本文來源：并濟(jì)科技

算力的定義

算力即計(jì)算能力（Computing Power）。

《中國算力白皮書（2022年）》將其定義為：算力是數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后實(shí)現(xiàn)結(jié)果輸出的一種能力。算力概念的起源可以追溯到計(jì)算機(jī)發(fā)明之初，最初的計(jì)算機(jī)是由機(jī)械裝置完成計(jì)算任務(wù)，而算力指的是機(jī)械裝置的計(jì)算能力。20世紀(jì)40年代，在技術(shù)的不斷積累下，電子計(jì)算機(jī)誕生，信息技術(shù)革命正式開啟。1958年，集成電路問世，正式開創(chuàng)了芯片時代。在芯片能力的加持下，計(jì)算機(jī)變得越來越強(qiáng)大，體型也越來越小，最終催生了PC，以及繁榮的IT軟硬件生態(tài)。計(jì)算機(jī)開始走入家庭和行業(yè)，并最終成為人類最重要的算力工具。如今，芯片已經(jīng)成為了算力的代名詞。我們討論算力，其實(shí)就是在說芯片的計(jì)算能力。通常來說，行業(yè)里傾向于將CPU、GPU等芯片技術(shù)及能力，稱為狹義的算力。內(nèi)存、硬盤相關(guān)的存儲技術(shù)，稱為存力。操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件、應(yīng)用程序等在內(nèi)的軟件技術(shù)，稱為算法。廣義的算力，既包括了狹義的算力，也包括了存力和算法。

云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等前沿概念，都屬于算力的應(yīng)用。換言之，和信息技術(shù)有關(guān)的一切，都可以籠統(tǒng)稱為算力領(lǐng)域。

我們還需要注意，芯片是算力的核心，而安裝了芯片的手機(jī)、手表、PC等終端，以及服務(wù)器等設(shè)備，是算力的載體。擁有大量服務(wù)器的數(shù)據(jù)中心，還有計(jì)算集群，我們也可以稱為算力平臺。它們就是算力的主要存在形式。

算力的衡量標(biāo)準(zhǔn)

算力可以用各種方式來衡量，例如計(jì)算速度、計(jì)算能耗、計(jì)算精度、并行度等。在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，常用的算力衡量指標(biāo)包括FLOPS（每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)）、IPS（每秒指令數(shù)）、TPS（每秒事務(wù)數(shù)）等。

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FLOPS（每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)）是指計(jì)算機(jī)處理浮點(diǎn)運(yùn)算（帶有小數(shù)點(diǎn)的數(shù)字進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算，需要考慮精度問題和舍入誤差等問題）的能力，它衡量的是計(jì)算機(jī)每秒能夠完成多少次浮點(diǎn)運(yùn)算。

FLOPS是衡量計(jì)算機(jī)高性能計(jì)算能力的指標(biāo)，通常用于衡量超級計(jì)算機(jī)、高性能計(jì)算服務(wù)器和圖形處理器（GPU）等的計(jì)算能力。例如，一個計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的FLOPS為1 TFLOPS（1萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算每秒），意味著它每秒可以完成1萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算。

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IPS（每秒指令數(shù)）是指計(jì)算機(jī)處理指令的速度，它衡量的是計(jì)算機(jī)每秒能夠執(zhí)行多少條指令。

IPS是衡量計(jì)算機(jī)單指令性能的指標(biāo)，通常用于衡量中央處理器（CPU）等的性能。例如，一個CPU的IPS為3 GHz（每秒可以執(zhí)行3億次指令），意味著它每秒可以執(zhí)行3億次指令。

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TPS（每秒事務(wù)數(shù)）是指計(jì)算機(jī)處理事務(wù)的能力，它衡量的是計(jì)算機(jī)每秒可以完成多少個事務(wù)。

通常用于衡量數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的性能。例如，一個數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的TPS為1000，意味著它每秒可以處理1000個數(shù)據(jù)庫事務(wù)。

