什么是算力？

发表时间：2023-11-20 10:39

算力的字面意思，大家都懂，就是计算能力（Computing Power）。

所谓“计算”，我们可以有多种定义。

狭义的定义，是对数学问题进行运算的过程，例如完成“1+1=？”的过程，或者对“哥德巴赫猜想”进行推理的过程。

广义的定义，则更为宏观，凡是对信息进行处理并得到结果的过程，都可以称为“计算”。

很显然，狭义和广义定义的区别，主要是计算的内容不同。而完成计算过程的能力，都可以称之为“算力”。

事实上，人类的思考，就是一个最常见的计算过程。

我们除了睡觉和发呆的时间之外，每时每刻都在进行着思考。我们通过五官对外界信息进行观察、感知和收集。然后，借助大脑，对这些信息进行处理（也就是思考）。最后，得出结论，做出判断，并采取行动。

在这个过程中，大脑就是我们的算力工具。而大脑的思考能力，就是算力。大脑的思考速度越快，意味着算力越强。

计算是人类解决问题的一种方式。

在漫长的历史长河中，人类遇到过很多问题，都需要通过计算来解决。这些计算任务，仅凭大脑这个“原生”算力工具，是无法完成的。于是，人类发明了很多算力工具和方法，满足计算需求。例如算盘、算筹、计算尺等。

20世纪40年代，在技术的不断积累下，电子计算机诞生，信息技术革命正式开启。

早期的计算机，其实就是一个大型计算器，主要用于军事领域的复杂计算任务（例如弹道计算）。它的性能并不算强，而且体积和功耗巨大。后来，晶体管被发明出来，取代了真空管，才逐渐解决了体积和功耗的问题。

1958年，集成电路问世，正式开创了芯片时代。芯片里面拥有大量的电子元件（例如晶体管、电阻、电容等），可以执行运算指令。近几十年以来，在摩尔定律的支配下，芯片上的晶体管数量不断增加，性能也不断提升。

在芯片能力的加持下，计算机变得越来越强大，体型也越来越小，最终催生了PC，以及繁荣的IT软硬件生态。计算机开始走入家庭和行业，并最终成为人类最重要的算力工具。

我们将计算机应用于各个领域，用它来运行程序、解决问题、提升效率。芯片的制程越先进，晶体管数量越多，算力就越强劲，问题就能解决得更快更好。

如今，芯片已经成为了算力的代名词。我们讨论算力，其实就是在说芯片的计算能力。

通常来说，行业里倾向于将CPU、GPU等芯片技术及能力，称为狭义的算力。内存、硬盘相关的存储技术，称为存力。操作系统、数据库、中间件、应用程序等在内的软件技术，称为算法。

广义的算力，既包括了狭义的算力，也包括了存力和算法。

云计算、大数据、人工智能、区块链等前沿概念，都属于算力的应用。换言之，和信息技术有关的一切，都可以笼统称为算力领域。

我们还需要注意，芯片是算力的核心，而安装了芯片的手机、手表、PC等终端，以及服务器等设备，是算力的载体。拥有大量服务器的数据中心，还有计算集群，我们也可以称为算力平台。它们就是算力的主要存在形式。

算力的价值

算力的作用，是完成计算任务。

大家都知道，计算机硬件系统的运转，以及程序软件的执行，是由无数个计算任务支撑起来的。因此，芯片所提供的算力，就是整个系统正常工作的动力来源。

信息技术经过多年的普及，已经遍布我们工作和生活的各个角落。各种各样的IT系统，支撑着整个社会的发展。算力支撑了所有的IT系统，而IT系统支撑了整个社会。从这个角度来说，将算力誉为社会发展的基石，也不为过。

在生活方面，我们的衣食住行、娱乐休闲，离不开手机，也离不开移动互联网。我们的手机是里面的芯片在提供算力，这样才有丰富的功能，流畅的速度。

我们访问的数字电商，玩的网络游戏，看的电影视频，都是基于互联网服务提供商的服务。这些服务都构建在数据中心和服务器上，也是芯片在提供算力。算力越强，服务体验就越好，我们的生活才会更方便，也更快乐。

在工作方面，现在各行各业都在推动数字化转型，将先进的IT技术和通信技术与传统行业相结合。

数字化是信息化的进一步延伸。以往的信息化，只是在一些特定的业务上引入IT技术。而数字化，是面向整个企业的改造。包括组织架构、业务流程、商业模式和工作场景，都是数字化转型改造的对象。

数字化的目的，是提升生产效率，降低成本，增强企业的综合竞争力。

无论是信息化，还是数字化，背后都是算力在进行驱动。算力越强，系统的能力就越强，带来的改进就越大，收益越多。

算力的分类

算力服务于整个社会。而社会对算力的需求是存在差异的。这些算力需求，既有来自消费领域的（移动互联网、追剧、网购、打车、O2O等），也有来自行业领域的（工业制造、交通物流、金融证券、教育医疗等），还有来自城市治理领域的（智慧城市、一证通、城市大脑等）。

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

如今，我们将算力分为三大类，分别是通用算力、智能算力以及超算算力。

通用算力以CPU（Central Processing Unit，中央处理器）输出的计算能力为主。CPU内部有指令集，对运算进行指导和优化，确保了CPU的可靠运行。

按指令集架构的不同，CPU可以分为x86架构与非x86 架构。X86架构大家都比较熟悉，是英特尔（Intel）公司首先开发并长期主导的，具有比较好的生态，市场占有率也比较高。非x86架构的类型比较多，这些年崛起速度很快，主要有x86、ARM、MIPS、Power、RISC-V、Alpha等。

智能算力以GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）、FPGA（Field ProgrammableGate Array，现场可编程逻辑门阵列）、AI（Artificial lntelligence，人工智能）芯片等输出的计算能力为主。尤其是GPU，目前可以说是炙手可热，一卡难求。

超算算力，则是以超级计算机输出的计算能力为主。它利用并行工作的多台计算机系统的集中式计算资源，并通过专用的操作系统来处理极端复杂的或数据密集型的问题，主要应用于尖端科研、国防军工等高精尖领域，价格极为昂贵，但性能也极为强劲。