算力是什么意思？

算力是什么意思

算力指计算能力，指通过“挖矿”获得比特币的过程中，我们需要找出相应的解 m，而对于任何一个64位的哈希值，要找出解 m，还没有固定的算法，只有计算机随机运行的 hash碰撞，一台挖......接下来具体说说

到底什么是算力？

算力的字面意思，大家都懂，就是计算能力（Computing Power）。

所谓“计算”，我们可以有多种定义。

狭义的定义，是对数学问题进行运算的过程，例如完成“1+1=？”的过程，或者对“哥德巴赫猜想”进行推理的过程。

广义的定义，则更为宏观，凡是对信息进行处理并得到结果的过程，都可以称为“计算”。

很显然，狭义和广义定义的区别，主要是计算的内容不同。 而完成计算过程的能力，都可以称之为“算力”。

事实上，人类的思考，就是一个最常见的计算过程。

我们除了睡觉和发呆的时间之外，每时每刻都在进行着思考。我们通过五官对外界信息进行观察、感知和收集。然后，借助大脑，对这些信息进行处理（也就是思考）。最后，得出结论，做出判断，并采取行动。

在这个过程中，大脑就是我们的算力工具。而大脑的思考能力，就是算力。大脑的思考速度越快，意味着算力越强。

计算是人类解决问题的一种方式。

在漫长的历史长河中，人类遇到过很多问题，都需要通过计算来解决。这些计算任务，仅凭大脑这个“原生”算力工具，是无法完成的。于是，人类发明了很多算力工具和方法，满足计算需求。例如算盘、算筹、计算尺等。

20世纪40年代，在技术的不断积累下，电子计算机诞生，信息技术**正式开启。

早期的计算机，其实就是一个大型计算器，主要用于军事领域的复杂计算任务（例如弹道计算）。它的性能并不算强，而且体积和功耗巨大。后来，晶体管被发明出来，取代了真空管，才逐渐解决了体积和功耗的问题。

1958年，集成电路问世，正式开创了芯片时代。芯片里面拥有大量的电子元件（例如晶体管、电阻、电容等），可以执行运算指令。近几十年以来，在摩尔定律的支配下，芯片上的晶体管数量不断增加，性能也不断提升。

在芯片能力的加持下，计算机变得越来越强大，体型也越来越小，最终催生了PC，以及繁荣的IT软硬件生态。计算机开始走入家庭和行业，并最终成为人类最重要的算力工具。

我们将计算机应用于各个领域，用它来运行程序、解决问题、提升效率。芯片的制程越先进，晶体管数量越多，算力就越强劲，问题就能解决得更快更好。

如今，芯片已经成为了算力的代名词。我们讨论算力，其实就是在说芯片的计算能力。

通常来说，行业里倾向于将CPU、GPU等芯片技术及能力，称为狭义的算力。内存、硬盘相关的存储技术，称为存力。操作系统、数据库、中间件、应用程序等在内的软件技术，称为算法。

广义的算力，既包括了狭义的算力，也包括了存力和算法。

云计算、大数据、人工智能、区块链等前沿概念，都属于算力的应用。换言之，和信息技术有关的一切，都可以笼统称为算力领域。

我们还需要注意，芯片是算力的核心，而安装了芯片的手机、手表、PC等终端，以及服务器等设备，是算力的载体。拥有大量服务器的数据中心，还有计算集群，我们也可以称为算力平台。它们就是算力的主要存在形式。

█ 算力的价值

算力的作用，是完成计算任务。

大家都知道，计算机硬件系统的运转，以及程序软件的执行，是由无数个计算任务支撑起来的。因此，芯片所提供的算力，就是整个系统正常工作的动力来源。

信息技术经过多年的普及，已经遍布我们工作和生活的各个角落。各种各样的IT系统，支撑着整个社会的发展。算力支撑了所有的IT系统，而IT系统支撑了整个社会。从这个角度来说，将算力誉为社会发展的基石，也不为过。

在生活方面，我们的衣食住行、娱乐休闲，离不开手机，也离不开移动互联网。我们的手机是里面的芯片在提供算力，这样才有丰富的功能，流畅的速度。

我们访问的数字电商，玩的网络游戏，看的电影视频，都是基于互联网服务提供商的服务。这些服务都构建在数据中心和服务器上，也是芯片在提供算力。算力越强，服务体验就越好，我们的生活才会更方便，也更快乐。

在工作方面，现在各行各业都在推动数字化转型，将先进的IT技术和通信技术与传统行业相结合。

数字化是信息化的进一步延伸。以往的信息化，只是在一些特定的业务上引入IT技术。而数字化，是面向整个企业的改造。包括组织架构、业务流程、商业模式和工作场景，都是数字化转型改造的对象。

