在數(shù)字經(jīng)濟浪潮席卷全球的趨勢下，“算力”作為轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)價值的“生產(chǎn)要素”，成為數(shù)字經(jīng)濟的新主角。提升算力水平、做強算力產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)成為全球40多個國家的戰(zhàn)略共識。
在我國，算力發(fā)展格局日趨明朗，“東數(shù)西算”工程應勢而生。在此政策的指引下，以超級計算中心、人工智能計算中心等為代表的算力基礎設施建設如火如荼。但與此同時，超算與智算的算力水平、場景需求、資源分配等問題開始顯現(xiàn)并日益突出，選擇合適的算力驅(qū)動各產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，做好算力布局，成為算力發(fā)展的重中之重。
厘清算力類別及單位
算力代表了對數(shù)字化信息處理能力的強弱，但不同類型的算力，會存在較大差別。拿常見的智能計算和超級計算來說，二者在計量單位、計算精度及應用場景上有很大差異。
中國計算機學會高性能計算專業(yè)委員會秘書長張云泉指出，目前超級計算算力和智能計算算力，雖然都以“P”作為算力單位，但超算是“FLOPS”（每秒浮點運算能力），而一些智能計算機的單位應該是“OPS”（即每秒操作次數(shù)），這是不同的單位，不能直接橫向比較。有些媒體關于智能計算1000P算力超過目前世界最強超算算力的報道，只能成為專家笑談。
同時，超算與智能計算的算力精度存在著巨大差異。超算為雙精度浮點運算，智算的算力精度多為單精度和半精度。若要做比較，通常情況下兩個相鄰精度的算力差距大約為2.3倍，但其實兩者的計算能力不是簡單的量數(shù)差距。與此同時，受到精度影響，多數(shù)智能計算機并不具備高精度數(shù)值計算能力，這也限制其在特定的應用之外是難以覆蓋其他的功能和場景的。
適配算力需求及應用場景
布局算力中心，要有明確的需求導向。對于不同的區(qū)域而言，如果目標是希望建成科學創(chuàng)新高地，支撐多產(chǎn)業(yè)發(fā)展，那么超算算力是首選。超算既可以廣泛應用于科學計算、能源、氣象、工程仿真等傳統(tǒng)領域，也可以用于生物基因、智慧城市、人工智能等新興領域，可全力支撐基礎科學領域及新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展。例如在醫(yī)療領域，科學家使用分子對接技術，針對與埃博拉病毒蛋白V35的對接、一天完成4000萬分子化合物的抗埃博拉病毒藥物篩選，這其中就有超算算力的功勞。
在AI快速發(fā)展的大環(huán)境下，如果只是用于支持專一的人工智能應用場景，選擇相對造價低、專用性強的人工智能算力設施無可厚非。另外，即使是人工智能領域，也分為圖像分類、自然語言處理、強化學習等八大應用場景，不同的應用場景對算力的要求也不同，一般推理功能滿足半精度或整型算力即可，而涉及到人工智能更關鍵的訓練、模擬場景就需要單精度甚至雙精度的算力。
數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動下，我國算力產(chǎn)業(yè)建設正處于快速起步階段，區(qū)域算力中心的規(guī)劃要深入考量當?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，匹配契合度更高的算力供給模式，打造高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展的算力產(chǎn)業(yè)體系，為我國算力產(chǎn)業(yè)的騰飛助力。
