谷歌云的gpu算力

㈠ 算力涵盖gpu+cpu+fpga和各种各样的asic专用芯片吗

是的，算力可以涵盖 GPU、CPU、FPGA 以及各种各样的 ASIC 专用芯片。
GPU（图形处理单元）是一种专门用于处理图形和视频的芯片，常用于游戏、视频编辑、人工智能等领域。
CPU（中央处理器）是计算机的核心处理器，负责执行计算机程序中的指令。
FPGA（可编程逻辑门阵列）是一种可以在硬件层面上实现各种逻辑功能的芯片，在机器学习、通信、计算机视觉等领域有广泛应用。
ASIC（专用集成电路）是为特定应用而设计的集成电路，具有高度专业化、高效率、低成本的优势。在区块链、密码学等领域有广泛应用。
总的来说，算力可以涵盖各种计算资源，包括 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC 等，用于处理各种不同的计算任务。

㈡ GPU服务器与传统服务器的区别

建议用高配E5-2670 16线程32G内存 240G固态硬盘 赠送100G真实防御，G口接入20M独享带宽真实三线BGP，一共才六百元每月，稳定好用，24小时人工售后，随时开机测试，+8067-57588

㈢ cudos 一个附带超强计算能力的新公链

2020年3月份，加密猫开发团队推出专注于NFT的 公链 Flow。不到2年的时间内，Flow已经发展成为NFT第一公链。开发团队Dapper Labs的估值已经达到76亿美元。专业化、细分化的定位和策略正在成为新型公链发展的杀手锏。

CUDOS也是一条公链，和Solana、Avalanche等不同的是，它除了提供高吞吐之外，还为网络提供了分布式计算基础设施。并且得益于算力供给端的优势，CUDOS可以为传统云算力需求方和链上DApp提供超强的计算能力。

目前链上生态有一个明显的特点，那就是DApp的功能都比较简单。以 以太坊 为代表的主流公链上充斥着收益农耕、NFT交易等比较简单的应用场景。因为网络性能较低，计算资源有限，这些公链很难支撑高运算高并发的应用。

但是在CUDOS主网上，因为本身附带算力市场，可以提供超强运算能力，CUDOS网络将支持视频渲染、人工智能、机器学习等高性能运算应用，突破现有 区块链 智能合约的功能瓶颈。

01，CUDOS的基本情况

1）传统云算力浪费严重

CUDOS的创始人是英国的著名企业家Matt Hawkins。其创办的另一家公司C4L为英国最大的云计算和数据中心提供商之一，占据英国1%的云计算市场份额。

创始人Matt Hawkins，英国著名企业家，创办过多家科技企业，曾获“《泰晤士报》科技100强企业”、“德勤英国50强企业”等奖项

在经营C4L的过程中，Matt Hawkins发现了算力大量浪费的现象，有时浪费程度高达80%。因此在2016年，Matt Hawkins出售了这家云计算公司，并在2017年成立了Cudo。

Cudo是CUDOS的母公司，是一家提供链下分布式计算的软件公司。与之对应的CUDOS则提供区块链解决方案。

2）链下结合链上，Layer1+Layer2+Layer3突破智能合约计算瓶颈

整体来看，Cudo团队通过在云计算领域数十年的资源、需求、合作积累，已经建立起全球算力网络。团队和AMD这样的CPU、GPU生产商，和全球最大的算力供应商等都有合作。而区块链解决方案CUDOS的建立则是为了进一步拓展分布式算力的供应与需求市场。

CUDOS是该网络中的Layer1和Layer2。其中底层是基于PoS共识机制，由超级节点组成的验证者网络。第二层是计算层和应用层，算力市场即基于这一层，同属这一层的DApp将可以有偿使用计算资源以及由这一层中海量数据组成的预言机网络。

CUDOS还衍生出了Layer3的概念。Cudo即是CUDOS的Layer3。通过调用Cudo的高性能链下计算资源，CUDOS链上智能合约执行如前文所述视频渲染、人工智能等高性能计算任务成为可能。

此外，Cudo和CUDOS将是互联互通，互相辅助的关系。链下高性能计算资源可以帮助突破智能合约的计算瓶颈，链上多来源的分布式算力也可以汇聚到一起满足Cudo中的计算需求。

