庞大。

算法上，先进模型的参数量和复杂程度正呈现指数级的增长趋势。此前 Open AI 发表的一项研究就显示，每三到四个月，训练这些大型模型所需的计算资源就会翻一番（相比之下，摩尔定律有 18 个月的倍增周期）。2012 至 2018 年间，深度学习前沿研究所需的计算资源更是增加了 30 万倍。

到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640 PetaFLOPS/s-day。而距离GPT-3问世不到一年，更大更复杂的语言模型，即超过一万亿参数的语言模型SwitchTransformer即已问世。

由此可见，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在给算力带来更大的挑战。如果算力不能快速增长，我们将不得不面临一个糟糕的局面：当规模庞大的数据用于人工智能的训练学习时，数据量将超出内存和处理器的承载上限，整个深度学习训练过程将变得无比漫长，甚至完全无法实现最基本的人工智能。

效率价更高：环境与实际成本高企，提升效率迫在眉睫

在计算工业行业，有个假设是“数字处理会变得越来越便宜”。但斯坦福人工智能研究所副所长克里斯托弗•曼宁表示，对于现有的AI应用来说却不是这样，特别是因为不断增加的研究复杂性和竞争性，使得最前沿模型的训练成本还在不断上升。

根据马萨诸塞大学阿默斯特校区研究人员公布的研究论文显示，以常见的几种大型 AI 模型的训练周期为例，发现该过程可排放超过 626000 磅二氧化碳，几乎是普通 汽车 寿命周期排放量的五倍（其中包括 汽车 本身的制造过程）。

例如自然语言处理中，研究人员研究了该领域中性能取得最大进步的四种模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人员在单个 GPU 上训练了至少一天，以测量其功耗。然后，使用模型原始论文中列出的几项指标来计算整个过程消耗的总能量。

结果显示，训练的计算环境成本与模型大小成正比，然后在使用附加的调整步骤以提高模型的最终精度时呈爆炸式增长，尤其是调整神经网络体系结构以尽可能完成详尽的试验，并优化模型的过程，相关成本非常高，几乎没有性能收益。BERT 模型的碳足迹约为1400 磅二氧化碳，这与一个人来回坐飞机穿越美洲的排放量相当。

此外，研究人员指出，这些数字仅仅是基础，因为培训单一模型所需要的工作还是比较少的，大部分研究人员实践中会从头开发新模型或者为现有模型更改数据集，这都需要更多时间培训和调整，换言之，这会产生更高的能耗。根据测算，构建和测试最终具有价值的模型至少需要在六个月的时间内训练 4789 个模型，换算成碳排放量，超过 78000 磅。而随着 AI 算力的提升，这一问题会更加严重。

另据 Synced 最近的一份报告，华盛顿大学的 Grover 专门用于生成和检测虚假新闻，训练较大的Grover Mega模型的总费用为2.5万美元；OpenAI 花费了1200万美元来训练它的 GPT-3语言模型；谷歌花费了大约6912美元来训练 BERT，而Facebook针对当前最大的模型进行一轮训练光是电费可能就耗费数百万美元。

对此，Facebook人工智能副总裁杰罗姆•佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为，AI科研成本的持续上涨，或导致我们在该领域的研究碰壁，现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步，我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。

在我们看来，AI计算系统正在面临计算平台优化设计、复杂异构环境下计算效率、计算框架的高度并行与扩展、AI应用计算性能等挑战。算力的发展对整个计算需求所造成的挑战会变得更大，提高整个AI计算系统的效率迫在眉睫。

最优解：智算中心大势所趋，应从国家公共设施属性做起

正是基于上述算力需求不断增加及所面临的效率提升的需要，作为建设承载巨大AI计算需求的算力中心（数据中心）成为重中之重。

据市场调研机构Synergy Research Group的数据显示，截至到2020年第二季度末，全球超大规模数据中心的数量增长至541个，相比2015年同期增长一倍有余。另外，还有176个数据中心处于计划或建设阶段，但作为传统的数据中心，随之而来的就是能耗和成本的大幅增加。

这里我们仅以国内的数据中心建设为例，现在的数据中心已经有了惊人的耗电量。据《中国数据中心能耗现状白皮书》显示，在中国有 40 万个数据中心，每个数据中心平均耗电 25 万度，总体超过 1000 亿度，这相当于三峡和葛洲坝水电站 1 年发电量的总和。如果折算成碳排放则大概是 9600 万吨，这个数字接近目前中国民航年碳排放量的 3 倍。

但根据国家的标准，到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的 PUE（电能使用效率值，越低代表越节能）达到 1.4 以下。而且北上广深等发达地区对于能耗指标控制还非常严格，这与一二线城市集中的数据中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等计算能力提升服务器，尤其是数据中心的的计算效率应是正解。

但众所周知的事实是，面对前述庞大的AI计算需求和提升效率的挑战，传统数据中心已经越来越难以承载这样的需求，为此，AI服务器和智算中心应运而生。

与传统的服务器采用单一的CPU不同，AI服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，已经成为人工智能发展的重要支撑力量。

值得一提的是，目前在AI服务器领域，我们已经处于领先的地位。

近日，IDC发布了2020HI《全球人工智能市场半年度追踪报告》，对2020年上半年全球人工智能服务器市场进行数据洞察显示，目前全球半年度人工智能服务器市场规模达55.9亿美元（约326.6亿人民币），其中浪潮以16.4%的市占率位居全球第一，成为全球AI服务器头号玩家，华为、联想也杀入前5（分别排在第四和第五）。

