算力一詞聽起來有些生疏，但卻離我們很近。今天就讓諾德基金小編來為大家科普一下吧~

就拿電影特效來說，特效的渲染就離不開算力的支持，而對特效的精細化要求越高所需的算力也就越大。今年的春節檔電影《流浪地球2》，在恢宏的敘事場景和出色的畫面特效背后，離不開算力支持，電影中的震撼畫面，可能一幀就需要超算中心渲染幾個小時才能達到理想效果，如果沒有超算算力的支持，電影從渲染到搬上銀幕，可能需要幾年的時間。

1、什么是算力？

算力是指設備通過處理數據，實現特定結果輸出的計算能力。諾貝爾經濟學獎獲得者威廉middot;諾德豪斯在《計算過程》一文中曾提出:算力是設備根據內部狀態的改變，每秒可處理的信息數據量。

其實我們每個人都擁有算力，比如口算、心算和速算等，只是算力有點低，所以我們在復雜計算時，便會借助計算工具來提升算力。從最早的結繩計算、算盤計算，到發展出計算機計算，再進一步演變至現代云計算，可以發現:算力的進步也在推動著社會的發展。

2、算力的分類

在分類上，根據使用設備和提供算力強度的不同，算力可分為基礎算力、智能算力和超算算力三大類:

基礎算力:由基于 CPU 芯片的服務器所提供的算力，主要用于基礎通用計算，如;移動計算和物聯網等。日常提到的云計算、邊緣計算等均屬于基礎算力。

智能算力:基于 GPU、FPGA、ASIC 等 AI 芯片的加速計算平臺提供的算力，主要用于人工智能的訓練和推理計算，比如語音、圖像和視頻的處理。

超算算力:由超級計算機等高性能計算集群所提供的算力，主要用于尖端科學領域的計算，比如行星模擬、藥物分子設計、基因分析等。

近年來，諾德基金小編發現，我國智能算力規模占比不斷擴大，截至2021年，智能算力占比已經超過50%，成為我國算力快速增長的主要驅動力，而人工智能的訓練和推理正是需要大量的智能算力。

3、算力為何如此重要？

作為人工智能的核心要素，算力是承載和推動人工智能走向實際應用的決定性力量，人工智能模型的訓練和推理都需要大量算力支持，海量算力是大規模訓練及生產人工智能模型的前提。

以GPT系列模型的迭代為例，從GPT-1到GPT-3的參數量和訓練數據集呈現出指數級增長態勢，這也提高了對算力的需求。算法模型的發展朝著復雜化和巨量化的趨勢演進，這也注定需要更強的算力作為支撐。

從 GPT-1 到 GPT-3 發展歷程

此外，隨著信息化、數字化的持續推進，全球新產生的數據量正在快速增長，海量的數據也需要更強大的算力對其進行處理。

隨著科技進步和應用場景的擴展，對算力的需求將不斷增大，在算力的發展過程中將會涌現哪些機會呢？我們一起拭目以待。

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參考資料:

算力分類:西部證券《擁抱AI變革，聚焦算力基礎設施和應用端》-表7

我國算力結構:《中國算力發展指數白皮書》

GPT-1 到 GPT-3 發展歷程:華泰證券《AI 2.0:十年之后我們還能做什么》