“算力”（Computility，也被稱為計(jì)算能力或計(jì)算力）通常而言是指計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、GPU或其他硬件設(shè)備執(zhí)行計(jì)算任務(wù)的速度和能力。算力的英文名是computility。其中的compu-是計(jì)算的詞根，表達(dá)“算”的含義，-utility是效用、實(shí)用的意思。computility用來表達(dá)計(jì)算的能力，即算力。近年來，“算力”被全社會高度關(guān)注，同時(shí)對于算力的準(zhǔn)確量化描述也非?；靵y，例如：

“每秒算力可達(dá)116億億次”

問題：執(zhí)行的啥計(jì)算任務(wù)呀？也沒有講數(shù)據(jù)類型（整型？浮點(diǎn)數(shù)？），也不提精度（整型多少位？雙精浮點(diǎn)？單精度浮點(diǎn)？），也不講是AI算力還是通用算力，等等。

由此，也出現(xiàn)了“已有算力不夠用，新建算力用不了”的怪事。本系列文章試圖澄清算力的各種信息，并提出算力分層定義的觀點(diǎn)，總共分為三層：

初級算力：即硬件spec.描述的算力，應(yīng)該采用FLOPS、TOPS加“計(jì)算類型和精度”，加“算力類型”（CPU通用算力，GPU算力，DSA算力）準(zhǔn)確描述。該層最重要的是計(jì)算芯片架構(gòu)的設(shè)計(jì)能力和半導(dǎo)體制造工藝，當(dāng)下，多數(shù)情況描述的算力多么強(qiáng)大都只是指初級算力。（注釋：DSA(Domain Specific Architecture,特定領(lǐng)域架構(gòu))在本文泛指市面上講得NPU、TPU、XPU等等專用加速卡。）

中級算力：即計(jì)算硬件通過基礎(chǔ)計(jì)算軟件層，向算法和應(yīng)用層提供的實(shí)際計(jì)算的能力，在實(shí)踐中初級算力要轉(zhuǎn)換為中級算力面臨兩個(gè)問題：一是是否可行，二是轉(zhuǎn)換效率?；旧希ㄓ盟懔梢杂肔inpack等測試基準(zhǔn)進(jìn)行衡量（求解線性方程），AI算力的衡量可以使用AIPerf、MLPerf等衡量。該層最重要的是計(jì)算基礎(chǔ)軟件棧的軟件能力，具體指高性能計(jì)算庫、異構(gòu)計(jì)算框架、領(lǐng)域編譯器等。用戶只會為有效算力而付費(fèi)。

高級算力：各種算法和應(yīng)用被封裝成領(lǐng)域服務(wù)，用戶可以直接獲得跨領(lǐng)域的具體能力，也許可以叫FAAS，用戶為具體服務(wù)而付費(fèi)。該層最重要的是對于領(lǐng)域和應(yīng)用場景核心算法的大規(guī)模并行化算法的構(gòu)建能力。

對算力分層描述的重要意義在于：

更為準(zhǔn)確描述一個(gè)計(jì)算中心執(zhí)行計(jì)算任務(wù)的能力。

急需提升我國對于計(jì)算基礎(chǔ)軟件層的重視程度。

使“算力”從低層次商品向高層次商品發(fā)展，促進(jìn)實(shí)現(xiàn)算力商業(yè)化。

“初級算力”如何準(zhǔn)確描述

關(guān)于“算力”的量詞介紹

浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算能力通常使用以下單位描述：

FLOPS（Floating-Point Operations Per Second） - 這是衡量計(jì)算機(jī)或其他設(shè)備執(zhí)行浮點(diǎn)運(yùn)算速度的基本單位，表示每秒鐘可以執(zhí)行多少次浮點(diǎn)運(yùn)算（加、減、乘和除等運(yùn)算）。FLOPS 以前通常用于衡量大規(guī)?？茖W(xué)計(jì)算和數(shù)值模擬等需要雙精度浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算的應(yīng)用程序，現(xiàn)在也被用于描述AI高精度訓(xùn)練算力。