数字化的目的，是提升生产效率，降低成本，增强企业的综合竞争力。

无论是信息化，还是数字化，背后都是算力在进行驱动。算力越强，系统的能力就越强，带来的改进就越大，收益越多。

部分企业，已经在信息化和数字化的基础上，向智能化的方向发展。这样带来的效率提升就会更大，形成“代差”级的技术优势。在未来日益激烈的市场竞争中，这种优势可以决定企业的生死。

现在行业里比较流行一种说法，将所有的商业模式，都向“挖掘数据价值”的方向靠拢。

数据被视为最宝贵的资源，是一座富矿。而算力则被视为是挖这座矿的工具。通过算力对数据进行处理，就能挖掘巨大的数据价值，创造财富。

挖掘数据价值的过程，被细分为产生数据、传输数据、存储数据和计算数据等四个环节。算力（信息技术）和联接力（通信技术），相互协作，可以完成这一过程：

首先，我们通过传感器、摄像头等设备，采集物理世界的信息，将其转换成数字比特。然后，再通过5G、Wi-Fi、光纤等通信技术，对其进行传输搬运。这些数字比特被保存在硬盘等存储介质中，然后交给芯片进行计算。计算得出的结果，又被应用于决策和控制。

在人工智能技术的加持下，做出决策和进行控制的主角，甚至可能不再是我们人类，而是AI智能体。

看明白了吧，算力的作用，在数据价值挖掘的过程中显露无疑。没有强大的算力，你就完成不了这项极有前途的工作。

算力的重要价值，也体现在国家竞争力层面。

算力决定了数字经济发展速度，以及社会智能发展高度。根据IDC、浪潮信息、清华大学全球产业研究院联合发布的数据显示，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。

全球各国的算力规模与经济发展水平，已经呈现出显著的正相关关系。一个国家的算力规模越大，经济发展水平就越高。

毫不夸张地说，算力已经成为国家竞争力的一个重要组成部分。

█ 算力的分类

算力服务于整个社会。而社会对算力的需求是存在差异的。这些算力需求，既有来自消费领域的（移动互联网、追剧、网购、打车、O2O等），也有来自行业领域的（工业制造、交通物流、金融证券、教育医疗等），还有来自城市治理领域的（智慧城市、一证通、城市大脑等）。

不同的算力应用和需求，有着不同的算法。不同的算法，对算力的特性也有不同要求。

如今，我们将算力分为三大类，分别是通用算力、智能算力以及超算算力。

通用算力以CPU（Central Processing Unit，中央处理器）输出的计算能力为主。CPU内部有指令集，对运算进行指导和优化，确保了CPU的可靠运行。

按指令集架构的不同，CPU可以分为x86架构与非x86 架构。X86架构大家都比较熟悉，是英特尔（Intel）公司首先开发并长期主导的，具有比较好的生态，市场占有率也比较高。非x86架构的类型比较多，这些年崛起速度很快，主要有x86、ARM、MIPS、Power、RISC-V、Alpha等。

智能算力以GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）、FPGA（Field ProgrammableGate Array，现场可编程逻辑门阵列）、AI（Artificial lntelligence，人工智能）芯片等输出的计算能力为主。尤其是GPU，目前可以说是炙手可热，一卡难求。

超算算力，则是以超级计算机输出的计算能力为主。它利用并行工作的多台计算机系统的集中式计算资源，并通过专用的操作系统来处理极端复杂的或数据密集型的问题，主要应用于尖端科研、国防军工等高精尖领域，价格极为昂贵，但性能也极为强劲。

在数据中心里，也对算力任务进行了对应划分，分为基础通用计算，以及HPC高性能计算（High-performance computing）。

HPC计算，又继续细分为三类，分别是：

科学计算类：物理化学、气象环保、生命科学、石油勘探、天文探测等。

工程计算类：计算机辅助工程、计算机辅助制造、电子设计自动化、电磁仿真等。

智能计算类：即人工智能计算，包括：机器学习、深度学习、数据分析等。

科学计算和工程计算大家应该都听说过，这些专业科研领域的数据产生量很大，对算力的要求极高。

以油气勘探为例。油气勘探，简单来说，就是给地表做CT。一个项目下来，原始数据往往超过100TB，甚至可能超过1个PB。如此巨大的数据量，需要海量的算力进行支撑。

智能计算这几年非常火，是全社会重点关注的发展方向。在AIGC大模型的带动下，各个行业都在大力发展智能计算，对智能产生了极大需求。

我们平常提到的数据中心，根据算力类型的不同，通常分为通用数据中心、智能中心和超算中心。

大家平时主要使用的互联网服务，来自通用数据中心。智算中心是专门进行智能计算的数据中心。超算中心专门承担各种大规模科学计算和工程计算任务，放的都是“天河一*”这样的超级计算机。

