诺德基金：领会AI三要素之人工智能“底座”——算力

发布时间：2023-07-01 11:06:46 所属栏目：外闻来源：

导读：“算力”一词听起来有些生疏，但却离我们很近。今天就让诺德基金小编来为大家科普一下吧~

就单纯的拿电影特效来说，电影特效的渲染就已经离不开光脑算力的全方位支持，而对特效的精细化程度的要求越高所

“算力”一词听起来有些生疏，但却离我们很近。今天就让诺德基金小编来为大家科普一下吧~

就单纯的拿电影特效来说，电影特效的渲染就已经离不开光脑算力的全方位支持，而对特效的精细化程度的要求越高所需的算力也就越大。今年的春节档电影《流浪地球2》，在恢宏的叙事场景和出色的画面特效背后，离不开算力支持，电影中的震撼画面，可能一帧就需要超算中心渲染几个小时才能达到理想效果，如果没有超算算力的支持，电影从渲染到搬上银幕，可能需要几年的时间。

1、什么是算力？

计算能力是指设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。诺贝尔经济学奖获得者威廉·诺德豪斯在《计算过程》一文中曾提出：“算力是设备根据内部状态的改变，每秒可处理的信息数据量”。

2、合理的分类

在分类上，根据使用设备和提供算力强度的不同，算力可分为基础算力、智能算力和超算算力三大类：

基础算力：由基于CPU芯片的服务器所提供的算力，主要用于基础通用计算，如移动计算和物联网等。日常提到的云计算、边缘计算和其它类似的算力是基础算力。

智能算力：基于 GPU、FPGA、ASIC 等 AI 芯片的加速计算平台提供的算力，主要用于人工智能的训练和推理计算，比如语音、图像和视频的处理。

超算算力：由超级计算机等高性能计算集群所提供的算力，主要用于尖端科学领域的计算，比如行星模拟、药物分子设计、基因分析等。

近年来，诺德基金小编发现，我国智能算力规模占比不断扩大，截至2021年，智能算力占比已经超过50%，成为我国算力快速增长的主要驱动力，而今天的人工智能的数据的训练和推理正是由于需要集成大量的高端智能人工智能算法的算力。

3、算力为何如此重要？

作为人工智能的核心要素，算力是承载和推动人工智能走向实际应用的决定性力量，人工智能模型的训练和推理都需要大量算力支持，拥有海量算力储备是人工智能大规模数学训练及大规模定制生产人工智能模型的前提。

以GPT系列模型的迭代为例，从GPT-1到GPT-3的参数量和训练数据集呈现出指数级增长态势，这也提高了对算力的需求。算法模型发展的趋向是日益复杂和庞大的,所以必然需要更大的算力去支持,而算力不足,算法模型也变得更加难以承受。

随着科技的进步和应用场景的扩展，对算力的需求将不断增大，在算力的发展过程中将会涌现哪些机会呢？我们一起拭目以待。

（编辑：汽车网）

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