算力--概念系列【转】

2024-07-29 作者:

算⼒--概念系列【转】

前段时间，随着新基建的⽕爆，另⼀个概念也跟着引起了⼤家的关注，它就是“算⼒”。新基建包含三⼤领域：信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施。以数据中⼼、智能计算中⼼为代表的算⼒基础设施，就包含在信息基础设施当中。基础设施的概念好理解，那“算⼒”⼜是什么？

其实，这个乍⼀听有些⽣疏的概念，在我们⽣活中的存在感不亚于空⽓。为什么？因为算⼒⼜称计算⼒，指的是数据的处理能⼒。它⼴泛存在于⼿机、PC、超级计算机等各种硬件设备中，没有算⼒这些软硬件就不能正常使⽤。⽽算⼒越⾼对我们⽣活的影响也越深刻。⽐如，因为使⽤了超级计算机，电影《阿凡达》的后期渲染只⽤了⼀年的时间，⽽如果⽤普通电脑的话需要⼀万年。算⼒时代的⼤幕已经拉开，让我们来看看这个时代有多神奇。

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先来看⼀组数据，2017年，我国数字经济总量达到27.2万亿，占GDP⽐重达32.9%，是仅次于美国的第⼆⼤数字经济体。⽽与之相对应的是⼤数据的爆发式增长，据IDC预测，到2025年，全球数据总量预计将达到180ZB。这个数字有多可怕？1ZB相当于1.1万亿GB，如果把180ZB全部存在DVD光盘中，这些光盘叠起来⼤概可以绕地球222圈。

⽽与此同时，集成电路的发展仍然遵循着“摩尔定律”——1965年，英特尔创始⼈之⼀⼽登·摩尔提出，集成电路上可容纳的元器件数⽬，约每隔18-24个⽉便会增加⼀倍，性能也会提升⼀倍。⽽集成电路会直接影响到中央处理器（CPU）的性能，进⽽影响到计算机的计算能⼒。换句话说，算⼒始终处于⼀个稳步上升的状态，⽽且成本会越来越低。

在数据⼤爆炸和算⼒成本普降的双重因素影响下，世界算⼒资源迎来了爆发式增长。1946年，世界上第⼀台通⽤计算机“埃尼阿克”的计算速度是每秒5000次，⽽现在，世界上最强的超级计算机美国“顶点”的浮点运算速度已经达到了每秒14.86亿亿次。注意，是亿亿次！

以前，算⼒是稀缺资源，计算机造价昂贵、体型巨⼤，只有少数⼤型企业和政府单位才能拥有。⽽现在，全球的⽹民数量已经达到了44.22亿，⽐全球总⼈⼝的⼀半还多。算⼒已经成为普通⼈⽣活中不可缺少的⼀部分。

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按照使⽤主体，我们姑且把算⼒分作：个⼈算⼒、企业算⼒和超级算⼒。

先说说个⼈算⼒。⼀般情况下，个⼈算⼒指的就是PC，它包括了台式机、笔记本电脑、平板电脑、超极本等。我们上⽹、玩游戏等在计算机上进⾏任何操作，都会被转化成⼆进制数暂存到计算机存储器中，然后经由CPU解译为指令，再被调⼊到运算器中进⾏计算，最后由输出设备将结果输出。由于⼀台PC⼀般只安装⼀个CPU，个⼈PC的性能有限。如果数据量很⼤，需要⾮常⼤的计算量，个⼈PC⼀般是完成不了的。

相⽐起来，企业算⼒就复杂多了。企业算⼒经常要⾯对上百、上千、甚⾄上万⼈同时进⾏某项操作，并在同⼀时间给出计算结果。很显然，个⼈PC满⾜不了这么⼤的算⼒需求，这个问题只能由服务器来解决。

服务器⼜是什么？它是真正的计算王者，可以安装很多个CPU，甚⾄是集群性质的。它还是⼀台没有感情的⼯作机器，每天⼯作24⼩时，全年⽆休。服务器与个⼈PC最⼤的区别是个⼈PC⼀般就你⼀个⼈⽤，⽽服务器对外（企业、⽹络等）提供服务，可以很多⼈⼀起⽤。⽐如，我们是如何访问⽹站的，个⼈客户端发送请求到服务器，服务器接收请求并开始处理。⽽服务器硬核的地⽅就在于，它可以并⾏处理很多⼈的请求。

但这个请求数量也不是没有上限的。有的服务器⼀次只能处理100万个请求，那么第100万零⼀个请求发出的时候，服务器就会卡顿甚⾄崩溃。这就是为什么每每某明星出轨、离婚微博热搜就会爆，因为同⼀时间发出的请求过多，服务器处理不了就瘫痪了。包括12306时不时要崩⼀下也是同样的道理。

那么就没有给服务器解压的办法了吗？有的，求助云计算！像⾕歌、亚马逊这样的公司，每年都要投⼊数⼗亿美⾦建设云计算中⼼，每个云计算中⼼⾥⼜有数万台计算机。简单来说，云计算中⼼就像是⼀个连接器，可以把算⼒供给端和需求端连接到⼀起。

那云计算⼜是如何发挥作⽤的？其实说⽩了，云计算就是把现实的计算资源放到⽹络⾥，然后将⽹络⾥的计算机虚拟成⼀台“超级计算机”，⼈们可以通过各种终端，享受到它提供的计算服务。云计算最⼤的特点就是它的灵活性，它是按照⽤户需求匹配计算资源。它还可以让⽤户⼤量使⽤⾮本地的计算资源，实现“算⼒共享”。

但与此同时，云计算也是有瓶颈的。对于⼀些对计算性能有着超⾼要求的企业，说服它们使⽤云计算就相当于说服⼀个F1赛车⼿去开公交车，所以还是得⽤超级算⼒，即超级计算机。