因此，Cudo和CUDOS这种Layer1+Layer2+Layer3的结构可以很好地融合传统云算力市场和链上分布式算力市场的供给与需求，让资源的流动和使用更加高效。

3）公测网络上线，跨链实现计算资源共享

公测网络激励计划ProjectArtemis已经启动

CUDOS的主网预计在今年年底前上线。目前CUDOS已经发布公测网络Somniorum，并且开启了激励计划Project Artemis。在这个拓展链上DApp和构建用户生态的阶段，CUDOS为用户提供了参与生态的机会和奖励。不过用户参与公测需要先填写申请表格并获得通过。

公测总共分为4个阶段。第1阶段用于测试账户创建、节点同步、CUDOS水龙头等新手任务。第2阶段用于测试验证操作，包括质押、委托质押、奖励等。第3阶段用于测试网络在极端情况下的抗压能力。第4阶段用于进行网络创立和迁移的预演。

对于验证者和开发者而言，测试需要完成不同的任务。参与测试的排名前100位验证者和300位开发者可以在CUDOS主网上线后获得CUDOS代币奖励。

值得注意的是，CUDOS网络验证者的门槛不低。验证者需要质押200万枚CUDOS代币，并且只有参与了测试网的验证者才有资格成为主网验证者节点。

与此同时，验证者也能获得丰厚的奖励，包括代币质押奖励，用户委托质押代币所获得的奖励的一部分等。持币量不足以成为验证者的用户可以将代币委托给验证者，以获得年化大约30%的收益。

在测试网期间，CUDOS和以太坊、Cosmos的跨链功能将会上线。等到主网上线后，网络中的应用，包括NFT市场、直播、人工智能、视频渲染等将逐步建立、完善和丰富。

未来CUDOS还将实现和Algorand、波卡等的跨链。这意味着超强计算能力不仅能覆盖CUDOS生态中的应用，也将惠及以太坊、Cosmos、Algorand、波卡等跨链生态。

02，CUDOS的优势

与传统云算力市场、一般的公链网络相比，CUDOS有这样几大优势：

首先是来自算力供给端的优势。

一方面，Cudo已经积累了来自传统云算力市场的丰富计算资源。Cudo的 挖矿 软件Cudo Miner在超过145个国家积累了超35万注册用户，任意时间点的并行算力超过6万。这为CUDOS提供了丰富的链下算力供应。

另一方面，得益于深厚的积累，打通链上链下后，CUDOS算力市场将有着丰富的算力来源。任何机构和个人都可以为这个网络贡献算力并获得CUDOS代币奖励，包括数据中心、闲置设备和带宽的中小服务供应商、矿场、矿工，以及广泛类型的个人电脑，甚至游戏机。

其次，相对于传统云算力市场，CUDOS网络的算力成本更低，分布式的结构使网络能免受单点故障的困扰。

传统云算力市场存在严重的垄断问题。亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云、阿里云4家云服务供应商在2019年的市场份额达到70%。垄断意味着云算力定价不合理。

相比之下，CUDOS分布式计算网络通过“共享经济”创造了一种用户更广泛参与，成本更低的点对点算力市场，费用能够低至传统云服务的1/10。

用户在使用传统云算力的过程中最怕遇到单点故障。因为数据存储、运算都依赖单一云算力服务供应商，一旦该供应商宕机或者数据被损坏，用户将面临不可挽回的损失。

以前几日Facebook宕机事件为例。Facebook自托管运行的DNS域名系统瘫痪导致Facebook、Instagram、WhatsApp等多个应用服务中断6-7个小时，最终导致Facebook直接收入减少1亿美元，股价蒸发470亿美元，扎克伯格个人财富缩水约70亿美元，损失巨大。

而CUDOS网络因为是分布式算力市场，在单一算力供应商宕机的情况下，用户可以向其他供应商购买算力，不影响使用体验。用户数据也基于多备份和碎片化存储，更容易进行数据恢复，也更不容易被盗取信息。

