數(shù)字經(jīng)濟對算力的需求越來越大，在新基建的推動下，截至2020年底，我國使用的數(shù)據(jù)中心機架數(shù)量超過400萬架，年均增速超過30%。

盡管算力快速發(fā)展，但市場對其認知仍然滯后。大多數(shù)人對算力相關的概念還不太熟悉，比如如何衡量算力、不同算力等級的區(qū)別以及算力與應用場景的匹配。

1.算力水平的衡量與精度相關重要性 超級計算機代表國家算力的最高水準，是國家科技實力的重要體現(xiàn)。理解超級計算機的峰值算力需要知道算力的計量單位FLOPS（每秒浮點運算次數(shù)），例如TFLOPS代表每秒一萬億次，PFLOPS代表每秒一千萬億次。

在衡量算力水平時，除了運算次數(shù)，還要考慮算力的精度。例如，一個AI計算中心提供的算力與一個超級計算機提供的算力數(shù)值相同，但由于精度不同，實際算力水平也是不同的。

根據(jù)參與運算數(shù)據(jù)精度的不同，算力可分為雙精度算力（64位，F(xiàn)P64）、單精度算力（32位，F(xiàn)P32）、半精度算力（16位，F(xiàn)P16）和整型算力（INT8、INT4）。數(shù)字位數(shù)越高，精度越高，能夠支持的運算復雜程度越高，適用的應用場景也更廣。

超級計算機主要用于需要大量運算的工作，比如天氣預報、化學計算、分子模擬、天體物理模擬等，為高精尖科學領域提供強大的算力。由于這些科學領域的計算對數(shù)據(jù)精度要求較高，超級計算機通常以雙精度數(shù)值計算為主。

近年來，人工智能在國內(nèi)迅速發(fā)展，為滿足AI訓練和推理的特殊需求，出現(xiàn)了AI超算系統(tǒng)。與傳統(tǒng)超級計算機不同，AI超算系統(tǒng)主要用于語音、圖像或視頻處理等場景，低精度計算甚至整型計算即可滿足需求。

要確定不同精度算力的性能，需要通過各自領域內(nèi)的專用測試程序進行測試。例如，Linpack測試用于測試超級計算機性能，重點關注雙精度算力；Resnet-50測試則用于測試智能計算機性能，重點關注半精度算力。

如果將參與運算的數(shù)據(jù)比作貨物，雙精度算力就相當于重型卡車，適用于各種計算任務；低精度算力就相當于小型貨車，適用于特定的AI訓練和推理任務。超級計算機的雙精度算力高，可以承擔小型貨車的任務，但功耗較大；而小型貨車由于性能限制，無法承擔重型卡車的任務。

2.尋找"有效算力" 隨著數(shù)字化和各行各業(yè)的深度融合，每個行業(yè)和企業(yè)都面臨選擇算力的問題。在選擇芯片和算力時，首先要明確應用場景和優(yōu)先任務。在規(guī)劃階段，地方政府需要關注本地區(qū)的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，并明確數(shù)據(jù)中心的應用目標。智能計算中心在圖像分類、自然語言處理、循環(huán)翻譯等場景下具有優(yōu)勢；超級計算中心則服務于行星模擬、分子藥物設計、基因分析等需要高精度數(shù)據(jù)處理的領域，應用領域更廣。

在追求最佳算力時，成本也是一個考慮因素。選擇適合具體應用場景需求的算力解決方案，并根據(jù)需求進行合理投資和成本控制。

此外，加強算力基礎設施的頂層設計和總體規(guī)劃，倡導開放、多元、兼容的新型算力基礎設施，可以大幅提升基礎設施的利用率。底層基礎設施采用開放性架構(gòu)，不僅能提供多種算力選擇，提升基礎設施的易用性和適用性，還能支持更多的應用場景，助力社會治理和產(chǎn)業(yè)應用的發(fā)展。

來源：東南網(wǎng)

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