演算法算力分析

Ⅰ 過來了解下什麼是「算力」

      最近接觸一個基金名稱裡面有「算力」二字，本以為只是一個名字而已，不查不知道，一查嚇一跳。「算力」竟然已經成為了一個火爆的新概念。

      算力，又稱「計算力」，從狹義上看，算力就是數據的處理能力，是設備通過處理數據，實現特定結果輸出的計算能力，算力數值越大，代表綜合計算能力越強。從廣義上看，算力可以表達為算力是數字經濟時代新的生產力，是支撐數字經濟發展的堅實基礎，也將是國民經濟發展的重要引擎。它廣泛存在於計算機、手機、PC等硬體設備中，如果沒有算力，這些軟硬體都不能正常使用。算力已經成為了全球戰略競爭新的聚焦點，一個國家算力水平的高低基本與經濟發展水平呈正相關水平。因為數字經濟時代的關鍵資源是數據、算力和演算法，其中數據是新的生產資料，算力是新生產力，演算法是新的生產關系，這些構成了數字經濟時代最基本的生產基石。

        算力分為算力環境、算力規模和算力應用。其中算力環境是指網路環境和算力投入等因素，這些是為算力的發展提供堅實的支撐。算力規模包含基礎算力、智能算力和超算能力，這些又分別提供基礎通用計算、人工智慧計算和科學工程計算。算力應用是主要包括消費應用和行業應用，消費和行業應用帶來了對算力規模、算力能力等需求的快速提升，算力的進步會反向推動了應用。例如當前我們所接觸和使用的5G、物聯網、雲計算、大數據、人工智慧和區塊鏈等等。

        算力已成為數字經濟的新引擎，主要表現在哪些方面呢？

1、算力直接帶動數字產業化的發展。在數字核心企業，例如亞馬遜、微軟、谷歌等等這些互聯網行業昌亮，算力是投資最大的，這三個企業每個季度投入的資本支出總額超過250億美元，基本都是用於布局大規模的數據中心，支撐著互聯網技術加速向電商、服務業、支付等領域滲透。還有電子信息製造業、電信業、隱敏軟體業等等，都是數字產業化發展的重要部分，和算力的發展息息相關。

2、算力直接賦能國民經濟發展。隨著我國5G覆蓋率的不斷提升，我國對算力的投資也在不斷提升，據悉，2020年我國的IT支出規模是2萬億，直接帶動經濟總產出1.7萬億，間接帶動經濟總產出6.3萬億耐攜寬，即在算力中每投入1元。會帶動3—4元的經濟產出。而且我國消費和應用算力的需求在迅猛增長，單單是互聯網對於算力的需求就大概占整體算力的50%的份額，電信和金融領域對算力的應用也處於行業領先水平。

        總之，抓好算力的發展就是抓好數字經濟與實體經濟融合發展的機會，就是為「一帶一路」合作做出貢獻。抓好計算機產業鏈供應鏈的長板，就是將強了重要產品和核心技術之間的融合發展，增強我國內在的創新能力的發展。

Ⅱ 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要

雖然不能這么絕對的判斷一定誰比誰重要，但在實際應用中很多時候的確是數據更加重要。有幾方面的原因：

在很多問題中，演算法的「好壞」在沒有大量有效數據的支撐下是沒有意義的。換句話說，很多演算法得到的結果的質量完全取決於其和真實數據的擬合程度。如果沒有足夠的數據支撐、檢驗，設計演算法幾乎等於閉門造車。

很多演算法會有一堆可調參數。這些參數的選擇並沒有什麼標准可依，無非是扔給大量數據，看參數的變化會帶來什麼樣的結果的變化。大量、有效的數據成為優化這類演算法的唯一可行方法。

更極端的例子是，演算法本身很簡單，程序的完善全靠數據訓練。比如神經網路。

對於很多成熟的演算法，優化演算法的增量改善通常遠小於增大輸入數據（這是個經濟性的考慮）。

比如問題中舉例的 Google。在它之前的搜索引擎已經把基於網頁內容的索引演算法做得很好了，要想有更大的改善需要換思路。PageRank 演算法的採用大大增加了輸入的數據量，而且鏈接數據本身對於網頁排名相當關鍵（當然他們也做了大量演算法的優化）。

