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前段时间，随着新基建的火爆，另一个概念也跟着引起了大家的关注，它就是“算力”。新基建包含三大领域：信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施。以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施，就包含在信息基础设施当中。基础设施的概念好理解，那“算力”又是什么？
0其实，这个乍一听有些生疏的概念，在我们生活中的存在感不亚于空气。为什么？因为算力又称计算力，指的是数据的处理能力。它广泛存在于手机、PC、超级计算机等各种硬件设备中，没有算力这些软硬件就不能正常使用。而算力越高对我们生活的影响也越深刻。比如，因为使用了超级计算机，电影《阿凡达》的后期渲染只用了一年的时间，而如果用普通电脑的话需要一万年。
算力时代的大幕已经拉开，让我们来看看这个时代有多神奇。
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先来看一组数据，2017年，我国数字经济总量达到27.2万亿，占GDP比重达32.9%，是仅次于美国的第二大数字经济体。而与之相对应的是大数据的爆发式增长，据IDC预测，到2025年，全球数据总量预计将达到180ZB。这个数字有多可怕？1ZB相当于1.1万亿GB，如果把180ZB全部存在DVD光盘中，这些光盘叠起来大概可以绕地球222圈。
而与此同时，集成电路的发展仍然遵循着“摩尔定律”——1965年，英特尔创始人之一戈登·摩尔提出，集成电路上可容纳的元器件数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也会提升一倍。而集成电路会直接影响到中央处理器（CPU）的性能，进而影响到计算机的计算能力。换句话说，算力始终处于一个稳步上升的状态，而且成本会越来越低。
在数据大爆炸和算力成本普降的双重因素影响下，世界算力资源迎来了爆发式增长。1946年，世界上第一台通用计算机“埃尼阿克”的计算速度是每秒5000次，而现在，世界上最强的超级计算机美国“顶点”的浮点运算速度已经达到了每秒14.86亿亿次。注意，是亿亿次！
以前，算力是稀缺资源，计算机造价昂贵、体型巨大，只有少数大型企业和政府单位才能拥有。而现在，全球的网民数量已经达到了44.22亿，比全球总人口的一半还多。算力已经成为普通人生活中不可缺少的一部分。
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按照使用主体，我们姑且把算力分作：个人算力、企业算力和超级算力。
先说说个人算力。一般情况下，个人算力指的就是PC，它包括了台式机、笔记本电脑、平板电脑、超极本等。我们上网、玩游戏等在计算机上进行任何操作，都会被转化成二进制数暂存到计算机存储器中，然后经由CPU解译为指令，再被调入到运算器中进行计算，最后由输出设备将结果输出。由于一台PC一般只安装一个CPU，个人PC的性能有限。如果数据量很大，需要非常大的计算量，个人PC一般是完成不了的。
相比起来，企业算力就复杂多了。企业算力经常要面对上百、上千、甚至上万人同时进行某项操作，并在同一时间给出计算结果。很显然，个人PC满足不了这么大的算力需求，这个问题只能由服务器来解决。
服务器又是什么？它是真正的计算王者，可以安装很多个CPU，甚至是集群性质的。它还是一台没有感情的工作机器，每天工作24小时，全年无休。服务器与个人PC最大的区别是个人PC一般就你一个人用，而服务器对外（企业、网络等）提供服务，可以很多人一起用。比如，我们是如何访问网站的，个人客户端发送请求到服务器，服务器接收请求并开始处理。而服务器硬核的地方就在于，它可以并行处理很多人的请求。
但这个请求数量也不是没有上限的。有的服务器一次只能处理100万个请求，那么第100万零一个请求发出的时候，服务器就会卡顿甚至崩溃。这就是为什么每每某明星出轨、离婚微博热搜就会爆，因为同一时间发出的请求过多，服务器处理不了就瘫痪了。包括12306时不时要崩一下也是同样的道理。
那么就没有给服务器解压的办法了吗？有的，求助云计算！像谷歌、亚马逊这样的公司，每年都要投入数十亿美金建设云计算中心，每个云计算中心里又有数万台计算机。简单来说，云计算中心就像是一个连接器，可以把算力供给端和需求端连接到一起。
那云计算又是如何发挥作用的？其实说白了，云计算就是把现实的计算资源放到网络里，然后将网络里的计算机虚拟成一台“超级计算机”，人们可以通过各种终端，享受到它提供的计算服务。云计算最大的特点就是它的灵活性，它是按照用户需求匹配计算资源。它还可以让用户大量使用非本地的计算资源，实现“算力共享”。
