算力不仅仅关乎数值，也需要考虑其稳定性和可靠性

数字经济对算力的需求越来越大，在新基建的推动下，截至2020年底，我国使用的数据中心机架数量超过400万架，年均增速超过30%。

尽管算力快速发展，但市场对其认知仍然滞后。大多数人对算力相关的概念还不太熟悉，比如如何衡量算力、不同算力等级的区别以及算力与应用场景的匹配。

1.算力水平的衡量与精度相关重要性 超级计算机代表国家算力的最高水准，是国家科技实力的重要体现。理解超级计算机的峰值算力需要知道算力的计量单位FLOPS（每秒浮点运算次数），例如TFLOPS代表每秒一万亿次，PFLOPS代表每秒一千万亿次。

在衡量算力水平时，除了运算次数，还要考虑算力的精度。例如，一个AI计算中心提供的算力与一个超级计算机提供的算力数值相同，但由于精度不同，实际算力水平也是不同的。

根据参与运算数据精度的不同，算力可分为双精度算力（64位，FP64）、单精度算力（32位，FP32）、半精度算力（16位，FP16）和整型算力（INT8、INT4）。数字位数越高，精度越高，能够支持的运算复杂程度越高，适用的应用场景也更广。

超级计算机主要用于需要大量运算的工作，比如天气预报、化学计算、分子模拟、天体物理模拟等，为高精尖科学领域提供强大的算力。由于这些科学领域的计算对数据精度要求较高，超级计算机通常以双精度数值计算为主。

近年来，人工智能在国内迅速发展，为满足AI训练和推理的特殊需求，出现了AI超算系统。与传统超级计算机不同，AI超算系统主要用于语音、图像或视频处理等场景，低精度计算甚至整型计算即可满足需求。

要确定不同精度算力的性能，需要通过各自领域内的专用测试程序进行测试。例如，Linpack测试用于测试超级计算机性能，重点关注双精度算力；Resnet-50测试则用于测试智能计算机性能，重点关注半精度算力。

如果将参与运算的数据比作货物，双精度算力就相当于重型卡车，适用于各种计算任务；低精度算力就相当于小型货车，适用于特定的AI训练和推理任务。超级计算机的双精度算力高，可以承担小型货车的任务，但功耗较大；而小型货车由于性能限制，无法承担重型卡车的任务。

2.寻找"有效算力" 随着数字化和各行各业的深度融合，每个行业和企业都面临选择算力的问题。在选择芯片和算力时，首先要明确应用场景和优先任务。在规划阶段，地方政府需要关注本地区的优势产业，并明确数据中心的应用目标。智能计算中心在图像分类、自然语言处理、循环翻译等场景下具有优势；超级计算中心则服务于行星模拟、分子药物设计、基因分析等需要高精度数据处理的领域，应用领域更广。

在追求最佳算力时，成本也是一个考虑因素。选择适合具体应用场景需求的算力解决方案，并根据需求进行合理投资和成本控制。

此外，加强算力基础设施的顶层设计和总体规划，倡导开放、多元、兼容的新型算力基础设施，可以大幅提升基础设施的利用率。底层基础设施采用开放性架构，不仅能提供多种算力选择，提升基础设施的易用性和适用性，还能支持更多的应用场景，助力社会治理和产业应用的发展。

来源：东南网

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