相關介紹：

數據（data）是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的的原始素材。

數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據，也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。在計算機系統中，數據以二進制信息單元0、1的形式表示。

Ⅲ 最近經常聽到有人說算力，到底什麼是算力

就是計算的能力，多數是在游戲中說到這個詞語，比如恐龍有錢裡面。就有算力

Ⅳ 算力是什麼

在通過「挖礦」得到比特幣的過程中，我們需要找到其相應的解，而要找到其解，並沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的哈希碰撞。
一台礦機每秒鍾能做多少次哈希碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s。
算力可以簡單的理解為計算能力。目前主流的礦機為14T左右的計算量級，即一台礦機就能每秒做至少1.4*10的13次方次哈希碰撞，我們可以說，這一台14T規格的礦機就有14T的算力。礦工所掌握的所有礦機佔比特幣全網總算力的百分比是多少，就代表TA在這10分鍾競爭中能夠獲勝的概率就是多少。
舉個例子，如果比特幣現在全網的算力是100，而某個礦工擁有10的算力，那麼TA每次競爭記賬成功的概率就是1/10。

Ⅳ 什麼是算力

算力指計算能力，指的是在通過「挖礦」得到比特幣的租塵專業術語，
像挖弊橋禪易礦業出售的各種礦機消仔，在算力方面都很高，能耗也低，可以去咨詢一下。

Ⅵ 工業智能的技術整體遵循什麼和演算法三要素的邏輯

工業智能的技術整體上遵循人工智慧的數據、算力和演算法三要素的邏輯。包含智能算力、工業數據、智能演算法和智能應用四大模塊，以工業大神猜數據系統的工業數轎鋒據為基礎，依託硬體基礎能力和訓練、推理運行框架，完成工業數據建模和分析。

模型的建立

好利科技：控股子公司合肥曲速從事GPU晶元、ADAS視覺晶元的研發和銷售，GPU晶元仍處於研發當中。

Ⅶ 算力演算法數據的概念

算力就是計算機進行矩陣或數學運算的能力,每秒能夠計算多少次矩陣運算。
它可以根據用戶行為數據進行計算給予用戶更多的便捷,從而讓用戶感知到它更了解自己

Ⅷ 演算法相對論｜關於人工智慧的產業化之路的三點思考

彭嘉昊

在過去的2021年，我們見證了人工智慧這個細分行業的起起伏伏，有些企業長期虧損乃至瀕臨破產，有些企業順利獲得融資或成功上市，可謂幾家歡喜幾家愁。但縱觀現在國內人工智慧的產業化之路，總是無法迴避一個現實的問題，即「人工智慧企業究竟離盈利還有多遠？」誠然人工智慧領域的研發工作需要巨大的投入，但所有的研發投入只有在產業化的落地場景中才能實現真正的商業價值，脫離了現實的產業需求，人工智慧只能停留在技術本身。

目前，人工智慧的產業化發展的3個路徑：（1）AI+產業，即人工智慧的技術型公司掌握某種人工智慧技術後，向產業化的具體場景落地。比如商湯 科技 、雲天勵飛、曠世 科技 等知名人工智慧公司都是採取的這條路徑。（2）產業+AI，即由某一細分產業里的公司，尤其是頭部大型企業作為主導力量，主動引入人工智慧技術完成升級。比如平安保險、、順豐快遞等細分領域的大型企業自身的產業升級。（3）產學研成果轉化，即由高校和科研機構為主導，主動面向市場的科研成果轉化道路。近些年各大頂尖高校都建立了人工智慧研究院，諸如北京、上海、深圳等城市也有很多政府背景的人工智慧科研和成果轉化平台。