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介绍超算之前，先来看⼀个表⾯简单、但原理很深刻的例⼦：还记得你⼩时候是怎么数数的吗，掰着⼿指头，⼀个指头代表⼀个数，⼿指头不够就加上脚指头。其实，我们所谓的算⼒⽤的也是同样的⽅法，从个⼈PC到服务器再到超算，⽤的都是“加法”的⽅式来提升计算能⼒。超算，常常指信息处理能⼒⽐个⼈电脑快⼀到两个数量级以上的计算机。和字⾯意思不同，它可不是⼀台计算机，⽽是很多台计算机。这些计算机也不是简单地攒在⼀起，数以万计的CPU需要低延迟数据互通，同时还要解决如何分发与存储数据、如何为系统散热与节能等难题。⼀般来说，超算的运算速度平均每秒在1000万次以上，但现在，超算已经进⼊了E级时代，其准⼊门槛也变成了运算速度每秒百亿亿次。这么快的计算机被⽤来⼲什么？当然是⽤来完成⼈类⽆法完成的计算任务。它最先被应⽤到⽓候模拟领域，⽓候模拟和天⽓预报被认为是世界上最复杂的问题之⼀。中国⽬前最快的超算“神威·太湖之光”可以在30天内完成未来100年的地球⽓候模拟。

超算应⽤于数值天⽓预报，其准确率达到了80%以上除此之外，超算还被⼴泛应⽤在军事、航空航天、科研、⽯油⽯化、CAE仿真计算、⽣命科学、⼈⼯智能等各个领域。

⽬前，超算已经成为⼀个国家综合国⼒的象征，⽽中国在这⼀领域已经实现了全球领先。2010年，中国⾸台千万亿次超级计算机“天河⼀号”⾸次拿下全球超算TOP500第⼀名。⾃那以后，中国超算便成了榜⾸常客，2013-2017年，中国相关超算都稳坐在这个位置。

联想在这⼀领域更是达到了⾏业顶级⽔准。从2018年开始到现在，联想连续四次蝉联TOP500全球超算第⼀。全球有10个国家的最强超算由联想交付，包括在澳⼤利亚、巴西、加拿⼤、德国、爱尔兰、荷兰、挪威、新加坡、南⾮和西班⽛，其中，德国的最强超算“超级慕尼⿊-NG”位列全球最强超算第⼋名。

2017年，神⾈⼗⼀号飞船和天宫⼀号在太空中进⾏⽆⼈对接，由于是中国⾸次载⼈交会对接，对飞船和航天器的模拟精准度要求极⾼。⽽联想为中国载⼈航天⼯程总体仿真实验室提供了⼀套以联想⾼性能计算系统和ThinkStation图形⼯作站为核⼼的仿真系统，在轨道计算、模拟仿真、航天器设计等关键环节承担了⼤量计算⼯作，成功辅助了这次任务。

联想联合英特尔为哈佛⼤学交付了名为“坎农”的⾼性能分布式超算集群，这个超算集群将为600多家实验室和4500多名哈佛研究⼈员提供算⼒⽀持

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疫情期间，数字经济以前所未有的⽅式爆发了，在线教育、在线办公、直播带货等“云上的⾏业”⼏倍甚⾄⼏⼗倍增长，其背后的数据中⼼功不可没。⽽新基建⾸提数据中⼼，并把它和5G、⼈⼯智能等共同列为信息数字化基础设施，⾜以见得数据中⼼的重要性。

正如上⽂提到的，数据中⼼能够为⽤户提供远程的算⼒保障，它是算⼒的存在⽅式，也是数字经济的基础。去年，我国移动互联⽹⽤户平均⽉流量为7.82GB，是2018年的1.69倍，但只有不到2%的企业数据被存了下来，其中⼜只有10%被⽤于数据分析。这意味着如果没有⾜够的算⼒⽀撑，未来还将会有⼤把的数据被⽩⽩浪费掉。

⽽数据中⼼同样是云计算、⼯业互联⽹、⼈⼯智能的“弹药”，换句话说，算⼒是这些新技术发展的天花板。有这么个⽐喻，如果⽤⽕箭来⽐喻⼈⼯智能，那么数据就是⽕箭的燃料，算法就是⽕箭的引擎，算⼒就是⽕箭的加速器。⼈⼯智能研究组织OpenAI指出，⾼级⼈⼯智能所需要的算⼒每3.43个⽉将会翻⼗倍。

⼈⼯智能为什么需要如此⾼的算⼒？因为⼈⼯智能最⼤的挑战之⼀就是识别度不⾼、准确度不⾼，⽽要提⾼准确度就需要提⾼模型的规模和精确度，这就需要更强的算⼒。另⼀⽅⾯，随着⼈⼯智能的应⽤场景逐渐落地，图像、语⾳、机器视觉和游戏等领域的数据呈现爆发性增长，也对算⼒提出了更⾼的要求。

⼯业互联⽹描述了⼀个关于智能制造的美好愿景，但⼯业互联⽹同样离不开算⼒。简单来说，⼯业互联⽹就是将⼯业系统与科学计算、分析、感应技术以及互联⽹深度融合起来，在这过程中，算⼒扮演的⾓⾊就是将采集到的⼤量⼯业数据进⾏分析处理，并⽣成推理模型，随后系统会运⽤该模型进⾏分析、预测、规划、决策等⼀系列智能活动。

数据显⽰，2018年中国⼯业数字化经济的⽐重仅为18.3%，尚不⾜20%，这⼀领域尚有很⼤的发展空间。诸如⼈⼯智能、云计算等新技术的涌现将倒逼算⼒朝着更快更强的⽅向发展，⽽算⼒也将给这些领域带来更深刻的变⾰，这⼀切都值得我们期待~