6hz7vif 发表于 2024-9-27 19:58:17

四方云动 | 智能算力是什么力？为么要加强智能算力占比？


    <div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">
      <div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">
            <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;"><span style="color: black;">近期</span>，工业和信息化部、中央网信办、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委等六<span style="color: black;">分部</span>联合印发《算力<span style="color: black;">基本</span><span style="color: black;">设备</span>高质量发展行动计划》（下<span style="color: black;">叫作</span>《行动计划》），从计算力、运载力、存储力以及应用赋能四个方面提出了到2025年发展量化指标。</span></p>
            <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">《行动计划》提出，到2025年，中国算力规模超过300EFLOPS（FLOPS即每秒执行的浮点运算次数，1EFLOPS="10"^18FLOPS），智能算力占比达到35%。<span style="color: black;">那样</span>，什么是计算力和智能算力？<span style="color: black;">为么</span>要<span style="color: black;">提高</span>智能算力占比？</span></p>
            <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">计算力即算力。算力资源的<span style="color: black;">归类</span><span style="color: black;">办法</span>并不<span style="color: black;">独一</span>，<span style="color: black;">按照</span>硬件类型，可分为CPU（中央处理器，Central Processing Unit）、GPU（图形处理器graphics processing unit）、FPGA（可编程阵列<span style="color: black;">规律</span>Field Programmable Gate Array）、ASIC（专用集成电路，Application Specific Integrated Circuit）等等。<span style="color: black;">按照</span>应用场景，算力<span style="color: black;">能够</span>分为通用算力和专用算力，通用算力具备多样性、灵活性的特征，专用算力具备定制性、<span style="color: black;">有效</span>性的特征。有效组合<span style="color: black;">区别</span>功能和性能<span style="color: black;">需要</span>，算力资源<span style="color: black;">能够</span>支撑通信、网购、娱乐等消费互联网场景，<span style="color: black;">能够</span>支撑<span style="color: black;">理学</span>化学、气象环保、生命科学、石油勘探、天文探测等高性能科学计算场景，<span style="color: black;">能够</span>支撑计算机辅助工程、计算机辅助制造、电子设计自动化、电磁仿真等工程应用场景，<span style="color: black;">亦</span><span style="color: black;">能够</span>支撑<span style="color: black;">设备</span>学习、深度学习、数据分析等人工智能学习与推理场景。当然<span style="color: black;">根据</span>规模划分，算力资源<span style="color: black;">亦</span><span style="color: black;">能够</span>分为大、中、小相对<span style="color: black;">区别</span>的规模，当然<span style="color: black;">区别</span>规模的算力资源<span style="color: black;">安排</span>和管理的方式有所<span style="color: black;">区别</span>。</span></p>
            <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">关于智能算力，<span style="color: black;">亦</span><span style="color: black;">能够</span>有<span style="color: black;">区别</span>的<span style="color: black;">诠释</span>方式。广义理解，智能算力<span style="color: black;">能够</span>解释为面向各类人工智能创新应用，基于GPU等专用芯片规模化部署计算平台，<span style="color: black;">例如</span>自然语言处理、<span style="color: black;">设备</span>视觉等等。<span style="color: black;">安身</span>新发展<span style="color: black;">周期</span>，基于大模型、大数据、大计算的人工智能行业应用对智能算力提出了新的发展<span style="color: black;">需求</span>，规模化<span style="color: black;">安排</span>智能算力，<span style="color: black;">持续</span><span style="color: black;">提高</span>智能算力占比，诠释了<span style="color: black;">基本</span><span style="color: black;">设备</span>适度先行的科学思维，为芯片半导体产业创新与突破<span style="color: black;">供给</span>有根生长的环境，为数字产业化和产业数字化发展与升级<span style="color: black;">供给</span>源源不断的动能，能够<span style="color: black;">持续</span>刺激新业务、新模式、新业态的孵化与成长，为数字经济高质量发展<span style="color: black;">连续</span><span style="color: black;">增多</span>驱动力。</span></p>
            <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">《行动计划》<span style="color: black;">说到</span>的EFLOPS是什么？300EFLOPS是什么水平？</span></p>
            <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">FLOPS是算力的单位，衡量算力资源每秒进行浮点运算的次数，是Floating-point operations per second的英文缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在<span style="color: black;">运用</span>到<span style="color: black;">海量</span>浮点运算的科学计算<span style="color: black;">行业</span>中，<span style="color: black;">例如</span><span style="color: black;">设备</span>视觉<span style="color: black;">关联</span>图像处理的训练与推理。</span></p>
            <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">FLOPS前面加上字母<span style="color: black;">暗示</span>更大的算力单位：</span></p>
            <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算。</span></p>
            <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算。</span></p>
            <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算。</span></p>
            <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算。</span></p>
            <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">一个EFLOPS（exaFLOPS）等于每秒一百亿亿（=10^18）次的浮点运算。</span></p>
            <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">举几个例子，<span style="color: black;">经过</span><span style="color: black;">海量</span>数据样本进行人工智能模型训练时，<span style="color: black;">按照</span>数据规模、检测效果、模型类别的<span style="color: black;">区别</span>，训练一次的算力<span style="color: black;">需要</span>大概为2-19PFLOS不等，在人脸、语言识别的推理过程中，<span style="color: black;">按照</span>识别精度、并发数量等的<span style="color: black;">区别</span>，对算力的<span style="color: black;">需要</span>跨度可能从10GFLOPS-64TFLOPS，智能驾驶为完成环境感知、决策避障、自车定位等功能时的算力<span style="color: black;">需要</span>大概为8TFLOPS。当然这些数据都不是绝对的，算力<span style="color: black;">需要</span>与应用场景需实现的功能与性能息息<span style="color: black;">关联</span>，<span style="color: black;">因此</span><span style="color: black;">亦</span><span style="color: black;">能够</span>说“有多少算力就有多少智能”。据权威数据，当前中国算力总规模达到197EFLOPS，位列<span style="color: black;">全世界</span>第二，300EFLOPS是《算力<span style="color: black;">基本</span><span style="color: black;">设备</span>高质量发展行动计划》中<span style="color: black;">知道</span>提出的2025年发展<span style="color: black;">目的</span>，将依然<span style="color: black;">处在</span>世界领先。</span></p><img src="https://p3-sign.toutiaoimg.com/tos-cn-i-axegupay5k/cf7fc84419104b22add1327aa95f06a0~noop.image?_iz=58558&amp;from=article.pc_detail&amp;lk3s=953192f4&amp;x-expires=1727401334&amp;x-signature=3ykyS3GxOzvVw2VDJKjUcaJnb2U%3D" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
            <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">△本文作者：十三届全国政协委员，十三届云南政协委员，云南联通党委书记、总经理张云勇</span></p><span style="color: black;">作者：<span style="color: black;">张云勇</span></span><span style="color: black;">编辑：黄喆</span><img src="https://p3-sign.toutiaoimg.com/tos-cn-i-tjoges91tu/072b1d008d4ba56fbd3f699bc50bacd8~noop.image?_iz=58558&amp;from=article.pc_detail&amp;lk3s=953192f4&amp;x-expires=1727401334&amp;x-signature=PA5Qr0rzq9lI87%2B5GRDLkhejq90%3D" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
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4lqedz 发表于 6 天前

我赞同你的看法，你的智慧让人佩服，谢谢分享。
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