但与此同时，云计算也是有瓶颈的。对于一些对计算性能有着超高要求的企业，说服它们使用云计算就相当于说服一个F1赛车手去开公交车，所以还是得用超级算力，即超级计算机。
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介绍超算之前，先来看一个表面简单、但原理很深刻的例子：还记得你小时候是怎么数数的吗，掰着手指头，一个指头代表一个数，手指头不够就加上脚指头。其实，我们所谓的算力用的也是同样的方法，从个人PC到服务器再到超算，用的都是“加法”的方式来提升计算能力。
超算，常常指信息处理能力比个人电脑快一到两个数量级以上的计算机。和字面意思不同，它可不是一台计算机，而是很多台计算机。这些计算机也不是简单地攒在一起，数以万计的CPU需要低延迟数据互通，同时还要解决如何分发与存储数据、如何为系统散热与节能等难题。
一般来说，超算的运算速度平均每秒在1000万次以上，但现在，超算已经进入了E级时代，其准入门槛也变成了运算速度每秒百亿亿次。这么快的计算机被用来干什么？当然是用来完成人类无法完成的计算任务。它最先被应用到气候模拟领域，气候模拟和天气预报被认为是世界上最复杂的问题之一。中国目前最快的超算“神威·太湖之光”可以在30天内完成未来100年的地球气候模拟。
超算应用于数值天气预报，其准确率达到了80%以上
除此之外，超算还被广泛应用在军事、航空航天、科研、石油石化、CAE仿真计算、生命科学、人工智能等各个领域。
目前，超算已经成为一个国家综合国力的象征，而中国在这一领域已经实现了全球领先。2010年，中国首台千万亿次超级计算机“天河一号”首次拿下全球超算TOP500第一名。自那以后，中国超算便成了榜首常客，2013-2017年，中国相关超算都稳坐在这个位置。
联想在这一领域更是达到了行业顶级水准。从2018年开始到现在，联想连续四次蝉联TOP500全球超算第一。全球有10个国家的最强超算由联想交付，包括在澳大利亚、巴西、加拿大、德国、爱尔兰、荷兰、挪威、新加坡、南非和西班牙，其中，德国的最强超算“超级慕尼黑-NG”位列全球最强超算第八名。
2017年，神舟十一号飞船和天宫一号在太空中进行无人对接，由于是中国首次载人交会对接，对飞船和航天器的模拟精准度要求极高。而联想为中国载人航天工程总体仿真实验室提供了一套以联想高性能计算系统和ThinkStation图形工作站为核心的仿真系统，在轨道计算、模拟仿真、航天器设计等关键环节承担了大量计算工作，成功辅助了这次任务。
联想联合英特尔为哈佛大学交付了名为“坎农”的高性能分布式超算集群，这个超算集群将为600多家实验室和4500多名哈佛研究人员提供算力支持
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疫情期间，数字经济以前所未有的方式爆发了，在线教育、在线办公、直播带货等“云上的行业”几倍甚至几十倍增长，其背后的数据中心功不可没。而新基建首提数据中心，并把它和5G、人工智能等共同列为信息数字化基础设施，足以见得数据中心的重要性。
正如上文提到的，数据中心能够为用户提供远程的算力保障，它是算力的存在方式，也是数字经济的基础。去年，我国移动互联网用户平均月流量为7.82GB，是2018年的1.69倍，但只有不到2%的企业数据被存了下来，其中又只有10%被用于数据分析。这意味着如果没有足够的算力支撑，未来还将会有大把的数据被白白浪费掉。
而数据中心同样是云计算、工业互联网、人工智能的“弹药”，换句话说，算力是这些新技术发展的天花板。有这么个比喻，如果用火箭来比喻人工智能，那么数据就是火箭的燃料，算法就是火箭的引擎，算力就是火箭的加速器。人工智能研究组织OpenAI指出，高级人工智能所需要的算力每3.43个月将会翻十倍。
人工智能为什么需要如此高的算力？因为人工智能最大的挑战之一就是识别度不高、准确度不高，而要提高准确度就需要提高模型的规模和精确度，这就需要更强的算力。另一方面，随着人工智能的应用场景逐渐落地，图像、语音、机器视觉和游戏等领域的数据呈现爆发性增长，也对算力提出了更高的要求。
工业互联网描述了一个关于智能制造的美好愿景，但工业互联网同样离不开算力。简单来说，工业互联网就是将工业系统与科学计算、分析、感应技术以及互联网深度融合起来，在这过程中，算力扮演的角色就是将采集到的大量工业数据进行分析处理，并生成推理模型，随后系统会运用该模型进行分析、预测、规划、决策等一系列智能活动。
数据显示，2018年中国工业数字化经济的比重仅为18.3%，尚不足20%，这一领域尚有很大的发展空间。诸如人工智能、云计算等新技术的涌现将倒逼算力朝着更快更强的方向发展，而算力也将给这些领域带来更深刻的变革，这一切都值得我们期待~