在算力单元上，现在根据任务分工的不同，也有了更细的划分。除了刚才提到的CPU、GPU之外，这几年陆续出现了TPU、NPU和DPU等，也是有特定计算任务的专用计算单元。

█ 算力的趋势

算力和联接力是数字生产力的重要组成部分。这些年来，随着信息化、数字化和智能化的不断深入，整个社会对算力产生了强烈的需求。

在需求的推动下，算力的发展也出现了以下几个趋势：

• 算力需求持续增长

万物智联时代的到来，大量智能物联网终端的引入，行业数字化转型的推进，加上AI智能场景的落地，将产生难以想象的海量数据。这些数据，将进一步刺激对算力的需求。

根据罗兰贝格的预测，从2018年到2030年，自动驾驶对算力的需求将增加390倍，智慧工厂需求将增长110倍，主要国家人均算力需求将从今天的不足500 GFLOPS，增加20倍，变成2035年的10000 GFLOPS。

根据浪潮人工智能研究院的预测，到2025年，全球算力规模将达6.8 ZFLOPS，与2020年相比提升30倍。

想要满足这样庞大的算力需求，需要向以下几个方面努力。

首先，不断提升芯片本身的制程，集成更多的晶体管，提升芯片单点算力。经过几十年的发展，摩尔定律目前已经逐渐走向物理瓶颈，芯片工艺制程逼近1nm，后续可以提升的空间十分有限，付出的代价也会更大。

其次，建设大量的算力基础设施，例如数据中心等。通过规模化，满足全社会的算力需求。

最后，通过东数西算和算力网络等新的算力服务模式，加强算力的有效利用率，以此适当缓解算力需求增长的压力。

• 算力类型加速转变

前文介绍算力分类的时候，提到算力分为通用算力、智算算力和超算算力三种类型。

事实上，这种分类是最近几年才开始逐渐形成的。通用算力在算力需求中占主导地位。但是，现在随着AIGC大模型等人工智能技术的飞速发展，智算算力的占比开始迅速攀升。

根据中国信通院发布的《中国综合算力指数（2023年）》显示，在目前算力规模中，通用算力规模占比达74%；智能算力规模占比达25%。智算算力虽然占比仍少于通用算力，但增速极快，同比上年增加了45%。这一增速也比总体算力增速更高。

换言之，AIGC大模型的发展，显著推动了智算算力的需求。算力领域的整体架构正在发生变化，智能算力需求正呈现爆发式增长态势。

这也意味着，在后续的算力基础设施建设中，智算中心的建设比例将显著增加。智算产业的发展也将进入一个黄金发展期。

• 算力服务泛在流动

早期的大型机时代，算力以集中化的方式提供服务。PC出现后，算力开始进入用户侧。上世纪90年代手机和互联网的流行，打破了算力的空间固定，开始“移动”起来。

在移动芯片的不断迭代升级下，用户手机终端的算力不断增长，几乎可以和PC芯片相提并论。

另一方面，基于5G、Wi-Fi等移动通信技术的发展，万物开始互联。终端的类型开始变得越来越多，并且也都具备或大或小的算力，具备端计算的能力。

云计算崛起之后，算力开始云化，分布化。边缘计算出现，算力还从云端下沉到通信网络的各个层级。

这一切，都标志着算力开始流动，遍布于云管端的各个角落。这就是算力泛在化。

刚才提到的算力网络，其实也是算力泛在化的一种体现。

• 算力设施绿色低碳

算力支撑了整个社会的发展，但是，它所带来的能耗问题，也日益显现。

根据数据显示，2021年全国数据中心总用电量为2166亿千瓦时，占全国总用电量的2.6%，相当于2个三峡水电站的年发电量，1.8个北京地区的总用电量。

如此恐怖的耗电量，对我们实现“双碳”目标造成了很大压力，也严重影响了世界经济的可持续发展。于是，想方设法降低算力的能耗，成为整个行业的重点研究方向。

算力的绿色低碳，有很多种实现途径。通过基础理论研究、材料工艺升级、研发技术创新，对算力基础设施进行功耗控制和改良，是从源头上进行节能减排的最有效手段。

除此之外，提高可再生能源的占比，减少化石能源的使用，也是算力绿色发展的关键。

目前，在算力的各个环节进行节能减排研究，已经取得了初步成果。算力的绿色化发展，整体前景比较非常乐观。

根据《绿色发展2030》报告的预测，到2030年，全球数字基础设施能效将提升100倍，可再生能源发电量占比超50%，行业数字化渗透率达到50%。

• 新型算力的探索加速

算力需求的不断增长，对传统半导体芯片技术形成了巨大压力。半导体制程进入瓶颈后，越来越多的专家开始研究新的算力技术理论，例如量子计算、光计算、类脑计算等。

量子计算通过利用量子叠加态和量子纠缠态，具有超越经典计算机的计算能力。光子计算（也称为光学计算）是一种利用光波进行数据处理、数据存储或数据通信的计算方式。而类脑计算通过模拟大脑的神经网络和突触连接，实现了智能的学习和决策能力。