筆者從2020年以來持續走訪了上百家人工智慧企業及科研機構，就在行業里的所見所聞，結合自己的想法，談一下我對於人工智慧的產業化之路的思考。

一、「AI+產業」的道路已經進入平台期

「AI+產業」的模式，主要指人工智慧的技術型公司通過技術先行，然後尋找合適的業務場景實現商業價值。這條路可以借鑒移動互聯網的發展歷程，諸如淘寶、滴滴這樣的互聯網企業，都是通過技術和商業模式創新，發現了一個0-1的全新產業。我們曾經也認為人工智慧的技術型公司可以通過0-1的技術突破，借鑒移動互聯網的經驗，廣泛覆蓋到各行各業的細分場景中。但除了人臉識別等少數幾個場景外，人工智慧的技術型公司並沒有復制 科技 前輩在移動互聯網的成功。

其中的原因有很多，我們並不能將其簡單歸咎於市場、資本或團隊本身，筆者認為根源在於人工智慧技術本身進入了一個進步相對緩慢的平台期了，我們拿人工智慧的三大核心要素：算力、演算法和數據來對應分析。

我們先說算力的問題，根據中國信息通信研究院在2021年《中國算力發展指數白皮書》的分析，雖然近些年基礎算力、智能算力和超算算力都有很大程度的增長，未來5年全球的增速甚至超過50%，但與日益復雜的演算法模型和快速增長的現實需求而言，仍然存在較大的缺口。同時，存算一體架構、量子計算、光子計算和類腦計算晶元尚處於實驗室的研發階段，離大規模商業化還有較長的時間，無法以技術革命的方式實現跨越式發展。雖然，諸如商湯 科技 、華為等頭部公司採取了建立人工智慧計算中心（AIDC）的方式，來滿足未來智能計算需求的快速增長；我國神威、天河、曙光三台E級超算系統的研製工作也在逐步推進，很多國內的硬體公司著手計算機硬體的國產化替代。但從短期來看，算力將會是一個制約人工智慧技術發展的現實困難。

我們再說到演算法，演算法表面上是計算機技術，但就本質抽離分析它是個數學問題。近些年數學領域還是有很多發展，比如無限函數計算等，但在計算機領域的發展速度相對而言沒有那麼的快。就演算法這一特定領域的發展，中美最頂級的演算法之間目前並沒有代差。雖然層演算法需要投入海量的資金進行研發，但是就應用層來說，企業完全可以自己下載Gitub或OpenAI的開源代碼，或者使用網路、阿里、騰訊等互聯網大廠的現有技術方案，從而大大降低技術應用的門檻。在市場競爭的層面上，人工智慧技術型公司並不必然比傳統互聯網公司，甚至處於數字化轉型的傳統企業更具有優勢。

另外一個關鍵要素就是數據，我國從2020年開始就逐步收緊了數據安全相關的管理，《個人信息保護法》、《數據安全法》以及九部委《關於加強互聯網信息服務演算法綜合治理的指導意見》的陸續出台，使得人工智慧的技術型公司獲得數據的難度越來越，除非他們能夠深入到業務的細分場景中，否則很難像過去那樣獲得訓練演算法模型的大規模數據。而這些「喂養」演算法模型的數據，大都掌握在產業里的公司，尤其是大型公司的手中。這些大型公司無論是處於商業目的，還是自身業務安全性的考慮，幾乎很難同人工智慧的技術型公司開展合作，這也造成人工智慧的技術型公司在產業化的道路上困難重重。

二、「產業+AI」和產學研成果轉化的機遇

「產業+AI」的路徑，屬於產業里的企業自發性升級換代的過程，我們可以將其歸納進企業數字化轉型的進程。產業里的企業為了適應市場競爭，會主動尋求與人工智慧領域的技術型公司或者研究機構進行合作，甚至自己建立團隊完成研發工作。對於大部分產業里的企業來說，他們面對的並不是0-1的全新市場，往往是在既有的紅海市場中競爭，這種長期在產業內的拼搏經歷，使得他們在人工智慧的產業化上具備以下兩大獨特優勢：

1. 掌握了大量特定生產場景下的專業知識和數據資料：我們一般稱其為行業knowhow，比如化工材料的配方或某種特殊的生產工藝流程等。這種行業knowhow往往是企業的核心機密，在一些數據採集封閉、生產流程保密的領域，往往只有少數幾家企業可以獲得足夠訓練人工智慧模型的專業知識和數據資料。所以，很多產業里的企業在尋找技術合作方時，會對侵略性較強的技術型公司比較排斥，往往要求技術型公司提交演算法源代碼，目的在於避免培養潛在競爭對手。

