作为推动人工智能发展的三大要素之一，算力被称为人工智能的“发动机”和核心驱动力。

算力很主要，但是算力究竟是个啥？文档君带着大家一起来看看吧~~

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什么是算力

“算力”，字面意思便是打算能力（Computational Power），从古代的算盘到现在的超级打算机，都是算力的承载者。

现在我们说的算力是指打算系统（如电脑、做事器、数据中央等）处理信息和实行打算的能力。
打算系统的算力越高，处理数据的速率越快，能完成的任务也越繁芜。

如果将打算机的算力比作学生的解题速率，那么一个拥有强大算力的打算机就像是一个解题速率极快的高中生，而一个算力较弱的打算机就像是解题速率较慢的小学生。

同一道算术题，高中生可能只须要一分钟就能解出来，而小学生可能须要花费更多的韶光。
因此，算力的大小直接影响了打算机处理数据的速率和效率。

算力的单位有以下几种：

FLOPS

Floating Point Operations Per Second，浮点运算次数/秒。
表示打算系统每秒钟能实行多少次浮点运算，是最常用的衡量算力的单位。

IPS

Instructions Per Second，指令/秒。
表示打算系统每秒钟能实行多少条指令，更多地用于衡量CPU的处理速率。

TOPS

Trillion Operations Per Second，万亿次/秒。
表示处理器每秒钟可进行多少万亿次（10^12）操作。

TOPS/W也可以作为评价算力的一个性能指标，表示在1W功耗的情形下，处理器能进行多少万亿次操作。

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算力的发展进程

算力经由多年的发展，实现了从算盘到云真个巨大飞跃，总的来说可以分为以下几个阶段：

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机器时期：算盘与差分机

在迢遥的古代，人类的算力仅限于十指和一些大略的计数工具。

算盘的涌现，使人们迎来了第一次算力的飞跃。

1642年，布莱士·帕斯卡发明了帕斯卡加法器，是人类历史上第一台真正的打算机，能够实行加减法运算。

19世纪初，查尔斯·巴贝奇构想出了能够进行繁芜打算的差分机，被认为是最早的通用打算机观点。

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电子时期的曙光：ENIAC与微处理器

1946年，天下上第一台电子打算机ENIAC的出身，开启了算力发展的电子时期。

1971年，英特尔推出了4004微处理器，标志着个人打算时期的到来。
这颗芯片的算力现在看来不值一提，但却为后来的技能革命埋下了伏笔。

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个人打算的大爆炸：PC革命

1980年代，个人电脑（PC）开始遍及，算力不再是大型机构专用，普通人也能享受到数字技能带来的便利。

1990年代，互联网的涌现和遍及，加速了打算需求的增长，推动了算力的进一步发展。

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云端上的算力：云打算与AI

21世纪，移动打算和云打算发达发展。
云打算的涌现，使得算力可以像水和电一样，通过网络“流动”到须要它的每一个角落。

人工智能的崛起对算力提出了更高的哀求，GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）和TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）等专用硬件的涌现，极大地提高了处理效率，为机器学习模型的演习和推理供应了强大的支持。

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算力的主要性

在本文的开头提到，人工智能新时期最主要的便是算力。
算力对付人工智能至关主要，它险些影响着人工智能领域的每一个方面。

实现繁芜模型

当代人工智能，特殊是深度学习技能，依赖于繁芜的神经网络模型，这些模型包含数百万乃至数十亿的参数。

高算力使得这些大型模型的演习成为可能，只有足够的算力才能使模型在合理的韶光范围内完成对海量数据的学习。

缩短演习韶光

强大的算力可以大幅缩短模型的演习韶光。
在算力较低的条件下，演习一个繁芜的深度学习模型可能须要几周乃至几个月。
随着算力的提升，相同的演习任务可以在几天、几小时乃至更短韶光内完成。

支持实时剖析和决策

在很多运用处景中，比如自动驾驶汽车、金融交易剖析、智能医疗系统等，AI模型须要实时地处理数据并做出决策。
强大的算力能够担保这些系统能够迅速处理输入的数据，及时做出反应。

促进AI技能的创新

随着算力的增强，AI研究职员能够考试测验更多的实验，探索新的算法和模型架构。
这不仅加速了现有技能的改进，也可能带来打破性的新技能。

例如，近年来自然措辞处理（NLP）领域的重大进展很大程度上得益于可用算力的显著提升。

除了人工智能领域，算力在景象仿照、天文物理、金融剖析、医疗康健、交通运输、信息安全、科学研究等各方面都具有重大影响。

可以说，算力的提升是实现这些运用的根本和保障，也是数字天下的基石。

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结束语

本日的算力小知识就先容到这里了，敲黑板总结重点啦~~

相信在未来的发展进程中，算力将连续发挥主要浸染。
无论是在游戏、人工智能还是其他领域，算力的发展将为我们带来更多的创新和可能。

来源：复兴文档

原标题：算力系列根本篇——算力101：从零开始理解算力

编辑：鱼非我

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