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到底什么是“算力”？ - 知乎

到底什么是“算力”？ - 知乎首发于鲜枣课堂切换模式写文章登录/注册到底什么是“算力”？小枣君​科技等 3 个话题下的优秀答主今天这篇文章，我们来聊聊算力。这两年，算力可以说是ICT行业的一个热门概念。在新闻报道和大咖演讲中，总会出现它的身影。那么，究竟到底什么是算力？算力包括哪些类别，分别有什么用途？目前，全球算力正处于怎样的发展状态？接下来，小枣君就给大家详细科普一下。█ 什么是算力算力的字面意思，大家都懂，就是计算能力（Computing Power）。更具体来说，算力是通过对信息数据进行处理，实现目标结果输出的计算能力。我们人类，其实就具备这样的能力。在我们的生命过程中，每时每刻都在进行着计算。我们的大脑，就是一个强大的算力引擎。大部分时间里，我们会通过口算、心算进行无工具计算。但是，这样的算力有点低。所以，在遇到复杂情况时，我们会利用算力工具进行深度计算。远古时期，我们的原始工具是草绳、石头。后来，随着文明的进步，我们有了算筹（一种用于计算的小棍子）、算盘等更为实用的算力工具，算力水平不断提升。到了20世纪40年代，我们迎来了算力革命。1946年2月，世界上第一台数字式电子计算机ENIAC诞生，标志着人类算力正式进入了数字电子时代。ENIAC，1946年再后来，随着半导体技术的出现和发展，我们又进入了芯片时代。芯片成为了算力的主要载体。世界上第一个集成电路（芯片），1958年时间继续推移。到了20世纪70-80年代，芯片技术在摩尔定律的支配下，已经取得了长足进步。芯片的性能不断提升，体积不断减小。终于，计算机实现了小型化，PC（个人电脑）诞生了。世界上第一台PC（IBM5150），1981年PC的诞生，意义极为深远。它标志着IT算力不再仅为少数大型企业服务（大型机），而是昂首走向了普通家庭和中小企业。它成功打开了全民信息时代的大门，推动了整个社会的信息化普及。在PC的帮助下，人们充分感受到IT算力带来的生活品质改善，以及生产效率提升。PC的出现，也为后来互联网的蓬勃发展奠定了基础。进入21世纪后，算力再次迎来了巨变。这次巨变的标志，是云计算技术的出现。云计算，Cloud Computing在云计算之前，人类苦于单点式计算（一台大型机或一台PC，独立完成全部的计算任务）的算力不足，已经尝试过网格计算（把一个巨大的计算任务，分解为很多的小型计算任务，交给不同的计算机完成）等分布式计算架构。云计算，是分布式计算的新尝试。它的本质，是将大量的零散算力资源进行打包、汇聚，实现更高可靠性、更高性能、更低成本的算力。具体来说，在云计算中，中央处理器（CPU）、内存、硬盘、显卡（GPU）等计算资源被集合起来，通过软件的方式，组成一个虚拟的可无限扩展的“算力资源池”。用户如果有算力需求，“算力资源池”就会动态地进行算力资源的分配，用户按需付费。相比于用户自购设备、自建机房、自己运维，云计算有明显的性价比优势。云计算数据中心算力云化之后，数据中心成为了算力的主要载体。人类的算力规模，开始新的飞跃。█ 算力的分类云计算和数据中心之所以会出现，是因为信息化和数字化的不断深入，引发了整个社会强烈的算力需求。这些需求，既有来自消费领域的（移动互联网、追剧、网购、打车、O2O等），也有来自行业领域的（工业制造、交通物流、金融证券、教育医疗等），还有来自城市治理领域的（智慧城市、一证通、城市大脑等）。不同的算力应用和需求，有着不同的算法。不同的算法，对算力的特性也有不同要求。通常，我们将算力分为两大类，分别是通用算力和专用算力。大家应该都听说过，负责输出算力的芯片，就有分为通用芯片和专用芯片。像x86这样的CPU处理器芯片，就是通用芯片。它们能完成的算力任务是多样化的，灵活的，但是功耗更高。而专用芯片，主要是指FPGA和ASIC。FPGA，是可编程集成电路。它可以通过硬件编程来改变内部芯片的逻辑结构，但软件是深度定制的，执行专门任务。ASIC，是专用集成电路。顾名思义，它是为专业用途而定制的芯片，其绝大部分软件算法都固化于硅片。ASIC能完成特定的运算功能，作用比较单一，不过能耗很低。FPGA，介于通用芯片和ASIC之间。我们以比特币挖矿为例。以前，人们都是用PC（x86通用芯片）挖矿，后来越挖难度越大，算力不够。于是，开始使用显卡（GPU）去挖矿。再后来，显卡的能耗太高，挖出来的币值还抵不上电费，就开始采用FPGA和ASIC集群阵列挖矿。在数据中心里，也对算力任务进行了对应划分，分为基础通用计算，以及HPC高性能计算（High-performance computing）。HPC计算，又继续细分为三类：科学计算类：物理化学、气象环保、生命科学、石油勘探、天文探测等。工程计算类：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。智能计算类：即人工智能（AI，Artificial Intelligence）计算，包括：机器学习、深度学习、数据分析等。科学计算和工程计算大家应该都听说过，这些专业科研领域的数据产生量很大，对算力的要求极高。以油气勘探为例。油气勘探，简单来说，就是给地表做CT。一个项目下来，原始数据往往超过100TB，甚至可能超过1个PB。如此巨大的数据量，需要海量的算力进行支撑。智能计算这个，我们需要重点说一下。AI人工智能是目前全社会重点关注的发展方向。不管是哪个领域，都在研究人工智能的应用和落地。人工智能的三大核心要素，就是算力、算法和数据。大家都知道，AI人工智能是一个算力大户，特别“吃”算力。在人工智能计算中，涉及较多的矩阵或向量的乘法和加法，专用性较高，所以不适合利用CPU进行计算。在现实应用中，人们主要用GPU和前面说的专用芯片进行计算。尤其是GPU，是目前AI算力的主力。GPU虽然是图形处理器，但它的GPU核（逻辑运算单元）数量远超CPU， 适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行，从而完成图形处理或大数据处理中的海量简单操作。因此，GPU更合适处理计算密集型、高度并行化的计算任务（例如AI计算）。这几年，因为人工智能计算的需求旺盛，国家还专门建设了很多智算中心，也就是专门进行智能计算的数据中心。成都智算中心（图片来自网络）除了智算中心之外，现在还有很多超算中心。超算中心里面，放的都是“天河一号”这样的超级计算机，专门承担各种大规模科学计算和工程计算任务。（图片来自网络）我们平时看到的数据中心，基本上都属于云计算数据中心。任务比较杂，基础通用计算和高性能计算都有，也有大量的异构计算（同时使用不同类型指令集的计算方式）。因为高性能计算的需求越来越多，所以专用计算芯片的比例正在逐步增加。前几年逐渐开始流行起来的TPU、NPU和DPU等，其实都是专用芯片。大家现在经常听说的“算力卸载”，其实不是删除算力，而是把很多计算任务（例如虚拟化、数据转发、压缩存储、加密解密等），从CPU转移到NPU、DPU等芯片上，减轻CPU的算力负担。近年来，除了基础通用算力、智能算力、超算算力之外，科学界还出现了前沿算力的概念，主要包括量子计算、光子计算等，值得关注。█ 算力的衡量算力既然是一个“能力”，当然就会有对它进行强弱衡量的指标和基准单位。大家比较熟悉的单位，应该是FLOPS、TFLOPS等。其实，衡量算力大小的指标还有很多，例如MIPS、DMIPS、OPS等。MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS等，都是FLOPS的不同量级。具体关系如下：浮点数有FP16、FP32、FP64不同的规格不同的算力载体之间，算力差异是非常巨大的。为了便于大家更好地理解这个差异，小枣君又做了一张算力对比表格：前面我们提到了通用计算、智算和超算。从趋势上来看，智算和超算的算力增长速度远远超过了通用算力。根据GIV的数据统计，到2030年，通用计算算力（FP32）将增长10倍，达到3.3 ZFLOPS。而AI智算算力（FP16），将增长500倍，达到105 ZFLOPS。█ 算力的现状与未来早在1961年，“人工智能之父”约翰·麦卡锡就提出Utility Computing（效用计算）的目标。他认为：“有一天，计算可能会被组织成一个公共事业，就像电话系统是一个公共事业一样”。如今，他的设想已经成为现实。在数字浪潮下，算力已经成为像水、电一样的公共基础资源，而数据中心和通信网络，也变成了重要的公共基础设施。这是IT行业和通信行业辛苦奋斗大半个世纪的成果。 对于整个人类社会来说，算力早已不是一个技术维度的概念。它已经上升到经济学和哲学维度，成为了数字经济时代的核心生产力，以及全社会数智化转型的基石。我们每个人的生活，还有工厂企业的运转，政府部门的运作，都离不开算力。在国家安全、国防建设、基础学科研究等关键领域，我们也需要海量的算力。算力决定了数字经济发展速度，以及社会智能发展高度。根据IDC、浪潮信息、清华大学全球产业研究院联合发布的数据显示，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。全球各国的算力规模与经济发展水平，已经呈现出显著的正相关关系。一个国家的算力规模越大，经济发展水平就越高。世界各国算力和GDP排名（来源：迟九虹，华为算力时代峰会演讲）在算力领域，国家之间的竞争博弈日益激烈。2020年，我国算力总规模达到135 EFLOPS，同比增长55%，超过全球增速约16个百分点。目前，我们的绝对算力，排名世界第二。但是，从人均角度来看，我们并不占优势，仅处于中等算力国家水平。世界各国人均算力对比（来源：唐雄燕，华为算力时代峰会演讲）尤其是在芯片等算力核心技术上，我们与发达国家还有很大的差距。很多掐脖子技术未能解决，严重影响了我们的算力安全，进而影响了国家安全。所以，脚下的路还有很长，我们还需要继续努力。最近，对手又打起了光刻机的主意（图片来自网络）未来社会，信息化、数字化和智能化将会进一步加快。万物智联时代的到来，大量智能物联网终端的引入，AI智能场景的落地，将产生难以想象的海量数据。这些数据，将进一步刺激对算力的需求。根据罗兰贝格的预测，从2018年到2030年，自动驾驶对算力的需求将增加390倍，智慧工厂需求将增长110倍，主要国家人均算力需求将从今天的不足500 GFLOPS，增加20倍，变成2035年的10000 GFLOPS。根据浪潮人工智能研究院的预测，到2025年，全球算力规模将达6.8 ZFLOPS，与2020年相比提升30倍。新一轮的算力革命，正在加速启动。█ 结语算力是如此重要的资源，但事实上，我们对算力的利用仍然存在很多问题。比如算力利用率问题，以及算力分布均衡性问题。根据IDC的数据显示，企业分散的小算力利用率，目前仅为10%-15%，存在很大的浪费。摩尔定律从2015年开始放缓，单位能耗下的算力增速已经逐渐被数据量增速拉开差距。我们在不断挖掘芯片算力潜力的同时，必须考虑算力的资源调度问题。那么，我们该如何对算力进行调度呢？现有的通信网络技术，能够满足算力的调度需求吗？敬请期待下集：到底什么是“算力网络”？—— 全文完 ——参考文献：1、《中国算力发展指数白皮书》，信通院；2、《算力网络技术白皮书》，中国移动；3、《算力网络（CAN、CFN、CPN）、东数西算是怎么回事》，QianLing，知乎；4、《中国联通算力网络白皮书》，中国联通；5、《算力网络发展介绍与展望》，曹畅；6、《什么是算力网络》，吴卓然；7、《关于“算力网络”底层技术的思考》，鄢贵海；8、《AI算力需求快增长，平台化基础设施成焦点》，广发证券，刘雪峰、李傲远、吴祖鹏。编辑于 2022-07-30 10:30算力比特币 (Bitcoin)算力网络​赞同 251​​6 条评论​分享​喜欢​收藏​申请转载​文章被以下专栏收录鲜枣课堂公众号：鲜枣课堂（linjooc