此外，還有一些針對特定應(yīng)用場景的算力指標(biāo)，例如推理速度、圖像處理速度、語音識別準(zhǔn)確率等。

算力的分類

根據(jù)使用設(shè)備和提供算力強(qiáng)度的不同，算力可分為三類：基礎(chǔ)算力、智能算力和超算算力。

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(jì)算，如; 移動計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等。日常提到的云計(jì)算、邊緣計(jì)算等均屬于基礎(chǔ)算力。

智能算力：基于 GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）、FPGA（Field ProgrammableGate Array，現(xiàn)場可編程邏輯門陣列）、ASIC（Application Specific Integrated Circuit，專用集成電路） 等 AI 芯片的加速計(jì)算平臺提供的算力，主要用于人工智能的訓(xùn)練和推理計(jì)算，比如語音、圖像和視頻的處理。

超算算力：由超級計(jì)算機(jī)等高性能計(jì)算集群所提供的算力，主要用于尖端科學(xué)領(lǐng)域的計(jì)算，比如行星模擬、藥物分子設(shè)計(jì)、基因分析等。近年來，我國智能算力規(guī)模占比不斷擴(kuò)大，截至2021年，智能算力占比已經(jīng)超過50%，成為我國算力快速增長的主要驅(qū)動力，而人工智能的訓(xùn)練和推理正是需要大量的智能算力。按照應(yīng)用領(lǐng)域可以分成兩大類：通用算力、HPC算力。

通用算力：指計(jì)算量小，消耗少量算力即可滿足常規(guī)應(yīng)用需求。

HPC（高性能計(jì)算，High-performance computing）算力：計(jì)算量大，通常采用計(jì)算機(jī)集群系統(tǒng)的形式，通過各種網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)將多個計(jì)算機(jī)系統(tǒng)連接在一起，利用集群的綜合計(jì)算能力來處理大型計(jì)算問題，所以被稱為高性能計(jì)算集群。HPC算力按照應(yīng)用領(lǐng)域又可以細(xì)分為三類：

由于人類將步入智能世界，人工智能算力需求大量增加，并且人工智能也會參與到科學(xué)計(jì)算和工程計(jì)算中。所以，通常我們只是簡單地將算力分為：通用算力和人工智能算力兩類。

算力的趨勢

算力和聯(lián)接力是數(shù)字生產(chǎn)力的重要組成部分。這些年來，隨著信息化、數(shù)字化和智能化的不斷深入，整個社會對算力產(chǎn)生了強(qiáng)烈的需求。

在需求的推動下，算力的發(fā)展也出現(xiàn)了以下幾個趨勢：

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算力需求持續(xù)增長萬物智聯(lián)時代的到來，大量智能物聯(lián)網(wǎng)終端的引入，行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，加上AI智能場景的落地，將產(chǎn)生難以想象的海量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)，將進(jìn)一步刺激對算力的需求。想要滿足龐大的算力需求，需要向以下幾個方面努力。

• 首先，不斷提升芯片本身的制程，集成更多的晶體管，提升芯片單點(diǎn)算力。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，摩爾定律目前已經(jīng)逐漸走向物理瓶頸，芯片工藝制程逼近1nm，后續(xù)可以提升的空間十分有限，付出的代價也會更大。

其次，建設(shè)大量的算力基礎(chǔ)設(shè)施，例如數(shù)據(jù)中心等。通過規(guī)?；瑵M足全社會的算力需求。

最后，通過東數(shù)西算和算力網(wǎng)絡(luò)等新的算力服務(wù)模式，加強(qiáng)算力的有效利用率，以此適當(dāng)緩解算力需求增長的壓力。