这些新型的算力领域目前都处于研究阶段，取得了一些成果，但也面临着不少困难。

一旦在这些领域有了真正的突破，传统的算力框架将被彻底颠覆，人类社会又将进入一个全新的发展阶段。

什么是算力？

什么是算力？

算力是计算能力

算力的定义

随着国家大力发展数字基础设施，算力的提升和普惠变得越来越重要，它注定会在人们的视线中占据很重要的一席。那么算力是什么呢？

所谓算力，简而言之就是设备的计算能力（Computing Power）。小至手机、PC，大到超级计算机，没有算力就没有各种软硬件的正常应用。以PC而言，搭载的CPU、显卡、内存配置越高，一般来说算力就越高。

算力即设备的计算能力

算力的衡量

大数据时代，数据和算力都是巨量的，这里先解释一下单位巨大量级的表示方式：K（Kilo）表示103 、M（Mega）表示106 、 G（Giga）表示109 、 T（Tera）表示1012 、 P（Peta） 表示1015、 E（Exa）表示1018、 Z（Zetta）表示1021 、 Y（Yotta） 表示1024。

算力的单位，是衡量算力强弱的指标和基准，当前存在多种不同的衡量方法。常见的包括MIPS（每秒钟执行的百万指令数，Million Instructions Per Second）、DMIPS（Dhrystone每秒钟执行的百万指令数，Dhrystone Million Instructions executed Per Second）、OPS（每秒操作次数，Operations Per Second）、FLOPS（每秒浮点运算次数，Floating-point Operations Per Second）、Hash/s（每秒哈希运算次数，Hash Per Second）等。

其中，FLOPS单位一直被视为衡量计算机运算速度的主要指标之一。从量级来看，PC的算力为GFLOPS级别；中国超级计算机神威“太湖之光”的算力为93.015PFLOPS；鹏程实验室的鹏程云脑II（以华为Atlas 900集群为底座）拥有1000PFLOPS的强大算力，相当于数千万甚至上亿台PC的集合。

再举一个Hash/s单位的例子，数字货币比特币挖矿（获取比特币）的矿机每秒钟能做多少次哈希碰撞，就代表这台挖矿机的算力。矿工的矿池，也就是他拥有的所有矿机的算力占比特币全网总算力（所有参与挖矿的矿机算力总和）的比率，代表着他在挖矿竞争中能获胜的概率。PC的算力为GHash/s级别，而目前比特币全网总算力已达到200EHash/s（每日均在波动），按这个比率，现在PC挖矿的成功概率为百亿分之一。

算力的分类

算力按照应用领域，可以分成两大类：

• 通用算力：计算量小；常规应用，只消耗少量算力。
• HPC（高性能计算，High-performance computing）算力：计算量大；一个任务，要调用巨多计算资源。HPC是一个计算机集群系统，它通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题，所以又通常被称为高性能计算集群。

HPC和通用算力

其中，HPC算力按照应用领域又可以细分为三类：

• 科学计算类：物理化学、气象环保、生命科学、石油勘探、天文探测等。
• 工程计算类：计算机辅助工程、计算机辅助制造、电子设计自动化、电磁仿真等。
• 智能计算类：即人工智能（AI，Artificial Intelligence）计算，包括：机器学习、深度学习、数据分析等。

由于人类将步入智能世界，人工智能算力需求大量增加，并且人工智能也会参与到科学计算和工程计算中。所以，一般情况下，我们也可以简单地将算力分为：通用算力和人工智能算力两类。

算力为什么重要？

智能世界三要素

在智能世界中，智能是知识和智力的总和，智能翻译到数字世界就是“数据+算力+算法”。

智能世界三要素

其中算法需要通过科学家研究实现，海量数据来自于各行各业的人和物，数据的处理需要大量算力，算力是智能的基础平台，由大量计算设备组成。

算力需求高涨

据华为发布的《计算2030》预测，2030年人类将进入YB数据时代，全球数据每年新增1YB。通用算力将增长10倍到3.3ZFLOPS 、人工智能算力将增长500倍超过100ZFLOPS。100ZFLOPS的算力是什么概念，1023量级，相当于一百万个中国超级计算机神威“太湖之光”的算力总和。