到底什么是算力？看这篇文章就够了! - 知乎

到底什么是算力？看这篇文章就够了! - 知乎切换模式写文章登录/注册到底什么是算力？看这篇文章就够了!xEV动力电池圈​厦门大学 传播学硕士市场佐证：nvidia官方预测2023（写的2024财年，实际上指明了是23年1月31日到24年1月31日）年nvidia中国数据中心营收为615-768亿，平均下来 700亿，算上涨价30%就是910亿，明年（真正的24-25年）给个25%的增速就是1137亿，那么全部市场总规模就是1137/0.85=1338亿，与计算结果完全一致。华为梁华指出，华为深耕算力，致力于打造基础软硬件平台，构建面向通用计算的鲲鹏计算生态和面向人工智能的昇腾AI计算生态，为世界提供“鲲鹏+昇腾”的多样性算力。同时，通过硬件开放、软件开源、赋能合作伙伴，把算力转化为数字生产力，助力各行各业的数字化、智能化转型。华为公司董事长梁华在11月21日举办的华为2023可持续发展论坛表示。“算力已经成为数字经济的核心生产力，加快算力基础设施建设，将有力推进数字技术使能各行各业数字化转型升级，推动数字经济与实体经济深度融合，促进全球经济稳定和可持续发展。”Additionally, Google will invest billions of dollars in constructing its quantum computer by 2029. The California campus of Google AI aids the business in achieving this objective. Google is considering launching a cloud-based quantum computing service.那么问题来了，到底什么是算力。算力的字面意思，就是计算能力（Computing Power）。狭义的定义，是对数学问题进行运算的过程，例如完成“1+1=？”的过程，或者对“哥德巴赫猜想”进行推理的过程，都是算力（Computing Power）。Computing power technology refers to the capacity of a computer or computer system to execute complex computations and data processing tasks. The number of calculations or operations a computer or system can perform per second is one common way to express processing speed.而广义的定义，则更为宏观，凡是对信息进行处理并得到结果的过程，都可以称为“计算”。很显然，狭义和广义定义的区别，主要是计算的内容不同。而完成计算过程的能力，都可以称之为“算力”。事实上，人类的思考，就是一个最常见的计算过程。The ability of a computer or computer system to carry out complex calculations and data processing tasks is referred to as computing power technology. Processing speed is often measured by the number of calculations or operations per second a computer or system can complete.简单类比，大脑就是我们的算力（Computing Power）工具。大脑的思考速度越快，意味着算力越强。因此，计算是人类解决问题的一种方式。人类遇到过很多问题，都需要通过计算来解决。人类发明了很多算力（Computing Power）工具和方法，满足计算需求。例如算盘、算筹、尺等。20世纪40年代，在技术的不断积累下，PC诞生，信息技术革命正式开启。ENIAC，1946年早期的PC，其实就是一个大型计算器，主要用于军事领域的复杂计算任务（例如弹道计算）。起初，它的性能并不算强，而且体积和功耗巨大。后来，直至晶体管被发明出来，取代了真空管，才逐渐解决了体积和功耗的问题。1958年，集成电路问世，正式开创了芯片时代。芯片里面拥有大量的电子元件（例如晶体管、电阻、电容等），可以执行运算指令。近几十年以来，在摩尔定律的支配下，芯片上的晶体管数量不断增加，性能也不断提升。摩尔定律是由英特尔（Intel）创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore）提出来的。其内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻两倍以上。这一定律揭示了信息技术进步的速度。而随着半导体技术的出现和发展，我们又进入了芯片时代。芯片成为了算力（Computing Power）的主要载体。在芯片能力的加持下，计算机变得越来越强大，体型也越来越小，最终催生了PC，以及繁荣的IT软硬件云生态，并最终成为人类最重要的算力（Computing Power）工具。而今，各行各业，甚至家庭、实验室都将计算机应用于各个领域，用它来运行程序、解决问题、提升效率。芯片的制程越先进，晶体管数量越多，算力（Computing Power）就越强劲，问题就能解决得更快更好。5G手机SoC芯片PC的诞生，意义极为深远。它标志着IT算力不再仅为少数大型企业服务（大型机），而是昂首走向了普通家庭和中小企业。它成功打开了全民信息时代的大门，推动了整个社会的信息化普及。在PC的帮助下，人们充分感受到IT算力带来的生活品质改善，以及生产效率提升。PC的出现，也为后来互联网的蓬勃发展奠定了基础。进入21世纪后，算力（Computing Power）再次迎来了巨变。这次巨变的标志，是云计算技术的出现。如今，芯片已经成为了算力（Computing Power）的代名词。我们讨论算力，其实就是在说芯片的计算能力。通常来说，行业里倾向于将CPU、GPU等芯片技术及能力，称为狭义的算力。内存、硬盘相关的存储技术，称为存力。操作系统、数据库、中间件、应用程序等在内的软件技术，称为算法。因此，广义的算力（Computing Power），既包括了狭义的算力，也包括了存力和算法。云计算、大数据、人工智能、区块链等前沿概念，都属于算力的应用。换言之，和信息技术有关的一切，都可以笼统称为算力（Computing Power）领域。而安装了芯片的手机、手表、PC等终端，以及服务器等设备，是算力的载体。拥有大量服务器的数据中心，还有计算集群，我们也可以称为算力（Computing Power）平台。以上这些，都是算力（Computing Power）的主要存在形式。Many parts of a computer or system work together to perform calculations. Given in this category are the central processing unit (CPU), memory (RAM), storage devices, and graphics processing unit (GPUs).Other factors that affect computing power are the software programs used, the operating system that the computer or system runs on, and the network infrastructure that links various computers or systems.The increase has significantly influenced the development of modern computing in computing power technology. Computers can now manage larger amounts of data and perform more complicated tasks as computing power increases. Artificial intelligence, data analysis, and scientific research have advanced significantly.算力（Computing Power）的价值算力（Computing Power）的作用，是完成计算任务。芯片所提供的算力（Computing Power），就是整个系统正常工作的动力来源。信息技术经过多年的普及，已经遍布我们工作和生活的各个角落。在生活方面，我们的衣食住行、娱乐休闲，离不开手机，也离不开移动互联网。我们的手机是里面的芯片在提供算力（Computing Power），这样才有丰富的功能，流畅的速度。在工作方面，现在各行各业都在推动数字化转型，将先进的IT技术和通信技术与传统行业相结合。数字化的目的，是提升生产效率，降低成本，增强企业的综合竞争力。而无论是信息化，还是数字化，背后都是算力（Computing Power）在进行驱动。因此，算力越强，系统的能力就越强，带来的改进就越大，收益越多。数据被视为最宝贵的资源，是一座富矿。而算力（Computing Power）则被视为是挖这座矿的工具。通过算力对数据进行处理，就能挖掘巨大的数据价值，创造财富。挖掘数据价值的过程，被细分为产生数据、传输数据、存储数据和计算数据等四个环节。算力（信息技术）和联接力（通信技术），相互协作，可以完成这一过程。我们通过传感器、摄像头等设备，采集物理世界的信息，将其转换成数字比特。然后，再通过5G、Wi-Fi、光纤等通信技术，对其进行传输搬运。这些数字比特被保存在硬盘等存储介质中，然后交给芯片进行计算。计算得出的结果，又被应用于决策和控制。可以看出，算力（Computing Power）的作用，在数据价值挖掘的过程中显露无疑。而算力（Computing Power）的重要价值，也体现在国家竞争力层面。全球各国的算力（Computing Power）规模与经济发展水平，已经呈现出显著的正相关关系。一个国家的算力规模越大，经济发展水平就越高。但是，从人均角度来看，中国仅处于中等算力国家水平。世界各国人均算力对比（来源：唐雄燕，华为算力时代峰会演讲）尤其是在芯片等算力核心技术上，我们与发达国家还有很大的差距。很多掐脖子技术未能解决，严重影响了我们的算力安全，进而影响了国家安全。所以，脚下的路还有很长，我们还需要继续努力。未来社会，信息化、数字化和智能化将会进一步加快。万物智联时代的到来，大量智能物联网终端的引入，AI智能场景的落地，将产生难以想象的海量数据。这些数据，将进一步刺激对算力的需求。根据罗兰贝格的预测，从2018年到2030年，自动驾驶对算力的需求将增加390倍，智慧工厂需求将增长110倍，主要国家人均算力需求将从今天的不足500 GFLOPS，增加20倍，变成2035年的10000 GFLOPS。根据浪潮人工智能研究院的预测，到2025年，全球算力规模将达6.8 ZFLOPS，与2020年相比提升30倍。新一轮的算力革命，正在加速启动。算力（Computing Power）的分类算力（Computing Power）服务于整个社会。但不同的算力（Computing Power）应用和需求，有着不同的算法。不同的算法，对算力的特性也有不同要求。如今，我们将算力（Computing Power）分为三大类，分别是通用算力（Computing Power）、智能算力（Computing Power）以及超算算力（Computing Power）。通用算力以CPU（Central Processing Unit，中央处理器）输出的计算能力为主。CPU内部有指令集，按指令集架构的不同，CPU可以分为x86架构与非x86 架构。X86架构大家都比较熟悉，是英特尔（Intel）公司首先开发并长期主导的，具有比较好的生态，市场占有率也比较高。非x86架构的类型比较多，这些年崛起速度很快，主要有x86、ARM、MIPS、Power、RISC-V、Alpha等。智能算力（Computing Power）以GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）、FPGA（Field ProgrammableGate Array，现场可编程逻辑门阵列）、AI（Artificial lntelligence，人工智能）芯片等输出的计算能力为主。超算算力（Computing Power），则是以超级计算机输出的计算能力（Computing Power）为主。在数据中心里，也对算力（Computing Power）任务进行了对应划分，分为基础通用计算，以及HPC高性能计算（High-performance computing）。算力（Computing Power）既然是一个“能力”，当然就会有对它进行强弱衡量的指标和基准单位。大家比较熟悉的单位，应该是FLOPS、TFLOPS等。其实，衡量算力（Computing Power）大小的指标还有很多，例如MIPS、DMIPS、OPS等。MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS等，都是FLOPS的不同量级。具体关系如下：浮点数有FP16、FP32、FP64不同的规格不同的算力载体之间，算力差异是非常巨大的。为了便于大家更好地理解这个差异，小枣君又做了一张算力对比表格：前面我们提到了通用计算、智算和超算。从趋势上来看，智算和超算的算力增长速度远远超过了通用算力。根据GIV的数据统计，到2030年，通用计算算力（FP32）将增长10倍，达到3.3 ZFLOPS。而AI智算算力（FP16），将增长500倍，达到105 ZFLOPS。HPC计算，又继续细分为三类，分别是：科学计算类：物理化学、气象环保、生命科学、石油勘探、天文探测等。工程计算类：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。智能计算类：即人工智能计算，包括：机器学习、深度学习、数据分析等。我们平常提到的数据中心，根据算力（Computing Power）类型的不同，通常分为通用数据中心、智能中心和超算中心。在算力单元上，现在根据任务分工的不同，也有了更细的划分。除了刚才提到的CPU、GPU之外，这几年陆续出现了TPU、NPU和DPU等，也是有特定计算任务的专用计算单元。算力（Computing Power）的趋势算力（Computing Power）和联接力是数字生产力的重要组成部分。这些年来，随着信息化、数字化和智能化的不断深入，整个社会对算力产生了强烈的需求。在需求的推动下，算力（Computing Power）的发展也出现了以下几个趋势：01 算力（Computing Power）需求持续增长万物智联时代的到来，大量智能物联网终端的引入，行业数字化转型的推进，加上AI智能场景的落地，将产生难以想象的海量数据。这些数据，将进一步刺激对算力的需求。根据罗兰贝格的预测，从2018年到2030年，自动驾驶对算力的需求将增加390倍，智慧工厂需求将增长110倍，主要国家人均算力需求将从今天的不足500 GFLOPS，增加20倍，变成2035年的10000 GFLOPS。根据浪潮人工智能研究院的预测，到2025年，全球算力（Computing Power）规模将达6.8 ZFLOPS，与2020年相比提升30倍。想要满足这样庞大的算力（Computing Power）需求，需要向以下几个方面努力。首先，不断提升芯片本身的制程，集成更多的晶体管，提升芯片单点算力，而1nm被视为极限。其次，建设大量的算力（Computing Power）基础设施，例如数据中心等。通过规模化，满足全社会的算力需求。最后，通过东数西算和算力（Computing Power）网络等新的算力服务模式，加强算力的有效利用率，以此适当缓解算力需求增长的压力。02 算力（Computing Power）类型加速转变，边界突破前文介绍算力分类的时候，提到算力分为通用算力、智算算力和超算算力三种类型。事实上，这种分类是最近几年才开始逐渐形成的。通用算力在算力（Computing Power）需求中占主导地位。但是，现在随着AIGC大模型等人工智能技术的飞速发展，智算算力的占比开始迅速攀升。根据中国信通院发布的《中国综合算力指数（2023年）》显示，在目前算力规模中，通用算力规模占比达74%；智能算力规模占比达25%。智算算力虽然占比仍少于通用算力，但增速极快，同比上年增加了45%。这一增速也比总体算力增速更高。换言之，AIGC大模型的发展，显著推动了智算算力的需求。算力领域的整体架构正在发生变化，智能算力需求正呈现爆发式增长态势。这也意味着，在后续的算力基础设施建设中，智算中心的建设比例将显著增加。智算产业的发展也将进入一个黄金发展期。03 算力（Computing Power）服务泛流动早期的大型机时代，算力以集中化的方式提供服务。PC出现后，算力开始进入用户侧。上世纪90年代手机和互联网的流行，打破了算力（Computing Power）的空间固定，开始“移动”起来，进入千家万户。在移动芯片的不断迭代升级下，用户手机终端的算力（Computing Power）不断增长，几乎可以和PC芯片相提并论。基于5G、Wi-Fi等移动通信技术的发展，万物才真正开始互联。云计算崛起之后，算力（Computing Power）开始云化，分布化。边缘计算出现，算力还从云端下沉到通信网络的各个层级。刚才提到的算力网络，其实也是算力泛在化的一种体现。04 算力（Computing Power）设施绿色低碳算力（Computing Power）支撑了整个社会的发展，但是，它所带来的能耗问题，也日益显现。根据数据显示，2021年全国数据中心总用电量为2166亿千瓦时，占全国总用电量的2.6%，相当于2个三峡水电站的年发电量，1.8个北京地区的总用电量。而这也对我们实现“双碳”目标造成了很大压力，也严重影响了世界经济的可持续发展。于是，想方设法降低算力的能耗，成为整个行业的重点研究方向。算力（Computing Power）的绿色低碳，有很多种实现途径。通过基础理论研究、材料工艺升级、研发技术创新，对算力基础设施进行功耗控制和改良，是从源头上进行节能减排的最有效手段。除此之外，提高可再生能源的占比，减少化石能源的使用，也是算力绿色发展的关键。根据华为的《绿色发展2030》报告预测，到2030年，全球数字基础设施能效将提升100倍，可再生能源发电量占比超50%，行业数字化渗透率达到50%。2020年，我国算力总规模达到135 EFLOPS，同比增长55%，超过全球增速约16个百分点。目前，我们的绝对算力，排名世界第二。新型算力（Computing Power）的探索加速早在1961年，“人工智能之父”约翰·麦卡锡就提出Utility Computing（效用计算）的目标。他认为：“有一天，计算可能会被组织成一个公共事业，就像电话系统是一个公共事业一样”。如今，他的设想已经成为现实。在数字浪潮下，算力已经成为像水、电一样的公共基础资源，而数据中心和通信网络，也变成了重要的公共基础设施。根据IDC、浪潮信息、清华大学全球产业研究院联合发布的数据显示，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。全球各国的算力规模与经济发展水平，已经呈现出显著的正相关关系。一个国家的算力规模越大，经济发展水平就越高。算力需求的不断增长，对传统半导体芯片技术形成了巨大压力。半导体制程进入瓶颈后，越来越多的专家开始研究新的算力技术理论，例如量子计算、光计算、类脑计算等。The number of processors in a computer is a crucial feature. The more processors a computer has, the more calculations it can perform. The speed of the processor is also crucial. The faster the computer's processors, the more powerful it is.In addition, a computer's amount of memory is a further essential characteristic. A computer's processing speed increases in direct proportion to its amount of memory.The memory type of a computer is also crucial. Some types of memory are faster than others. This allows them to store and retrieve data. Quantum computing is a relatively new form of computing that applies quantum mechanical principles to traditional algorithmic computation.Quantum computers can solve specific problems much more quickly than classical ones. Each computing power technology has advantages and disadvantages and excels at particular tasks. The available resources and the specifics of the application inform the choice of technology.量子计算通过利用量子叠加态和量子纠缠态，具有超越经典计算机的计算能力。光子计算（也称为光学计算）是一种利用光波进行数据处理、数据存储或数据通信的计算方式。而类脑计算通过模拟大脑的神经网络和突触连接，实现了智能的学习和决策能力。这些新型的算力（Computing Power）领域目前都处于研究阶段，取得了一些成果，但也面临着不少困难。可以确定的是，一旦在这些领域有了真正的突破，传统的算力框架将被彻底颠覆，人类社会又将进入一个全新的发展阶段。信息来自知乎等，转发请注明出处。发布于 2023-12-01 08:43・IP 属地北京算力​赞同 6​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请