2. 了解真實的交易和應用場景：比如怎樣建立可靠的供應鏈，怎樣探析市場的情報信息，怎樣建立全新的商業模式和盈利模式等。這些內容看似都屬於業務相關的范疇，但卻是技術型公司的痛點，幾乎90%的人工智慧公司都死在了打磨商業模式、尋找應用場景的道路上。但對於產業里的企業來說，敏銳捕捉市場機會並從產業里賺到錢，是他們與生俱來的天然能力，所有不具備這種能力的企業都在過去的市場競爭中淘汰掉了。

隨著人工智慧技術准入門檻的降低，大量傳統企業與人工智慧技術的適配將更加便捷，未來每一家企業都具備成為「人工智慧+公司」的潛質。相信隨著國家新基建和數字化轉型工作的不斷深化，在各行各業里都會出現「產業+AI」的明星企業。

在人工智慧的產業化之路上，少不了高校和科研機構的參與，對於產業里的企業來說，高校和科研機構可以很好補充其自身研發能力的不足。目前，我國的產學研成果轉化的之路並不十分順暢，雖然國家每年投入了大量科研經費，但由於學術、科研同商業、市場的差異巨大，高校和科研機構在商業判斷和市場嗅覺等方面總顯得不太「接地氣」，更多的成果停留在實驗室里很難走出去，面臨「酒香也怕巷子深」的現實窘境。

另外，高校和科研機構往往在工程能力也有所欠缺，雖然容易聚集高層次的頂尖人才，但缺乏實際操作的操盤型業務能手。正因為強於研發而弱於市場，高校和科研機構往往更願意將 科技 成果以出售、技術入股或收益分成的方式與產業里的企業進行合作，而不是自己開拓市場。與人工智慧的技術型公司相比，高校和科研機構有著大量國家基礎科研經費的保障，對於本就容易聚集人才的高校和科研機構來說，很多人工智慧的技術型公司而言很復雜的技術，對於高校和科研機構來說並不困難。隨著國家《科學技術進步法》的修訂，科研人員參與到成果轉化的途徑也將更通暢，一旦企業找到適合自身的成果轉化路徑，就可以很好的與高校和科研機構建立「產業+技術」的聯合。可以預見，未來各類新型技術和成果轉化平台將持續涌現，作為技術與市場的橋梁。

三、以產業需求出發，以產業結果為驗證標准

人工智慧行業的發展變化很快，即使在產業內的從業人員也免不了持續性、高強度的學習和研究。各行各業的專家在跨到人工智慧這個領域的時候，可能都需要經歷持續性「回頭看」的過程。筆者在2020年參與深圳特區人工智慧立法的時候，關於「什麼是人工智慧」的界定，現在看起來內涵和外延都不充分。過去，我們曾經認為人工智慧就是模擬人的智能，但隨著近些年的發展，我們發現機器在模擬人的智能上出現了很多痛點，但在模擬昆蟲、動物的智能上反而進展很快，很多成果應用在障礙躲避、行為預判等諸多領域。於是，我們發現人工智慧並不能單純界定為「模擬人的智能」，而應當是「人造的智能」。顯然，當時幾乎所有的立法專家對於人工智慧的基礎理解並不全面和前瞻。

人工智慧學界有一個著名的猴子上樹的故事：我們不能認為基於當下在人工智慧領域的技術進步，都是為通用人工智慧的到來添磚加瓦；這正如我們不能認為一隻猴子上了樹，就意味著它向登月邁了一大步一樣。在人工智慧的產業化之路上，我們必須保持著謙虛、務實的精神，一切從產業的需求出發，一切以產業的實際結果為驗證標准。任何一種技術或者商業模式的驗證，都有自己的時間窗口，當市場機遇的紅利期錯過後，再想實現企業的快速發展就非常困難了，勢必面臨更加激烈的肉搏戰。