而这些数据和算力的需求量，将主要来自于未来丰富的计算场景。

未来计算场景

算力就是生产力

据2022年3月17日，浪潮信息、国际数据公司（IDC）和清华大学联合推出的《2021-2022全球计算力指数评估报告》指出，随着全球数字经济持续稳定增长，数字经济占比预计到2025年有望达到41.5%。同时，国家计算力指数与GDP的走势呈现出了显著的正相关。15个重点国家的计算力指数平均每提高1点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰，预计该趋势在2021年至2025年间将继续保持。

计算力的经济影响

并且，当一个国家的计算力指数达到40分以上时，国家的计算力指数每提升1点，其对于GDP增长的推动力将增加到1.5倍，而当计算力指数达到60分以上时，国家的计算力指数每提升1点，其对于GDP增长的推动力将提高到3倍，对经济的拉动作用变得更加显著。

所以，在数字经济时代，算力已经成为拉动国家经济增长的核心引擎。一个国家算力的提升对其经济的拉动作用十分显著，且计算力指数越高，提升作用越明显。

为什么算力需要连成网络？

算力分布更加泛在

算力基础设施从云向算泛在演进，其位置的分布从中心向边缘和端侧泛在延伸，将出现云、边、端三级算力架构。

云、边、端三级算力架构

中心，指的是云计算的数据中心。云计算是一种基于网络“云”的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台计算机和服务器联结成一片计算云。各行各业、个人，都通过网络接入云计算数据中心，按自己的需求进行数据存储和数据计算。云计算按部署类型可以分为公有云、私有云（如通信云）和混合云，不同的云对应的是不同的用户群体。

边缘，指的是多接入边缘计算（Multi-access Edge Computing，MEC），其概念是相对于云计算而言的，云计算的处理方式是将所有数据上传至计算资源集中的云端数据中心处理，任何访问请求都必须上送云端处理。因此，在面对物联网数据量爆发的时候，传统云计算弊端逐渐凸显：

• 无法满足海量数据处理诉求：随着互联网与各个行业的融合，特别是在物联网技术普及后，计算需求出现爆发式增长，传统云计算架构将不能满足如此庞大的计算需求。
• 无法满足实时数据处理诉求：物联网数据被终端采集后要先传送至云计算中心，再通过集群计算后返回结果，这必然出现较长的响应时间，但一些新兴的应用场景如无人驾驶、智慧矿山等，对响应时间有极高要求，依赖传统云计算并不现实。

边缘计算的出现，可在一定程度上解决传统云计算遇到的这些问题。物联终端设备产生的数据不需要再传送至遥远的云数据中心处理，而是就近在网络边缘侧完成数据分析和处理，更加高效和安全。当然，边缘算力的形式也可以是“云”，即所谓的区域云、边缘云。

边缘计算

未来，边缘算力将大于中心算力。

而端侧，指的是终端，即PC、手机、智慧电视，甚至是家庭的机顶盒、智能水电表等一切具备联网和计算能力的设备。物联网时代，将会有海量终端接入到网络中，汇集这些社会闲散设备的存量算力，就是算力共享。也就是从这个意义上来说，算力是泛在的。

算力需要网络调度

因为算力出现云、边、端三级算力架构的泛在演进趋势，算力的分布将不再集中在数据中心，而是广泛地分布在边缘或者端侧的任何位置。

如果所有的这些算力节点之间，没有通过网络互连，这些算力资源是没有办法被共享、被调度、被使用、被协同的。

正如《中国移动算力网络白皮书》中提到的，水力发展离不开水网，电力发展离不开电网，算力发展离不开“算力网络”。算力网络是新型基础实施，要打造“一点接入、即取即用”的社会级服务，最终实现“网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及”。

《中国联通算力网络白皮书》中也提到，实现云、边、端算力的高效调度，需要算力网络。具体来说，高效算力必须具备三个关键要素，才能实现数据与算力的高吞吐、敏捷连接和均衡随选。而这三个要素，都必须由网络来支撑。

• 专业：聚焦专用场景，用更低的功耗和成本完成更多的计算量。例如，在边缘对视频进行高数据吞吐量的分析和处理。
• 弹性：数据弹性处理，网络为数据需求到算力资源之间提供敏捷的连接建立和调整能力。
• 协同：资源充分利用，从处理器内部多个核之间的协作，到数据中心内部多台服务器之间的“算力均衡”，再到整个网络边缘的“随选算力”。

高效算力的三个要素

到底什么是算力网络？

算力网络的定义

互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术创新，加速了数字经济的发展。数据经济的发展将推动海量数据产生，数据处理需要云、边、端协同的强大算力和广泛覆盖的网络连接。

算力网络就是一种根据业务需求，在云、边、端之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施。算力网络的本质是一种算力资源服务，未来企业客户或者个人用户不仅需要网络和云，也需要灵活的把计算任务调度到合适的地方。

