算力及其演进与应用（3）
胡经国
（续前）
三、算力衡量指标
1、概述
算力既然是一种“能力”，当然就会有对它的大小（强弱）进行衡量的指标和基准单位。其中，大家比较熟悉的单位，应该是FLOPS（每秒浮点运算次数）、TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）等。其实，衡量算力大小的指标还有很多，例如：MIPS（每秒执行的百万指令数）、DMIPS（Dhrystone每秒执行的百万指令数）、OPS（每秒运算次数）和Hash/S（每秒哈希运算次数）等。
另有资料显示，算力可以采用各种不同的方式来衡量，例如计算速度、计算能耗、计算精度、并行度等。在计算机领域，常用的算力衡量指标包括FLOPS（每秒浮点运算次数）、IPS（每秒指令数）、TPS（每秒事务数）等。
此外，还有一些针对特定应用场景的算力指标，如推理速度、图像处理速度、语音识别准确率等。
2、三种衡量指标
⑴、FLOPS（每秒浮点运算次数）
FLOPS（每秒浮点运算次数），是指计算机处理浮点运算（带有小数点的数字进行数学运算，需要考虑精度问题和舍入误差等问题）的能力，它衡量的是计算机每秒能够完成多少次浮点运算。
FLOPS是衡量计算机“高性能计算能力”的指标，通常用于衡量超级计算机、高性能计算服务器和图形处理器（GPU）等的计算能力。例如，一个计算机系统的FLOPS为1 TFLOPS（1万亿次浮点运算每秒），意味着它每秒可以完成1万亿次浮点运算。
⑵、IPS（每秒指令数）
IPS（每秒指令数），是指计算机处理指令的速度，它衡量的是计算机每秒能够执行多少条指令。
IPS是衡量计算机“单指令性能”的指标，通常用于衡量中央处理器（CPU）等的性能。例如，一个CPU的IPS为3GHz（每秒可以执行3亿次指令），意味着它每秒可以执行3亿次指令。
⑶、TPS（每秒事务数）
TPS（每秒事务数），是指计算机处理事务的能力，它衡量的是计算机每秒可以完成多少个事务。
TPS通常用于衡量“数据库服务器”的性能。例如，一个数据库服务器的TPS为1000，意味着它每秒可以处理1000个数据库事务。
3、FLOPS的衡量单位
MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS、EFLOPS、ZPFLOPS等，都是FLOPS（每秒浮点运算次数）的衡量单位（不同量级）；其具体关系如下：
衡量单位 英文全称 中文全称 MFLOPS megaFLOPS 每秒一百万（=106）次的浮点运算） GFLOPS gigaFLOPS 每秒十亿（=109）次的浮点运算） TFLOPS teraFLOPS 每秒一万亿（=1012）次的浮点运算） PFLOPS petaFLOPS 每秒一千万亿（=1015）次的浮点运算） EFLOPS exaFLOPS 每秒一百亿亿（=1018）次的浮点运算） ZFLOPS zettaFLOPS 每秒十万亿亿（=1021）次的浮点运算） 4、不同算力平台的算力差异
不同算力平台（载体）之间的算力差异是非常巨大的。为了便于大家更好地理解这种差异，可参考下面的算力对比表：
算力平台 算力大小 ENIAC（世界上最早的数字电子计算机） 300FLOPS 8086处理器（英特尔） 710000FLOPS Pentium 4 HT 3.6Ghz（英特尔） 7000000000FLOPS Geforce GTX 1081Ti（英伟达） 10800000000000FLOPS 骁龙888 AI（高通） 26000000000000FLOPS 天河一号 FLOPS2566000000000000FLOPS 神威·太湖之光 125000000000000000FLOPS 前面我们提到了通用计算、智算和超算。从趋势上来看，智算和超算的算力增长速度远远超过了通用算力。
根据GIV的数据统计，到2030年，通用计算算力（FP32）将增长10倍，达到3.3 ZFLOPS。而AI智算算力（FP16），将增长500倍，达到105 ZFLOPS。
四、算力服务器及其特点与优势
1、概述
算力服务器，是指专门用于执行计算密集型任务的服务器。其主要特点是拥有强大的计算性能和处理能力。这些服务器通常配备有高性能的中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）以及大容量内存等硬件组件；用于高速运算、数据分析、人工智能（AI）模型训练等需要大量计算资源的工作负载。
2、特点和优势
⑴、高性能CPU
算力服务器通常配备有多个高性能的CPU核心，能够进行大规模的并行计算，从而加速复杂任务的处理。
⑵、强大的GPU
一些算力服务器还配备了高性能的GPU，用于加速图像处理、机器学习、深度学习等计算密集型工作负载。
⑶、大容量内存
算力服务器通常具有大容量内存，可以处理大规模的数据集和复杂的计算操作。
⑷、高速互联
为了支持高速度数据传输和协同计算，算力服务器可能配备了高速网络接口，如千兆以太网或更高。
⑸、定制化配置
算力服务器通常可以根据特定需求进行定制化配置，以满足不同工作负载的要求。
需要注意的是，算力服务器通常会产生较高的能耗和热量。因此，在选择和部署算力服务器时，需要考虑适当的散热和电源管理措施。另外，算力服务器的使用也需要一定的专业知识和技能，以确保有效地利用其计算资源。
（未完待续）
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