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何為算力

Dbwd_Imgtec ? 來源:Imagination Tech ? 作者:Imagination Tech ? 2022-05-13 14:36 ? 次閱讀
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導讀

數(shù)字經(jīng)濟時代,算力是新生產(chǎn)力,是支撐數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的堅實基礎(chǔ)。加快發(fā)展算力,是我國打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢、構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局、提升國家整體競爭力的重要保障。一、何為算力

算力是設(shè)備通過處理數(shù)據(jù),實現(xiàn)特定結(jié)果輸出的計算能力,常用FLOPS作為計量單位。FLOPS是Floating-point Operations Per Second的縮寫,即每秒所能夠進行的浮點運算數(shù)目(每秒浮點運算量)。

一個MFLOPS(megaFLOPS)等于每秒一佰萬(=10^6)次的浮點運算;

一個GFLOPS(gigaFLOPS)等于每秒十億(=10^9)次的浮點運算;

一個TFLOPS(teraFLOPS)等于每秒一萬億(=10^12)次的浮點運算;

一個PFLOPS(petaFLOPS)等于每秒一千萬億(=10^15)次的浮點運算;

一個EFLOPS(exaFLOPS)等于每秒一百億億次(=10^18)次的浮點運算。

算力可以分為基礎(chǔ)算力、智能算力和超算算力:

(1)基礎(chǔ)算力,由基于CPU芯片的服務(wù)器所提供的算力,主要用于基礎(chǔ)通用計算。日常提到的云計算、邊緣計算等都屬于基礎(chǔ)算力,它為移動計算、物聯(lián)網(wǎng)等提供計算支持?;A(chǔ)算力占整體算力的比重由2016年的95%下降至2020年的57%,但其依舊是算力主力。

(2)智能算力,由基于GPUFPGA、ASICAI芯片的加速計算平臺提供的算力,主要用于人工智能的訓練和推理計算,比如語音、圖像和視頻的處理。在技術(shù)架構(gòu)上,人工智能的核心計算能力由訓練、推理等專用計算芯片提供,注重單精度、半精度等多樣化計算能力。在應(yīng)用方面,人工智能計算中心主要支持人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的融合創(chuàng)新與應(yīng)用,提升傳統(tǒng)行業(yè)的生產(chǎn)效率,在自動駕駛,輔助診斷、智能制造等方面大顯身手。智能算力規(guī)模近年增長迅速,在整體算力中的占比已由2016年的3%提升至2020年的41%,預計到2023年智能算力的占比將提升至70%。

(3)超算算力,由超級計算機等高性能計算集群所提供的算力,主要用于尖端科學領(lǐng)域的計算,比如行星模擬、藥物分子設(shè)計、基因分析等等。在技術(shù)架構(gòu)上,超算的核心計算能力由高性能CPU或協(xié)處理器提供,注重雙精度通用計算能力,追求精確的數(shù)值計算。在應(yīng)用方面,超算中心主要應(yīng)用于重大工程或科學計算領(lǐng)域的通用和大規(guī)??茖W計算,如新材料、新能源、新藥設(shè)計、高端裝備制造、航空航天飛行器設(shè)計等領(lǐng)域的研究。超算算力在整體算力中的占比較為穩(wěn)定,約為2%。

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圖1 算力分類

二、現(xiàn)狀趨勢

2015年以來,我國數(shù)據(jù)增量年均增速超過30%,2019年我國產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量約占全球的9.3%,居世界第二。由此,對算力的需求也越來越高。目前,我國數(shù)據(jù)中心規(guī)模已達500萬標準機架,算力達到130EFLOPS。隨著數(shù)字技術(shù)向經(jīng)濟社會各領(lǐng)域全面持續(xù)滲透,全社會對算力需求十分迫切,預計每年將以20%以上的速度快速增長。

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來源:中國信息通信研究院

圖2 我國算力發(fā)展規(guī)模及增速

2022年2月,國家發(fā)展改革委等多部門聯(lián)合發(fā)文,“東數(shù)西算”工程全面啟動,推進構(gòu)建國家算力網(wǎng)絡(luò)體系。

在需求與政策的雙重驅(qū)動下,全國多地在加快算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。據(jù)測算,2020年我國基礎(chǔ)算力規(guī)模為77 EFLOPS,智能算力為56.23 EFLOPS。但到2025年,我國基礎(chǔ)算力和智能算力總量將分別超過300 EFLOPS和1800 EFLOPS(智能算力大幅超越基礎(chǔ)算力)。

AI復雜模型、復雜場景的計算需求進一步催生面向AI的算力基礎(chǔ)設(shè)施的需求,目前智能計算中心是發(fā)展重點。智能計算中心主要是指基于最新人工智能理論,采用先進的人工智能芯片,針對人工智能多樣場景的海量數(shù)據(jù)處理、智能算法加速、高速訓練推理等計算需求,提供共性的算力、算數(shù)、算法服務(wù)的新型算力基礎(chǔ)設(shè)施。

三、產(chǎn)業(yè)意義

算力發(fā)展推動我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化走向深入。我國在算力基礎(chǔ)設(shè)施的支撐下,電子商務(wù)、平臺經(jīng)濟、共享經(jīng)濟等數(shù)字化新模式接替涌現(xiàn),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造等全面加速,為我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化持續(xù)健康發(fā)展輸出強勁動力。2020年,我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模達31.7萬億元,占GDP比重為31.2%,同比名義增長10.3%,占數(shù)字經(jīng)濟比重由2015年的74.3%提升至2020年的80.9%。

算力產(chǎn)業(yè)對我國經(jīng)濟社會和產(chǎn)業(yè)能級的帶動作用日益增強。通過國家投入產(chǎn)出表模型計算,2020年以計算機為代表的算力產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到2萬億元,直接帶動經(jīng)濟總產(chǎn)出1.7萬億元,間接帶動經(jīng)濟總產(chǎn)出6.3萬億元,即在算力產(chǎn)業(yè)中每投入1元,平均將帶動3~4元的經(jīng)濟產(chǎn)出。

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來源:國家統(tǒng)計局、中國信息通信研究院 圖3 我國算力投入對經(jīng)濟總產(chǎn)出的帶動作用

審核編輯 :李倩

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:帶你三分鐘了解算力

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