网络的核心价值是提高效率，电话网提高了人类沟通的效率，互联网提高了人类协同工作的效率，算力网络的出现是为了提高云、边、端三级计算的协同工作效率。区别是传统网络直接为人类服务，算力网络直接为智能机器服务，并通过智能机器间接为人类服务。

算力网络构建了海量数据、高效算力、泛在智能之间的互联网络，为每个人、每个家庭、每个组织带来智能。

构建数据、算力、智能之间的互联网络

华为发布的《通信2030》也提到了类似的观点：算力网络代表了从“面向人的认知”向“面向机器认知”（人工智能）的网络设计理念的重要变化，联接海量用户数据与多级算力服务。

算力网络的核心思想是通过新型网络技术将地理分布的算力中心节点连接起来，动态实时感知算力资源状态，进而统筹分配和调度计算任务，传输数据，构成全局范围内感知、分配、调度算力的网络，在此基础上汇聚和共享算力、数据、应用资源。

算力中心呈现多层次，多管理域的布局。不同的算力中心间存在巨大的差异性，从资源的角度看，部署的应用类型、保存的数据集、算力的体系结构可能不同；从管理的角度看，管理策略、计费标准、碳排放标准可能不同。因此，算力网络的建设须面对不同算力中心间的高效协同，算力、数据、应用可信交易与管理机制设计，缺乏一体化标准等挑战，最终构建成为开放的、高资源利用率、高能效的计算基础设施。

算力一张网

算力网络看似是一张网，联接了所有的计算节点，实际是将所有计算节点的算力汇集到一个算力池中，实现算力的“一点接入，即取即用”。

算力网络的功能

算力网络曾经出现CAN（算力感知网络，Computing-aware Network）、CFN（算力网络，Computing First Network or Computing Force Network）、CFN（计算优先网络，Computing First Network）、CPN（算力网络，Computing Power Network）等类似的不同叫法。

不管怎么称呼算力网络这个新概念，都是描述的一个算力资源调度的问题，需要一个对应的算力资源调度的算法来解决。在这个算法中，基本的维度就只有两个：一个是计算、一个是网络。

只是由于5G、边缘计算、人工智能、区块链等新因素带来了新的变量，使得算法需要综合考虑这些方面，从而形成了算力网络的三大功能。

• 算力路由：网络能感知算力，并为其提供最优算力路由。
• 算力调度：算网大脑智能编排、弹性调度全网算力资源。
• 算力交易：基于区块链的算力可信和算力网络交易平台。

算力调度、算力路由、算力交易

算力网络的组成

如图1-13所示，算力网络包含了三个部件，除了“算”和“网”以外，还引入了“脑”。

1. 算：生产算力
2. 网：连接算力
3. 脑：统一感知、编排、调度、协同“网络中的算力”

算力网络的组成

详细地说，这个“脑”就是：

1. 看得见：全域态势感知，获取全域实时的算、网、数资源，以及云、边、端分布情况，构建全域态势感知地图。
2. 调得动：跨域协同调度，将多域协同的调度任务智能、自动地分解给各个使能平台，实现算、网、数的资源调度。
3. 可组合：多域融合编排，针对多域融合业务需求，基于算、网、数的原子能力按需灵活组合编排。
4. 有智慧：智能辅助决策，基于不同业务的SLA要求、网络整体负载、可用算力资源池分布等因素，智能、动态地计算出算、网、数的最优协同策略。

算力网络就像是一台“超级计算机”，先汇集了全网的算力，再用“脑”把数据合理地分配到“超级计算机”的每个计算单元中。

算力网络的互联

算力网络的目标很明确，让用户在调用成百上千公里以外的计算资源时的体验与调用隔壁工作站的资源没什么区别。所以，对于算力网络来说，一张具有超大带宽、超低时延、海量连接、多业务承载的高品质网络是关键。那么，如何打造一张为算力连接提供高品质服务的网络呢？

