人工智能（AI）的基石： 算法•算力

子晟

基于人工智能（AI）算法：

——数据、算力、算法

AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——数据、算力和算法。算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。

我们即将进入第四次工业革命，基础就是大算力，第四次工业革命波澜壮阔，其规模之大不可想象，今天的年青人是未来大算力时代的领袖，二三十年之内的人工智能革命，一定会看到年青人星光闪耀。

1. 提升自身技能：在第四次工业革命中，技术和创新将成为核心竞争力。我们需要不断学习新知识，提升自己的技能，适应新时代的发展需求。

2. 跨学科学习：第四次工业革命将涉及多个学科领域，如数学、物理、化学、生物学等。特别是年轻人更需要具备跨学科的知识体系，以便更好地理解和应用新技术。

3. 国际视野：在全球化的背景下，我们需要具备国际视野，关注世界各国的发展动态，学会与不同文化背景的人沟通交流。

4. 创新能力：第四次工业革命将催生许多新的产业和商业模式。我们需要具备创新能力，敢于挑战传统观念，勇于尝试新事物。

5. 适应变革：面对第四次工业革命带来的变革，我们需要具备较强的适应能力，能够迅速调整自己的心态和行为，积极应对各种挑战。

总之，第四次工业革命将给我们的生活带来前所未有的机遇和挑战。我们需要不断提升自身素质，拓宽知识领域，培养创新能力和国际视野，以迎接这个充满变革的时代。

关于算力：算力是指设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。

诺贝尔经济学奖获得者威廉·诺德豪斯在《计算过程》一文中曾提出：“算力是设备根据内部状态的改变，每秒可处理的信息数据量”。

在分类上，根据使用设备和提供算力强度的不同，算力可分为基础算力、智能算力和超算算力三大类：

一，基础算力：由基于 CPU 芯片的服务器所提供的算力，主要用于基础通用计算，如;移动计算和物联网等。日常提到的云计算、边缘计算等均属于基础算力。

二，智能算力：基于 GPU、FPGA、ASIC 等 AI 芯片的加速计算平台提供的算力，主要用于人工智能的训练和推理计算，比如语音、图像和视频的处理。

三，超算算力：由超级计算机等高性能计算集群所提供的算力，主要用于尖端科学领域的计算，比如行星模拟、药物分子设计、基因分析等。

作为人工智能的核心要素，算力是承载和推动人工智能走向实际应用的决定性力量，人工智能模型的训练和推理都需要大量算力支持，海量算力是大规模训练及生产人工智能模型的前提。

作为推动人工智能发展的三大要素之一，算力被称为人工智能的“发动机”和核心驱动力。

算力很重要，但什么是“算力”呢？算力字面理解：意思就是计算能力（Computational Power）。

从古代的算盘到现在的超级计算机，都是算力的承载者。

现在我们说的算力是指：计算系统（如电脑、服务器、数据中心等）处理信息和执行计算的能力。

计算系统的算力越高，处理数据的速度越快，能完成的任务也越复杂。

如果将计算机的算力比作学生的解题速度，那么一个拥有强大算力的计算机就像是一个解题速度极快的高中生，而一个算力较弱的计算机就像是解题速度较慢的小学生。同一道算术题，高中生可能只需要一分钟就能解出来，而小学生可能需要花费更多的时间。因此，算力的大小直接影响了计算机处理数据的速度和效率。

算力的单位有以下几种：

一，FLOPS

Floating Point Operations Per Second，浮点运算次数/秒。表示计算系统每秒钟能执行多少次浮点运算，是最常用的衡量算力的单位。

二，IPS

Instructions Per Second，指令/秒。表示计算系统每秒钟能执行多少条指令，更多地用于衡量CPU的处理速度。

三，TOPS

Trillion Operations Per Second，万亿次/秒。表示处理器每秒钟可进行多少万亿次（10^12）操作。

TOPS/W也可以作为评价算力的一个性能指标，表示在1W功耗的情况下，处理器能进行多少万亿次操作。

算力发展的几个阶段：

一，算盘与机械差分机时代

在遥远的古代，人类的算力仅限于十指和一些简单的计数工具。算盘的出现，使人们迎来了第一次算力的飞跃。

1642年，布莱士·帕斯卡发明了帕斯卡加法器，是人类历史上第一台真正的计算机，能够执行加减法运算。

19世纪初，查尔斯·巴贝奇构想出了能够进行复杂计算的差分机，被认为是最早的通用计算机概念。

二，电子时代 ENIAC与微处理器1946年，世界上第一台电子计算机ENIAC的诞生，开启了算力发展的电子时代。

1971年，英特尔推出了4004微处理器，标志着个人计算时代的到来。这颗芯片的算力现在看来不值一提，但却为后来的技术革命埋下了伏笔。

三，个人计算机PC机时代：PC革命开始于1980年代，个人电脑（PC）开始普及，算力不再是大型机构专用，普通人也能享受到数字技术带来的便利。

1990年代，互联网的出现和普及，加速了计算需求的增长，推动了算力的进一步发展。

四，云计算时代：云计算出现于21世纪（主要是AI围绕云端信息进行处理/云处理），移动计算和云计算蓬勃发展，以及云计算的出现，使得算力可以像水和电一样，通过网络“流动”到需要它的每一个角落。

进入21世纪，人工智能的崛起对算力提出了更高的要求，GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）和TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）等专用硬件的出现，极大地提高了处理效率，为机器学习模型的训练和推理提供了强大的支持。

算力对人工智能的重要性

一，实现复杂模型

现代人工智能，特别是深度学习技术，依赖于复杂的神经网络模型，这些模型包含数百万甚至数十亿的参数。

高算力使得这些大型模型的训练成为可能，只有足够的算力才能使模型在合理的时间范围内完成对海量数据的学习。

二，缩短训练时间

强大的算力可以大幅缩短模型的训练时间。在算力较低的条件下，训练一个复杂的深度学习模型可能需要几周甚至几个月。随着算力的提升，相同的训练任务可以在几天、几小时乃至更短时间内完成。

三，支持实时分析和决策

在很多应用场景中，比如自动驾驶汽车、金融交易分析、智能医疗系统等，AI模型需要实时地处理数据并做出决策。强大的算力能够保证这些系统能够迅速处理输入的数据，及时做出反应。

四，促进衍生与增强系统自学习

促进AI技术的创新随着算力的增强，AI研究人员能够尝试更多的实验，探索新的算法和模型架构。这不仅加速了现有技术的改进，也可能带来突破性的新技术。例如，近年来自然语言处理（NLP）领域的重大进展很大程度上得益于可用算力的显著提升。

五，其他衍生应用：

除了人工智能领域，算力在气候模拟、天文物理、金融分析、医疗健康、交通运输、信息安全、科学研究等各方面都具有重大影响。可以说，算力的提升是实现这些应用的基础和保障，也是数字世界的基石。

通过以上的介绍以及AI核心要素的普及，我们可以得出：算法是AI的保障，是人工智能的‘’大脑‘’，算力是‘’人‘’的基础和保障，也是数字世界的基石。

相信在未来的发展历程中，大功率运行芯片将进一步为提升算力将继续发挥重要作用。人工智能以及还是其他领域，算法和算力我们也将有所重要突破，紧紧抓住这一次机会，迎头赶上，为AI应用发展带来更多的创新和可能性可行性。

（子晟：Zhongke Internet and Wiki website/）2024-5-11上海图书馆。