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算力類型加速轉(zhuǎn)變

前文介紹算力分類的時候，提到算力分為通用算力、智算算力和超算算力三種類型。事實(shí)上，這種分類是最近幾年才開始逐漸形成的。通用算力在算力需求中占主導(dǎo)地位。但是，隨著AIGC大模型等人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，智算算力的占比開始迅速攀升。根據(jù)中國信通院發(fā)布的《中國綜合算力指數(shù)（2023年）》顯示，在目前算力規(guī)模中，通用算力規(guī)模占比達(dá)74%；智能算力規(guī)模占比達(dá)25%。智算算力雖然占比仍少于通用算力，但增速極快，同比上年增加了45%。這一增速也比總體算力增速更高。換言之，AIGC大模型的發(fā)展，顯著推動了智算算力的需求。算力領(lǐng)域的整體架構(gòu)正在發(fā)生變化，智能算力需求正呈現(xiàn)爆發(fā)式增長態(tài)勢。

這意味著，在后續(xù)的算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中，智算中心的建設(shè)比例將顯著增加。智算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也將進(jìn)入一個黃金發(fā)展期。

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算力服務(wù)泛在流動
在移動芯片的不斷迭代升級下，用戶手機(jī)終端的算力不斷增長，幾乎可以和PC芯片相提并論。另一方面，基于5G、Wi-Fi等移動通信技術(shù)的發(fā)展，萬物開始互聯(lián)。終端的類型開始變得越來越多，并且也都具備或大或小的算力，具備端計(jì)算的能力。

云計(jì)算崛起之后，算力開始云化，分布化。邊緣計(jì)算出現(xiàn)，算力還從云端下沉到通信網(wǎng)絡(luò)的各個層級。

這一切，都標(biāo)志著算力開始流動，遍布于云管端的各個角落。這就是算力泛在化。

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算力設(shè)施綠色低碳

算力支撐了整個社會的發(fā)展，但是，它所帶來的能耗問題，也日益顯現(xiàn)。

根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，2021年全國數(shù)據(jù)中心總用電量為2166億千瓦時，占全國總用電量的2.6%，相當(dāng)于2個三峽水電站的年發(fā)電量，1.8個北京地區(qū)的總用電量。

如此恐怖的耗電量，對我們實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)造成了很大壓力，也嚴(yán)重影響了世界經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。于是，想方設(shè)法降低算力的能耗，成為整個行業(yè)的重點(diǎn)研究方向。

算力的綠色低碳，有很多種實(shí)現(xiàn)途徑。通過基礎(chǔ)理論研究、材料工藝升級、研發(fā)技術(shù)創(chuàng)新，對算力基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行功耗控制和改良，是從源頭上進(jìn)行節(jié)能減排的最有效手段。

除此之外，提高可再生能源的占比，減少化石能源的使用，也是算力綠色發(fā)展的關(guān)鍵。

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新型算力的探索加速算力需求的不斷增長，對傳統(tǒng)半導(dǎo)體芯片技術(shù)形成了巨大壓力。半導(dǎo)體制程進(jìn)入瓶頸后，越來越多的專家開始研究新的算力技術(shù)理論，例如量子計(jì)算、光計(jì)算、類腦計(jì)算等。量子計(jì)算通過利用量子疊加態(tài)和量子糾纏態(tài)，具有超越經(jīng)典計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力。光子計(jì)算（也稱為光學(xué)計(jì)算）是一種利用光波進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲或數(shù)據(jù)通信的計(jì)算方式。而類腦計(jì)算通過模擬大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和突觸連接，實(shí)現(xiàn)了智能的學(xué)習(xí)和決策能力。這些新型的算力領(lǐng)域目前都處于研究階段，取得了一些成果，但也面臨著不少困難。一旦在這些領(lǐng)域有了真正的突破，傳統(tǒng)的算力框架將被徹底顛覆，人類社會又將進(jìn)入一個全新的發(fā)展階段。隨著算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的推進(jìn)，算力應(yīng)用的新模式、新業(yè)態(tài)正加速涌現(xiàn)。未來，算力將像水、電一樣，成為人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)生活必不可少的組成部分。