摘要:正确认识和理解算力，不仅要关注数字，还要关注精度和实际场景。
今天，数字技术开始深入生产生活的各个环节。
但要推进数字产业的高水平发展，首先要确保处理大量数据的能力。随着数据被列入生产要素，计算能力成为重要的生产能力。IDC发表的《2020全球计算力指数评价报告》显示，一国的计算力指数每次上升1个百分点，数字经济和GDP分别增加3.3permil和1.8permil。的双曲馀弦值。
数字经济对算力的需求日益增大，加之新基建的东风，作为算力基础设施的数据中心、超算中心、智能计算中心也迈入加速发展阶段。工信部数据显示，截至2020年底，我国在用的数据中心机架超过400万架，年均增速超30%。
计算进”的同时，市场认知严重滞后。大多数人仍然不知道如何衡量与计算能力相关的概念。不同的计算能力等级有什么区别？计算能力和应用场景如何匹配
1.看计算能力水平，精度比数字重要
超级计算机被称为“国家重器”，代表国家计算能力的最高水平，也是国家科学技术能力的重要表现。了解超级计算机的高峰计算能力，首先需要了解计算能力的计算机FLOPS(FLOPS)。
FLOPS代表每秒浮点的计算次数。具体使用时，FLOPS前面有TFLOPS、PFLOPS等字母常量。这个字t，p代表次数，t代表每秒1兆次，p代表每秒1千亿次。
除了计算次数外，测量计算能力水平时还要看计算能力的精度。例如，1000FLOPS的AI计算中心提供的计算能力与1000FLOPS超级计算机提供的计算能力相同，但由于精度不同，实际计算能力水平也不同。
根据参与运算数据的精度，计算能力可分为双精度计算能力(64位、FP64)、单精度计算能力(32位、FP32)、半精度计算能力(16位、FP16)和整体计算能力(INT8、INT4)。数字位数越高，精度越高，可支持的运算越复杂，适当的应用场景也越广。
超级计算机常用于需要大量计算的工作，如天气预报、计算化学、分子模型、天体物理模拟等，为高级科学领域提供终极计算能力服务。由于这学领域的计算对数据精度要求很高，所以通常的超计算系统以双精度数值计算为主。
近年来，AI在国内迅速发展，为了满足AI训练和推理的特殊需求，产生了AI超计算系统。与传统的超计算不同，AI超计算系统多用于语音、照片和视频的处理，浮点计算下的低精度计算和整形计算可以满足相应的需求。
要确定不同精度计算能力的性能，必须通过各领域的专用测试程序进行测试。例如，用于测试超级计算机性能的Linpack测试专注于双精度计算能力的智能计算机性能的Resnet-50专注于半精度计算能力。
如果将参与运算的数据比作货物，双精度计算能力可视为重型卡车，低精度计算能力可视为小型卡车。重型货车也可以承担小型货车的任务，但是耗电过高会造成浪费。小型卡车由于自己的性能限制，不能承担重型卡车的任务。
同样，超级计算机的双精度计算能力可视为重型卡车，是“通用计算能力”，可承担各种计算任务的单精度、低精度计算能力作为小型卡车，是“专用计算能力”，是为AI的训练和推理而设计的
“超级计算机设计的目标是制作更复杂的计算，所以即使只是简单的计算，功耗也很高。“中国科学院计算技术研究所研究员张云泉以优艾设计网_Photoshop问答前对媒体说，AI计算擅长推理和训练，但多数没有高精度数值计算能力，这也限制了AI计算以外的应用场景的使用。
2.寻找“有效算力”
随着数字化和千行百业的深度结合，各行各业、各企业面临着选择算力的问题。需要注意的是，只关注理论水平的最高计算能力没有什么意义，落入实际的应用场景，综合考虑用户的应用、成本、计算能力的兼容性等多个因素，寻找效率高、经济适用的有效计算能力。
在选择芯片和计算能力时，首先需要明确应用场景和优先任务。在早期计划阶段，地方政府需要重视区域内优势产业，明确数据中心的应用目标。智能计算中心融合了AI技术和专用计算能力，在图像分类、自然语言处理、循环翻译等场合具有优势的超计算中心作为前沿技术领域的强大战斗力，服务于行星模拟、分子药物设计、基因分析等需要高精度数据处理的领域，应用领域更广泛。
能力时，成本也是关注的焦点。另一方面，计算力基础设施的建设成本极高，在前期计划时，必须关注市场逻辑，重视经济可行性。粤港澳大湾区曾经出现过同一地区的两个智能计算中心，同一精度计算能力的单价相差近4倍。为避免出现"高价高数值，低能低性价比"的情况，引入算力中心时应重考察算力单价，关注算力的实际效益。
此外，加强算力基础设施的顶层设计和总体规划，倡导开放、多元、兼容的新型算力基础设施，能使基础设施的利用率大幅提升。基础基础设施建设开放性结构，不仅可以提供多种计算能力，提高基础设施的易用性和适用性，还可以支持更丰富的应用场景，提供社会管理和产业应用。
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