2022年3月21日，《浙江日报》刊登了浙江大学软件学院常务副院长、计算机科学与技术学院副院长、浙江大学求是特聘教授尹建伟教授的文章《什么是算力》。该文介绍了提供算力的五种常用类型及算力发展的重要意义，全文如下：

从字面意义上理解，算力指的是计算能力，即CPU、GPU、TPU、FPGA、ASIC等各类处理器依托计算机服务器、高性能计算集群、各类智能终端等承载设备，每秒执行数据运算次数的能力。

在数字经济时代，算力是新生产力，与数据、算法协同构成数字经济时代最基本的生产要素。云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的高速发展，数字化改革进程的加速，推动了数据的爆炸式增长和算法复杂程度的不断提高，带来了对算力规模、算力能力等需求的快速提升。当前，算力已成为类似水、电、气一样的基础设施，也促使各地政府、各大公司对算力新基建工程的大力投入。这是数字经济的基础，也是未来社会的基础。

提供算力的五种常用类型

目前提供算力的类型有多种形式，常用的有云计算算力、高性能计算算力、智能计算算力、混合计算算力、算力网络等。

云计算，起源于互联网计算，即指把服务端的各类计算机联成一个网络而为用户提供计算能力的算力类型，使用云计算，用户不再需要购买服务器等计算设备，而是通过一根网线接入云，提交自己的计算需求，就像使用电力、自来水等一样方便，它的出现改变了IT产业等众多产业形态，支撑了电子商务、移动互联网、工业互联网等数字经济的典型业态。

高性能计算，是现代计算机历史上最早的算力提供方式，它把多个处理器连接组成一个超级计算机，从而为用户提供具有超高速计算能力的计算机系统。超级计算机拥有超一般电脑的高速运算能力，平均运算速度达每秒万亿次以上，可以为天气预报、地震预测、工程仿真等复杂科学计算与工程计算问题提供支撑算力。

智能计算算力，也称人工智能算力，是面向人工智能应用，提供人工智能算法模型训练与模型运行服务的计算机系统能力。由于人工智能算法对计算能力要求的特殊性，目前多采用专用计算芯片的方法来提高算力效能。GPU卡集成了大量的ALU（算术逻辑单元），适合做并行计算，可以较好地支持AI领域当前最流行的神经网络模型训练所需的矩阵运算，成为智能计算算力的首选。

混合计算，源于计算设备计算能力的普遍提升及网络的发展，是一种综合利用云、边、端智能设备，GPU/TPU/XPU等各类异构芯片，类脑、量子、生物等新型计算方法，搭建混合架构的复杂计算机系统。使用这一计算系统，针对不同类型的计算任务，系统会使用相应类型、相应位置的高效计算设备，实现计算效率的最优化，支撑智慧城市、无人驾驶等复杂计算问题。

算力网络，是对现有的各类分散、异构的计算能力中心进行联网，建立资源共享与协同的机制，通过对复杂计算任务的分解与高效调度，提高计算中心算力资源的利用程度的计算系统。算力网络近年来得到了业界的普遍关注，如中国移动致力于利用自身优越的网络分布和组网能力，为用户提供低时延、高可靠的算力网络，实现“网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及”的美好愿景。

算力发展的重要意义

算力，是数字化改革的基石，也是数字经济的重要业态和组成。算力速度和容量的大幅提升、供给方式的便利及普适，使得数字技术能赋能经济生产、社会生活、政府治理各场景，也推动了数字化改革的深度与广度、规模与质量的大幅提升。同时以云计算、AI算力、算力网络等为代表的算力，本身也是一个产业，是数字经济的一种新型业态和重要组成。总体而言，算力不仅是推动数字经济发展的内驱力，也是衡量数字经济发展的晴雨表。

（《浙江日报》2022年3月21日06版）