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一文讀懂:什么是“算力”?

穎脈Imgtec ? 2023-12-22 08:27 ? 次閱讀

本文來源:并濟科技

算力的定義

算力即計算能力(Computing Power)。

《中國算力白皮書(2022年)》將其定義為:算力是數(shù)據(jù)中心的服務器通過對數(shù)據(jù)進行處理后實現(xiàn)結果輸出的一種能力。算力概念的起源可以追溯到計算機發(fā)明之初,最初的計算機是由機械裝置完成計算任務,而算力指的是機械裝置的計算能力。20世紀40年代,在技術的不斷積累下,電子計算機誕生,信息技術革命正式開啟。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,計算機變得越來越強大,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)。計算機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,其實就是在說芯片的計算能力。通常來說,行業(yè)里傾向于將CPU、GPU芯片技術及能力,稱為狹義的算力。內存、硬盤相關的存儲技術,稱為存力。操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件、應用程序等在內的軟件技術,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。edc6bd56-a060-11ee-9788-92fbcf53809c.png

云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等前沿概念,都屬于算力的應用。換言之,和信息技術有關的一切,都可以籠統(tǒng)稱為算力領域。

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


算力的衡量標準

算力可以用各種方式來衡量,例如計算速度、計算能耗、計算精度、并行度等。在計算機領域,常用的算力衡量指標包括FLOPS(每秒浮點運算次數(shù))、IPS(每秒指令數(shù))、TPS(每秒事務數(shù))等。

01




FLOPS(每秒浮點運算次數(shù))是指計算機處理浮點運算(帶有小數(shù)點的數(shù)字進行數(shù)學運算,需要考慮精度問題和舍入誤差等問題)的能力,它衡量的是計算機每秒能夠完成多少次浮點運算。

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

02


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

IPS是衡量計算機單指令性能的指標,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。

03


TPS(每秒事務數(shù))是指計算機處理事務的能力,它衡量的是計算機每秒可以完成多少個事務。

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

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


算力的分類

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

基礎算力:由基于 CPU 芯片的服務器所提供的算力,主要用于基礎通用計算,如; 移動計算和物聯(lián)網(wǎng)等。日常提到的云計算、邊緣計算等均屬于基礎算力。

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。

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域的計算,比如行星模擬、藥物分子設計、基因分析等。近年來,我國智能算力規(guī)模占比不斷擴大,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動力,而人工智能的訓練和推理正是需要大量的智能算力。按照應用領域可以分成兩大類:通用算力、HPC算力。edcaa4f2-a060-11ee-9788-92fbcf53809c.png

通用算力:指計算量小,消耗少量算力即可滿足常規(guī)應用需求。

HPC(高性能計算,High-performance computing)算力:計算量大,通常采用計算機集群系統(tǒng)的形式,通過各種網(wǎng)絡互聯(lián)技術將多個計算機系統(tǒng)連接在一起,利用集群的綜合計算能力來處理大型計算問題,所以被稱為高性能計算集群。HPC算力按照應用領域又可以細分為三類:edce9d6e-a060-11ee-9788-92fbcf53809c.png

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計算和工程計算中。所以,通常我們只是簡單地將算力分為:通用算力人工智能算力兩類。


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:

01



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)字化轉型的推進,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,建設大量的算力基礎設施,例如數(shù)據(jù)中心等。通過規(guī)模化,滿足全社會的算力需求。

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

02



算力類型加速轉變

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地位。但是,隨著AIGC大模型等人工智能技術的飛速發(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74%;智能算力規(guī)模占比達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。算力領域的整體架構正在發(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)的算力基礎設施建設中,智算中心的建設比例將顯著增加。智算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也將進入一個黃金發(fā)展期。

03


算力服務泛在流動
在移動芯片的不斷迭代升級下,用戶手機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5GWi-Fi等移動通信技術的發(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,具備端計算的能力。

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

這一切,都標志著算力開始流動,遍布于云管端的各個角落。這就是算力泛在化。

04


算力設施綠色低碳

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,對我們實現(xiàn)“雙碳”目標造成了很大壓力,也嚴重影響了世界經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。于是,想方設法降低算力的能耗,成為整個行業(yè)的重點研究方向。

算力的綠色低碳,有很多種實現(xiàn)途徑。通過基礎理論研究、材料工藝升級、研發(fā)技術創(chuàng)新,對算力基礎設施進行功耗控制和改良,是從源頭上進行節(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)展的關鍵。

05

新型算力的探索加速算力需求的不斷增長,對傳統(tǒng)半導體芯片技術形成了巨大壓力。半導體制程進入瓶頸后,越來越多的專家開始研究新的算力技術理論,例如量子計算、光計算、類腦計算等。量子計算通過利用量子疊加態(tài)和量子糾纏態(tài),具有超越經(jīng)典計算機的計算能力。光子計算(也稱為光學計算)是一種利用光波進行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲或數(shù)據(jù)通信的計算方式。而類腦計算通過模擬大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡和突觸連接,實現(xiàn)了智能的學習和決策能力。這些新型的算力領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,人類社會又將進入一個全新的發(fā)展階段。隨著算力基礎設施建設的推進,算力應用的新模式、新業(yè)態(tài)正加速涌現(xiàn)。未來,算力將像水、電一樣,成為人們日常生產(chǎn)生活必不可少的組成部分。


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