相信大家已經(jīng)感受到，我們正處在一個(gè)人工智能時(shí)代。如果要問(wèn)在人工智能時(shí)代最重要的是什么？那必須是：算力！算力！算力！（重要的事情說(shuō)三遍）
作為推動(dòng)人工智能發(fā)展的三大要素之一，算力被稱為人工智能的“發(fā)動(dòng)機(jī)”和核心驅(qū)動(dòng)力。
算力很重要，但是算力究竟是個(gè)啥？文檔君帶著大家一起來(lái)看看吧~~
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什么是算力
“算力”，字面意思就是計(jì)算能力（Computational Power），從古代的算盤到現(xiàn)在的超級(jí)計(jì)算機(jī)，都是算力的承載者。
現(xiàn)在我們說(shuō)的算力是指計(jì)算系統(tǒng)（如電腦、服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心等）處理信息和執(zhí)行計(jì)算的能力。計(jì)算系統(tǒng)的算力越高，處理數(shù)據(jù)的速度越快，能完成的任務(wù)也越復(fù)雜。
如果將計(jì)算機(jī)的算力比作學(xué)生的解題速度，那么一個(gè)擁有強(qiáng)大算力的計(jì)算機(jī)就像是一個(gè)解題速度極快的高中生，而一個(gè)算力較弱的計(jì)算機(jī)就像是解題速度較慢的小學(xué)生。
同一道算術(shù)題，高中生可能只需要一分鐘就能解出來(lái)，而小學(xué)生可能需要花費(fèi)更多的時(shí)間。因此，算力的大小直接影響了計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)的速度和效率。
算力的單位有以下幾種：
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FLOPS
Floating Point Operations Per Second，浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)/秒。表示計(jì)算系統(tǒng)每秒鐘能執(zhí)行多少次浮點(diǎn)運(yùn)算，是最常用的衡量算力的單位。
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IPS
Instructions Per Second，指令/秒。表示計(jì)算系統(tǒng)每秒鐘能執(zhí)行多少條指令，更多地用于衡量CPU的處理速度。
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TOPS
Trillion Operations Per Second，萬(wàn)億次/秒。表示處理器每秒鐘可進(jìn)行多少萬(wàn)億次（10^12）操作。
TOPS/W也可以作為評(píng)價(jià)算力的一個(gè)性能指標(biāo)，表示在1W功耗的情況下，處理器能進(jìn)行多少萬(wàn)億次操作。
02
算力的發(fā)展歷程
算力經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了從算盤到云端的巨大飛躍，總的來(lái)說(shuō)可以分為以下幾個(gè)階段：
01
機(jī)械時(shí)代：算盤與差分機(jī)
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在遙遠(yuǎn)的古代，人類的算力僅限于十指和一些簡(jiǎn)單的計(jì)數(shù)工具。
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算盤的出現(xiàn)，使人們迎來(lái)了第一次算力的飛躍。
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1642年，布萊士·帕斯卡發(fā)明了帕斯卡加法器，是人類歷史上第一臺(tái)真正的計(jì)算機(jī)，能夠執(zhí)行加減法運(yùn)算。
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19世紀(jì)初，查爾斯·巴貝奇構(gòu)想出了能夠進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算的差分機(jī)，被認(rèn)為是最早的通用計(jì)算機(jī)概念。
02
電子時(shí)代的曙光：ENIAC與微處理器
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1946年，世界上第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)ENIAC的誕生，開(kāi)啟了算力發(fā)展的電子時(shí)代。
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1971年，英特爾推出了4004微處理器，標(biāo)志著個(gè)人計(jì)算時(shí)代的到來(lái)。這顆芯片的算力現(xiàn)在看來(lái)不值一提，但卻為后來(lái)的技術(shù)革命埋下了伏筆。
03
個(gè)人計(jì)算的大爆炸：PC革命
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1980年代，個(gè)人電腦（PC）開(kāi)始普及，算力不再是大型機(jī)構(gòu)專用，普通人也能享受到數(shù)字技術(shù)帶來(lái)的便利。
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1990年代，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和普及，加速了計(jì)算需求的增長(zhǎng)，推動(dòng)了算力的進(jìn)一步發(fā)展。
04
云端上的算力：云計(jì)算與AI
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21世紀(jì)，移動(dòng)計(jì)算和云計(jì)算蓬勃發(fā)展。云計(jì)算的出現(xiàn)，使得算力可以像水和電一樣，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)“流動(dòng)”到需要它的每一個(gè)角落。
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人工智能的崛起對(duì)算力提出了更高的要求，GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理單元）和TPU（Tensor Processing Unit，張量處理單元）等專用硬件的出現(xiàn)，極大地提高了處理效率，為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理提供了強(qiáng)大的支持。
