人工智慧算力的標志

『壹』 人工智慧第一回：AI算力概念篇

算力是設備處理數據實現特定結果輸出的能力。其核心是各類計算晶元，如CPU、GPU、FPGA、ASIC，承載於計算機、伺服器、高性能計算集群與智能終端。算力的單位通常為每秒執行的浮點數運算次數（Flops），數值越大，綜合計算能力越強。算力可分為基礎算力、智能算力和超算算力三部分，分別應用於基礎通用計算、人工智慧計算與科學工程計算。

算力已成為數字經濟發展的核心力量，廣泛應用於各行各業，對科技進步、社會治理具有重要作用。投入1元算力可帶動3-4元經濟產出，顯示其對經濟的顯著推動作用。

人工智慧算力要素包括應用、載體與核心晶元。應用方面，人工智慧主要在大模型的訓練與推理中實現。大模型通過訓練學習，應用於圖像識別、推薦系統等任務。訓練階段對算力要求較高，而推理階段則相對較低。訓練通常採用16位浮點數進行，支持32位與64位雙精度計算，而推理則採用8位整型標志。

載體方面，AI伺服器提供AI計算服務，根據應用場景分為訓練與推理伺服器。其中，AI伺服器以GPU伺服器為主，2022年我國GPU伺服器佔比高達89%。

核心晶元方面，AI晶元是算力的核心，包括GPU、FPGA、ASIC與NPU等。GPU為通用型晶元，ASIC為專用型晶元，FPGA則是介於兩者之間的半定製化晶元。AI晶元設計針對演算法和應用，高效處理日益多樣復雜的計算任務。