这里必须要关注到算力网络的几个关键特征。

1. 弹性：算力网络的流量特征与互联网的流量特征不完全相同，对于弹性带宽的需求更加突出。例如，在气象的计算场景中，气象中心每天需要计算1~2次，每次计算2小时，在这2个小时内需要非常大的带宽。那么，对于气象中心来说，更适合的是带宽可调整、时长可定制的弹性连接服务。
2. 敏捷：算力的泛在和分散的分布，要求算力网络必须具备泛在算力敏捷接入的能力。企业客户或者个人用户接入算力网络来获取计算服务，并不需要关心网络中的算力资源和分布情况，只关心算力是否能够敏捷地获取到。
3. 无损：算力由网络来实现互联，网络中的每个丢包，甚至在云数据中心内部的分布式计算过程中的丢包，都会造成算力计算效率的下降。据测算，0.1%丢包就会造成50%的算力损失。因此，数据中心内部、数据中心之间的无损传输成为算力网络的一个关键特征。
4. 安全：数据是计算的核心要素，也是宝贵资产，需要安全输送到算力节点，并安全返回计算结果。安全是算力网络使能到各行各业的一个关键的特征，包括数据安全存储、数据安全加密、算力租户之间数据的安全隔离、外部攻击和数据泄露防护、终端安全接入等。
5. 感知：算力网络中存在海量的应用（算力的需求方）连接，如何为不同的应用提供差异化的SLA保障，又如何为其中重要的应用提供性能的检测和看护，也是算力网络需要考虑的一个关键问题。感知，就是说网络一方面要能够“感知应用”，另一方面还要能够“感知体验”。综合起来，形成算力网络“应用体验感知”能力。
6. 可视：在算力网络中，需要建立一张网络数字地图，通过应用、算力、网络三者的映射关系和图层建模，形成算（数字世界）和网（物理世界）高效关系映射。网络数字地图对于网络全景进行了动态绘制和动态刷新，可以实现网络拓扑清晰可视、网络路径透明追踪、故障传播关联溯源，以及在算力网络中基于网络、应用、算力关系映射的应用一键导航。

通过哪些技术来匹配网络的这些关键特征呢？

IPv6+是基于IPv6的网络创新体系，使用体系中的SRv6、BIERv6、网络切片、确定性IP网络DetNet、随流检测IFIT、应用感知APN6、业务功能链SFC、智能无损等创新技术，可以打造云、边、端全连接的智能IP算力网络，把算力源源不断地输送给万物。

这里，选取其中一些技术进行介绍。

1. SRv6满足算力网络的泛在接入和敏捷开通
2. 因为算力需要向海量用户提供服务，网络需要满足泛在接入的要求。
3. 传统网络使用MPLS技术，往往采用工单传递、手工配置的方式，逐段开通业务，开通时间长，已无法满足需求；算力网络可以使用SRv6技术，自动化发放业务，业务开通时间从几天减少到分钟级，多段组网变为端到端组网，实现海量业务差异化SLA保障的泛在接入和敏捷开通。
4. SRv6满足算力网络的泛在接入和敏捷开通
5. 网络切片确保算力网络的无损传输和安全隔离
6. 在同一张算力网络上，需要为气象、高校、海洋研究所、企业等各种各样不同的业务提供服务，而这些业务对于网络的服务质量要求是不一样的。
7. 传统网络按照“专线”思维来为不同业务提供差异化服务，VPN“专线”是一种软隔离技术；算力网络可以按照“专网”思维来为不同业务提供差异化服务，网络切片“专网”是一种硬隔离技术。在一张物理的算力网络上，网络切片进行资源切片隔离，形成多个虚拟网络。不同业务在自己的网络切片“专网”上*传输，实现确定性的无损传输和安全隔离。
8. 算力网络切片按需规划，首先创建默认切片，所有业务先全部承载在默认切片上；然后对于有特殊需求的业务，基于不同的SLA要求单独创建网络切片。例如，气象中心需要1G带宽保证的虚拟专网，就可以为气象业务单独创建网络切片。
9. 网络切片确保算力网络的无损传输和安全隔离
10. 随流检测实现算力网络的实时看护和智能运维
11. 算力网络中存在海量的连接，这么多连接的统一看护和管理，对于网络的运维能力提出新的挑战。
12. 传统网络的运维方法存在两个个突出的问题：业务受损被动感知，定界定位效率低下。往往用户投诉才能发现业务性能劣化，或者检出网络故障却难以快速定位。
13. 在算力网络中，使用基于IFIT实现的随流检测，可以彻底改变这一局面。
14. 随流检测在真实业务流中**特定的“染色比特”，不仅可以做到精准定位丢包发生的位置，而且可以计算出逐跳时延和抖动，甚至能够进行路径还原，实现对于网络的实时看护和智能运维。
15. 随流检测实现算力网络的实时看护和智能运维
16. 云网安一体构筑算力网络的安全协同防护
17. 安全是网络稳固的基石，而传统基于网络边界的防护思路，已经无法满足算力网络的需求。
18. 在不同位置（云、网、端）部署不同的安全设备，堆砌安全产品，互相之间不兼容、不联动，无法适应业务上云后的路径变化，防护效果差、效率低。
19. 采用云网安一体的安全架构，可以打造“可信一张网”，实现：终端安全、入网安全、网络安全、入云安全、云（平台、应用、数据）安全。
20. 部署乾坤云（安全大脑）+天关（安全边界），提供边界防护、威胁分析、常态化护网等安全服务。
21. 部署安全资源池+安全业务链，提供24小时智能分析和安全专家在线服务、租户级安全云服务、基于SRv6+SFC编排的安全算力和网络的一体调度。
22. 使用自适应量子加密创新方案，实现对于传统互联网IPSec加密机制的升级，提供可多点分发、可灵活组网、量子级密钥、原生级加密的安全保障。
23. 改变“一次验证，永久信任”的接入进制，采用零信任方案，构建身份安全基石，持续验证（永不信任）、动态授权、全局防御。

