0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

究竟到底什么是算力?算力包括哪些类别

无线深海 来源:无线深海 作者:无线深海 2022-08-02 11:21 次阅读

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,正文开始。

█ 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。

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。

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。

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。

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。

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。

e768f988-11af-11ed-ba43-dac502259ad0.png

大家应该都听说过,负责输出算力的芯片,就又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FPGAASIC

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。

e776f70e-11af-11ed-ba43-dac502259ad0.png

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。

e786cf58-11af-11ed-ba43-dac502259ad0.png

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。

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。

我们平时看到的数据中心,基本上都属于云计算数据中心。

e7c236ba-11af-11ed-ba43-dac502259ad0.png

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。

e7e25f76-11af-11ed-ba43-dac502259ad0.png

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。

e7fee920-11af-11ed-ba43-dac502259ad0.png

MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS等,都是FLOPS的不同量级。具体关系如下:

e812a186-11af-11ed-ba43-dac502259ad0.png

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,详见下面的表格:

e838d50e-11af-11ed-ba43-dac502259ad0.png

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‰。

e8650534-11af-11ed-ba43-dac502259ad0.png

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。

e8758fee-11af-11ed-ba43-dac502259ad0.png

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。

e88c8a96-11af-11ed-ba43-dac502259ad0.png

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。

█ 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?

审核编辑 :李倩

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 芯片
    +关注

    关注

    445

    文章

    47476

    浏览量

    407878
  • 云计算
    +关注

    关注

    38

    文章

    7301

    浏览量

    135457
  • 算力
    +关注

    关注

    1

    文章

    620

    浏览量

    14253

原文标题:到底什么是“算力”?这篇文章值得一看

文章出处:【微信号:wuxian_shenhai,微信公众号:无线深海】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    能RADXA微服务器试用体验】Radxa Fogwise 1684X Mini 规格

    通过网络可以了解到,能RADXA微服务器的具体规格: 处理器:BM1684X :高达32Tops INT8峰值 内存:16GB L
    发表于 02-28 11:21

    国资委发文鼓励、Sora开年爆火…智中心的2024注定热辣滚烫?

    中心Sora
    脑极体
    发布于 :2024年02月27日 16:11:19

    iBeLink KS MAX 10.5T大领跑KAS新领域

    —KHeavyHash。在市场上,有一款挖掘机可以满足这个要求,那就是iBeLink ks max 10.5T。 iBeLink ks max 10.5T是一款专为Kaspa挖掘而设计的挖掘机,它的
    发表于 02-20 16:11

    请问用强大的SOC来控制汽车是不是能够大幅减少MCU的使用数量?

    来自一位用户的咨询,麻烦帮忙解答,越详细越好,有图有真相,可以适当提供一些英飞凌解决方案和产品推荐。 用强大的SOC来控制汽车是不是能够大幅减少MCU的使用数量? 未来电动汽车会使用SOC来代替大量MCU?
    发表于 02-02 07:16

    大茉莉X16-P,5800M大称王称霸

    Rykj365
    发布于 :2024年01月25日 14:54:52

    请问AD芯片采集和转换时间怎么啊?

    请问AD芯片采集和转换时间怎么啊?就是输入到单片机之前,采集完所有通道并完成转换的时间,以AD7994为例,能不能介绍下?
    发表于 12-21 07:32

    AD7192转换速率怎么

    大家好! 请问AD7192的转换速率怎么啊? 手册上提到15.5位无噪声分辨率(2.4 kHz, G = 128) 和输出数据速率:4.7 Hz至4.8 kHz 上边的2.4k指的是转换速率么? AD7192每秒钟最快转换多少次啊?谢谢!
    发表于 12-19 07:06

    线速度怎么

    怎么? 公式:线速度=转速*周长 这里有个两个问题, 1,这周长是哪个的周长?? 2,大辊轴的转速是不是等于减速机??还要不要再做一个200:45的减速比?
    发表于 11-13 07:44

    c语言时间for延时,怎么时间?

    c语言时间 for延时,怎么时间?for(i=;;)
    发表于 10-08 07:46

    串口一帧数据到底什么意思,比如接收一串汉字一个汉字一帧吗?

    关于串口接收发送问题,一帧数据到底什么意思,比如接收一串汉字,一个汉字一帧吗?还是不固定。搞不懂
    发表于 09-26 08:03

    C语言定时器如何时间?

    C语言定时器如何时间,比如我要定时一个定时要怎么写,请大神指导一下。
    发表于 09-25 08:16

    BM1684架构介绍

    L2cache 2.2 峰值 峰值: FP32峰值 = 64 * 16 *
    发表于 09-19 08:11

    蜂鸟内核怎么正余弦函数?

    我想问一下蜂鸟内核怎么正余弦函数
    发表于 08-12 07:52

    STM32G0工程Keil MDK下载设置里面的RAM for Algorithm大小如何去设置才合适?

    ZI-data=0 按这个计算不是超过4K了吗? 这个大小究竟如何去设置才合适?和FLASH的页大小相关吗? 有谁知道吗?求解答
    发表于 08-07 14:38

    现在的汽车为啥需要那么多的芯片,多了有啥用?

    洞见分析经验分享
    电子发烧友网官方
    发布于 :2023年08月04日 17:21:24