1 GFLOPS（Giga-FLOPS），表示每秒鐘執(zhí)行十億次浮點(diǎn)運(yùn)算（10^9）。

1 TFLOPS（Tera-FLOPS），表示每秒鐘執(zhí)行1萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算（10^12）。

1 PFLOPS（Peta-FLOPS），表示每秒鐘執(zhí)行1千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算（10^15）。

1 EFLOPS（Exa-FLOPS），表示每秒鐘執(zhí)行1百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算（10^18）。

1 ZFLOPS（Zetta-FLOPS），表示每秒鐘執(zhí)行十億億億次浮點(diǎn)運(yùn)算（10^21）。

1 YFLOPS（Yotta-FLOPS），表示每秒鐘執(zhí)行1萬億億億次浮點(diǎn)運(yùn)算（10^24）。

整型數(shù)據(jù)運(yùn)算能力通常使用TOPS（Tera Operations Per Second）來描述，即每秒多少萬億次（10^12）。對于64位CPU處理器，指的就是64位整型數(shù)據(jù)的處理能力。但在GPU和DSA的領(lǐng)域，描述多少TOPS，可能是INT32，也有可能是INT8，還有可能是INT4。（備注：對于CPU性能的強(qiáng)弱，還有DMIPS（Dhrystone Million Instructions executed Per Second）來描述，即每秒執(zhí)行多少百萬條指令）。

關(guān)于“算力”的計(jì)算精度

在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，?FLOPS以前通常指雙精度浮點(diǎn)數(shù)（FP64）?，F(xiàn)在也被用于人工智能領(lǐng)域，但通常指的是其他精度（FP32/FP16/BF16/INT8等類型)，同時(shí)還引入了一些新的浮點(diǎn)數(shù)格式。下面是一些常見的計(jì)算中使用的浮點(diǎn)數(shù)格式：

FP64：雙精度浮點(diǎn)數(shù)，占用64位存儲空間，通常用于大規(guī)模科學(xué)計(jì)算、工程計(jì)算等需要高精度計(jì)算的算法。

FP32：單精度浮點(diǎn)數(shù)，占用32位存儲空間。與雙精度浮點(diǎn)數(shù)相比，存儲空間較小但精度較低，部分科學(xué)計(jì)算和工程計(jì)算也可以使用FP32，但通常也用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向推理和反向傳播計(jì)算。

FP16：半精度浮點(diǎn)數(shù)，占用16位存儲空間。存儲空間更小但精度進(jìn)一步降低，通常用于模型訓(xùn)練過程中參數(shù)和梯度的計(jì)算。

BF16: 用于半精度矩陣乘法計(jì)算（GEMM）的浮點(diǎn)數(shù)格式，占用16位存儲空間。相對于FP16，在保持存儲空間相同的情況下能夠提高運(yùn)算精度和效率。

TF32：TensorFLoat-32，是NVIDIA定義的使用TensorCore的中間計(jì)算格式。

INT8：8位整數(shù)，用于量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算，由于存儲和計(jì)算都相對于浮點(diǎn)數(shù)更加高效，在低功耗、嵌入式系統(tǒng)和邊緣設(shè)備等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。用TOPS（Tera Operations Per Second，每秒處理的萬億級別的操作數(shù)）作為計(jì)算性能的單位。

INT4：4位整數(shù)，只能表示-8到7的16個(gè)整數(shù)。因?yàn)樾碌牧炕夹g(shù)出現(xiàn)，追求更低的存儲空間，減少計(jì)算量和更高的算力密度，而產(chǎn)生的新格式。

其他標(biāo)準(zhǔn)的整數(shù)類型，16位整型INT16，32位整型INT32，deng64位整型等。

9. 現(xiàn)在你看到這個(gè)計(jì)算中心，每秒可以計(jì)算多多多少次。就需要留意”計(jì)算格式/計(jì)算精度”了。另外，引入了POPS這個(gè)名詞，POPS是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NNP）性能的單位，全稱為“Per Second Operations Per Second”，即每秒鐘的計(jì)算數(shù)量，這個(gè)單位似乎使用頻率不高。

A800的初級算力規(guī)格（圖1）

A100的卡有7項(xiàng)算力規(guī)格描述。

這里面的計(jì)算格式描述就有6種。

intel CPU的初級算力規(guī)格（圖2）

另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NNP）性能描述雖然引入了POPS作為單位，全稱為“Per Second Operations Per Second”，即每秒鐘的計(jì)算數(shù)量。也同樣存在類似的問題，也少人使用。

