什么是算力?
在人工智能这片充满无限可能的广袤领域中,算力、算法与数据并称为推动其发展的三大基石。随着大模型技术的日益成熟与广泛应用,算力这一关键要素再次站在了 AI 舞台的中央,成为业界热议的话题。本文将深入剖析算力的本质,探讨其为何能成为大模型时代的核心驱动力,以飨读者。
什么是算力
大模型技术的爆发式发展,让“算力”再度成为人们视线的焦点。在人工智能发展的广阔图景中,“算力”、“算法”与“数据”并称为 AI 发展的三大基石。就像汽车启动需要汽油,算力就好比 AI 时代的黄金燃料,而算法可以看做是 AI 的大脑,数据则是 AI 的养分。众所周知,要想训练出一个性能优异的大模型,需要燃烧大量的算力,例如 OpenAI 的 GPT-3 模型就使用了 10000 块 GPU 进行训练,英伟达创始人黄仁勋更是提出未来“算力即权力”的观点,算力的重要性可见一斑。那么,究竟什么是算力?
算力,即“计算能力”,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,是计算系统硬件和软件配合共同执行某种计算需求的能力。
算力最常用、最为大家所熟悉的衡量指标是 FLOPS,即每秒浮点运算次数,此外还有 IPS(每秒指令数)、TPS(每秒事务数)等。
这里可能很多人表示疑问,浮点运算又是什么?
简单来说,浮点运算其实就是带小数的加减乘除运算。例如 1.2 + 0.7 就是浮点运算,我们人脑一下就能算出结果是 1.9,但对计算机来说这可是一个大难题。为什么?
大家都知道,计算机是以 0 和 1 构成的二进制数字进行运算的,例如 1 在二进制中表示为“01”,2 是“10”,3 是“11”,因此计算机能够直接表示的数字只有整数,无法表示小数。为了克服这一限制,计算机采用了浮点数的方法来表示实数;浮点指的是小数点的位置漂浮不定,这里不展开讲了,大家可以理解为计算机通过复杂的运算和二进制转化,最终可以用有限的位数来近似表示小数(包括π这样的无理数)。
但这样一来,计算机在处理小数时就多了好几个运算步骤,因此计算机进行浮点运算的速度就成了衡量计算机性能的关键指标,数值越大则代表综合计算能力越强。
算力的常用衡量标准
简单总结下常用的三种算力单位:
FLOPS(浮点运算次数/秒):
定义:FLOPS 是“Floating Point Operations Per Second”的缩写,表示每秒能够执行的浮点运算次数。
应用:主要用于衡量计算系统(如 GPU、超级计算机等)在进行科学计算、图形渲染等需要大量浮点运算的场景下的性能。
重要性:在高性能计算、深度学习、人工智能等领域中,FLOPS 是衡量硬件计算能力的重要指标。
Tip:在人工智能领域常用的算力单位是 P(PetaFLOPS,Peta 表示 10 的 15 次方),1P 等于每秒可以完成 1000 万亿次浮点运算。
IPS(指令/秒):
定义:IPS 是“Instructions Per Second”的缩写,表示每秒能够执行的指令数量。
应用:主要用于衡量 CPU(中央处理器)的处理速度,反映了 CPU 在特定时间内能够完成多少条基本指令的执行。
重要性:在需要处理大量复杂指令的应用场景中,如游戏、数据库处理、实时数据分析等,IPS 是衡量 CPU 性能的关键指标。
TPS(事务数|秒):
定义:TPS 是“Transactions Per Second”的缩写,表示系统每秒能够处理的事务数量。
应用:主要用于衡量数据库、服务器、网络应用等系统处理业务请求的能力。
重要性:在需要处理高并发请求的应用场景中,如电商平台、金融系统、社交网络等,TPS 是衡量系统性能和稳定性的重要指标。它直接关系到用户体验和系统能否满足业务需求。
据工信部统计,截至 2023 年底,我国在用数据中心机架总规模超过 810 万标准机架,算力总规模达 230 EFLOPS,即每秒 230 百亿亿次浮点运算,位居全球第二。预计到 2025 年,我国算力总规模将突破 300EFLOPS。作为算力总规模全球第二的大国,我国始终致力于算力产业的深度布局与战略推进,通过实施“东数西算”工程、构建国家超算互联网等在内的一系列重大举措,持续优化算力资源的空间布局与配置效率,促进算力资源在全国范围内的灵活流动与高效共享。
算力在宏观层面的巨量作用毋庸置疑,那么对于我们个人来说,算力提升有什么价值?举个例子,我们在 AI 工具中输入一张人像照片,输入指令:让照片中的人动起来,几秒钟 AI 就能帮我们生成动态视频,不满意还可以重新生成;再比如,我们走进电影院时看到的大片里的酷炫特效,以前渲染一帧特效画面都需要几个小时甚至数天的时间,有了强大的算力支撑,可以将这个渲染时间缩短百倍,所以我们才能如此快速地看到一场酣畅淋漓的特效大片。此外,最近爆火的自动驾驶服务,如何确保车辆在各种复杂场景下都能做出安全、合理的响应,也需要强大的算力支持。算力正在极大地丰富和便捷我们每个人的日常生活体验,促进个人创造力与个性化需求的满足。
算力的分类
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。
智能算力
基于 GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)、FPGA(Field ProgrammableGate Array,现场可编程逻辑门阵列)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit,专用集成电路)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。
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。
总结一下:基础算力主要用于支撑日常应用,智能算力赋能 AI 训练与推理,而超算算力则主要用于探索科学未知。
强大充沛的算力能够显著缩短大模型的训练时间,并使得训练更大规模的模型成为可能,此外也支持更强大的数据处理能力;因此,算力是决定大模型训练性能的关键因素之一。
展望未来,随着技术的不断进步和政策的持续推动,算力产业有望迎来更加广阔的发展空间。在不久的将来,算力有可能像电力一样成为社会基础资源的一部分,为人们的生产生活带来更加便捷、高效、智能的体验。
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