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解碼算力

從硬件到軟件九大核心板塊

【編者按】近日，我國工業和信息化部正式印發通知，全面啓動“算力強基揭榜行動”。此次行動聚焦於計算、存儲、網絡、應用、綠色、安全等六大關鍵領域，旨在發掘一批掌握核心技術和具備強大創新能力的企事業單位，推動一批具有標誌性的技術產品和解決方案的突破。隨着AI時代的加速到來，各行各業正面臨前所未有的變革，而這一切的核心驅動力，無疑指向了“算力”。然而，對於非科技專業的投資者而言，新聞中頻繁提及的“算力”概念似乎仍顯得有些模糊。它究竟涵蓋哪些領域？僅僅是CPU和雲計算嗎？其實，算力的內涵遠比我們想象得更爲豐富。今天，小編將爲您詳細梳理“算力”背後的九大核心板塊，帶您一探究竟，希望對您的行業研究和投資決策提供有價值的參考。

什麼是算力？

算力（Computing Power）是指計算機或計算設備處理數據和執行計算任務的能力。它是一個綜合指標，涵蓋了多個方面，主要包括以下內容：

01、

 CPU算力

定義：CPU（中央處理器）是計算機的核心部件，負責執行指令和處理數據。CPU算力通常用主頻（GHz）、核心數（單核或多核）、線程數等指標衡量。

應用場景：日常辦公軟件、操作系統運行、輕量級數據處理等。

舉例：Intel Core i9 或 AMD Ryzen 9 等高性能處理器，能夠快速處理複雜的任務。

02、

GPU算力

定義：GPU（圖形處理單元）最初用於圖形渲染，但因其並行計算能力強，現在廣泛用於深度學習、科學計算等領域。GPU算力通常用浮點運算能力（TFlops）、CUDA核心數等指標衡量。

應用場景：圖形渲染、深度學習訓練、高性能計算等。

舉例：NVIDIA的A100、H100等高端GPU，專爲大規模並行計算設計，能夠處理複雜的深度學習任務。

03、

FPGA算力

定義：FPGA（現場可編程門陣列）是一種可編程的集成電路，可以根據具體需求進行定製化計算。FPGA算力取決於其邏輯單元數量、時頻率鍾等。

應用場景：通信、加密、實時信號處理等。

舉例：Xilinx和Intel（Altera）的FPGA產品，廣泛應用於需要低延遲和定製化計算的場景。

04、

ASIC算力

定義：ASIC（專用集成電路）是爲特定用途設計的芯片，具有極高的效率和性能。ASIC算力取決於其設計目標和工藝水平。

應用場景：比特幣挖礦、特定算法加速等。

舉例：比特幣礦機使用的芯片ASIC，專門用於SHA-256算法的計算，效率極高。

05、

內存帶寬和容量

定義：內存帶寬決定了數據傳輸的速度，而內存容量則決定了能同時處理的數據量。兩者共同影響算力的發揮。

應用場景：大數據處理、內存數據庫等。

舉例：高性能服務器通常配備高帶寬、大容量的DDR4或DDR5內存。

06、

存儲性能

定義：存儲設備的讀寫速度和容量也會影響算力。例如，SSD的讀寫速度遠高於傳統機械硬盤。

應用場景：數據存儲、數據備份等。

舉例：NVMe接口的固態硬盤，讀寫速度可達數千MB/s。

07、

網絡帶寬

定義：在分佈式計算和雲計算中，網絡帶寬決定了數據傳輸的效率，影響整體算力。

應用場景：雲計算、分佈式計算等。

舉例：高速以太網（100Gbps）和InfiniBand網絡，用於數據中心內部的高速數據傳輸。

08、

軟件和算法優化

定義：高效的算法和優化的軟件可以充分利用硬件資源，提升算力。

應用場景：深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）、高性能計算軟件等。

舉例：通過優化算法，可以在相同的硬件上實現更高的計算效率。

09、

集羣和分佈式計算

定義：多個計算節點組成的集羣可以協同工作，提升整體算力。

應用場景：大規模科學計算、雲計算等。

舉例：超級計算機（如天河二號）通過大量計算節點協同工作，達到極高的算力。

總之，算力是一個綜合指標，涵蓋了硬件性能、軟件優化、網絡傳輸等多個方面。在不同的應用場景中，算力的具體體現和優化方向也會有所不同。

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（轉自：國金證券第5小時）

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