什么是算力网络？为什么需要算力和算力网络？ - 华为

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算力网络

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数据经济的发展将推动海量数据产生，数据处理需要云、边、端协同的强大算力和广泛覆盖的网络连接。算力网络就是一种在云、边、端之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施。

目录

什么是算力？

为什么算力需要连成网络？

到底什么是算力网络？

东数西算织就全国算力一张网

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收起

什么是算力？

算力是计算能力

算力的定义

随着国家大力发展数字基础设施，算力的提升和普惠变得越来越重要，它注定会在人们的视线中占据很重要的一席。那么算力是什么呢？

所谓算力，简而言之就是设备的计算能力（Computing Power）。小至手机、PC，大到超级计算机，没有算力就没有各种软硬件的正常应用。以PC而言，搭载的CPU、显卡、内存配置越高，一般来说算力就越高。

算力即设备的计算能力

算力的衡量

大数据时代，数据和算力都是巨量的，这里先解释一下单位巨大量级的表示方式：K（Kilo）表示103 、M（Mega）表示106 、 G（Giga）表示109 、 T（Tera）表示1012 、 P（Peta） 表示1015、 E（Exa）表示1018、 Z（Zetta）表示1021 、 Y（Yotta） 表示1024。

算力的单位，是衡量算力强弱的指标和基准，当前存在多种不同的衡量方法。常见的包括MIPS（每秒钟执行的百万指令数，Million Instructions Per Second）、DMIPS（Dhrystone每秒钟执行的百万指令数，Dhrystone Million Instructions executed Per Second）、OPS（每秒操作次数，Operations Per Second）、FLOPS（每秒浮点运算次数，Floating-point Operations Per Second）、Hash/s（每秒哈希运算次数，Hash Per Second）等。

其中，FLOPS单位一直被视为衡量计算机运算速度的主要指标之一。从量级来看，PC的算力为GFLOPS级别；中国超级计算机神威“太湖之光”的算力为93.015PFLOPS；鹏程实验室的鹏程云脑II（以华为Atlas 900集群为底座）拥有1000PFLOPS的强大算力，相当于数千万甚至上亿台PC的集合。

再举一个Hash/s单位的例子，数字货币比特币挖矿（获取比特币）的矿机每秒钟能做多少次哈希碰撞，就代表这台挖矿机的算力。矿工的矿池，也就是他拥有的所有矿机的算力占比特币全网总算力（所有参与挖矿的矿机算力总和）的比率，代表着他在挖矿竞争中能获胜的概率。PC的算力为GHash/s级别，而目前比特币全网总算力已达到200EHash/s（每日均在波动），按这个比率，现在PC挖矿的成功概率为百亿分之一。

算力的分类

算力按照应用领域，可以分成两大类：

通用算力：计算量小；常规应用，只消耗少量算力。

HPC（高性能计算，High-performance computing）算力：计算量大；一个任务，要调用巨多计算资源。HPC是一个计算机集群系统，它通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题，所以又通常被称为高性能计算集群。

