相信大家已經(jīng)感受到，我們正處在一個(gè)人工智能時(shí)代。如果要問在人工智能時(shí)代最重要的是什么？那必須是：算力！算力！算力?。ㄖ匾氖虑檎f三遍）

作為推動(dòng)人工智能發(fā)展的三大要素之一，算力被稱為人工智能的“發(fā)動(dòng)機(jī)”和核心驅(qū)動(dòng)力。 算力很重要，但是算力究竟是個(gè)啥？文檔君帶著大家一起來看看吧~~

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什么是算力

“算力”，字面意思就是計(jì)算能力（Computational Power），從古代的算盤到現(xiàn)在的超級(jí)計(jì)算機(jī)，都是算力的承載者。

現(xiàn)在我們說的算力是指計(jì)算系統(tǒng)（如電腦、服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心等）處理信息和執(zhí)行計(jì)算的能力。計(jì)算系統(tǒng)的算力越高，處理數(shù)據(jù)的速度越快，能完成的任務(wù)也越復(fù)雜。 如果將計(jì)算機(jī)的算力比作學(xué)生的解題速度，那么一個(gè)擁有強(qiáng)大算力的計(jì)算機(jī)就像是一個(gè)解題速度極快的高中生，而一個(gè)算力較弱的計(jì)算機(jī)就像是解題速度較慢的小學(xué)生。 同一道算術(shù)題，高中生可能只需要一分鐘就能解出來，而小學(xué)生可能需要花費(fèi)更多的時(shí)間。因此，算力的大小直接影響了計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)的速度和效率。

算力的單位有以下幾種：

FLOPS

Floating Point Operations Per Second，浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)/秒。表示計(jì)算系統(tǒng)每秒鐘能執(zhí)行多少次浮點(diǎn)運(yùn)算，是最常用的衡量算力的單位。

IPS

Instructions Per Second，指令/秒。表示計(jì)算系統(tǒng)每秒鐘能執(zhí)行多少條指令，更多地用于衡量CPU的處理速度。

TOPS

Trillion Operations Per Second，萬億次/秒。表示處理器每秒鐘可進(jìn)行多少萬億次（10^12）操作。

TOPS/W也可以作為評(píng)價(jià)算力的一個(gè)性能指標(biāo)，表示在1W功耗的情況下，處理器能進(jìn)行多少萬億次操作。

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算力的發(fā)展歷程

算力經(jīng)過多年的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了從算盤到云端的巨大飛躍，總的來說可以分為以下幾個(gè)階段：

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機(jī)械時(shí)代：算盤與差分機(jī)

在遙遠(yuǎn)的古代，人類的算力僅限于十指和一些簡單的計(jì)數(shù)工具。

算盤的出現(xiàn)，使人們迎來了第一次算力的飛躍。

1642年，布萊士·帕斯卡發(fā)明了帕斯卡加法器，是人類歷史上第一臺(tái)真正的計(jì)算機(jī)，能夠執(zhí)行加減法運(yùn)算。

19世紀(jì)初，查爾斯·巴貝奇構(gòu)想出了能夠進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算的差分機(jī)，被認(rèn)為是最早的通用計(jì)算機(jī)概念。

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電子時(shí)代的曙光：ENIAC與微處理器

1946年，世界上第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)ENIAC的誕生，開啟了算力發(fā)展的電子時(shí)代。

1971年，英特爾推出了4004微處理器，標(biāo)志著個(gè)人計(jì)算時(shí)代的到來。這顆芯片的算力現(xiàn)在看來不值一提，但卻為后來的技術(shù)革命埋下了伏筆。

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個(gè)人計(jì)算的大爆炸：PC革命

1980年代，個(gè)人電腦（PC）開始普及，算力不再是大型機(jī)構(gòu)專用，普通人也能享受到數(shù)字技術(shù)帶來的便利。

1990年代，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和普及，加速了計(jì)算需求的增長，推動(dòng)了算力的進(jìn)一步發(fā)展。