第三，相对于Dfinity等分布式计算网络，CUDOS能提供更具规模的计算资源。

Dfinity预计会有4000个服务器，而CUDOS网络中提供算力的设备已经超过60000台，CUDOS网络的算力供应更具规模，更能满足视频渲染等高性能计算需求。未来CUDOS和以太坊、Cosmos、Algorand、波卡等实现跨链后，为跨链生态带来的计算能力天花板也越高。

目前传统云算力市场每年的市值大约是2000亿美元，CUDOS的目标是将闲置算力利用起来，在规模上匹敌该市场，并且既服务于传统云算力市场，又将链上算力市场的潜力挖掘出来。

最后，CUDOS的分布式算力市场更符合碳中和趋势 。

传统云算力市场存在计算资源利用率低的问题。如前文所述，根据Matt Hawkins的经验，传统云算力市场对计算资源的浪费程度有时高达80%，而CUDOS能将这些闲置资源利用起来。

在此基础上，CUDOS能帮助降低整体的算力配置成本。以矿工为例，矿工的算力需求有高峰和低谷期。CUDOS分布式算力市场使得矿工在有较高算力需求时可以直接购买算力，而不需要完全配置矿机，从而降低硬件配置成本。

对于面临淘汰的计算资源，CUDOS算力市场为其提供了用武之地。举个例子，以太坊矿机在以太坊完成PoS转换后面临着供过于求的问题（这些矿机仍可以参与 ETC 、小矿币等挖矿），多余的GPU资源可以为CUDOS网络提供算力，并获得相应收益。

此外，CUDOS对于能源的消耗将转换为计算结果，而非PoW网络中的哈希碰撞，这提高了能源的利用率。在碳排放方面，CUDOS和碳抵消平台Climate Trade达成了合作，以此通过碳排放抵消来实现碳中和。

CUDOS的碳中和措施

03，结语

CUDOS通过结合链下Cudo和链上CUDOS，既能弥补传统云算力市场的缺陷，又能为链上DApp带来高性能计算能力。

CUDOS在算力供给端的优势明显。其算力资源丰富，算力供应分散，因此算力成本远低于传统云算力市场，也不会出现单点故障问题。基于2000亿规模的闲置算力资源，CUDOS能提供比Dfinity等分布式计算网络更具规模的计算能力。此外，其分布式算力市场也更符合碳中和趋势。

值得注意的是，尽管CUDOS的最大特色是提供分布式计算基础设施，为链上DApp和云算力需求方提供超强的计算能力，CUDOS在本质上还是一条公链，这意味着其本身蕴含着丰富的公链生态潜力。

以太坊上的 DeFi 、NFT等DApp都适用于该生态。其生态中的强大计算能力还决定，生态中将发展出视频渲染、人工智能、机器学习等更高阶的特色DApp。CUDOS具有巨大的发展潜力。

注：本文不做投资建议，请投资者注意防范金融风险。

㈣ GPU的技术壁垒到底有多高强如Intel，可望不可即

GPU的技术壁垒到底有多高？

强如Intel，可望不可即

投资要点

行情回顾：本周（11.1-11.5）计算机行业（中信）指数上涨1.90％，沪深300指数下跌1.35％，创业板指数上涨0.06％。

GPU硬件结构精密复杂，是长期技术演进的结果。高级图形处理步骤较多，包括顶点处理、光栅化、纹理贴图等步骤，给予支持的是底层精密复杂的硬件结构。以2018年英伟达推出的Turing架构为例，其包含4608个CUDA Core（普通运算单元，包含1个INT32单元和1个FP32单元），576个Tensor Core（深度学习矩阵运算单元），72个RT Core（光追单元）等细微构成，相互协同工作。英伟达硬件架构每两年升级一次，从英伟达2010年正式推出第一个完整的GPU计算架构Fermi以来，已经迭代5次，每一次都是对硬件的升级与改进。

算法与生态是GPU的软实力。GPU图形渲染需要用到计算图形学，计算图形学是一门复杂的学科，涉及数学、物理等多种知识。模拟真实世界是十分困难的，树叶抖动、头发丝被风吹起、水波荡漾这样看似平常的场景，在计算机上实现的背后是大量的图形算法。软件生态是GPU厂商的重要竞争屏障。一方面，英伟达与行业伙伴形成商业合作或者互相授权；另一方面，英伟达推出供软件开发人员使用的CUDA平台，形成开发人员社区生态，截至2020年，CUDA已经成为全球高级图形处理和AI计算的权威，影响力堪比IOS，助力英伟达成为全球GPU龙头。