HPC和通用算力

其中，HPC算力按照应用领域又可以细分为三类：

科学计算类：物理化学、气象环保、生命科学、石油勘探、天文探测等。

工程计算类：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。

智能计算类：即人工智能（AI，Artificial Intelligence）计算，包括：机器学习、深度学习、数据分析等。

由于人类将步入智能世界，人工智能算力需求大量增加，并且人工智能也会参与到科学计算和工程计算中。所以，一般情况下，我们也可以简单地将算力分为：通用算力和人工智能算力两类。

算力为什么重要？

智能世界三要素

在智能世界中，智能是知识和智力的总和，智能翻译到数字世界就是“数据+算力+算法”。

智能世界三要素

其中算法需要通过科学家研究实现，海量数据来自于各行各业的人和物，数据的处理需要大量算力，算力是智能的基础平台，由大量计算设备组成。

算力需求高涨

据华为发布的《计算2030》预测，2030年人类将进入YB数据时代，全球数据每年新增1YB。通用算力将增长10倍到3.3ZFLOPS 、人工智能算力将增长500倍超过100ZFLOPS。100ZFLOPS的算力是什么概念，1023量级，相当于一百万个中国超级计算机神威“太湖之光”的算力总和。

而这些数据和算力的需求量，将主要来自于未来丰富的计算场景。

未来计算场景

算力就是生产力

据2022年3月17日，浪潮信息、国际数据公司（IDC）和清华大学联合推出的《2021-2022全球计算力指数评估报告》指出，随着全球数字经济持续稳定增长，数字经济占比预计到2025年有望达到41.5%。同时，国家计算力指数与GDP的走势呈现出了显著的正相关。15个重点国家的计算力指数平均每提高1点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰，预计该趋势在2021年至2025年间将继续保持。

计算力的经济影响

并且，当一个国家的计算力指数达到40分以上时，国家的计算力指数每提升1点，其对于GDP增长的推动力将增加到1.5倍，而当计算力指数达到60分以上时，国家的计算力指数每提升1点，其对于GDP增长的推动力将提高到3倍，对经济的拉动作用变得更加显著。

所以，在数字经济时代，算力已经成为拉动国家经济增长的核心引擎。一个国家算力的提升对其经济的拉动作用十分显著，且计算力指数越高，提升作用越明显。

为什么算力需要连成网络？

算力分布更加泛在

算力基础设施从云向算泛在演进，其位置的分布从中心向边缘和端侧泛在延伸，将出现云、边、端三级算力架构。

云、边、端三级算力架构

中心，指的是云计算的数据中心。云计算是一种基于网络“云”的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台计算机和服务器联结成一片计算云。各行各业、个人，都通过网络接入云计算数据中心，按自己的需求进行数据存储和数据计算。云计算按部署类型可以分为公有云、私有云（如通信云）和混合云，不同的云对应的是不同的用户群体。

边缘，指的是多接入边缘计算（Multi-access Edge Computing，MEC），其概念是相对于云计算而言的，云计算的处理方式是将所有数据上传至计算资源集中的云端数据中心处理，任何访问请求都必须上送云端处理。因此，在面对物联网数据量爆发的时候，传统云计算弊端逐渐凸显：

无法满足海量数据处理诉求：随着互联网与各个行业的融合，特别是在物联网技术普及后，计算需求出现爆发式增长，传统云计算架构将不能满足如此庞大的计算需求。

无法满足实时数据处理诉求：物联网数据被终端采集后要先传送至云计算中心，再通过集群计算后返回结果，这必然出现较长的响应时间，但一些新兴的应用场景如无人驾驶、智慧矿山等，对响应时间有极高要求，依赖传统云计算并不现实。

边缘计算的出现，可在一定程度上解决传统云计算遇到的这些问题。物联终端设备产生的数据不需要再传送至遥远的云数据中心处理，而是就近在网络边缘侧完成数据分析和处理，更加高效和安全。当然，边缘算力的形式也可以是“云”，即所谓的区域云、边缘云。

边缘计算

未来，边缘算力将大于中心算力。

而端侧，指的是终端，即PC、手机、智慧电视，甚至是家庭的机顶盒、智能水电表等一切具备联网和计算能力的设备。物联网时代，将会有海量终端接入到网络中，汇集这些社会闲散设备的存量算力，就是算力共享。也就是从这个意义上来说，算力是泛在的。

算力需要网络调度

因为算力出现云、边、端三级算力架构的泛在演进趋势，算力的分布将不再集中在数据中心，而是广泛地分布在边缘或者端侧的任何位置。

如果所有的这些算力节点之间，没有通过网络互连，这些算力资源是没有办法被共享、被调度、被使用、被协同的。

正如《中国移动算力网络白皮书》中提到的，水力发展离不开水网，电力发展离不开电网，算力发展离不开“算力网络”。算力网络是新型基础实施，要打造“一点接入、即取即用”的社会级服务，最终实现“网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及”。

《中国联通算力网络白皮书》中也提到，实现云、边、端算力的高效调度，需要算力网络。具体来说，高效算力必须具备三个关键要素，才能实现数据与算力的高吞吐、敏捷连接和均衡随选。而这三个要素，都必须由网络来支撑。

专业：聚焦专用场景，用更低的功耗和成本完成更多的计算量。例如，在边缘对视频进行高数据吞吐量的分析和处理。

弹性：数据弹性处理，网络为数据需求到算力资源之间提供敏捷的连接建立和调整能力。

协同：资源充分利用，从处理器内部多个核之间的协作，到数据中心内部多台服务器之间的“算力均衡”，再到整个网络边缘的“随选算力”。

高效算力的三个要素

到底什么是算力网络？

算力网络的定义

互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术创新，加速了数字经济的发展。数据经济的发展将推动海量数据产生，数据处理需要云、边、端协同的强大算力和广泛覆盖的网络连接。

算力网络就是一种根据业务需求，在云、边、端之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施。算力网络的本质是一种算力资源服务，未来企业客户或者个人用户不仅需要网络和云，也需要灵活的把计算任务调度到合适的地方。

网络的核心价值是提高效率，电话网提高了人类沟通的效率，互联网提高了人类协同工作的效率，算力网络的出现是为了提高云、边、端三级计算的协同工作效率。区别是传统网络直接为人类服务，算力网络直接为智能机器服务，并通过智能机器间接为人类服务。

算力网络构建了海量数据、高效算力、泛在智能之间的互联网络，为每个人、每个家庭、每个组织带来智能。

构建数据、算力、智能之间的互联网络

华为发布的《通信2030》也提到了类似的观点：算力网络代表了从“面向人的认知”向“面向机器认知”（人工智能）的网络设计理念的重要变化，联接海量用户数据与多级算力服务。

算力网络的核心思想是通过新型网络技术将地理分布的算力中心节点连接起来，动态实时感知算力资源状态，进而统筹分配和调度计算任务，传输数据，构成全局范围内感知、分配、调度算力的网络，在此基础上汇聚和共享算力、数据、应用资源。

算力中心呈现多层次，多管理域的布局。不同的算力中心间存在巨大的差异性，从资源的角度看，部署的应用类型、保存的数据集、算力的体系结构可能不同；从管理的角度看，管理策略、计费标准、碳排放标准可能不同。因此，算力网络的建设须面对不同算力中心间的高效协同，算力、数据、应用可信交易与管理机制设计，缺乏一体化标准等挑战，最终构建成为开放的、高资源利用率、高能效的计算基础设施。

算力一张网

算力网络看似是一张网，联接了所有的计算节点，实际是将所有计算节点的算力汇集到一个算力池中，实现算力的“一点接入，即取即用”。

算力网络的功能

算力网络曾经出现CAN（算力感知网络，Computing-aware Network）、CFN（算力网络，Computing First Network or Computing Force Network）、CFN（计算优先网络，Computing First Network）、CPN（算力网络，Computing Power Network）等类似的不同叫法。

不管怎么称呼算力网络这个新概念，都是描述的一个算力资源调度的问题，需要一个对应的算力资源调度的算法来解决。在这个算法中，基本的维度就只有两个：一个是计算、一个是网络。

只是由于5G、边缘计算、人工智能、区块链等新因素带来了新的变量，使得算法需要综合考虑这些方面，从而形成了算力网络的三大功能。

算力路由：网络能感知算力，并为其提供最优算力路由。

算力调度：算网大脑智能编排、弹性调度全网算力资源。

算力交易：基于区块链的算力可信和算力网络交易平台。

算力调度、算力路由、算力交易

算力网络的组成

如图1-13所示，算力网络包含了三个部件，除了“算”和“网”以外，还引入了“脑”。

算：生产算力

网：连接算力

脑：统一感知、编排、调度、协同“网络中的算力”

算力网络的组成

详细地说，这个“脑”就是：

看得见：全域态势感知，获取全域实时的算、网、数资源，以及云、边、端分布情况，构建全域态势感知地图。

调得动：跨域协同调度，将多域协同的调度任务智能、自动地分解给各个使能平台，实现算、网、数的资源调度。

可组合：多域融合编排，针对多域融合业务需求，基于算、网、数的原子能力按需灵活组合编排。

有智慧：智能辅助决策，基于不同业务的SLA要求、网络整体负载、可用算力资源池分布等因素，智能、动态地计算出算、网、数的最优协同策略。

算力网络就像是一台“超级计算机”，先汇集了全网的算力，再用“脑”把数据合理地分配到“超级计算机”的每个计算单元中。

算力网络的互联

算力网络的目标很明确，让用户在调用成百上千公里以外的计算资源时的体验与调用隔壁工作站的资源没什么区别。所以，对于算力网络来说，一张具有超大带宽、超低时延、海量连接、多业务承载的高品质网络是关键。那么，如何打造一张为算力连接提供高品质服务的网络呢？

这里必须要关注到算力网络的几个关键特征。

弹性：算力网络的流量特征与互联网的流量特征不完全相同，对于弹性带宽的需求更加突出。例如，在气象的计算场景中，气象中心每天需要计算1~2次，每次计算2小时，在这2个小时内需要非常大的带宽。那么，对于气象中心来说，更适合的是带宽可调整、时长可定制的弹性连接服务。

敏捷：算力的泛在和分散的分布，要求算力网络必须具备泛在算力敏捷接入的能力。企业客户或者个人用户接入算力网络来获取计算服务，并不需要关心网络中的算力资源和分布情况，只关心算力是否能够敏捷地获取到。

无损：算力由网络来实现互联，网络中的每个丢包，甚至在云数据中心内部的分布式计算过程中的丢包，都会造成算力计算效率的下降。据测算，0.1%丢包就会造成50%的算力损失。因此，数据中心内部、数据中心之间的无损传输成为算力网络的一个关键特征。

安全：数据是计算的核心要素，也是宝贵资产，需要安全输送到算力节点，并安全返回计算结果。安全是算力网络使能到各行各业的一个关键的特征，包括数据安全存储、数据安全加密、算力租户之间数据的安全隔离、外部攻击和数据泄露防护、终端安全接入等。

