在人工智能领域,算力通常指的是计算机系统的处理能力和性能,它是
评估和衡量计算机硬件和软件系统的一个重要指标。随着深度学习模型
的不断发展和复杂化,对算力的需求也越来越大。高性能计算机、GPU
(图形处理器)、TPU(Tensor Processing Unit,张量处理器)等专
门的硬件设备已经成为了现代深度学习算法的主要支撑。
在人工智能领域,常用的算力单位是 P(Peta,即十五个零),它表示
每秒可以进行的浮点运算次数。PetaFLOPS(PFLOPS)是一种衡量计
算机系统处理能力的常用指标。例如,一台能够每秒进行 1 PetaFLOPS
浮点运算的计算机系统就被称为 1 PFLOPS 级别的计算机。
随着人工智能算法和应用的不断发展和壮大,对算力的需求也在不断提
高。目前,世界上最强大的超级计算机拥有几百万个 CPU 和 GPU,
可以实现每秒数十 PetaFLOPS 的计算能力,为人工智能领域的研究和
应用提供了强有力的支撑。
EFLOPS 又是什么单位?
EFLOPS(ExaFLOPS)是指每秒可以进行的浮点运算次数达到每秒十的
18 次方,即一百万亿次浮点运算。这是比 PetaFLOPS 更高的一个计算
能力单位。
FLOPS 的全称是“Floating-point Operations Per Second”,即每
秒浮点运算次数。它是衡量计算机性能的一种指标,通常用于评估计算
机的处理速度。