图形处理比AI计算技术壁垒更高。功能上，图形处理和AI计算本质上都是并行计算，但是图形处理多了图形处理相关模块，AI计算可以比作图形处理的“删减版”。算法上，图形处理算法涉及模拟真实物理世界，需要考虑物理、数学等多种问题。GPU比FPGA和ASIC技术更难。功能上，GPU兼具图形显示与AI计算，性能更强。算力上，GPU内核算力更强，GPU做图形渲染需要双浮点精度，而仅用于AI计算的FPGA和ASIC最多只需要单浮点精度。

Intel二十多年多次研发GPU，仍未成功。英特尔最早的GPU研发可以追溯到1997年，英特尔通过收购C&；T获得了2D显示核心技术，3D技术源于拥有20％股权的Real3D。1998年，依靠Real3D的技术，英特尔推出了第一款独立GPU i740，但后续因为研发结果不理想等原因，Intel未再继续研发独立GPU。2007年，看到英伟达开启GPGPU战略、推出CUDA，英特尔为保持优势，计划重新推出独立GPU产品Larrabee，但由于研发进度不及预期、性能不佳等原因，Intel于2010年5月宣布取消独立GPU研发计划。2020年，Intel又推出了全新的独立GPU架构Xe，但直到2021年10月，Intel仍未推出自己消费级的独立GPU产品。

GPU技术壁垒极高，国产化之路道阻且长。GPU设计是一项系统工程，包含硬件架构、算法、软件生态等多个组成，缺一不可，壁垒极高，CPU巨头Intel近二十年多次尝试踏足高端GPU领域，皆未成功。相对于FPGA和ASIC，不论是从功能上，还是硬件上，GPU设计难度都更高。GPU的自主研发之路是艰难且漫长的，由于没有像ARM一样的第三方IP授权厂商，GPU设计商必须完全自主研发，从零做起，难度较大。推荐国内唯一一家实现GPU大规模商用生产的厂商景嘉微，技术完全自主研发，产品性能领先。

推荐标的： 推荐景嘉微、太极股份、卫士通、用友网络、中国长城、太极股份、金山办公、奇安信等。

风险提示： 1）信息创新、网络安全进展低于预期；2）行业后周期性；3）疫情风险超预期。

本文源自金融界网

㈤ gpu服务器是什么有什么作用

GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。

作用是：出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。

㈥ 8tops算力相当于啥处理器

桌面早档桐级处理器。8tops算力也达到了8TOPS、GPU算力达到了1000GFLOPS，整体性能几乎可以媲美主流的桌面级处理器。处理器是陆坦解蠢轿释和执行指令的功能单元，也称为中央处理器或cpu。

㈦ 0.5G的GPU算是什么水平

可以说非常的低，至少在手机端，pc端来说，即使是嵌入式端都很低，现在市面上的手机中低端的机型gpu算力在200-500GFLOPS，高端的话上1000g的算力，pc端的话，核心显卡跟高端手机算力差不多，独立显卡的话，高端显卡也有10000gflops以上的算力。

图形处理器，缩写GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

应该说有显示系统就有图形处理器，但是早期的显卡只包含简单的存储器和帧缓冲区，它们实际上只起了一个图形的存储和传递作用，一切操作都必须由CPU来控制。

这对于文本和一些简单的图形来说是足够的，但是当要处理复杂场景特别是一些真实感的三维场景，单靠这种系统是无法完成任务的。所以后来发展的显卡都有图形处理的功能。它不单单存储图形，而且能完成大部分图形功能，这样就大大减轻了CPU的负担，提高了显示能力和显示速度。