感知：算力网络中存在海量的应用（算力的需求方）连接，如何为不同的应用提供差异化的SLA保障，又如何为其中重要的应用提供性能的检测和看护，也是算力网络需要考虑的一个关键问题。感知，就是说网络一方面要能够“感知应用”，另一方面还要能够“感知体验”。综合起来，形成算力网络“应用体验感知”能力。

可视：在算力网络中，需要建立一张网络数字地图，通过应用、算力、网络三者的映射关系和图层建模，形成算（数字世界）和网（物理世界）高效关系映射。网络数字地图对于网络全景进行了动态绘制和动态刷新，可以实现网络拓扑清晰可视、网络路径透明追踪、故障传播关联溯源，以及在算力网络中基于网络、应用、算力关系映射的应用一键导航。

通过哪些技术来匹配网络的这些关键特征呢？

IPv6+是基于IPv6的网络创新体系，使用体系中的SRv6、BIERv6、网络切片、确定性IP网络DetNet、随流检测IFIT、应用感知APN6、业务功能链SFC、智能无损等创新技术，可以打造云、边、端全连接的智能IP算力网络，把算力源源不断地输送给万物。

这里，选取其中一些技术进行介绍。

SRv6满足算力网络的泛在接入和敏捷开通因为算力需要向海量用户提供服务，网络需要满足泛在接入的要求。 传统网络使用MPLS技术，往往采用工单传递、手工配置的方式，逐段开通业务，开通时间长，已无法满足需求；算力网络可以使用SRv6技术，自动化发放业务，业务开通时间从几天减少到分钟级，多段组网变为端到端组网，实现海量业务差异化SLA保障的泛在接入和敏捷开通。

SRv6满足算力网络的泛在接入和敏捷开通

网络切片确保算力网络的无损传输和安全隔离在同一张算力网络上，需要为气象、高校、海洋研究所、企业等各种各样不同的业务提供服务，而这些业务对于网络的服务质量要求是不一样的。 传统网络按照“专线”思维来为不同业务提供差异化服务，VPN“专线”是一种软隔离技术；算力网络可以按照“专网”思维来为不同业务提供差异化服务，网络切片“专网”是一种硬隔离技术。在一张物理的算力网络上，网络切片进行资源切片隔离，形成多个虚拟网络。不同业务在自己的网络切片“专网”上独立传输，实现确定性的无损传输和安全隔离。 算力网络切片按需规划，首先创建默认切片，所有业务先全部承载在默认切片上；然后对于有特殊需求的业务，基于不同的SLA要求单独创建网络切片。例如，气象中心需要1G带宽保证的虚拟专网，就可以为气象业务单独创建网络切片。

网络切片确保算力网络的无损传输和安全隔离

随流检测实现算力网络的实时看护和智能运维算力网络中存在海量的连接，这么多连接的统一看护和管理，对于网络的运维能力提出新的挑战。 传统网络的运维方法存在两个个突出的问题：业务受损被动感知，定界定位效率低下。往往用户投诉才能发现业务性能劣化，或者检出网络故障却难以快速定位。 在算力网络中，使用基于IFIT实现的随流检测，可以彻底改变这一局面。 随流检测在真实业务流中插入特定的“染色比特”，不仅可以做到精准定位丢包发生的位置，而且可以计算出逐跳时延和抖动，甚至能够进行路径还原，实现对于网络的实时看护和智能运维。

随流检测实现算力网络的实时看护和智能运维

云网安一体构筑算力网络的安全协同防护安全是网络稳固的基石，而传统基于网络边界的防护思路，已经无法满足算力网络的需求。 在不同位置（云、网、端）部署不同的安全设备，堆砌安全产品，互相之间不兼容、不联动，无法适应业务上云后的路径变化，防护效果差、效率低。 采用云网安一体的安全架构，可以打造“可信一张网”，实现：终端安全、入网安全、网络安全、入云安全、云（平台、应用、数据）安全。

部署乾坤云（安全大脑）+天关（安全边界），提供边界防护、威胁分析、常态化护网等安全服务。

部署安全资源池+安全业务链，提供24小时智能分析和安全专家在线服务、租户级安全云服务、基于SRv6+SFC编排的安全算力和网络的一体调度。

使用自适应量子加密创新方案，实现对于传统互联网IPSec加密机制的升级，提供可多点分发、可灵活组网、量子级密钥、原生级加密的安全保障。

改变“一次验证，永久信任”的接入进制，采用零信任方案，构建身份安全基石，持续验证（永不信任）、动态授权、全局防御。

东数西算织就全国算力一张网

2021年5月，中国提出“东数西算”工程，通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。

2022年2月，国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。

东数西算

至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，东数西算工程正式全面启动。

为什么要东数西算？

关于算力和算力网络的重要性，我们在上文中已经提到：

算力就是生成力，在数字经济时代，算力已经成为拉动国家经济增长的核心引擎。一个国家算力的提升对其经济的拉动作用十分显著，且计算力指数越高，提升作用越明显。

而算力网络的核心思想是通过新型网络技术将地理分布的算力中心节点连接起来，动态实时感知算力资源状态，进而统筹分配和调度计算任务，传输数据，构成全局范围内感知、分配、调度算力的网络，在此基础上汇聚和共享算力、数据、应用资源。

在这个前提下，东数为什么需要西算呢？这里不得不提到数据中心建设和运营的三个关键因素：

土地：数据中心的核心就是各类IT硬件设备，配套电力、安全监控、散热等设施也需要随之部署，数据中心的占地面积会越来越大。据数据显示，单个数据中心的面积达到了60个足球场的面积。这样的占地面积，在寸土寸金的东部一二线城市是不能承受的。相比之下，中西部四五线城市有大块的土地提供给数据中心来建设，成本极低。

电力：数据中心是公认的高耗能行业。据数据显示，电力成本占数据中心运营比例大约为56.7%，而数据中心耗电量占中国总耗电量的比例逐年持续上升，预计2025年将达到4%以上。相比东部地区，中西部地区具备丰富的风电、光伏、水电等清洁能源，且工业用电需求远小于东部城市，因此电价要低得多。

气候：数据中心不但高耗能，而且在运转时会散发大量的热量，如果不能及时通过制冷、散热系统将热量排除，会导致硬件设备宕机。据数据显示，数据中心在降温过程中所消耗的能量占到数据中心总能耗的40%之多。中西部地区，比如数据中心产业发展最好的贵州，全年平均气温为14~16摄氏度，气温低，更适合数据中心的建设。

东数西算的工程建设，也同时在改变国家算力的分布，从这个意义上讲，更体现了算力网络的重要性，对于各地分散算力的互联和高效调度。

因为算力需求集中在东部城市，而数据中心建设地远离需求地，必然会导致数据传输时延增大。这也是为何八大枢纽中存在“京津冀、长三角、粤港澳大湾区”三个东部发达地区枢纽的原因。

对于时延要求高的计算需求，例如自动驾驶、远程医疗等端到端传输时延需要小于10ms，依然会保留在这几个数据中心节点进行处理。

而对于绝大多数非实时或者离线的计算需求，例如云盘数据存取等传输延时可以在30ms以上，东数西算可以大大缓解当前算力需求和供给在东西部不配的问题，实现算力的全国统筹。

东数西算织就了全国算力一张网，构建了“全国一台计算机”，让算力成为公共服务，用户随用随取。

未来，全国甚至全球的算力网络，将帮助人类跨入智能世界，开启一个与大航海时代、工业革命时代、宇航时代等具有同样历史地位的新时代，这也是人类历史上又一个波澜壮阔的史诗级进程。

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东数西算

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作者：

吴卓然

最近更新：

2023-04-08

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算机设备或计算/数据中心处理信息的能力）_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心算力是一个多义词，请在下列义项上选择浏览（共2个义项）展开添加义项算力播报讨论上传视频计算机设备或计算/数据中心处理信息的能力收藏查看我的收藏0有用+10算力是计算机设备或计算/数据中心处理信息的能力，是计算机硬件和软件配合共同执行某种计算需求的能力。 [1]算力的英文名是computility。其中的compu-是计算的词根，表达“算”的含义，-utility是效用、实用的意思。computility用来表达计算的能力，即算力。 [1]中文名算力 [1]外文名computility [1]所属学科计算机科学定    义是计算机设备或计算/数据中心处理信息的能力，是计算机硬件和软件配合共同执行某种计算需求的能力目录1定义2应用3现状4观点5发展定义播报编辑在一台经典的数字计算机中，中央处理器（CPU）包含了运算器和指令控制器，其中运算器承载了主要的运算功能。 [1]算力的狭义定义是一台计算机具备的理论上最大的每秒浮点运算次数（FLOPS）。但是，计算机不光具有运算能力，还有数据存储与访问能力、与外界的数据交换能力、数据显示能力等。 [1]广义上，算力是计算机设备或计算/数据中心处理信息的能力，是计算机硬件和软件配合共同执行某种计算需求的能力。 [1]当前，算力的英文名被认为是computing power或HashRate等。这类定义没有反映出该术语的本质。中国科学院计算技术研究所的孙凝晖院士等人提出了使用computility来表达计算的能力。算力这个内涵远比电力等复杂，computility非常符合该术语的本质。 [1]应用播报编辑能力是需要度量的，对一台计算设备能力的度量和其处理信息的类型有关。比如，在高性能计算中用每秒双精度浮点计算来度量其算力；在人工智能场景中用单精度、半精度或整数来度量其算力；在比特币中用挖矿机每秒钟能做多少次哈希（hash）碰撞来度量其算力，挖矿算力即计算哈希函数输出的速度；在高通量场景中，度量算力的标准是每秒处理的字节数。 [1]中国移动等运营商提出的“算力网络”，cloud network，其本质是联云成网、云网融合；学术界提出的“算力网”，coomputing utility，是把云、超算、边缘等算力基础设施化、utility化，按需使用、按用付费；对用户来说，云是变买为租，算力网是变租为用。租的是设备，用的是能力。因此，算力网，computility grid，代表电力服务化的意思。 [1]算力经济，computility economy，是算力设备、算力网络和算力网共同构成的数字经济的一部分。 [1]现状播报编辑清华大学与权威咨询机构IDC联合发布《全球计算力指数评估报告》显示，中国以总分70分位列全球第二。 [2]布局算力赛道的企业主要包括澜起科技、天孚通信、中兴通讯等。 [3]截至2022年底，中国算力总规模达到180百亿亿次浮点运算/秒，存力总规模超过1000EB（1万亿GB）。国家枢纽节点间的网络单向时延降低到20毫秒以内，算力核心产业规模达到1.8万亿元。 [5]截至2023年6月，湖南省全省总算力提升到4000PF ，算力支撑从单项筑基升级为全面赋能。 [6]观点播报编辑未来算力与人力、物力、财力一样，将成为中国经济竞争力的主要指标。 [4]发展播报编辑中国工信部介绍，截至2023年，中国算力总规模达到197EFLOPS，位居全球第二。中国围绕加快算力基础设施建设应用，出台了一系列政策举措，推动算力产业快速发展。全国数据中心机架总规模超过760万，算力总规模持续扩大。中国算力产业初具规模，计算类产品产量全球第一，高算力芯片迭代升级，算力应用广泛深入到政务、工业、交通、医疗等领域。中国工信部将加快建设全国一体化算力网络国家枢纽，推进算力高效协同联动，加强研发投入，支持各领域产业合作，培育推广一批应用场景。 [7]2023年10月20日，2023世界VR产业大会算力新生态主题论坛在南昌红谷滩举行。会上发布了《江西省算力白皮书(2022年)》，白皮书显示江西算力规模约为3600PFlops，全国占比约为2.57%，算力规模全国排名第12位。全省基础算力规模占比约为78%，智能算力规模占比约为21%，超算算力占比约1%。2022年江西省数字经济核心产业实现增加值 2678.7亿元，同比增长16.8%，占GDP比重达 8.4%。 [8]新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000

