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什么是算力?算力的分类

发表时间:2023-11-11 17:19

随着AI技术应用的日益普及,各种大数据模型开始进入人们的日常生活,例如ChatGPT、盘古大模型、自动驾驶、天气预报、比特币挖矿等,需要算力极强的计算系统来进行海量数据的运算。


算力是什么意思?

算力,英文是Computing Power,是指计算机或者计算系统在一定的时间内完成指定计算任务的能力,是计算系统对数据进行处理,实现结果输出的计算能力。算力可以用来衡量一个计算设备的处理速度和计算能力的强弱。

计算机算力与计算机主频的区别和联系?

计算机主频一般是指计算机CPU的频率,CPU的频率越高,计算机的算力也越强。

但是,与计算机的主频不同,算力是从更大的系统来评估计算机的性能,算力不但包括了CPU的能力,还有GPU、存储等方面的综合能力。

算力的分类

我们将算力分为两大类:

1. 通用算力

2. 专用算力。


而负责输出算力的芯片分为:

1. 通用芯片:X86、ARM等;

2. 专用芯片:GPU、TPU、NPU、DPU、FPGA、ASIC等。

x86、ARM等CPU处理器芯片是通用芯片,可以完成多样化的算力,灵活,但是功耗比较高。

GPU显卡,图形处理器,是一种专用处理器,主要用于图形、影像、视频等计算密集型应用。GPU采用并行处理方式,可以同时处理多个指令,适合于并行计算,其算力比CPU高,但功耗也比CPU高。


ASIC是专用集成电路,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,能耗很低,但是作用比较单一。

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。


FPGA介于通用芯片和ASIC之间。



在比特币的早期,人们都是用x86的PC挖矿,后来,越挖难度加大,算力不够。于是,开始使用GPU显卡挖矿。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。

算力的应用领域

对算力的需求主要来自两个方面:

1. 消费领域的算力需求,例如移动互联网、视频直播、网购、打车、VR现实等)

2.   产业领域的算力需求,例如智慧城市、工业制造、资源开采、交通物流、金融证券、教育医疗等。

不同的算力应用和需求场景,有着不同的算法。不同的算法,对算力的特性也有不同要求。


随着海量数据的增加和网络的发展,出现了数据中心和云计算,对算力提出了更高的需求。


数据中心的算力可以分为:

1. 基础通用计算,

2. HPC, High-performance computing, 高性能计算。


而HPC计算,又可以细分为:

1. 科学计算类:包括物理化学、生命科学、气象预测、石油勘探、天文探测等。

2. 工程计算类:包括电子设计自动化、计算机辅助工程、计算机辅助制造、电磁仿真等。

3. AI人工智能计算类:包括机器学习、深度学习、大数据分析等。


科学计算和工程计算这些专业科研领域的数据产生量很大,对算力的要求极高。

例如,许多基因组数据库超过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。


人工智能AI应用目前是全人类关注的重点。

人工智能的三大核心要素,就是算力、算法和数据。

人工智能计算涉及大量的矩阵或向量的乘法和加法,专用性较高,不适合利用CPU进行计算,主要采用GPU等专用芯片进行计算。目前,GPU是AI算力的主力。

什么是算力卸载?

算力卸载,不是卸载、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。

哪些因素影响算力?

影响计算能力的因素有很多。

1. 计算机的专用处理器数量是最重要的特征之一。计算机的计算能力越大,它的处理器就越多。处理器的速度也是至关重要的。计算机的计算能力越大,处理器就越快。

2. 计算机拥有的内存量是另一个关键方面。计算机的内存越大,它的计算能力就越强。计算机内存的类型也是至关重要的。某些类型的记忆比其他类型的更快。这使他们能够更有效地存储和检索数据。

3. 传输数据的带宽,带宽越大传输的数据越快,处理的也越快。

4. 计算机的操作系统也会影响其处理速度。


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