东数西算织就全国算力一张网

2021年5月，中国提出“东数西算”工程，通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。

2022年2月，国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。

东数西算

至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，东数西算工程正式全面启动。

为什么要东数西算？

关于算力和算力网络的重要性，我们在上文中已经提到：

• 算力就是生成力，在数字经济时代，算力已经成为拉动国家经济增长的核心引擎。一个国家算力的提升对其经济的拉动作用十分显著，且计算力指数越高，提升作用越明显。
• 而算力网络的核心思想是通过新型网络技术将地理分布的算力中心节点连接起来，动态实时感知算力资源状态，进而统筹分配和调度计算任务，传输数据，构成全局范围内感知、分配、调度算力的网络，在此基础上汇聚和共享算力、数据、应用资源。

在这个前提下，东数为什么需要西算呢？这里不得不提到数据中心建设和运营的三个关键因素：

• 土地：数据中心的核心就是各类IT硬件设备，配套电力、安全监控、散热等设施也需要随之部署，数据中心的占地面积会越来越大。据数据显示，单个数据中心的面积达到了60个足球场的面积。这样的占地面积，在寸土寸金的东部一二线城市是不能承受的。相比之下，中西部四五线城市有大块的土地提供给数据中心来建设，成本极低。
• 电力：数据中心是公认的高耗能行业。据数据显示，电力成本占数据中心运营比例大约为56.7%，而数据中心耗电量占中国总耗电量的比例逐年持续上升，预计2025年将达到4%以上。相比东部地区，中西部地区具备丰富的风电、光伏、水电等清洁能源，且工业用电需求远小于东部城市，因此电价要低得多。
• 气候：数据中心不但高耗能，而且在运转时会散发大量的热量，如果不能及时通过制冷、散热系统将热量排除，会导致硬件设备宕机。据数据显示，数据中心在降温过程中所消耗的能量占到数据中心总能耗的40%之多。中西部地区，比如数据中心产业发展较好的贵州，全年平均气温为14~16摄氏度，气温低，更适合数据中心的建设。

东数西算的工程建设，也同时在改变国家算力的分布，从这个意义上讲，更体现了算力网络的重要性，对于各地分散算力的互联和高效调度。

因为算力需求集中在东部城市，而数据中心建设地远离需求地，必然会导致数据传输时延增大。这也是为何八大枢纽中存在“京津冀、长三角、粤港澳大湾区”三个东部发达地区枢纽的原因。

• 对于时延要求高的计算需求，例如自动驾驶、远程医疗等端到端传输时延需要小于10ms，依然会保留在这几个数据中心节点进行处理。
• 而对于绝大多数非实时或者离线的计算需求，例如云盘数据存取等传输延时可以在30ms以上，东数西算可以大大缓解当前算力需求和供给在东西部不配的问题，实现算力的全国统筹。

东数西算织就了全国算力一张网，构建了“全国一台计算机”，让算力成为公共服务，用户随用随取。

什么是算力

算力指计算能力，指通过“挖矿”获得比特币的过程中，我们需要找出相应的解 m，而对于任何一个64位的哈希值，要找出解 m，还没有固定的算法，只有计算机随机运行的 hash碰撞，一台挖矿机每秒可以进行多少次挖矿 hash碰撞，它的“算力”表示，单位写成 hash/s，这被称为 POW (Proof Of Work)。

扩展资料

算力为大数据的发展提供坚实的基础保障，大数据的爆发式增长，给现有算力提出了巨大的挑战。互联网时代的大数据高速积累，全球数据总量呈几何式增长，现有的计算能力已经不能满足需求。据IDC报告，全球信息数据90% 产生于最近几年。并且到2020年，40% 左右的信息会被云计算服务商收集，其中1/3 数据具有价值。

因此算力的发展迫在眉睫，否则将会极大束缚人工智能的发展应用。我国在算力、算法方面与世界先进水平有较大差距。算力的核心在芯片上。因此需要在算力领域加大研发投入，缩小甚至赶超与世界发达国家差距。

算力单位

1 kH / s =每秒1,000哈希

1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。

1 GH / s =每秒1,000,000,000次哈希。

1 TH / s =每秒1,000,000,000,000次哈希。

1 PH / s =每秒1,000,000,000,000,000次哈希。

1 EH / s =每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。

以上就是算力是什么意思？的详细内容，希望通过阅读小编的文章之后能够有所收获！