四方云动 - 智能算力是什么力？为何要提升智能算力占比？

近日，工业和信息化部、中央网信办、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》（下称《行动计划》），从计算力、运载力、存储力以及应用赋能四个方面提出了到2025年发展量化指标。

《行动计划》提出，到2025年，中国算力规模超过300EFLOPS（FLOPS即每秒执行的浮点运算次数，1EFLOPS="10"^18FLOPS），智能算力占比达到35%。那么，什么是计算力和智能算力？为何要提升智能算力占比？

计算力即算力。算力资源的分类方法并不唯一，根据硬件类型，可分为CPU（中央处理器，Central Processing Unit）、GPU（图形处理器graphics processing unit）、FPGA（可编程阵列逻辑Field Programmable Gate Array）、ASIC（专用集成电路，Application Specific Integrated Circuit）等等。根据应用场景，算力可以分为通用算力和专用算力，通用算力具备多样性、灵活性的特征，专用算力具备定制性、高效性的特征。有效组合不同功能和性能需求，算力资源可以支撑通信、网购、娱乐等消费互联网场景，可以支撑物理化学、气象环保、生命科学、石油勘探、天文探测等高性能科学计算场景，可以支撑计算机辅助工程、计算机辅助制造、电子设计自动化、电磁仿真等工程应用场景，也可以支撑机器学习、深度学习、数据分析等人工智能学习与推理场景。当然按照规模划分，算力资源也可以分为大、中、小相对不同的规模，当然不同规模的算力资源部署和管理的方式有所不同。

关于智能算力，也可以有不同的解读方式。广义理解，智能算力可以解释为面向各类人工智能创新应用，基于GPU等专用芯片规模化部署计算平台，比如自然语言处理、机器视觉等等。立足新发展阶段，基于大模型、大数据、大计算的人工智能行业应用对智能算力提出了新的发展要求，规模化部署智能算力，不断提升智能算力占比，诠释了基础设施适度先行的科学思维，为芯片半导体产业创新与突破提供有根生长的环境，为数字产业化和产业数字化发展与升级提供源源不断的动能，能够不断刺激新业务、新模式、新业态的孵化与成长，为数字经济高质量发展持续增加驱动力。

《行动计划》提到的EFLOPS是什么？300EFLOPS是什么水平？

FLOPS是算力的单位，衡量算力资源每秒进行浮点运算的次数，是Floating-point operations per second的英文缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中，比如机器视觉相关图像处理的训练与推理。

FLOPS前面加上字母表示更大的算力单位：

一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算。

一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算。

一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算。

一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算。

一个EFLOPS（exaFLOPS）等于每秒一百亿亿（=10^18）次的浮点运算。

举几个例子，通过大量数据样本进行人工智能模型训练时，根据数据规模、检测效果、模型类别的不同，训练一次的算力需求大概为2-19PFLOS不等，在人脸、语言识别的推理过程中，根据识别精度、并发数量等的不同，对算力的需求跨度可能从10GFLOPS-64TFLOPS，智能驾驶为完成环境感知、决策避障、自车定位等功能时的算力需求大概为8TFLOPS。当然这些数据都不是绝对的，算力需求与应用场景需实现的功能与性能息息相关，所以也可以说“有多少算力就有多少智能”。据权威数据，当前中国算力总规模达到197EFLOPS，位列全球第二，300EFLOPS是《算力基础设施高质量发展行动计划》中明确提出的2025年发展目标，将依然处于世界领先。

本文作者：十三届全国政协委员，十三届云南政协委员，云南联通党委书记、总经理张云勇