關(guān)于通用算力和專用算力有差異！

（圖1）NVIDIA A100，硬件算力是9.7TFLOPS

（圖2）Intel的i9-12900K，硬件算力才0.8192TFLOPS

硬件算力為啥差一個(gè)數(shù)量級呀，是intel不要臉了嗎？

當(dāng)然不是，這是因?yàn)镚PU和CPU的設(shè)計(jì)目標(biāo)不同，算力分為通用算里和專用算力（GPU算力、AI算力）。GPU在設(shè)計(jì)時(shí)專注于進(jìn)行大量并行計(jì)算，因此它們采用了更多的小計(jì)算單元（即ALU）和更多的流處理器，這使得它們能夠在單位時(shí)間內(nèi)完成更多的計(jì)算。而CPU則更加注重單線程處理能力和數(shù)據(jù)緩存，具有更多指令集條數(shù)、更高效的緩存和更快的時(shí)鐘速度，每個(gè)計(jì)算單元大，但數(shù)量相對較少。這就是為什么GPU的算力可以達(dá)到數(shù)以TFLOPS級別，而CPU通常只能達(dá)到數(shù)百GFLOPS的原因。這也是通用算力和AI算力的根本性差異。

CPU堆核心數(shù)和GPU堆核心數(shù)也不是一個(gè)概念。

A100有了6912個(gè)FP32 CUDA Core

i9-12900K有8個(gè)性能核加8個(gè)能效核

展開一點(diǎn)點(diǎn)，GPU和CPU的核心雖然都是進(jìn)行運(yùn)算的單元（ALU）。CPU的設(shè)計(jì)目標(biāo)是滿足各種可能的應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)通用性，例如各種辦公軟件，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，用戶交互軟件等等。GPU和DSA強(qiáng)調(diào)某一些領(lǐng)域和算法的大規(guī)模并行計(jì)算，例如圖像渲染，深度學(xué)習(xí)等；

關(guān)于超算、智算、超腦等

超級計(jì)算機(jī)的TOP500排名的性能指標(biāo)，包括Rmax（最大性能）和Rpeak（理論性能）。Rmax是指超級計(jì)算機(jī)在實(shí)際運(yùn)行中所能達(dá)到的最大計(jì)算性能，即每秒鐘所能計(jì)算的浮點(diǎn)數(shù)的數(shù)量（FLOPS）。而Rpeak是指超級計(jì)算機(jī)按照其設(shè)計(jì)時(shí)理論上所能達(dá)到的最大計(jì)算性能，實(shí)際上Rmax值往往會低于Rpeak值。排名靠前的超級計(jì)算機(jī)通常具備更高的計(jì)算性能、更強(qiáng)的可擴(kuò)展性和更高的能效比。盡管TOP500排行榜的排名主要依據(jù)性能指標(biāo)，但也會考慮其他因素，如超級計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域、處理器類型、計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)量等。相對比較嚴(yán)謹(jǐn)。

世界第一臺E級超算是美國橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室（ORNL）的Frontier，在2022 年 6 月高性能計(jì)算的TOP500 榜單中，F(xiàn)rontier 位列第一名，速度為 1.685 EFLOPS。（題外話：有新聞?wù)f該超算出現(xiàn)大量故障，機(jī)器甚至于無法完整運(yùn)行一整天。不知現(xiàn)在怎樣了？）

世界TOP 500超級計(jì)算機(jī)排行榜 Frontier超算 國內(nèi)某算力中心

現(xiàn)在，您應(yīng)該知道“每秒算力可達(dá)116億億次”的算力中心，通常只是混淆描述算力規(guī)模，根本無法和TOP500的超算1.685 EFLOPS類比了吧！這些算力中心基本無法進(jìn)行科學(xué)計(jì)算，甚至于在運(yùn)行類似ChatGPT這種AI大模型實(shí)際能效比也不高。

所以，對于描述算力中心的描述，我國還出現(xiàn)的“智算”、“超級大腦”等名詞。如果基礎(chǔ)軟件不行，也就徒?！俺跫壦懔Α钡膕pec參數(shù)和猛力造詞，比氣勢！

智算出處：《后漢書·荀彧傳論》：“常以為中賢以下，道無求備，智筭有所研疎，原始未必要末，斯理之不可全詰者也?！?br />
審核編輯 黃宇