相信大家已經(jīng)感受到,我們正處在一個人工智能時代。如果要問在人工智能時代最重要的是什么?那必須是:算力!算力!算力?。ㄖ匾氖虑檎f三遍)
作為推動人工智能發(fā)展的三大要素之一,算力被稱為人工智能的“發(fā)動機”和核心驅(qū)動力。 算力很重要,但是算力究竟是個啥?文檔君帶著大家一起來看看吧~~
01
什么是算力
“算力”,字面意思就是計算能力(Computational Power),從古代的算盤到現(xiàn)在的超級計算機,都是算力的承載者。
現(xiàn)在我們說的算力是指計算系統(tǒng)(如電腦、服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心等)處理信息和執(zhí)行計算的能力。計算系統(tǒng)的算力越高,處理數(shù)據(jù)的速度越快,能完成的任務(wù)也越復(fù)雜。 如果將計算機的算力比作學(xué)生的解題速度,那么一個擁有強大算力的計算機就像是一個解題速度極快的高中生,而一個算力較弱的計算機就像是解題速度較慢的小學(xué)生。 同一道算術(shù)題,高中生可能只需要一分鐘就能解出來,而小學(xué)生可能需要花費更多的時間。因此,算力的大小直接影響了計算機處理數(shù)據(jù)的速度和效率。
算力的單位有以下幾種:
FLOPS
Floating Point Operations Per Second,浮點運算次數(shù)/秒。表示計算系統(tǒng)每秒鐘能執(zhí)行多少次浮點運算,是最常用的衡量算力的單位。
IPS
Instructions Per Second,指令/秒。表示計算系統(tǒng)每秒鐘能執(zhí)行多少條指令,更多地用于衡量CPU的處理速度。
TOPS
Trillion Operations Per Second,萬億次/秒。表示處理器每秒鐘可進行多少萬億次(10^12)操作。
TOPS/W也可以作為評價算力的一個性能指標,表示在1W功耗的情況下,處理器能進行多少萬億次操作。
02
算力的發(fā)展歷程
算力經(jīng)過多年的發(fā)展,實現(xiàn)了從算盤到云端的巨大飛躍,總的來說可以分為以下幾個階段:
01
機械時代:算盤與差分機
在遙遠的古代,人類的算力僅限于十指和一些簡單的計數(shù)工具。
算盤的出現(xiàn),使人們迎來了第一次算力的飛躍。
1642年,布萊士·帕斯卡發(fā)明了帕斯卡加法器,是人類歷史上第一臺真正的計算機,能夠執(zhí)行加減法運算。
19世紀初,查爾斯·巴貝奇構(gòu)想出了能夠進行復(fù)雜計算的差分機,被認為是最早的通用計算機概念。
02
1946年,世界上第一臺電子計算機ENIAC的誕生,開啟了算力發(fā)展的電子時代。
1971年,英特爾推出了4004微處理器,標志著個人計算時代的到來。這顆芯片的算力現(xiàn)在看來不值一提,但卻為后來的技術(shù)革命埋下了伏筆。
03
個人計算的大爆炸:PC革命
1980年代,個人電腦(PC)開始普及,算力不再是大型機構(gòu)專用,普通人也能享受到數(shù)字技術(shù)帶來的便利。
1990年代,互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和普及,加速了計算需求的增長,推動了算力的進一步發(fā)展。
04
21世紀,移動計算和云計算蓬勃發(fā)展。云計算的出現(xiàn),使得算力可以像水和電一樣,通過網(wǎng)絡(luò)“流動”到需要它的每一個角落。
人工智能的崛起對算力提出了更高的要求,GPU(Graphics Processing Unit,圖形處理單元)和TPU(Tensor Processing Unit,張量處理單元)等專用硬件的出現(xiàn),極大地提高了處理效率,為機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理提供了強大的支持。
在2024年MWC世界移動通信大會上,中興通訊發(fā)布端到端算力基礎(chǔ)設(shè)施解決方案,提供算/存/網(wǎng)/lDC完整的全套解決方案,實現(xiàn)全棧軟硬件一體化部署,加快業(yè)務(wù)上云速度。
03
算力的重要性
在本文的開頭,文檔君提到,人工智能新時代最重要的就是算力。算力對于人工智能至關(guān)重要,它幾乎影響著人工智能領(lǐng)域的每一個方面。 實現(xiàn)復(fù)雜模型 現(xiàn)代人工智能,特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù),依賴于復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,這些模型包含數(shù)百萬甚至數(shù)十億的參數(shù)。 高算力使得這些大型模型的訓(xùn)練成為可能,只有足夠的算力才能使模型在合理的時間范圍內(nèi)完成對海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)。
縮短訓(xùn)練時間 強大的算力可以大幅縮短模型的訓(xùn)練時間。在算力較低的條件下,訓(xùn)練一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型可能需要幾周甚至幾個月。隨著算力的提升,相同的訓(xùn)練任務(wù)可以在幾天、幾小時乃至更短時間內(nèi)完成。
支持實時分析和決策 在很多應(yīng)用場景中,比如自動駕駛汽車、金融交易分析、智能醫(yī)療系統(tǒng)等,AI模型需要實時地處理數(shù)據(jù)并做出決策。強大的算力能夠保證這些系統(tǒng)能夠迅速處理輸入的數(shù)據(jù),及時做出反應(yīng)。 促進AI技術(shù)的創(chuàng)新 隨著算力的增強,AI研究人員能夠嘗試更多的實驗,探索新的算法和模型架構(gòu)。這不僅加速了現(xiàn)有技術(shù)的改進,也可能帶來突破性的新技術(shù)。 例如,近年來自然語言處理(NLP)領(lǐng)域的重大進展很大程度上得益于可用算力的顯著提升。
除了人工智能領(lǐng)域,算力在氣候模擬、天文物理、金融分析、醫(yī)療健康、交通運輸、信息安全、科學(xué)研究等各方面都具有重大影響。
可以說,算力的提升是實現(xiàn)這些應(yīng)用的基礎(chǔ)和保障,也是數(shù)字世界的基石。
04
結(jié)束語
今天的算力小知識就介紹到這里了,文檔君敲黑板總結(jié)重點啦~~
算力是用來衡量計算系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)和執(zhí)行運算的能力,最常用的單位是FLOPS。
算力經(jīng)過多年的發(fā)展,經(jīng)歷了四個階段,實現(xiàn)了從算盤到云端的巨大飛躍。
算力對于人工智能至關(guān)重要,也是科技發(fā)展的核心驅(qū)動力。
相信在未來的發(fā)展歷程中,算力將繼續(xù)發(fā)揮重要作用。無論是在游戲、人工智能還是其他領(lǐng)域,算力的發(fā)展將為我們帶來更多的創(chuàng)新和可能。
審核編輯:黃飛
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原文標題:算力系列基礎(chǔ)篇——算力101:從零開始了解算力
文章出處:【微信號:ztedoc,微信公眾號:中興文檔】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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