超人工智能算力极限

1. ai芯片算力排行榜

海思半导体的升腾310和升腾910是华为的全栈全场景人工智能芯片，其中升腾910是算力最强的AI处理器。
联发科的天玑9000和天玑7000则是高性能的SoC，适用于智能手机等设备。
寒武纪的思元370是第三代云端AI芯片，提供了强大的计算能力。
地平线的征程5是全场景整车智能中央计算芯片，适用于自动驾驶领域。
中星微电子的“星光摩尔一号”是新一代人工智能机器视觉芯片，专为物联网应用设计。
平头哥的“含光800”是AI推理芯片，倚天710是自研云芯片。
四维图新的AC801是新一代车规级高性能智能座舱芯片，用于车载信息娱乐系统。
昆仑芯的第二代昆仑芯片则是专为数据中心设计的高性能AI处理器。
北京君正的X2000是多核异构跨界处理器，C1000则是视觉物联网MCU，用于高清视频处理。
芯原微电子的Vivante®神经网络处理器IP适用于多种嵌入式设备。
瑞芯微电子的RK3399Pro集成了CPU、GPU和NPU，适用于平板电脑、智能电视等。
依图科技的云端视觉AI芯片求索QuestCore™，用于云端视觉分析。
思必驰的TH2608是第二代人工智能SOC芯片，用于智能音箱等设备。
全志科技的VR9专用芯片和XR系列MCU+WiFi产品，专为虚拟现实应用设计。
黑芝麻智能的华山二号A1000pro是第二颗车规级智能驾驶感知芯片。
燧原科技的邃思2.0是第二代人工智能训练产品。
天数智芯的天垓100是云端7nmGPGPU产品。
杭州国芯的GX8002超低功耗AI语音芯片和GX8010物联网人工智能芯片，适用于智能音箱、摄像头等。
西井科技的AI芯片DeepWell，用于物流自动化。
国科微的GK6323V100B是DVB/IP融合4K超高清芯片，适用于高清视频传输。
嘉楠耘智的勘智K210和勘智K510是集成机器视觉与机器听觉能力的系统级芯片，适用于边缘计算。
景嘉微的JM7201和JM9系列图形处理芯片已完成初步测试工作，用于高性能图形处理。
云天励飞的云天初芯TMDeepEye是自主可控的神经网络处理器芯片，适用于边缘计算。
富瀚微电子的FH8652/FH8656/FH8658系列产品是轻智能摄像机芯片，适用于安防监控。
华夏芯的GP8300和GP3600是高性能SoC，适用于高性能计算和低功耗应用。

2. 人工智能遭遇算力物理极限

在物理世界中，布雷莫曼极限设定了一个上限，这个极限限制了任何独立系统在单位时间内能实现的最高速度运算，以1千克物质为例，其上限约为每秒10⁵⁰次的计算能力。目前，全球最强大的超级计算机美国Frontier的运算速度为每秒110亿亿次，尽管与极限值还有很大的差距，但随着摩尔定律的约束，工艺制程的提升变得困难且成本高昂，这意味着算力的增长速度无法满足元宇宙等高需求应用的提升。

为了达到元宇宙级别的沉浸体验，所需算力需要比现有水平提升1000倍。然而，目前的算力瓶颈使得许多元宇宙构想难以实现，例如，实现16K的沉浸感，需要的带宽高达280.7Gbps，这些都是现有技术难以触及的挑战。

更为严峻的是，如果人工智能想要完全模仿人脑，仅用最强大的计算方式，效率也会降低3361倍，这还是仅针对一个大脑。考虑到全球80亿人脑和日益增长的社会生活计算需求，所需算力将是一个天文数字，远远超过了当前芯片的物理极限所能承载的范围。

3. 超算中心的算力是指什么

平常大家熟知的数据中心、智算中心还有超算中心都是按照算力类型的不同来划分的，企业一般租用托管服务器都是放置在数据中心的机房里，智能计算的数据中心就是智算中心，那种国家级别的超大规模工程计算任务都会有超级计算机也叫做超算中心。今天小编就给大家讲一讲算力到底是什么？
算力大家可以理解为计算能力，5G时代里芯片已经成为算力的一个具象化解释，讨论算力大多数时候就是再讲一个芯片的计算能力，算力广义的含义分为三种，第一就是狭义的算力也就是CPU、GPU等芯片的技术的计算能力；第二就是存力说的是内存、硬盘等设备的存储技术；第三就是算法是数据库、操作系统、应用软件等的软件技术。服务器、手机等设备是承载算力的载体。
算力还可以分为三大类，第一类就是通用算力通常就是以CPU（中央处理器）输出的计算能力为主；第二类就是智能算力以GPU（图形处理器）、AI（人工智能）等输出的计算能力为主；第三类是超算算力，以超级计算机输出的计算能力为主。
算力在物理化学、石油勘测、天文探测、电子设计自动化、机器学习等领域应用广泛。

