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算力,究竟是個(gè)什么“力”

發(fā)表時(shí)間:2025-08-27 17:10:41

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2025中國(guó)算力大會(huì)日前在山西大同舉行。“算力”一詞頻繁出現(xiàn)在各類新聞報(bào)道和討論之中。它究竟是什么“力”?通算、智算、Token等一個(gè)個(gè)術(shù)語(yǔ)又代表什么意思?

圖為2025中國(guó)算力大會(huì)開(kāi)幕式現(xiàn)場(chǎng)。新華社記者 柴婷 攝

什么是算力?

算力即計(jì)算能力,其實(shí)我們每個(gè)人都擁有算力,比如口算、心算和速算等,只是算力有限。當(dāng)進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算時(shí),就要借助計(jì)算工具來(lái)提升算力。從最早的結(jié)繩計(jì)算、算盤計(jì)算,到發(fā)展出計(jì)算機(jī)計(jì)算等。

如今,算力是集信息計(jì)算力、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)載力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)力于一體的新型生產(chǎn)力,主要通過(guò)算力基礎(chǔ)設(shè)施向社會(huì)提供服務(wù)。

通俗講,算力就是對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力。它看不見(jiàn)、摸不著,卻時(shí)刻影響著你我的生活,比如智能音箱響應(yīng)用戶指令、電子支付實(shí)時(shí)清算、在線購(gòu)物個(gè)性化推薦、電影的特效處理等,背后都有算力支撐。

可以說(shuō),在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,算力如同水、電、燃?xì)獾裙不A(chǔ)資源一樣,走進(jìn)千家萬(wàn)戶、服務(wù)千行百業(yè)。

■算力可以分為幾類?

在分類上,根據(jù)使用設(shè)備和提供算力強(qiáng)度的不同,中國(guó)信息通信研究院等機(jī)構(gòu)將算力分為三類,即基礎(chǔ)算力、智能算力和超算算力。

基礎(chǔ)算力(通用算力),一般用于基礎(chǔ)通用計(jì)算,比如辦公、上網(wǎng)、看視頻等,不需要太高的性能。

智能算力,主要用于復(fù)雜數(shù)據(jù)分析和人工智能任務(wù),比如:讓AI學(xué)會(huì)識(shí)別人臉、理解語(yǔ)音、翻譯語(yǔ)言等。它的特點(diǎn)是能高效處理海量數(shù)據(jù),并根據(jù)不同的AI場(chǎng)景靈活調(diào)整策略。

超算算力,由超級(jí)計(jì)算機(jī)等高性能計(jì)算集群所提供的算力,主要用于科學(xué)研究和工程計(jì)算。

近年來(lái),我國(guó)算力總規(guī)模年增速達(dá)到30%左右。在人工智能的快速發(fā)展帶動(dòng)下,智能算力需求呈現(xiàn)迅猛增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。中國(guó)信息通信研究院副院長(zhǎng)魏亮介紹,隨著智算規(guī)模的顯著提升,算力呈現(xiàn)“智算主導(dǎo)、多元協(xié)調(diào)發(fā)展”的特征。

工作人員在貴安超算中心數(shù)據(jù)機(jī)房?jī)?nèi)工作。新華社記者 劉續(xù) 攝

全國(guó)算力該如何丈量?

在計(jì)算科學(xué)領(lǐng)域,用一個(gè)專業(yè)指標(biāo)來(lái)衡量計(jì)算設(shè)備的能力——FLOPS,即每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)。

在此基礎(chǔ)上,還有MFLOPS:百萬(wàn)次;GFLOPS:十億次;TFLOPS:萬(wàn)億次;PFLOPS:千萬(wàn)億次;EFLOPS:百億億次等,數(shù)值越大,計(jì)算能力越強(qiáng)。

電影《終結(jié)者》中,天網(wǎng)的算力是60TFLOPS,也就是每秒60萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算。而如今,一款高端游戲顯卡可能擁有約80TFLOPS的算力。

再比如,超級(jí)計(jì)算機(jī)“前沿”(Frontier),峰值性能突破1EFLOPS,即每秒能完成1百億億次運(yùn)算。若以普通人按計(jì)算器速度(1次/秒)計(jì)算,“前沿”1秒的運(yùn)算量,需要80億人持續(xù)按鍵近40年才能完成。

工業(yè)和信息化部副部長(zhǎng)熊繼軍在2025中國(guó)算力大會(huì)上表示,截至2025年6月底,中國(guó)智能算力規(guī)模達(dá)788EFLOPS,占全球總規(guī)模的32%,穩(wěn)居全球第二。

■這些常見(jiàn)術(shù)語(yǔ)代表什么?

Token,是大家通常所說(shuō)的詞元。在語(yǔ)言類模型中,需要將句子、段落、文章等類型的長(zhǎng)文本分解為以Token為單位的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),把文本分詞后進(jìn)行模型計(jì)算。例如在英文語(yǔ)境下,“happy”可能被分解為“hap”“-py”兩個(gè)Token;中文語(yǔ)境下,“我很開(kāi)心”可能分成“我”“很”“開(kāi)心”三個(gè)Token。

作為處理文本的最小數(shù)據(jù)單元,Token如同互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代大家所說(shuō)的“流量”。國(guó)家數(shù)據(jù)局的數(shù)據(jù)顯示,2024年初,我國(guó)日均Token的消耗量為1000億,到今年6月底,日均Token消耗量已經(jīng)突破30萬(wàn)億,一年半時(shí)間增長(zhǎng)了300多倍,這反映了我國(guó)人工智能應(yīng)用規(guī)模的快速增長(zhǎng)。

邊緣計(jì)算,是近幾年興起的一個(gè)概念,是指收集并分析數(shù)據(jù)的行為發(fā)生在靠近數(shù)據(jù)生成的本地設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)中,而不是必須將數(shù)據(jù)傳輸?shù)接?jì)算資源集中化的云端進(jìn)行處理。

例如,在智能工廠中,企業(yè)需要計(jì)算和處理的日常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)越來(lái)越龐大,一些場(chǎng)景需要實(shí)時(shí)處理,需要毫秒級(jí)別的響應(yīng),由于網(wǎng)絡(luò)的限制,一般的云計(jì)算難以實(shí)現(xiàn),這就需要邊緣計(jì)算。

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