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號稱人工智能發(fā)動(dòng)機(jī)的“算力”是什么?

發(fā)布時(shí)間:2024-04-29 22:35:30

相信大家已經(jīng)感受到,我們正處在一個(gè)人工智能時(shí)代。如果要問在人工智能時(shí)代最重要的是什么?那必須是:算力!算力!算力!(重要的事情說三遍)

作為推動(dòng)人工智能發(fā)展的三大要素之一,算力被稱為人工智能的“發(fā)動(dòng)機(jī)”和核心驅(qū)動(dòng)力。

算力很重要,但是算力究竟是個(gè)啥?文檔君帶著大家一起來看看吧~~

01

什么是算力

“算力”,字面意思就是計(jì)算能力(Computational Power),從古代的算盤到現(xiàn)在的超級計(jì)算機(jī),都是算力的承載者。

現(xiàn)在我們說的算力是指計(jì)算系統(tǒng)(如電腦、服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心等)處理信息和執(zhí)行計(jì)算的能力。計(jì)算系統(tǒng)的算力越高,處理數(shù)據(jù)的速度越快,能完成的任務(wù)也越復(fù)雜。

如果將計(jì)算機(jī)的算力比作學(xué)生的解題速度,那么一個(gè)擁有強(qiáng)大算力的計(jì)算機(jī)就像是一個(gè)解題速度極快的高中生,而一個(gè)算力較弱的計(jì)算機(jī)就像是解題速度較慢的小學(xué)生。

同一道算術(shù)題,高中生可能只需要一分鐘就能解出來,而小學(xué)生可能需要花費(fèi)更多的時(shí)間。因此,算力的大小直接影響了計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)的速度和效率。

 

算力的單位有以下幾種:

  • FLOPS

Floating Point Operations Per Second,浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)/秒。表示計(jì)算系統(tǒng)每秒鐘能執(zhí)行多少次浮點(diǎn)運(yùn)算,是最常用的衡量算力的單位。

  • IPS

Instructions Per Second,指令/秒。表示計(jì)算系統(tǒng)每秒鐘能執(zhí)行多少條指令,更多地用于衡量CPU的處理速度。

  • TOPS

Trillion Operations Per Second,萬億次/秒。表示處理器每秒鐘可進(jìn)行多少萬億次(10^12)操作。

TOPS/W也可以作為評價(jià)算力的一個(gè)性能指標(biāo),表示在1W功耗的情況下,處理器能進(jìn)行多少萬億次操作。

02

算力的發(fā)展歷程

算力經(jīng)過多年的發(fā)展,實(shí)現(xiàn)了從算盤到云端的巨大飛躍,總的來說可以分為以下幾個(gè)階段:

01

機(jī)械時(shí)代:算盤與差分機(jī)

  • 在遙遠(yuǎn)的古代,人類的算力僅限于十指和一些簡單的計(jì)數(shù)工具。

  • 算盤的出現(xiàn),使人們迎來了第一次算力的飛躍。

  • 1642年,布萊士·帕斯卡發(fā)明了帕斯卡加法器,是人類歷史上第一臺真正的計(jì)算機(jī),能夠執(zhí)行加減法運(yùn)算。

  • 19世紀(jì)初,查爾斯·巴貝奇構(gòu)想出了能夠進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算的差分機(jī),被認(rèn)為是最早的通用計(jì)算機(jī)概念。

02

電子時(shí)代的曙光:ENIAC與微處理器

  • 1946年,世界上第一臺電子計(jì)算機(jī)ENIAC的誕生,開啟了算力發(fā)展的電子時(shí)代。

  • 1971年,英特爾推出了4004微處理器,標(biāo)志著個(gè)人計(jì)算時(shí)代的到來。這顆芯片的算力現(xiàn)在看來不值一提,但卻為后來的技術(shù)革命埋下了伏筆。

03

個(gè)人計(jì)算的大爆炸:PC革命

  • 1980年代,個(gè)人電腦(PC)開始普及,算力不再是大型機(jī)構(gòu)專用,普通人也能享受到數(shù)字技術(shù)帶來的便利。

  • 1990年代,互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和普及,加速了計(jì)算需求的增長,推動(dòng)了算力的進(jìn)一步發(fā)展。

04

云端上的算力:云計(jì)算與AI

  • 21世紀(jì),移動(dòng)計(jì)算和云計(jì)算蓬勃發(fā)展。云計(jì)算的出現(xiàn),使得算力可以像水和電一樣,通過網(wǎng)絡(luò)“流動(dòng)”到需要它的每一個(gè)角落。

  • 人工智能的崛起對算力提出了更高的要求,GPU(Graphics Processing Unit,圖形處理單元)和TPU(Tensor Processing Unit,張量處理單元)等專用硬件的出現(xiàn),極大地提高了處理效率,為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理提供了強(qiáng)大的支持。

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