这里业内也许会好奇，缘何中国会在AI服务器方面领跑全球？

以浪潮为例，自1993年，浪潮成功研制出中国首台小型机服务器以来，经过30年的积累，浪潮已经攻克了高速互联芯片，关键应用主机、核心数据库、云数据中心操作系统等一系列核心技术，在全球服务器高端俱乐部里占有了重要一席。在AI服务器领域，从全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不断刷新业界最强的人工智能超级服务器的纪录，这是为了满足行业用户对人工智能计算的高性能要求而创造的。浪潮一直认为，行业客户希望获得人工智能的能力，但需要掌握了人工智能落地能力的和技术的公司进行赋能，浪潮就可以很好地扮演这一角色。加快人工智能落地速度，帮助企业用户打开了人工智能应用的大门。

由此看，长期的技术创新积淀、核心技术的掌握以及对于产业和技术的准确判断、研发是领跑的根本。

至于智算中心，去年发布的《智能计算中心规划建设指南》公布了智能计算中心技术架构，基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，通过算力的生产、聚合、调度和释放四大作业环节，支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市和智慧 社会 应用与生态 健康 发展。

通俗地讲，智慧时代的智算中心就像工业时代的电厂一样，电厂是对外生产电力、配置电力、输送电力、使用电力；同理智算中心是在承载AI算力的生产、聚合、调度和释放过程，让数据进去让智慧出来，这就是智能计算中心的理想目标。

需要说明的是，与传统数据中心不同，“智算中心”不仅把算力高密度地集中在一起，而且要解决调度和有效利用计算资源、数据、算法等问题，更像是从计算器进化到了大脑。此外，其所具有的开放标准，集约高效、普适普惠的特征，不仅能够涵盖融合更多的软硬件技术和产品，而且也极大降低了产业AI化的进入和应用门槛，直至普惠所有人。

其实我们只要仔细观察就会发现，智算中心包含的算力的生产、聚合、调度和释放，可谓集AI能力之大成，具备全栈AI能力。

这里我们不妨再次以浪潮为例，看看何谓全栈AI能力？

比如在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录（保证充足的算力，解决了算力提升的需求）；在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新（解决了算力的效率问题）；在聚合算力方面，浪潮持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启AI全自动建模新方式，加速产业化应用。

那么接下来的是，智算中心该遵循怎样的发展路径才能充分发挥它的作用，物尽其用？

IDC调研发现，超过九成的企业正在使用或计划在三年内使用人工智能，其中74.5%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义的人工智能专用基础设施平台，以降低创新成本，提升算力资源的可获得性。

由此看，智能计算中心建设的公共属性原则在当下和未来就显得尤为重要，即智能计算中心并非是盈利性的基础设施，而是应该是类似于水利系统、水务系统、电力系统的公共性、公益性的基础设施，其将承载智能化的居民生活服务、政务服务智能化。因此，在智能计算中心规划和建设过程中，要做好布局，它不应该通过市场竞争手段来实现，而要体现政府在推进整个 社会 智能化进程的规划、节奏、布局。

总结： 当下，算力成为推动数字经济的根基和我国“新基建“的底座已经成为共识，而如何理性看待其发展中遇到的挑战，在不断高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的发展策略和形式，找到最优解，将成为政府相关部门以及相关企业的重中之重。

Ⅶ 东数西算中利用的西部优势资源主要是什么

东数备戚西算中利用的东部优势资源主要是数据与算力资源。

东数西算中，中国西部拥有充足的绿色能源，建立数据中心，可以有效充分庆轮的使用这些能源，用于大型机器的运转。这样做会提升绿色能源的整体利用率，并且促进新能源的就近使用，绿色能源的整体利用率提高了，碳排放就相对少了，这对于我国实现碳中和战略有着重大意义。

Ⅷ 东数西算是开启算力时代的世纪工程，这项工程在未来会给我们带来哪些改变

这样的话可以带动南方和北方的经济发展，可以完成资源互助，之后可以带动中国数字经济的发展，更好的推行区域经济，之后也可以带动it行业的发展和进步，资源可以完成优势互补，绿色发展空间会变得越来越大。

Ⅸ 为什么说“算力”是新基建核心一环

数字化转型的基础，就是“新基建”。新基建将覆盖包括区块链在内的新技术基础设施，算力将成为新生产力。联接和计算是新基建的两个核心，一是联接网络、平台，二是计算，包括算力、算法。围绕新基建，算力是核心、数据是要素。“计算力”以数据中心作为其存在方式，扮演数字经济“发动机”的角色，计算正和水、电一样成为最基本的社会基础设施，计算力就是生产力。你可以多关注一下XnMatrix这个平台，他们所做的去中心化云计算技术行业领先。

Ⅹ 什么是东数西算,有什么意义

东数西算的含义和意义如下：

含义：“东数西算”就是扮唯通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建咐并设布局，促进东西部协同联动。

意义：一是有利于提升国家整体算力水平。通过全国一体化的数据中心布局建设，扩大算力设施规模，提高算力使用效率，实现全国算力规模化集约化发展。二是有利于促进绿色发展。加大数据中心在西部布局，将大幅提升绿色能源使用比例，就近消纳西部绿色能源，同时通过技术创新、以大换小、低碳发展等措施，持续优化数据中心能源使用效率。

（二）促进数据中心由东向西梯次布局、统筹发展。一方面，加快推动数据中心向西大规模布局，特别对于后台加工、离线分析、存储备份等对网络要求不高的业务，可率先向衡缺迹西转移，由西部数据中心承接。另一方面，受限于网络长距离传输造成的时延，以及相关配套设施等因素影响，西部数据中心并不能满足所有算力需求。