随着电子技术的发展，显卡技术含量越来越高，功能越来越强，许多专业的图形卡已经具有很强的3D处理能力，而且这些3D图卡也渐渐地走向个人计算机。

㈧ 谷歌TPU是什么意思 专为人工智能打造的算力神器

说起人工智能，大家一定都会有所耳闻，其实各个企业或者国家之前关于人工智能的竞争，归根到底是算法和算力的竞争，这篇文章就跟大家聊聊谷歌专为人工智能开发的TPU！

TPU项目开始于2014年，简单来说两个原因： 1. 计算任务不同了， 深度神经网络开始兴起，矩阵乘加成为重要的计算loading。 2. CPU和GPU太贵了，Google需要找便宜的方法，要降低TCO。所以要自己搞芯片的想法就出来了。

简单地说，它是谷歌在2015年6月的I/O开发者大会上推出的计算神经网络专用芯片，为优化自身的TensorFlow机器学习框架而打造，主要用于AlphaGo系统，以及谷歌地图、谷歌相册和谷歌翻译等应用中，进行搜索、图像、语音等模型和技术的处理。

区别于GPU，谷歌TPU是一种ASIC芯片方案。ASIC全称为Application-Specific Integrated Circuit（应用型专用集成电路），是一种专为某种特定应用需求而定制的芯片。但一般来说，ASIC芯片的开发不仅需要花费数年的时间，且研发成本也极高。

对于数据中心机房中AI工作负载的高算力需求，许多厂商更愿意继续采用现有的GPU集群或GPU+CPU异构计算解决方案，也甚少在ASIC领域冒险。

实际上，谷歌在2006年起就产生了要为神经网络研发一款专用芯片的想法，而这一需求在2013年也开始变得愈发急迫。当时，谷歌提供的谷歌图像搜索、谷歌照片、谷歌云视觉API、谷歌翻译等多种产品和服务，都需要用到深度神经网络。

在庞大的应用规模下，谷歌内部意识到，这些夜以继日运行的数百万台服务器，它们内部快速增长的计算需求，使得数据中心的数量需要再翻一倍才能得到满足。然而，不管是从成本还是从算力上看，内部中心已不能简单地依靠GPU和CPU来维持。

神经网络算法一直在演变和发展，这套方法的理论还不成熟，应用场景也会在未来几年发生巨大的变化。大家可以想象一下安防、无人机、智慧大楼、无人驾驶，等等等等。每一个子领域都有 系统/功耗/性能 一系列问题和各种权衡。一方面，是算法多变的情况下，如何发掘计算的内在并行性，又给上层程序员提供一个高效的编程接口，是一个很重要很实际的问题。

综合以上信息，TPU是谷歌搞出来的一个专用芯片，国内的芯片公司在搞ASIC挖矿，谷歌在搞ASIC训练人工智能，如果之后人工智能在各个领域发力，tpu也表现良好的话，以后的电脑上说不定就得加上这个硬件！