4. 超算中心算力排名

超算中心算力排名：富岳、Summit、Sierra、莱昂纳多（Leonardo）、Perlmutter。

1、富岳

2021年3月，Fugaku在日本建成。Fugaku也是当之无愧目前全球最大的超级计算机。它的应用面十分广泛，包括气象模拟、新药研发以及量子物理研究等。

它的名字源自日本富士山的别名——富岳，寓意这台超级计算机无可匹敌的能力和地位。目前算力达到537212 teraflops，高居世界第一，超过榜单上排名2-5名的超算的算力总和。

以上内容参考网络-summit网络-富岳

5. ai芯片算力排行榜

ai芯片算力排行榜？

1 海思半导体 升腾310（华为首款全栈全场景人工智能芯片）、升腾910（算力最强AI处理器）

2 联发科 天玑9000SoC、天玑7000

3 寒武纪 第三代云端AI芯片思元370

4 地平线 全场景整车智能中央计算芯片征程5

5 中星微电子 新一代人工智能机器视觉芯片“星光摩尔一号”

6 平头哥 AI推理芯片“含光800”、自研云芯片倚天710

7 四维图新 新一代车规级高性能智能座舱芯片AC8015

8 昆仑芯 第二代昆仑芯片

9 北京君正 多核异构跨界处理器—X2000、2K HEVC视觉物联网MCU—C100

10 芯原微电子 Vivante®神经网络处理器IP

11 瑞芯微电子 CPU+GPU+NPU硬件结构设计的RK3399 Pro

12 依图科技 云端视觉AI芯片求索QuestCore™

13 思必驰 第二代人工智能SOC芯片TH2608

14 全志科技 针对VR一体机应用推出VR9专用芯片、XR系列MCU+WiFi产品

15 黑芝麻智能 第二颗车规级智能驾驶感知芯片华山二号A1000 pro

16 燧原科技 第二代人工智能训练产品“邃思2.0”芯片

17 天数智芯 云端7nmGPGPU产品卡“天垓100”

18 杭州国芯 GX8002 超低功耗AI语音芯片、GX8010 物联网人工智能芯片

19 西井科技 AI芯片DeepWell

20 国科微 DVB/IP融合4K超高清芯片GK6323V100B

21 嘉楠耘智 集成机器视觉与机器听觉能力的系统级芯片勘智K210、中高端边缘侧应用市场的推理芯片勘智K510

22 景嘉微 图形处理器芯片（GPU）-JM7201、JM9系列图形处理芯片（完成初步测试工作）

23 云天励飞 自主可控的神经网络处理器芯片云天初芯TMDeepEye1000

24 富瀚微电子 轻智能摄像机芯片FH8652/FH8656/FH8658系列产品

25 华夏芯 高性能SoC GP8300、低功耗异构多核SoC GP3600

6. 人工智能中的算力单位Petaflop/s-day

人工智能领域，深度学习技术的蓬勃发展带动了模型的快速增长。例如，BERT的参数量达到3亿，GPT-2更是升级到15亿，而nVidia推出的Megatron威震天模型参数量更突破到80亿。模型规模的扩大固然带来了出色的性能，然而，这也对计算资源提出了空前的挑战。

衡量计算能力的单位从传统的FLOPS提升到了更综合的“petaflops/s-day”，即每天每秒进行10的15次方次的神经网络运算，这使得算力的度量更为直观。例如，训练OpenAI Five模型所需算力达800 pfs-day。

简而言之，1 petaflops/s-day代表一天内进行大约10的20次方次的运算。OpenAI进一步解释指出，pfs-day这个单位旨在提供一个计算负载的概念，类似于kW-hr衡量能源。计算负载不基于硬件的峰值理论计算，而实际是预估真正执行的操作数量。不论数值精度如何，每次加法或乘法均被视作单一操作，从而FLOP这一术语的精确性略有偏离。

以800 pfs-day为例，需要256块P100 GPU以及12.8万个CPU核心的投入，总计耗时10个月。相当于在DOTA上的45000年游戏训练量，日均等同于人类连续游戏180年。在Rerun新版本中，尽管OpenAI进行了优化，但仍需大约150 pfs-day的算力。

以下是部分典型模型预计的算力消耗，如BERT-LARGE模型的预期最大消耗不足10个pfs-days。

近年来，AI训练对于算力的需求增长了30万倍，平均每隔100天翻一番，这一速度远超传统的摩尔定律。