“算力”到底是个啥？一文全讲透！ 人工智能的新时代，什么最重要？任正非和孟晚舟告诉了一个答案——算力。在近日的华为全联接大会上，孟晚舟在演讲中表示，算力是... - 雪球

到底是个啥？一文全讲透！ 人工智能的新时代，什么最重要？任正非和孟晚舟告诉了一个答案——算力。在近日的华为全联接大会上，孟晚舟在演讲中表示，算力是... - 雪球首页行情行情中心筛选器新股上市买什么交易A股交易基金交易私募中心下载App扫一扫，下载登录/注册仗剑迎风口()发布于2023-11-20 13:34来自雪球 · 黑龙江关注“算力”到底是个啥？一文全讲透！来源：雪球App，作者： 仗剑迎风口，（https://xueqiu.com/5712517868/267599205）人工智能的新时代，什么最重要？任正非和孟晚舟告诉了一个答案——算力。在近日的华为全联接大会上，孟晚舟在演讲中表示，算力是人工智能发展的核心驱动力。她认为，“算力稀缺和昂贵，已经成为制约AI发展的核心因素”。“华为致力于打造中国算力底座，为世界构建第二选择，做厚‘黑土地’，满足各行各业多样性的AI算力需求，”孟晚舟直言。任正非也提到了算力的重要性。不久前的国际大学生程序设计竞赛（ICPC）上，任正非在与学生交流时表示：“我们即将进入第四次工业革命，基础就是大算力，第四次工业革命波澜壮阔，其规模之大不可想象”。华为新老两代领军人物，先后着重提到算力，说明在未来的科技发展中，算力的地位确实值得重点关注。那么，到底什么是算力？在我国又发展到了什么水平？一、算力，数字经济底座算力，从字面意思理解，就是“计算能力”。从古代的算盘到如今的超级计算机，承载的都是人类的算力。而从信息时代的角度出发，算力就是指我们通过对信息数据进行处理，实现目标结果输出的计算能力。电脑的诞生，是人类算力革命的一次跃升，而进入21世纪后，云计算的出现，又将算力技术推向了一个新的高度。目前，在AI和深度学习的深度赋能下，智能汽车、自动驾驶、元宇宙、区块链、AI 机器人等场景持续迭代升级，多种场景下算力需求持续增加。以传统计算集群为主的云计算发展模式，也逐渐不能满足未来的发展，“云、边、端一体化”的算力革命已经开始显露雏形。按照《中国算力白皮书(2022年)》的定义，算力主要分为四部分：通用算力、智能算力、超算算力和边缘算力。其中，通用算力以CPU芯片输出的计算能力为主；智能算力以GPU、FPGA、Al芯片等输出的人工智能计算能力为主；超算算力以超级计算机输出的计算能力为主。边缘算力，主要是以就近为用户提供实时计算能力为主，是前三种的组合，用以解决网络延迟产生的问题。未来算力革命的发展趋势，将是以智能算力为核心的多种算力形式的融合，多场景共荣算力生态正在成型。而随着科技创新的不断涌现，算力的新应用场景也日益丰富，需求量将持续激增。以备受瞩目的ChatGPT为例，GPT-3模型包含1750亿参数，训练成本达1200万美元。而谷歌发布的PaLM-E包含5620亿参数，GPT-4则包含数万亿级别参数。显而易见，人工智能大模型的训练、推理需要大量的算力支撑，其中训练消耗更多。而大模型的更新迭代，必须以先进的AI芯片作为算力基础。这里也就能够理解，任正非和孟晚舟为什么对算力如此看重。而华为的《泛在算力》报告指出，未来人工智能、物联网、区块链、AR/VR 技术发展将带来对算力随时、随地、随需、随形(Anytime、Anywhere、Any Capacity、 Any Object)的 4A 能力要求。以“随时”为例，在自动驾驶汽车场景中，路况信息复杂多变，自动驾驶汽车需要确保针对行驶过程中的任何突发性状况进行“随时”反映，算力对路况、车况监控的“专注度”就有了更高的要求。未来，智能应用场景将无处不在，无时不在，任意量级场景与终端设备的算力需求，也需要能够进行自适化的调配。正如孟晚舟在演讲中所说，算力已经成为未来人工智能时代发展的瓶颈。她指出，华为将充分发挥其综合优势，着力打造AI集群，实现算力、运力、存力的一体化设计，突破算力瓶颈，提供可持续的澎湃算力。那么，在算力新时代，中国的需求和投入都有哪些？未来的前景如何？二、中国算力，到了哪一步？与全世界的发展趋势相近，AI技术快速崛起后，国内众多大模型产品纷纷出现，呈现百花齐放的状态。比如阿里的通义千问、腾讯的混元、百度的文心一言大模型、科大讯飞的星火大模型，以及被寄予厚望的华为盘古大模型。此外，还出现了众多面向垂直行业的大模型，比如医联所推出的MedGPT具备全流程智能化诊疗能力；“天擎”美亚公共安全大模型，具备警务意图识别、警务情报分析、案情推理等推理能力等等。所有这些，都对算力提出了持续的需求。从数据上看，我国算力成就非常明显，已成为世界第二算力大国。截至2022年底，我国算力总规模已经达到了180EFLOPS(每秒18000京次浮点运算)，占全球算力规模的31%，年增长率近30%，算力核心产业规模已达到1.8万亿元。智百道观察发现，随着各类新应用场景的出现，国内互联网大厂相继布局GPT类大模型，预训练+持续调优+应用推理正在带来大量算力需求，对全社会算力资源提出更高要求。国家层面上，对数字基础设施建设的力度正在加大，各地都在加速建设数据中心，打造关键基础设施算力网络，其中具有代表性的“东数西算”工程正在持续推进。近期，北上广深政府出台一系列促进算力落地的政策。比如北京提出，到2025年基本建成具有全球影响力的人工智能创新策源地；上海提出，2025年数据中心超过18000PFLOPS；深圳与科技部共同布局国家超算深圳中心二期项目等等。所以，中国由AI带动的算力市场正在进入高速发展期。据国家信息中心联合浪潮信息发布的《智能计算中心创新发展指南》测算，“十四五”期间，在智算中心实现80%应用水平的情况下，城市对智算中心的投资可带动人工智能核心产业增长2.9至3.4倍，带动相关产业增长36至42倍。所以，不难预见，算力市场潜力很大。智百道认为，尤其是在围绕人工智能技术的大模型领域，不论是通用大模型如文心一言、通义千问，还是垂直应用，比如一批针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的专业类大模型，都将大幅提升对算力的需求。华为的高调入场，更将算力推向了技术发展的潮头。但是，国内投资者对算力的认识仍处于初级阶段，大部分仍局限在“IDC”+“服务器”两大产业链中，相比算力革命的新机遇，其似乎更担心“算力过剩”。需要注意的是，国外相关大厂已经在大举投入，比如风头正劲的英伟达。面对这种情况，华为的强势入局，为中国在算力新时代的崛起注入了一剂强心针。谁能够抓住新的时代机遇，让我们拭目以待。@今日话题 @雪球创作者中心 $元道通信(SZ301139)$ $中贝通信(SH603220)$ $润建股份(SZ002929)$ #算力板块能否持续爆发？# #华为算力# #算力大比拼# 

工业和信息化部等六部门关于印发《算力基础设施高质量发展行动计划》的通知_国务院部门文件_中国政府网

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工业和信息化部等六部门关于印发《算力基础设施高质量发展行动计划》的通知

发文机关：

工业和信息化部 中央网络安全和信息化委员会办公室 教育部 国家卫生健康委 中国人民银行 国务院国资委

发文字号：

工信部联通信〔2023〕180号

来  源：

工业和信息化部网站

主题分类：

工业、交通\信息产业（含电信）

公文种类：

通知

成文日期：

2023年10月08日

标       题：

工业和信息化部等六部门关于印发《算力基础设施高质量发展行动计划》的通知

发文机关：工业和信息化部 中央网络安全和信息化委员会办公室 教育部 国家卫生健康委 中国人民银行 国务院国资委

发文字号：工信部联通信〔2023〕180号

来       源：工业和信息化部网站

主题分类：工业、交通\信息产业（含电信）

公文种类：通知

成文日期：2023年10月08日

工业和信息化部等六部门关于印发《算力基础设施高质量发展行动计划》的通知工信部联通信〔2023〕180号各省、自治区、直辖市通信管理局，各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门、党委网信办、教育厅（局、教委）、卫生健康主管部门，中国人民银行上海总部、各省、自治区、直辖市分行，有关中央企业、中央金融企业，各有关单位： 现将《算力基础设施高质量发展行动计划》印发给你们，请结合实际，认真贯彻落实。附件：算力基础设施高质量发展行动计划工业和信息化部 中央网络安全和信息化委员会办公室教育部 国家卫生健康委员会中国人民银行 国务院国有资产监督管理委员会2023年10月8日

工业和信息化部等六部门关于印发《算力基础设施高质量发展行动计划》的通知工信部联通信〔2023〕180号各省、自治区、直辖市通信管理局，各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门、党委网信办、教育厅（局、教委）、卫生健康主管部门，中国人民银行上海总部、各省、自治区、直辖市分行，有关中央企业、中央金融企业，各有关单位： 现将《算力基础设施高质量发展行动计划》印发给你们，请结合实际，认真贯彻落实。附件：算力基础设施高质量发展行动计划工业和信息化部 中央网络安全和信息化委员会办公室教育部 国家卫生健康委员会中国人民银行 国务院国有资产监督管理委员会2023年10月8日

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工业和信息化部等六部门关于印发《算力基础设施高质量发展行动计划》的通知