㈨ 从计算机硬件设计的角度分析如何提供更为丰富的算力

自上世纪90年代互联网技术诞生以来，移动互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的不断发展和逐步成熟，并日益深入的渗透到经济社会的各个领域，2020年全球范围内爆发的新冠疫情又进一步加速了这一趋势，数字经济已经成为世界经济发展的新阶段，即世界经济发展已经进入数字经济时代。
党中央、国务院和各级政府高度重视数字经济的发展。从2015年《中国制造2025》、《促进大数据发展行动纲要》等政策出台以来，中央和各级地方陆续以推出系列数字经济发展的措施，并支持雄安新区、浙江、福建等六个地区建设国家数字经济创新发展试验区，支持北京、上海、深圳、西安等地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。2020年国家进一步提出加强新型基础设施建设，并明确将数据作为一种新型生产要素写入政策文件，这些将为数字经济的发展奠定更加坚实的基础。
农业经济时代，土地、水源和工具是关键资源。工业经济时代，能源、原材料、机器设备和生产工艺等是关键资源。那数字经济时代的关键资源是什么呢？数字经济时代的关键资源是数据、算力和算法。数据是数字经济时代的原材料，各种经济活动中都在源源不断的产生的数据，越来越多的组织也将数据当作一种资产，在政策层面数据已经成为一种新型生产要素。算力相当于数字经济时代的机器设备和生产力，面向各种场景的数据产品或应用都离不开算力的加工和计算，而且对算力的需求和要求也越来越高。算法是数字经济时代的生产工艺，面向图像、语音、自然语言处理等不同的应用场景和领域的算法也层出不穷，算法的提升和改进可以提高算力的效率和更多的挖掘数据价值。
本文重点分析算力方面内容，介绍算力市场总体情况，当前算力发展的特点和趋势，以及重点算力供应方式等。
一、算力需求快速增长，算力投资具有多重经济价值
算力即计算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各类芯片，具体由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载。数字经济时代，数据的爆炸式增长，算法的复杂程度不断提高，对算力需求越来越高。算力是数字经济发展的基础设施和核心生产力，对经济发展具有重要作用，根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。
随着数字经济的不断发展，人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等数字经济的关键领域对算力的需求也将呈爆炸式增长。根据华为发布的《泛在算力：智能社会的基石》报告，预计到2030年人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等总共对算力的需求将达到3.39万EFLOPS，并且将共同对算力形成随时、随地、随需、随形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智能算力将超过1.6万EFLOPS，接近整体算力需求的一半。OpenAI开发的GPT-3模型涉及1750亿个参数，对算力的需求达到3640PFLOPS，目前国内也有研究团队在跟进中文GPT-3模型的研究。
算力投资具有多重经济价值，不仅直接带动服务器行业及上游芯片、电子等行业的发展，而且算力价值的发挥将带动各行业转型升级和效率提升等，带来更大的间接经济价值。根据《泛在算力：智能社会的基石》报告，每投入1美元算力即可以带动芯片、服务器、数据中心、智能终端、高速网络等领域约4.7美元的直接产业产值增长；在传统工厂改造为智能化工厂的场景下，每1美元的算力投入，可以带动10美元的相关产值提升。
二、算力发展的特点及趋势
随着数据规模的增加和算法复杂度的提升，以及应用多样性的不断丰富，对算力提出的要求也越来越高，当前算力发展呈现出三方面的特点，一是多种架构百花齐放的状态，二是中心化的算力与边缘终端算力快速发展，三是专用算力日渐成势。
近年来多种算力架构并存并快速发展。曾经x86架构的算力占绝对优势，英特尔和AMD基本垄断了X86算力架构市场，海光信息通过跟AMD合作获得x86架构的授权；如今基于ARM架构的算力份额不断扩大，特别是在移动端ARM架构算力成为主流，华为海思等主要产品是基于ARM架构，另外天津飞腾的产品也是基于ARM架构。随着人工智能等算力需求的不断增加，GPU算力的需求不断增加，英伟达在GPU算力市场占有绝对优势，AMD也分了一杯羹，叠加比特币挖矿算力需求，导致市场上GPU卡供不应求。近几年国内也出现几个GPU方面的创业团队，如寒武纪、登临科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一体化架构、类脑架构等算力也不断涌现，不过这些算力刚刚起步，在应用生态等方面还需要一定较长的培育过程。
