“凡算之法，先識其位。一縱十橫，百立千僵，千十相望，萬百相當。”成書于約一千五百年前的數學著作《孫子算經》，以歌訣的方式介紹了算籌的記數法則。作為人類社會最早的算力工具，算籌的出現解決了當時土地開墾、糧食置換等實際需求。人類探索的腳步不斷向前，算力也在持續創新升級。在數字經濟蓬勃發展的今天，算力如同電力、熱力、水一樣，正成為經濟社會高質量發展的重要支撐。

近幾年，“算力”一詞越來越頻繁地出現在人們的視野中，隨著數字化與智能化進程的加快，對于算力的要求越發迫切，特別是在大模型飛速發展的背景下，算力需求迎來井噴式增長。

據畢馬威與聯想集團聯合發布的《普慧算力開啟新計算時代》報告顯示，深度學習出現之前，用于AI訓練的算力增長大約每20個月翻一番;之后，用于AI訓練的算力大約每6個月翻一番;2012年后，全球頭部AI模型訓練算力需求更是加速到每3-4個月翻一番，即平均每年算力增長幅度達到驚人的10倍;目前大模型發展如火如荼，訓練算力需求有望擴張到原來的10到100倍，算力需求的指數級增長曲線將更加陡峭。

什么是算力?

那么，什么是算力?它到底有什么用途呢?

算力即計算能力，從狹義的定義來看，算力是一臺計算機具備的理論上最大的每秒浮點運算次數(FLOPS)。但是，計算機不光具有運算能力，還有數據存儲與訪問能力、與外界的數據交換能力、數據顯示能力等。而從廣義的定義來看，算力是計算機設備或計算/數據中心處理信息的能力，是計算機硬件和軟件配合共同執行某種計算需求的能力。

當前，算力以各種設備形態出現在人們的生活和工作中，小到手機、電腦等微型設備，大到數據中心，而作為算力的載體，芯片直接決定著數據處理速度和產品性能表現。

1、中央處理機(CPU)

CPU是計算機或電子設備的大腦，處理計算機執行的所有計算，從簡單的算術函數到復雜的數據處理操作。

CPU負責從內存或存儲器中獲取數據、解碼指令、執行命令，然后將結果寫回內存。每個軟件或應用程序最終都被轉換成機器代碼，然后在CPU上運行。CPU解釋這些代碼并將其轉化為動作或結果。

CPU接收來自各種來源的輸入，如鍵盤、鼠標和其他輸入設備。然后，它通過各種算法處理這些輸入，以提供所需的輸出。CPU還控制系統資源，如內存、存儲和其他硬件組件，如顯卡和聲卡。它確保所有這些組件無縫地工作，以提供所需的用戶體驗。

2、圖形處理單元(GPU)

GPU是一種通過執行快速數學計算來呈現圖形和圖像的計算機芯片。GPU用于專業和個人計算。傳統上，GPU負責2D和3D圖像、動畫和視頻的渲染，盡管現在它們有了更廣泛的使用范圍。

在計算的早期，中央處理單元(CPU)執行這些計算。然而，隨著越來越多的圖形密集型應用程序的開發，它們的需求給CPU帶來了壓力，并降低了性能，GPU的開發是為了替代CPU執行這些任務，并改善3D圖形的渲染。GPU使用一種稱為并行處理的方法工作，其中多個處理器處理同一任務的不同部分。

GPU在PC游戲中是眾所周知的，它允許流暢、高質量的圖形渲染。同時，開發人員也使用GPU來加速人工智能等領域的工作負載。

3、現場可編程門陣列(FPGA)

FPGA是可編程邏輯器件，可以重新編程以執行各種計算任務，使其在數字信號處理和密碼學等領域非常有用。此外，FPGA是一種集成電路(IC)，有助于快速原型和最終系統設計的自定義邏輯創建。

FPGA由于其固有的靈活性而不同于其他定制或半定制IC，這使它們能夠通過軟件下載進行編程和重新編程，以適應設計它們的大型系統不斷變化的需求。

FPGA通常用于邊緣計算、人工智能、系統安全、5G、工廠自動化和機器人技術等領域。

4、量子計算

量子計算是一種遵循量子力學規律調控量子信息單元進行計算的新型計算模式。從可計算的問題來看，量子計算機只能解決傳統計算機所能解決的問題，但是從計算的效率上，由于量子力學疊加性的存在，某些已知的量子算法在處理問題時速度要快于傳統的通用計算機。當應用于特定問題時，量子計算機可能比經典計算機更快地找到答案。

當然，每種芯片都有優點和缺點，其類型的選擇取決于任務的需要。例如，如果執行復雜的科學模擬或機器學習算法，可能會使用GPU或FPGA，因為它們非常適合此類任務。

算力的作用

近年來，伴隨數字經濟的發展，數據逐漸成為了新的生產要素，算力則成為了核心生產力，在經濟社會的各個領域和層面實現了廣泛應用，舉例來看：

• 智慧醫療：算力的進步將推動醫療行業智能化和標準化發展，極大提高醫療服務的效率和質量。其中，在醫療數據處理方面，算力可以提供強大的數據處理能力，幫助醫療機構處理龐大的醫療數據，提升醫學研究和診斷效率。在圖像處理方面，強大的算力可以提供更快的圖像處理速度，提高診斷的準確性和效率。在遠程醫療方面，算力可以支持更高效的視頻通話和數據傳輸，帶來更好的遠程醫療服務。
• 智慧城市：算力可幫助城市實現智能化管理和運營，提高城市的公共品質和舒適度。其中，在智慧交通領域，算力可以幫助交通管理部門快速處理和分析各類交通數據，如車輛、行人、交通信號燈等，從而作出更有效的交通規劃和調度決策;在公共安全領域，算力可以用于實現視頻監控和智能分析，及時發現和處理各種公共安全問題。
• 智能制造：算力可以幫助制造企業快速處理和分析包括生產數據、質量數據、設備數據在內的各類工業數據，從而提高生產效率和產品質量，降低成本和資源浪費。其中，在智能質量控制方面，算力通過分析質量數據，可以對生產過程中的缺陷進行精準識別和預防;在智能供應鏈管理方面，算力可以幫助制造企業實現更智能的供應鏈管理，從而提升供應鏈的靈活性和響應速度。

由此可見，作為數字經濟時代的重要底座支撐，算力所發揮的作用將日益凸顯，賦能千行百業必將逐漸擴大和深化。

寫在最后：

現如今，算力正以前所未有的速度發展。據中國信通院公布的數據，2020年全球算力規模達到429EFlops，增速達39%，預估未來5年全球算力規模將以超過50%的速度增長，到2025年整體規模將達到3300EFlops。

可以肯定的是，隨著技術的不斷發展，算力水平將得到進一步提升和優化，在塑造未來幾年的技術和創新方面發揮至關重要的作用。