今天，数字技术开始深入生产生活的每一环节 。
然而要推动数字产业的高水平发展，首先要确保拥有处理巨量数据的能力 。随着数据被列入生产要素，算力已成为重要的生产力 。根据IDC发布的《2020全球计算力指数评估报告》，一国的算力指数每提高1个百分点，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰ 。
数字经济对算力的需求日益增大，加之新基建的东风，作为算力基础设施的数据中心、超算中心、智能计算中心也迈入加速发展阶段 。工业和信息化部数据显示，截至2020年底，我国在用的数据中心机架超过400万架，年均增速超30% 。
算力"突飞猛进"的同时，市场认知却严重滞后 。大多数人仍然对算力相关的概念比较陌生——算力如何衡量？不同算力等级间有何区别？算力与应用场景如何匹配？
1.看算力水平，精度比数字重要
超级计算机被誉为"国之重器"，代表国家算力的最高水准，也是一国科技实力的重要体现 。理解超级计算机的峰值算力，首先需要知道算力的计量单位FLOPS（Floating-point operations per second） 。
FLOPS表示每秒浮点的运算次数 。具体使用时，FLOPS前面还会有一个字母常量，例如TFLOPS、PFLOPS 。这个字母T、P代表次数，T代表每秒一万亿次，P代表每秒一千万亿次 。
除了运算次数，衡量算力水平时还要看算力精度 。例如，1000FLOPS的AI计算中心所提供的的算力，与1000FLOPS超级计算机提供的算力，虽然数值相同，但由于精度不同，实际算力水平也是天壤之别 。
根据参与运算数据精度的不同，可把算力分为双精度算力（64位，FP64）、单精度算力（32位，FP32）、半精度算力（16位，FP16）及整型算力（INT8、INT4） 。数字位数越高，意味着精度越高，能够支持的运算复杂程度就越高，适配的应用场景也就越广 。
超级计算机常被用于需要大量运算的工作，譬如天气预报、运算化学、分子模型、天体物理模拟等，是为高精尖科学领域提供极致算力的服务 。由于这类科学领域的计算对数据精度要求高，因此通常的超算系统以双精度数值计算为主 。
近年来，AI在国内获得快速发展，为匹配AI训练与推理的特殊需求，AI超算系统应运而生 。不同于传统超算，AI超算系统大多用于语音、图片或视频的处理，浮点计算下的低精度计算甚至整型计算即可满足相应需求 。
要确定不同精度算力的性能，需通过各自领域内的专用测试程序来测试 。例如，用于测试超级计算机性能的Linpack测试专注于双精度算力；用于智能计算机性能的Resnet-50则专注于半精度算力 。
【解析p t是啥意思 t p分别代表什么意思】如果将参与运算的数据比作货物，那么双精度算力就可以看作重型卡车，低精度算力可以看作是小型货车 。重型卡车也可以承担小型货车的任务，但功耗过高，会造成浪费 。而小型货车由于自身性能限制，无法承担重型卡车的任务 。
同样，超级计算机的双精度算力即可以看作是重型卡车，是一种"通用算力"，可以承担各种计算任务；而单精度、低精度算力作为小型货车，则是一种"专用算力"，是专门为AI的训练和推理设计，无法承担超级计算机的计算任务 。
"超级计算机设计的目标是为做更复杂的计算，所以即使只是做简单的计算，它的功耗还是很高 。"中国科学院计算技术研究所研究员张云泉此前曾对媒体表示，AI计算擅长于推理或训练，但多数不具备高精度数值计算能力，这也限制其在 AI计算之外的应用场景使用 。
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