现将《算力基础设施高质量发展行动计划》印发给你们，请结合实际，认真贯彻落实。

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《算力基础设施高质量发展行动计划》配套解读

2023-10-10 12:44

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近日，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6部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》（以下简称《行动计划》）。为更好地理解和实施《行动计划》，结合各方关注问题，现对有关政策要点解读如下：一、什么是算力基础设施？算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力，主要通过算力中心等算力基础设施向社会提供服务。算力基础设施是新型信息基础设施的重要组成部分，呈现多元泛在、智能敏捷、安全可靠、绿色低碳等特征，对于助推产业转型升级、赋能科技创新进步、满足人民美好生活需要和实现社会高效能治理具有重要意义。二、《行动计划》的出台背景是什么？习近平总书记指出，要加快新型基础设施建设，推动数字经济和实体经济融合发展。随着数字经济时代全面开启，算力正以一种新的生产力形式，为各行各业的数字化转型注入新动能，成为经济社会高质量发展的重要驱动力。算力基础设施作为算力的主要载体，是支撑数字经济发展的重要资源和基础设施，对于实现数字化转型、培育未来产业，以及形成经济发展新动能等方面具有重要作用。当前，新一轮科技革命和产业变革正在向纵深演进，算力基础设施的重要性不断提升，各国持续加大投入。我国算力基础设施发展成效显著，但与推动数字经济与实体经济深度融合、实现经济社会高质量发展的目标任务相比，与应对国际市场激烈竞争的要求相比，仍有一定差距。为进一步凝聚产业共识、强化政策引导，全面推动我国算力基础设施高质量发展，工业和信息化部等6部门联合印发《行动计划》。三、《行动计划》的基本原则和主要内容是什么？《行动计划》结合算力基础设施产业现状和发展趋势，明确了“多元供给，优化布局；需求牵引，强化赋能；创新驱动，汇聚合力；绿色低碳，安全可靠”的基本原则，制定了到2025年的主要发展目标，提出了完善算力综合供给体系、提升算力高效运载能力、强化存力高效灵活保障、深化算力赋能行业应用、促进绿色低碳算力发展、加强安全保障能力建设等六方面重点任务，着力推动算力基础设施高质量发展。四、未来3年，算力基础设施发展将有哪些具体目标？《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，引导算力基础设施高质量发展。计算力方面，算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%。运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网（OTN）覆盖率达到80%，骨干网、城域网全面支持IPv6，SRv6等新技术使用占比达到40%。存储力方面，存储总量超过1800EB，先进存储容量占比达到30%以上。应用赋能方面，围绕工业、金融、医疗、交通、能源、教育等重点领域，各打造30个以上应用标杆。五、《行动计划》部署了哪些重点任务？《行动计划》共部署25项重点任务，在完善算力综合供给体系方面，从建设布局、算力结构、异构协同、标准体系等方面进行部署；在提升算力高效运载能力方面，从运载质量、接入网络、算力调度等方面进行部署；在强化存力高效灵活保障方面从存力技术、存储产业和存算网协同等方面进行部署；在深化算力赋能行业应用方面，重点在工业、教育、金融、交通、医疗和能源等方面进行了工作部署；在促进绿色低碳算力发展方面，从提升算力碳效水平、引导市场应用、赋能行业发展等方面进行了部署；在加强安全保障能力建设方面，从提升网络安全、强化数据安全、推荐供应链安全等方面进行部署。六、在完善算力综合供给体系方面，有哪些具体工作部署？《行动计划》多方面统筹考虑算力供给建设，从算力设施布局、算力结构配置、边缘算力部署、标准体系建设等方面进行引导，提升算力综合供给能力。一是优化算力设施建设布局。促进东西部地区算力高效互补和协同联动；加强对数据中心上架率等指标的监测，指导整体上架率低于50%的区域规划新建项目加强论证；支持我国企业“走出去”，以“一带一路”沿线国家为重点布局海外算力设施。二是推动算力结构多元配置。推动算力资源多元发展，逐步提升智能算力占比；推动智能算力与通用算力协同，满足不同类型算力业务需求。三是加速边缘算力协同部署。推动“云边端”算力泛在化分布、协同发展，支撑低时延业务应用；加快行业算力建设布局，支撑传统行业数字化转型。四是构建算力标准体系。加快研制面向算力业务需求的基础共性标准，完善相关要求和技术方法，同步探索支持算网融合产业化发展的标准建设。五是开展算力供给提升行动。开展国家算力中心典型案例遴选，举办中国算力大会，发布《中国综合算力指数》。七、在提升算力高效运载能力方面，有哪些具体工作部署?《行动计划》以网络支撑算力应用为核心，从网络创新技术、算力接入网络、枢纽网络传输、协同调度机制等方面进行引导，提升算力高效运载能力。一是优化算力高效运载质量。探索构建布局合理、泛在连接、灵活高效的算力互联网。增强异构算力与网络的融合能力，实现计算、存储的高效应用；促进数据处理器（DPU）、无损网络等技术的研发与应用。二是强化算力接入网络能力。逐步实现城区重要算力基础设施间时延不高于1ms，大力提升边缘节点灵活高效的入算能力。三是提升枢纽网络传输效率。推动算力网络国家枢纽节点直连网络骨干节点，逐步建成集群间一跳直达链路，国家枢纽节点内重要算力基础设施间时延不高于5ms。四是探索算力协同调度机制。鼓励各方探索打造多层次算力调度框架体系，探索实现算力的一体化调度应用。五是开展算网融合发展行动。探索建设多层级算力调度平台、打造算网城市标杆、实施“算力强基揭榜挂帅”。八、在强化存力高效灵活保障方面，有哪些具体工作部署?《行动计划》从存储技术、存储产业和存算网协同等方面，对强化存力高效灵活保障进行部署。一是加速存力技术研发应用。促进全闪存、蓝光存储等存储技术的创新发展，紧抓存储闪存化升级的机遇，实现算力中心存力与存储产业的共同发展。二是持续提升存储产业能力。通过关键存储部件自主研发能力的提升，推动存储产业上下游协同发展，支撑算力中心存储建设。三是推动存算网协同发展。在技术上推动存算网协同相关技术研发，在算力中心建设上合理配置存算比例，在应用上支撑数据在算力中心内及算力中心间的高效流动。四是开展存算协同发展行动。进行数据中心存储能力成熟度研究，鼓励使用自主存储设备，发布《中国存力发展报告》。九、如何推动算力基础设施进一步向绿色低碳方向演进？《行动计划》着力引导算力基础设施绿色低碳发展。一是提升资源利用和算力碳效水平。通过对算力中心的设计建设、技术选型和设备选择等方面的引导，提升算力碳效水平。二是引导市场应用绿色低碳算力。积极引入绿色能源，采用源网荷储等技术，实现可再生能源的融合开发、就近消纳，提升算力设施绿电使用率。三是赋能行业绿色低碳转型。推动算力在重点行业发挥应用赋能作用，促进企业经营活动数智化发展，构建“算力+”绿色低碳生态体系，助力各行业绿色低碳发展。十、如何保障《行动计划》落地实施？《行动计划》的落地实施，需要各级政府，以及基础电信运营商、第三方数据中心服务商、互联网企业等各类市场主体在算力基础设施建设运营中发挥各自优势，互促互补、形成合力。《行动计划》提出了4方面的保障措施。一是加强统筹联动。加强部门协同，分工做好重点任务组织保障，合力推进算力设施发展。二是加大金融支持。加大对算力基础设施创新发展的金融支持力度，推动符合条件的项目申报发行基础设施领域不动产投资信托基金，鼓励金融机构加大对绿色低碳算力基础设施的信贷支持力度。三是深化交流协作。充分发挥产业联盟、标准组织的组织引导作用，推动交流与合作。支持算力企业走出去，加强国家交流与合作。四是强化平台支撑。完善中国算力平台和数据采集机制，探索算网存资源的协同对接，有效推动产业链上下游技术创新协作、资源共享。

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《算力基础设施高质量发展行动计划》配套解读

为进一步凝聚产业共识、强化政策引导，全面推动我国算力基础设施高质量发展，工业和信息化部等6部门联合印发《行动计划》。

“东数西算”工程启动 什么是算力？专家这样说-新华网

“东数西算”工程启动 什么是算力？专家这样说-新华网

新华网 > > 正文

2022 03/ 30 10:57:22

来源：新华网

“东数西算”工程启动 什么是算力？专家这样说

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“东数西算”工程启动 什么是算力？专家这样说

2022-03-30 10:57:22

来源：

新华网

        新华网北京3月30日电 纵观人类历次技术革命，每一次都是生产力的重新布局，都会编织一张新基础设施“网络”。蒸汽时代布局了一张“铁路网”，电气时代构建了一张“电网”，而数字经济时代正在编织一张“算力网”。

        日前，“东数西算”工程正式全面启动。“东数西算”中“数”指的是数据，“算”指的是算力，即对数据的处理能力。《2021-2022全球计算力指数评估报告》显示，过去一年各国算力评分均有提升，其中中国算力增幅最大，进入全球领跑者行列。

        数字化时代下如何定义算力？算力水平提升对于数字化发展能够起到哪些作用？中国科学院大学计算机科学与技术学院教授刘莹接受采访时介绍，算力一般是指处理器的计算能力，是计算速度、计算方法、数据存储能力、数据传输能力等多方面能力的集合。

        在“东数西算”工程中，谈算力更多是谈数据中心，数据中心本身的算力包括数据处理能力、存储能力、数据传输能力等。从京津冀到粤港澳大湾区，从长三角到成渝地区，从内蒙古到贵州，从甘肃到宁夏，按照全国一体化大数据中心体系布局，8个国家算力枢纽节点将作为我国算力网络的骨干连接点，发展数据中心集群，开展数据中心与网络、云计算、大数据之间的协同建设，并作为国家“东数西算”工程的战略支点，推动算力资源有序向西转移，促进解决东西部算力供需失衡问题。

        刘莹表示，除了强大的电力资源支撑外，高性能数据中心建设还需要大面积的土地、机房、充沛的用于散热的风力或水力资源、机器设备以及各类系统软件的供给保障，其中设备支持包括高性能的数据存储设备、数据交换设备、互联网设备和各种处理器（CPU、GPU、FPGA、ASIC芯片等）组成的超大规模集群阵列。同时，政策扶持和人才保障也是在西部地区建设高性能数据中心的关键。只有把这些资源整合起来，才能够发挥最大优势支撑“东数西算”工程的数据中心的建设。

        刘莹表示，北京和上海等我国东部地区城市涌现出大量科技、工业、电信、商业以及金融发展需求，这些需求需要强大的算力和大量的数据存储予以支撑，但其土地、能源等资源相对紧张，缺乏发展空间。在此形势下，将部分业务向西部转移，可以充分利用西部较充沛的土地资源、风力和水力资源等条件，促进西部地区基础设施建设，同时拉动地区经济增长。

