人工智能算力的标志

『壹』 人工智能第一回：AI算力概念篇

算力是设备处理数据实现特定结果输出的能力。其核心是各类计算芯片，如CPU、GPU、FPGA、ASIC，承载于计算机、服务器、高性能计算集群与智能终端。算力的单位通常为每秒执行的浮点数运算次数（Flops），数值越大，综合计算能力越强。算力可分为基础算力、智能算力和超算算力三部分，分别应用于基础通用计算、人工智能计算与科学工程计算。

算力已成为数字经济发展的核心力量，广泛应用于各行各业，对科技进步、社会治理具有重要作用。投入1元算力可带动3-4元经济产出，显示其对经济的显著推动作用。

人工智能算力要素包括应用、载体与核心芯片。应用方面，人工智能主要在大模型的训练与推理中实现。大模型通过训练学习，应用于图像识别、推荐系统等任务。训练阶段对算力要求较高，而推理阶段则相对较低。训练通常采用16位浮点数进行，支持32位与64位双精度计算，而推理则采用8位整型标志。

载体方面，AI服务器提供AI计算服务，根据应用场景分为训练与推理服务器。其中，AI服务器以GPU服务器为主，2022年我国GPU服务器占比高达89%。

核心芯片方面，AI芯片是算力的核心，包括GPU、FPGA、ASIC与NPU等。GPU为通用型芯片，ASIC为专用型芯片，FPGA则是介于两者之间的半定制化芯片。AI芯片设计针对算法和应用，高效处理日益多样复杂的计算任务。