與人工智慧技術的發展一樣，產業化的道路總是「看」起來容易，「做」起來難。雖然我們不提倡以成敗論英雄，但在人工智慧的產業化道路上，能夠解決真實問題、拿到客觀結果，才是企業家需要思考的核心問題。對於每一個產業里的專家來說，與其採取一種「預判式」的論證，執著於向其他人說明自己了解的知識，遠不如切實在產業裡面做出現實案例更具有說服力。未來各行各業的每一家企業都是「人工智慧+公司」，願與行業里的同仁一起共同成長、見證人工智慧產業化之路的發展。（彭嘉昊繫上海人工智慧研究院數字化治理中心主任）

校對：欒夢

Ⅸ 挖礦算力怎麼計算

首先，算力代表的是礦機每秒的運算次數，如達到 1 次 /s ，則對應算力為 1H 。因此知道挖幣礦機的運作時間與運算次數即可計算其算力。算力的單位是每千位一變化，最小單位 H 為 1 次， 1K=1000H,1G=1000K,1T=1000G,1P=1000T,1E=1000P 。大熱幣種比特幣在各地的挖礦算力不完全一致，但基本保持在 24.5E 上下，至少要擁有 150 萬台計算機才能達到這一算力。並且不同的數字貨幣對挖礦方式（演算法）的選擇也有所區分，因此比較不同貨幣的算力是不可比的。

不同幣種間的算力

不同的幣種挖礦選擇的演算法可能會有所不同，如以太坊使用 Ethash 演算法，比特幣是 sha256 演算法，萊特幣是 scrypt 演算法等。不同演算法對算力的影響就像 6 位數字密碼與 12 位字母和數字密碼解碼的區別，實際情況還要比這個要復雜的多。兩種密碼的解碼要求不同，那麼嘗試解碼的速度也會有較大差距。因此，不同的幣種間的算力是沒有任何關系的。

Ⅹ 一文了解以太坊挖礦演算法及算力規模2020-09-09

以太坊網路中，想要獲得以太坊，也要通過挖礦來實現。當前以太坊也是採用POW共識機制，但是與比特幣的POW挖礦有點不一樣，以太坊挖礦難度是可以調節的。以太坊系統有一個特殊的公式用來計算之後的每個塊的難度。如果某個區塊比前一個區塊驗證的更快，以太坊協議就會增加區塊的難度。通過調整區塊難度，就可以調整驗證區塊所需的時間。

以太坊採用的是Ethash 加密演算法，在挖礦的過程中，需要讀取內存並存儲 DAG 文件。由於每一次讀取內寸的帶寬都是有限的，而現有的計算機技術又很難在這個問題上有質的突破，所以無論如何提高計算機的運算效率，內存讀取效率仍然不會有很大的改觀。因此，從某種意義上來說，以太坊的Ethash加密演算法具有「抗ASIC性」。

加密演算法的不同，導致了比特幣和以太坊的挖礦設備、算力規模差異很大。

目前，比特幣挖礦設備主要是專業化程度非常高的ASIC 礦機，單台礦機的算力最高達到了 112T/s（神馬M30S++礦機），全網算力的規模達到139.92EH/s。

以太坊的挖礦設備主要是顯卡礦機和定製GPU礦機，專業化的ASIC礦機非常少，一方面是因為以太坊挖礦演算法的「抗 ASIC 性」提高了研發ASIC礦機的門檻，另一方面是因為以太坊升級到2.0之後共識機制會轉型為PoS，礦機無法繼續挖。

和ASIC礦機相比，顯卡礦機在算力上相差了2個量級。目前，主流的顯卡礦機（8卡）算力約為420MH/s，比較領先的定製GPU礦機算力約在500M~750M，以太坊全網算力約為235.39TH/s。

從過去兩年的時間維度上看，以太坊的全網算力增長相對緩慢。

以太坊協議規定，難度的動態調整方式是使全網創建新區塊的時間間隔為15秒，網路用15秒時間創建區塊鏈，這樣一來，因為時間太快，系統的同步性就大大提升，惡意參與者很難在如此短的時間發動51%（也就是半數以上）的算力去修改歷史數據。