人工智能所说的算力并不单指GPU（图形处理单元），算力是指设备或系统每秒执行数据运算的次数的能力，它涵盖了硬件（如 CPU、GPU、TPU 等处理器）、软件算法以及网络架构等多个层面的综合性能
GPU 是算力的重要组成部分之一，尤其在人工智能领域发挥着重要作用。GPU 具有大量的并行计算核心，擅长处理大规模的并行计算任务，例如在深度学习中，对大量数据的矩阵运算等方面表现出色，能够显著提高训练和推理的速度。
：是最传统的计算芯片，能统一处理指令、数据、内存接口等各种请求，擅长各种任务的调度，可用于通用计算任务，在人工智能中也承担着一些控制和管理等方面的工作。
：是专门为机器学习设计的专用芯片，针对张量运算进行了优化，在处理深度学习模型的训练和推理时效率很高。
不同的应用场景和任务需求会选择不同的硬件组合来提供所需的算力，以达到最佳的性能和效率。例如，基础算力通常以 CPU 的计算能力为主，适用于各个领域的通用计算；智能算力则以 GPU、FPGA、ASIC 芯片等输出的计算能力为主，侧重人工智能领域；超算算力以超算（HPC）集群输出的计算能力为主，常用于科研、国防、高端制造等对算力要求极高的领域。
AI算力三大解药：GPU、存算一体和量子计算时空大乱斗，国产玩家谁能分一杯羹？
本周四，谷歌发布AI语言模型PaLM 2与OpenAI旗下GPT-4等系统展开竞争，国内云从科技、引力传媒等多家A股上市公司亦宣布AI大模型产品最新进展。
·无论是模型还是应用，都离不开硬件厂商或云服务商，算力目前是最稀缺的资源，是大模型成本结构中最显著的部分，GPU是训练模型与加速推理的关键算力硬件，GPU的性能实际上决定了这个新兴行业的步调。但长期来看，人才对人工智能未来的影响超过了算力。
每秒百亿、千亿次的浮点运算能力，拍字节（PB）级的数据存储规模……许多人可能对这些指标没有太多概念，但如果说起春节档电影中的特效、渲染和如今我们经常使用的生成式人工智能、人脸识别、即时翻译等，人们应该不会陌生。
人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它起源于20世纪五六十年代，经过半个多世纪的演变，经历了符号主义、连接主义和行为主体三次浪潮的相互交织发展，到如今，作为一项新兴的通用技术，正在推动着社会生活与各行各业的巨变。
当前人工智能技术及生态迭代加快，对智能算力提出更强更大规模的需求。作为关键环节与核心底座，以智算中心为代表的智能算力基础设施，呈现哪些发展趋势？
算力，就是设备每秒可处理的信息数据量，是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力。狭义上，算力通常指芯片的计算能力，以CPU、GPU等芯片技术为主。广义上，算力还包括内存、硬盘等存储力，操作系统、数据库、应用程序等软件技术，以及大数据、区块链、云计算等前沿技术。
在偌大的机房内，一排排机柜整齐排列，蓝色的灯光让机房未来感十足，机房内的“超级大脑”每小时可以完成100亿张图像识别或1万公里的自动驾驶数据处理任务……这里是南京智能计算中心，是目前长三角地区运营规模最大的人工智能公共算力创新平台，每周都会发放不少于2400小时的算力券。
AGI我信，但大算力之路，生命肯定不选GPU。 #尹烨科普 #deepseek #人工智能 #通用人工智能 #大咖观察
DeepSeek：为什么上涨？AI应用落地，带来哪些机会：眼睛、算力？