中心化算力和边缘终端算力快速发展。随着7nm制程日渐成熟，基于7nm制程的CPU、GPU等算力性能得到极大提升，目前7nm制程算力主要是中心化算力，移动端智能手机的处理器算力部分也已经采用7nm制程。台积电的7nm制程已经实现规模化，并开始攻关3nm工艺制程；中芯国际7nm工艺制程仍在技术攻关当中。随着5G及物联网应用的不断增加，边缘终端算力的需求日益增加，特别是自动驾驶、智慧安防、智慧城市等领域算力需求。地平线自动驾驶芯片已经量产，英伟达jetson产品在嵌入式终端产品应用广泛，其他针对特定领域专用边缘终端芯片创业公司层出不穷。
针对图像、语音等特定领域的专用算力日渐成势。一方面是芯片工艺制程越来越逼近摩尔定律的极限，另一方面是物联网智能终端对功耗的要求等，针对特定领域的专用芯片层出不穷，并且越来越多的巨头参与其中。谷歌的TPU专为机器学习定制的算力，阿里平头哥的含光NPU专为神经网络定制的算力，赛灵思的FPGA算力，网络研发针对语音领域的鸿鹄芯片以及云知声、思必驰、探境科技等也推出智能语音相关的芯片，北京君正、云天励飞、依图科技和芯原微电子等推出针对视觉和视频处理相关的专用芯片。
三、算力供应以公有云和自建算力为主，多种方式相补充
当前的算力供给主要包括公有云、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有云和自建算力中心是算力的主要来源方式，超算中心及地方算力中心等多种方式相互补充。
规模化的算力供应通常通过数据中来承载，新建数据中心的不断增加，将带动未来算力资源的供应不断扩大。据中国电子信息产业发展研究院统计数据，2019年中国数据中心数量大约为7.4万个，大约能占全球数据中心总量的23%，其中大型数据中心占比12.7%；在用数据中心机架规模达到265.8万架，同比增长28.7%；在建数据中心机架规模约185万架，同比增加约43万架。2020年国家大力支持“新基建”建设以来，数据中心作为“新基建”的重要内容，京津冀、长三角和珠三角等算力需求地区，以及中西部能源资源集中的区域，如内蒙、山西等，均在推进新的大中型数据中心的建设。
公有云以其稳定和易用等特点，成为许多企业特别是中小企业的算力首选方式。据不完全统计，阿里云服务器总数接近200万台，腾讯云服务器总数超过110万台，华为云、网络云、京东云、AWS等云厂商服务器总数未找到确切数据，保守估计各类云厂商服务器总数之和也超过500万台。而且在国家宣布大力支持“新基建”建设之后，腾讯宣布未来五年将投资5000亿元用于云计算、数据中心等新基建项目的进一步布局，阿里云宣布未来三年阿里将投2000亿元用于面向未来的数据中心建设及重大核心技术研发攻坚，网络宣布预计到2030年网络智能云服务器台数将超过500万台。各大云厂商仍在继续加大算力投入，公有云算力供应将会更加充裕。
自建算力以其安全性和自主性等特点，成为政府、大企业及其他关注安全的组织的算力首选方式。政府、银行及高校和央企等，通常通过自建或租赁数据中心的方式自建算力，满足自身各项业务的算力需求。许多互联网公司在刚开始时选择使用公有云服务，但规模发展到一定程度时通常都会开始自建或租赁数据中心的方式自建算力。其他有部分各种类型的企业，出于安全、商业机密和隐私等方面的考虑，不意愿把数据和业务等放到阿里云等公有云上，往往选择托管服务器的方式自建算力，规模更小企业直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投资100亿元自建数据中心，计划部署30万台服务器，字节跳动等大型互联网公司都在不断加大数据中心的建设。
超算中心和地方算力中心作为算力供应有效的补充方式，适合于大规模计算需求的应用领域。截至2020年，科技部批准建立的国家超级计算中心共有八所，分别是国家超级计算天津中心、广州中心、深圳中心、长沙中心、济南中心、无锡中心、郑州中心和昆山中心。超算中心主要的算力资源以CPU为主，新建的超算中心及更新升级过程中超算中心逐步增加了异构GPU算力资源。超算中心较好的满足和弥补了高校科研中算力资源的需求，特别是在工业仿真、生物信息、新材料、气象、海洋等科学计算领域。国内主要省市地区基本都投资建设了当地算力中心，重点服务本地科研和产业发展的需求，如太原、苏州、福建等地，目前通常地方算力中心的规模并不大，计算节点数在200-500之间居多，主要服务于当地气象、工业仿真和生物信息等领域计算需求。此外，2020年以来，武汉、南京、珠海、许昌等地区正在建设人工智能计算中心，将在一定程度上弥补当前规模化AI算力不足的情况。
结语
算力作为数字经济的基础设施，也是数字经济时代的生产力和引擎，越来越成为数字经济时代国家竞争力的体现。根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，中国和美国的算力建设在全球处于领先地位，美国的算力无论在规模、效率、应用水平等方面都领先于中国。此外，从算力芯片供应角度看，美国的英特尔、AMD、英伟达等企业几乎占了全球的绝大部分的市场份额。可见，中国在算力建设和发展仍然需要加大投入和加强研发等，发挥优势的同时弥补不足，从而为数字经济长期发展奠定更加坚实的基础。