        数据中心产业链条长、投资规模大、带动效应强，其建设能够带动数字经济产业上下游的协同发展。刘莹认为，数据中心建设能够产生经济效益，通过对外提供数据存储或计算服务形成新的经济增长点，对当地基础设施建设和人才培养可起到助推作用；处于产业链下游的企事业单位和高校对算力存在大量需求，数据中心能够助其以更短的迭代时间来完成更多任务，从而加速产生经济和社会效益，助推科学研究进一步发展；同时，数据中心建设助推上游企业的技术升级与设备研发，促进存储器、处理器和软件等产品升级，使这些产品和设备能够有机会应用到数据中心中去。数据中心把技术、产品与需求连接并优化供需平衡。

        中国科学院大学数据挖掘与高性能计算实验室成立于2012年，致力于人工智能、大数据挖掘、高性能计算方面的算法和应用研究。作为实验室负责人，刘莹表示，算力水平的提升对人工智能和大数据技术的发展起到不可估量的作用。没有算力支持，人工智能和大数据都只能是空中楼阁。只有不断提升算力水平，加强数据中心建设，才能有助于在人工智能时代向世界先进水平快速靠拢，抢占数字化发展的制高点。

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【责任编辑:刘畅

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我国计算力水平位居全球第二

2023-07-28 08:11

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人民日报

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2022年，整体服务器市场规模保持6.9%增长我国计算力水平位居全球第二《2022—2023全球计算力指数评估报告》显示，2022年，中国整体服务器市场规模保持6.9%的正增长，占全球市场比重达25%，计算力水平位居全球第二。近年来，我国算力产业蓬勃发展，融合应用深度不断拓展。算力作为数字经济时代的关键生产力，有效赋能千行百业数字化转型，推动新兴产业发展。不久前，由国际数据公司（IDC）、浪潮信息、清华大学全球产业研究院联合编制的《2022—2023全球计算力指数评估报告》在北京发布。评估结果显示，2022年，中国整体服务器市场规模保持6.9%的正增长，占全球市场比重达25%，2017年至2022年的复合增长率达48.8%。从国家算力指数排名看，我国计算力水平位居全球第二，处于领跑者国家行列。算力作为数字经济时代新的生产力，对推动科技进步、赋能行业数字化转型、促进经济社会发展发挥着日益重要的作用。近年来，我国算力产业不断发展、创新能力日益提升，截至2022年底，我国在用数据中心机架总规模超过650万标准机架，算力总规模达到180百亿亿次/秒。随着我国深入推进算力和应用融合发展，算力赋能效应更加凸显。一方面，算力深度融入互联网、通信、制造、科研等行业领域，为智能化改造和数字化转型提供有力支撑；另一方面，算力催生的新业态、新模式，成为推动新兴产业成长的驱动力。目前我国算力产业呈现出哪些发展新特点，又将如何赋能千行百业高质量发展？记者进行了采访。多行业需要算力支撑从互联网逐步向电信、制造、教育等领域拓展前不久，云上科研智算平台CFFF在复旦大学上线。该平台由面向多学科融合创新的智能计算集群“切问一号”和面向高精尖研究的专用高性能计算集群“近思一号”两部分组成。基于高速数据传输网和云计算技术，部署在复旦校内的“近思一号”和托管在1500公里外阿里云乌兰察布数据中心的“切问一号”连成了一台真正意义上的“超级计算机”，以满足不同应用场景下的科学智能研究与应用需求。近年来，随着科研数据和算力资源日益丰富，算力在科学研究各领域的应用场景不断拓展。复旦大学云上科研智算平台的成功搭建，让多年钻研介孔材料的中国科学院院士、复旦大学化学系教授赵东元充满期待：“实验科学的数据非常多，如果通过文献数据可以找到设计一种材料的最佳路线，将会节省很多时间，我们对物质的认识也会更加深入。”“以大规模异构算力为基础的智能计算平台将成为今后科研的重要支撑力量，推动基础学科及交叉学科建设，实现科研成果的深度融合和转化。”复旦大学校长金力说。如今，不仅在高校，很多行业都需要算力支撑，不少地方也把推动算力水平提升、实现技术协同创新作为面向未来的战略选择。算力极大地推动了人工智能等前沿技术发展及产业创新，成为激活数据要素潜能、驱动经济社会数字化转型的新引擎。“当前，我国数字基础设施建设加快，算力基础设施的综合能力显著提升。”中国通信标准化协会副秘书长南新生从“存、算、网”3个环节介绍，截至2022年底，我国数据存储能力总规模超过1000EB（相当于1万亿GB），算力总规模达到180百亿亿次/秒，国家枢纽节点间的网络单向时延降低到20毫秒以内。“算力已经成为像水、电、燃气一样的基础资源，梯次优化、开放多元的算力供给体系逐步构建，在需求、标准、生态等方面快速发展，支撑着上层应用开发迭代，为产业创新提供源头动力。”南新生说。中国信通院发布的《中国算力发展指数白皮书（2022年）》显示，我国算力应用从互联网逐步向电信、制造、教育等领域拓展。从各行业算力应用分布看，互联网行业对数据处理、模型训练的需求不断提升，占整体算力50%的份额，是算力需求最大的行业；政府行业占比12%，位列第二位；服务、电信、金融、制造、教育、运输等行业分列第三位到第八位，其中应用场景丰富的制造业对算力需求有较大提升潜力。不再追求算力堆砌在各类数字化要素协同中实现更大价值智能仓库接受订单后，对指定货物自动分拣出库，通过AGV（自动导向车）转运至自动驾驶货车，“绿波带”信号协调技术保障货车优先通行……在重庆两路果园港综合保税区，以边缘计算为代表的新一代信息技术完成规模化部署，打造智慧物流新模式。“利用路侧感知设备及边缘计算平台，实现车端和路侧的智能监控。通过5G网络将车联网数据分流至边缘计算节点，结合私有云支持的云控平台，进行融合分析与数据分发，最终达成车路协同。” 联想集团5G智慧交通解决方案总监李虓介绍。除了港口物流，算力赋能正向其他赛道和领域延伸。黄河三角洲国家级自然保护区是候鸟重要的迁徙中转站、越冬地和繁殖地，因此被誉为“鸟类的国际机场”。近年来，这里建成了智慧监测系统，让在保护区工作了20多年的高级工程师单凯彻底告别了一摞摞的“兽类样带法野外调查记录表”。斑嘴鸭，识别总量2714只；东方白鹳，累计识别333次……丰富的数据在智慧监测系统里清晰显示。“这个系统大大节约了我们的工作时间，提高了鸟类监测数据统计效率。在减少空拍等影像资源浪费的同时，还实现了对实时和历史数据的深加工。”单凯说。“起初，野生动物领域的专家对算力并不认可，很多野生动物从幼崽到成年的外形变化很大，跟踪识别的难度也比较大。”创视智能科技（南京）有限公司执行董事魏标告诉记者，经过不断优化，系统现在可以更精准地识别鸟类，更好地满足保护区的应用需求。专家认为，智能化时代到来，算力已经无处不在、无时不有。用户手中的“端”、覆盖广泛的“云”，都能产生算力。“随着数据量呈指数级增长，算力底座将不断得到夯实，这对算力发展提出更高要求。数字经济的基础设施及通用人工智能的核心动力是未来算力的两大特征。”联想集团副总裁陈振宽表示，从各行各业数字化转型需求来看，“算力”不能简单堆砌，而要向“智慧”方向发展，应用更广泛、更智慧的算力最终将成为像水、电一样的基础资源，在各类数字化要素的协同中实现更大价值。算力发展带动服务模式转变多元化应用场景需要多样性算力支撑分类型看，现阶段算力主要可分为基础算力、智能算力和高性能计算算力3种类型。陈振宽解释：“基础算力主要基于CPU芯片的服务器，智能算力主要基于GPU等芯片的加速计算平台，而高性能计算算力主要基于融合CPU芯片和GPU芯片打造计算集群，它们分别面向基础通用计算、人工智能计算、科学工程计算等应用场景。”多元化应用场景需要多样性算力的支撑。海量复杂数据处理需求驱动着计算量大幅增长，算力智能化升级成为趋势。根据中国信通院的测算，智能算力已成为我国算力增长的主要动力。中国移动研究院副院长段晓东认为，计算产业加速融入实体经济，正面临着各行各业的场景需求和体验挑战。无论是从计算产业自身发展来看，还是从赋能产业升级的需求看，都需要推进多样性算力发展。中国工程院院士、清华大学教授郑纬民认为，多样性算力的规模部署，关键在于两个方面：一是从供给侧做好软硬件协同和融合创新，释放多样性算力潜能；二是由需求方牵头构建一致性测评体系，牵引产品快速迭代，引导用户敢用、多用多样性算力产品。算力的发展也在带动服务模式的转变。今年4月，科技部启动国家超算互联网部署，通过构建市场化的运营和服务体系，实现算力资源统筹调度。在博大数据首席执行官张永健看来，算力资源服务将成为未来数据中心的发展重点。从售卖机柜的传统模式向提供算力服务的新模式转变，有利于算力产业触达更多用户、拓展更为广阔的市场。（记者 谷业凯）

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我国计算力水平位居全球第二

《2022—2023全球计算力指数评估报告》显示，2022年，中国整体服务器市场规模保持6.9%的正增长，占全球市场比重达25%，计算力水平位居全球第二。近年来，我国算力产业蓬勃发展，融合应用深度不断拓展。算力作为数字经济时代的关键生产力，有效赋能千行百业数字化转型，推动新兴产业发展。

中国信息通信研究院中国算力发展指数白皮书（2023年）

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中国信息通信研究院中国算力发展指数白皮书（2023年）

编译时间：2023-10-10

来源机构：中国信息通信研究院

编译者：张卓然

点击量：670

【摘    要】

白皮书系统跟踪研究了全球算力发展情况，全面剖析了我国算力总体发展态势，并对中国算力发展情况进行客观评估，并结合当前我国算力发展现状和评估结果提出了我国算力发展建议。

【目    录】

一、全球算力快速发展，算力竞争不断加剧

（一）算力规模稳定增长

（二）算力产业繁荣发展

（三）算力技术创新活跃

（四）算力赋能不断深化

（五）算力竞争持续加剧

二、我国算力稳步增长，算力赋能作用凸显

（一）算力规模持续壮大，智能算力保持高速增长

（二）供给水平大幅提升，先进计算创新成果涌现

（三）发展环境完善优化，网络体系保障数据流动

（四）赋能作用深入发挥，数实融合发展潜力广阔

（五）算力拉动经济增长，数字经济发展动能强劲

三、中国算力发展指数评估

（一）指标建立依据

（二）指标体系建立

（三）我国算力发展评估

（四）算力发展指数与经济的关系

（五）我国算力二十强市

四、基建创新双线并举，全面赋能数字经济高质量发展

（一）赋能区域发展，科学布局基础设施

（二）突破核心技术，强化算力保障能力

（三）加快企业培育，持续完善产业生态

（四）加强政策保障，优化算力发展环境

（五）激活应用潜力，赋能行业转型升级

（六）坚持国际合作，维护产业安全稳定

原文题目：中国算力发展指数白皮书（2023年）

原文链接：

http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202309/t20230914_461823.htm、

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