补习班：一图文秒懂 算力与历史发展
什么是算力
算力，即计算能力，指计算机程序执行某项计算任务时，单位时间内的计算结果。
“算力是设备根据内部状态的改变，每秒可处理的信息数据量。”威廉·诺德豪斯
什么是算力底座：
算力底座是数字经济时代的基础设施，是承载芯片、服务器、存储、网络等基础设施的物理机或虚拟机，算力底座为不同应用场景提供算力、存储、网络、安全等支撑，是构筑算力网络的基石。
计算机算力发展历史
算力的发展历史可以追溯到20世纪50年代。当时，计算机的算力水平还比较低，主要是以真空管和电晶体为主要元器件的老式计算机。这些计算机的计算速度和存储容量都非常有限，难以满足现代社会对计算资源的需求。
到了20世纪60年代，随着集成电路的出现和技术的不断进步，计算机的算力水平得到了大幅提升。70年代，出现了个人计算机，使得算力资源得以普及化，更多的人可以使用计算机进行数据处理和分析。
到了21世纪，随着云计算、大数据、人工智能等技术的兴起和发展，算力的重要性更加凸显。现代社会对计算资源的需求量巨大，算力作为计算机的核心能力，可以提高计算机的处理速度和效率，从而使得各种应用程序能够更快地运行，并且能够在更短的时间内处理更多的数据。
什么是集成电路集成电路是一种微型电子器件或部件，采用一定的工艺，将一个电路中所需的晶体管、电阻、电容和电感等元件及元件间的连线，集成制作在一小块硅基半导体晶片上，然后封装在一个管壳内，成为具有所需电路功能的微型电子器件。
算力单位的解释100P相当于5万台高性能电脑算力。
100P相当于每秒10亿亿次计算速度。
1P相当于每秒1000万亿次计算速度。
OPS：指的是每秒钟可以执行的整数运算次数，它代表着计算机在处理图像、音频等任务时的处理能力。TOPS的单位是万亿次每秒（trillion operations per second）。一般是指整数运算能力INT8。
FLOPS：指的是每秒钟可以执行的浮点运算次数，它代表着计算机在处理科学计算、机器学习等任务时的处理能力。TFLOPS的单位是万亿次每秒（trillion floating point operations per second)。一般是指单精度性能FP32。
一个 MFLOPS (megaFLOPS) 等于每秒1百万 (=10^6) 次的浮点运算，
一个 GFLOPS (gigaFLOPS) 等于每秒10亿 (=10^9) 次的浮点运算，
一个 TFLOPS (teraFLOPS) 等于每秒1万亿 (=10^12) 次的浮点运算，
一个 PFLOPS (petaFLOPS) 等于每秒1千万亿 (=10^15) 次的浮点运算。
英文million 是百万
billion是10亿，也就是 1000* million
什么是云计算
云计算是一种分布式计算技术，它通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。云计算指通过计算机网络(多指因特网)形成的计算能力极强的系统，可存储、集合相关资源并可按需配置，向用户提供个性化服务。
云计算的特点有虚拟化技术、动态可扩展、按需部署、灵活性高、可靠性高、性价比高、可扩展性等。它可以实现资源共享、灵活配置、按需使用、高可靠性、高可用性、降低成本的目的。
什么是数据中心
数据中心是指一个用于存储和处理大量数据的设施。它通常包括服务器、网络设备、存储设备、冷却设备、安全设备等各种硬件设备和配套软件。
数据中心的设施和环境需要非常严格，以保证数据的安全性和稳定性。通常，数据中心都建在专门的数据中心园区内，园区内还建有配套的办公楼、宿舍、餐厅等设施。
数据中心的运行需要大量的电力和冷却设备，以保证服务器和其他设备的正常运行。因此，数据中心通常都是高度自动化的，采用各种监控和控制系统来保证设备的正常运行。
数据中心是现代社会中不可或缺的一部分，它为各种企业和组织提供了数据存储和处理的能力，是现代信息社会的基础设施之一。
算力芯片
算力芯片，也被称为AI加速器或计算卡，是专门用于处理AI计算任务的模块。从广义范畴上讲，能够运行人工智能算法的芯片都被称之为AI算力芯片，它可以满足AI算法的复杂度和多样化的需求，具有高性能、低功耗、低延迟等特点。
目前能够推出单芯片超越100TOPS的企业并不多，包括AMD公司MI250X高算力芯片（可提供383TOPS算力）、Mobileye EyeQ Ultra单颗芯片（算力可达176TOPS）等。国内方面，寒武纪2021年也接连发布2款云端AI芯片，分别是思元290和思元370。思元370是寒武纪首款采用chiplet（芯粒）技术的AI芯片，集成了390亿个晶体管，最大算力高达256TOPS(INT8)，是寒武纪第二代产品思元270算力的2倍。