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云端上的算力：云計(jì)算與AI

21世紀(jì)，移動(dòng)計(jì)算和云計(jì)算蓬勃發(fā)展。云計(jì)算的出現(xiàn)，使得算力可以像水和電一樣，通過網(wǎng)絡(luò)“流動(dòng)”到需要它的每一個(gè)角落。

人工智能的崛起對(duì)算力提出了更高的要求，GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理單元）和TPU（Tensor Processing Unit，張量處理單元）等專用硬件的出現(xiàn)，極大地提高了處理效率，為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理提供了強(qiáng)大的支持。

在2024年MWC世界移動(dòng)通信大會(huì)上,中興通訊發(fā)布端到端算力基礎(chǔ)設(shè)施解決方案，提供算/存/網(wǎng)/lDC完整的全套解決方案，實(shí)現(xiàn)全棧軟硬件一體化部署，加快業(yè)務(wù)上云速度。

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算力的重要性

在本文的開頭，文檔君提到，人工智能新時(shí)代最重要的就是算力。算力對(duì)于人工智能至關(guān)重要，它幾乎影響著人工智能領(lǐng)域的每一個(gè)方面。 實(shí)現(xiàn)復(fù)雜模型 現(xiàn)代人工智能，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)，依賴于復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這些模型包含數(shù)百萬甚至數(shù)十億的參數(shù)。 高算力使得這些大型模型的訓(xùn)練成為可能，只有足夠的算力才能使模型在合理的時(shí)間范圍內(nèi)完成對(duì)海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)。

縮短訓(xùn)練時(shí)間 強(qiáng)大的算力可以大幅縮短模型的訓(xùn)練時(shí)間。在算力較低的條件下，訓(xùn)練一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型可能需要幾周甚至幾個(gè)月。隨著算力的提升，相同的訓(xùn)練任務(wù)可以在幾天、幾小時(shí)乃至更短時(shí)間內(nèi)完成。

支持實(shí)時(shí)分析和決策 在很多應(yīng)用場景中，比如自動(dòng)駕駛汽車、金融交易分析、智能醫(yī)療系統(tǒng)等，AI模型需要實(shí)時(shí)地處理數(shù)據(jù)并做出決策。強(qiáng)大的算力能夠保證這些系統(tǒng)能夠迅速處理輸入的數(shù)據(jù)，及時(shí)做出反應(yīng)。 促進(jìn)AI技術(shù)的創(chuàng)新 隨著算力的增強(qiáng)，AI研究人員能夠嘗試更多的實(shí)驗(yàn)，探索新的算法和模型架構(gòu)。這不僅加速了現(xiàn)有技術(shù)的改進(jìn)，也可能帶來突破性的新技術(shù)。 例如，近年來自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的重大進(jìn)展很大程度上得益于可用算力的顯著提升。

除了人工智能領(lǐng)域，算力在氣候模擬、天文物理、金融分析、醫(yī)療健康、交通運(yùn)輸、信息安全、科學(xué)研究等各方面都具有重大影響。

可以說，算力的提升是實(shí)現(xiàn)這些應(yīng)用的基礎(chǔ)和保障，也是數(shù)字世界的基石。

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結(jié)束語

今天的算力小知識(shí)就介紹到這里了，文檔君敲黑板總結(jié)重點(diǎn)啦~~

算力是用來衡量計(jì)算系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)和執(zhí)行運(yùn)算的能力，最常用的單位是FLOPS。

算力經(jīng)過多年的發(fā)展，經(jīng)歷了四個(gè)階段，實(shí)現(xiàn)了從算盤到云端的巨大飛躍。

算力對(duì)于人工智能至關(guān)重要，也是科技發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。

相信在未來的發(fā)展歷程中，算力將繼續(xù)發(fā)揮重要作用。無論是在游戲、人工智能還是其他領(lǐng)域，算力的發(fā)展將為我們帶來更多的創(chuàng)新和可能。

審核編輯：黃飛