算力芯片的重要性不言而喻。作为AI芯片四大分类场景之一，云端算力芯片是支撑AI服务器运行的核心器件，也是推动AI应用扩展的基石。
算力任务
算力任务是指通过计算完成某项任务，通常是指计算任务。在计算机领域，算力指的是计算机执行数学运算的能力，通常以每秒执行浮点运算的次数来衡量。不同的任务需要不同的算力，例如加密货币矿工挖掘区块、科研人员进行复杂的数学计算、视频网站进行视频转码等。
算力任务的计算方式包括CPU计算和GPU计算。CPU计算是指计算机中央处理器进行的逻辑运算和算术运算，主要应用于办公软件、网页浏览、游戏等日常应用。GPU计算则是指利用图形处理器进行的科学计算、人工智能、游戏等高性能应用。
在算力任务中，计算机需要执行一系列复杂的数学运算或图像处理等任务，这需要消耗大量的计算资源。因此，为了完成这些任务，计算机需要消耗大量的电力和时间，这也是为什么计算机价格昂贵的原因之一。
算力与GDP
算力与GDP之间存在密切的联系。根据相关数据和专家的分析，算力对数字经济和GDP的发展具有显著的带动作用。算力每投入1元，将带动3元至4元的经济产出，算力成倍速发展是大势所趋。在数字经济时代，算力已经成为推动高质量可持续发展的核心支撑力和关键驱动力。
除了作为关键生产力要素外，算力还支撑着产业数字化、传统产业数字化转型升级、城市智慧化等，这些都将带来相关产业产值增长、生产效率提升、商业模式创新、用户体验优化等延伸性效益。算力的提升可以促进数字经济的发展，而数字经济的发展反过来又将提升算力的水平，两者相辅相成。
因此，算力的发展对于GDP的增长具有积极的意义。
算力面临的主要问题
1. 需求碎片化：算力需求来自各个行业和应用场景，不同的需求导致算力资源难以形成规模化的统一需求，从而增加了算力资源分配和调度的难度。
2. 技术瓶颈：虽然我国的算力技术取得了一定的进展，但是在关键技术上仍然存在“卡脖子”的问题，如芯片制造、先进制造、高端装备等领域。同时，算力基础设施整体能耗和碳排放问题也需要得到更好的重视和解决。
3. 数据传输和存储问题：算力技术和大数据密切相关，随着数据量的不断增加，数据传输和存储的瓶颈也越来越突出，这对于算力技术的发展和应用产生了制约。
4. 人才短缺：算力技术的发展需要具备高素质的人才，但是目前我国在这方面的人才储备相对较少，需要加强人才培养和引进。
5. 信息安全和隐私保护：算力技术的发展伴随着信息安全和隐私保护的问题，如何保障个人信息的安全和隐私成为算力技术发展中需要解决的重要问题。
6. 绿色发展：算力技术的发展需要考虑可持续性和绿色发展，如何降低能耗、减少碳排放、提高能源利用效率成为算力技术发展中需要解决的问题之一。
7. 集成创新：算力技术需要与新基建、新制造等新一代信息技术进行深度融合，以推动数字化转型和升级。然而，目前这种融合还不够深入，需要加强研究和应用。
算力的重要性
算力是数字经济时代中最核心的生产力之一，在经济社会各领域和层面都得到了广泛的应用。
1. 算力作为数字经济时代中最核心的生产力之一，在经济社会各领域和层面都得到了广泛的应用,包括数字经济、数字社会和数字政府领域。
2. 算力的快速发展除了受技术进步驱动外，还受益于全球化发展所带来的网络化需求的爆发、人们对便捷高效且充满多元化个性化美好生活的不断追求和对未知世界的不懈探索，以及智能化生产所带来的效率提升，这是算力广泛应用的根本动力，从而推动算力应用场景日趋丰富。
3. 算力可以提高模型的准确性和性能。这需要对训练好的模型进行实际应用，并在实时或近实时的情况下对新数据进行处理和响应。大规模数据处理：人工智能应用通常需要处理大规模的数据集，包括图像、文本、语音等。 2. 算力的快速发展除了受技术进步驱动外，还受益于全球化发展所带来的网络化需求的爆发、人们对便捷高效且充满多元化个性化美好生活的不断追求和对未知世界的不懈探索，以及智能化生产所带来的效率提升，这是算力广泛应用的根本动力，从而推动算力应用场景日趋丰富。
3. 算力可以提高模型的准确性和性能。这需要对训练好的模型进行实际应用，并在实时或近实时的情况下对新数据进行处理和响应。大规模数据处理：人工智能应用通常需要处理大规模的数据集，包括图像、文本、语音等。
华为孟晚舟：打造中国坚实的算力底座，为世界构建第二选择
2023年9月20日，华为全联接大会2023(HUAWEI CONNECT2023)在上海举办。华为副董事长、轮值董事长、CFO孟晚舟在大会上发表了“打造中国坚实的算力底座，为世界构建第二选择”的主题演讲。
未来超越想象
当前，人类社会正在加速进入智能世界，数据正在爆炸式增长，而智能技术也在突飞猛进。以强大算力为基础的各种模型、算法不断涌现，应用场景日益丰富，创新的“矢量效应”正在凸显。
