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公司動(dòng)態(tài)

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時(shí)間:2025-03-28   訪問量:1011

算力作為推動(dòng)科技進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心要素,其規(guī)模的準(zhǔn)確計(jì)算顯得尤為重要。

算力不僅僅來源于數(shù)據(jù)中心,還包括邊緣計(jì)算、云計(jì)算、超算以及智算等多個(gè)維度。本文將詳細(xì)探討如何計(jì)算一個(gè)國家的算力規(guī)模。

算力的定義與組成

算力是指計(jì)算系統(tǒng)在單位時(shí)間內(nèi)完成計(jì)算任務(wù)的能力,通常以每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)(FLOPS)來衡量。它的組成包括以下幾個(gè)主要部分:

數(shù)據(jù)中心算力:傳統(tǒng)意義上的算力來源,主要由數(shù)據(jù)中心中的服務(wù)器提供。

邊緣計(jì)算:隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,邊緣設(shè)備(如智能手機(jī)、IoT設(shè)備等)也具備一定的計(jì)算能力。

云計(jì)算:通過云服務(wù)平臺提供的算力資源,可以動(dòng)態(tài)擴(kuò)展和按需使用。

超級計(jì)算:高性能計(jì)算中心(HPC)提供的大規(guī)模并行處理能力,適用于科學(xué)研究和復(fù)雜模擬。

智能算力:專門為人工智能應(yīng)用設(shè)計(jì)的算力,如AI訓(xùn)練和推理所需的GPU和TPU。

計(jì)算公式與方法

1?

數(shù)據(jù)中心算力

計(jì)算公式

對于數(shù)據(jù)中心,首先需要確定其服務(wù)器數(shù)量及每臺服務(wù)器的性能。假設(shè)一臺服務(wù)器配備若干個(gè)高性能GPU,其總算力可以通過以下公式計(jì)算:

例如,如果一個(gè)數(shù)據(jù)中心有1000臺服務(wù)器,每臺服務(wù)器的算力為200 TFLOPS,則該數(shù)據(jù)中心的總算力為:

總算力= 1000 × 200 TFLOPS

= 200, 000 TFLOPS

需要注意的是,數(shù)據(jù)中心的算力通常是理論峰值性能(Peak Performance),實(shí)際利用率可能低于這一數(shù)值。

數(shù)據(jù)來源

?公開報(bào)告 :數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商(如Equinix、Digital Realty)通常會(huì)發(fā)布年度報(bào)告,披露其服務(wù)器數(shù)量、性能參數(shù)等信息。

?市場調(diào)研機(jī)構(gòu) :IDC、Gartner、Synergy Research Group等機(jī)構(gòu)定期發(fā)布關(guān)于數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模、服務(wù)器部署量的研究報(bào)告。

?政府統(tǒng)計(jì) :一些國家的通信或科技部門可能會(huì)公布本國數(shù)據(jù)中心的相關(guān)數(shù)據(jù)。

?硬件廠商 :服務(wù)器制造商(如浪潮)提供的技術(shù)規(guī)格可用來估算單臺服務(wù)器算力。

數(shù)據(jù)獲取方式

?查詢公開的行業(yè)報(bào)告或公司財(cái)報(bào)。

?通過數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商/行業(yè)協(xié)會(huì)獲取數(shù)據(jù)。

?使用市場占有率分析推算未公開的部分。

2?

邊緣計(jì)算

計(jì)算公式

邊緣設(shè)備的算力通常較小,但數(shù)量眾多??梢酝ㄟ^以下公式估算邊緣設(shè)備的總算力:

例如,如果有500,000個(gè)邊緣設(shè)備,每個(gè)設(shè)備提供1 GFLOPS,則邊緣設(shè)備的總算力為:

總算力 = 500, 000 × 1 GFLOPS

= 500 TFLOPS

邊緣設(shè)備算力主要用于本地化處理任務(wù),如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析或傳感器數(shù)據(jù)處理。盡管單個(gè)設(shè)備算力較低,但由于數(shù)量龐大,其累積效應(yīng)不容忽視。

數(shù)據(jù)來源

?聯(lián)網(wǎng)設(shè)備廠商:如華為、小米、蘋果等智能設(shè)備制造商通常會(huì)提供產(chǎn)品性能參數(shù)(如處理器型號、算力)。

?市場調(diào)研機(jī)構(gòu):Statista、IoT Analytics等機(jī)構(gòu)發(fā)布的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備出貨量和性能數(shù)據(jù)。

?分布式計(jì)算項(xiàng)目:如Folding@home、SETI@home等項(xiàng)目會(huì)記錄參與者設(shè)備貢獻(xiàn)。

數(shù)據(jù)獲取方式

?收集主要廠商的產(chǎn)品規(guī)格,并結(jié)合市場銷量估算總設(shè)備數(shù)量。

?使用抽樣調(diào)查法評估邊緣設(shè)備實(shí)際利用率。

?參考分布式計(jì)算項(xiàng)目的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

3?

云計(jì)算

計(jì)算公式

云服務(wù)平臺提供的算力可以通過其服務(wù)級別協(xié)議(SLA)來評估。假設(shè)某云平臺承諾提供1000個(gè)虛擬機(jī)(VM),每個(gè)VM提供50 TFLOPS,則其總算力為:

總算力 = 1000 × 50 TFLOPS

= 50, 000 TFLOPS

需要注意的是,云計(jì)算平臺的算力往往依賴于物理數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器資源。因此,在統(tǒng)計(jì)時(shí)應(yīng)優(yōu)先使用云服務(wù)商提供的公開數(shù)據(jù),而不重復(fù)計(jì)算其背后的物理服務(wù)器資源。另外需要注意,這里計(jì)算的算力用于普通計(jì)算任務(wù)。

數(shù)據(jù)來源

?云服務(wù)商官網(wǎng) :阿里云、AWS、Azure等云平臺通常會(huì)在官網(wǎng)或技術(shù)文檔中披露其虛擬機(jī)實(shí)例的性能參數(shù)(如vCPU數(shù)量、內(nèi)存、GPU配置等)。

?第三方評測機(jī)構(gòu) :如CloudHarmony、Cloud Spectator等會(huì)對云平臺的性能進(jìn)行獨(dú)立測試并發(fā)布報(bào)告。

?行業(yè)白皮書 :云服務(wù)商發(fā)布的年度白皮書可能包含其資源部署規(guī)模和服務(wù)能力。

數(shù)據(jù)獲取方式

?API/官方文檔獲取虛擬機(jī)實(shí)例性能參數(shù)。

?結(jié)合云服務(wù)商的市場份額推算其總算力。

?聯(lián)系云服務(wù)商獲取更詳細(xì)的數(shù)據(jù)。

4?

超算

計(jì)算公式

超算是高性能計(jì)算(HPC)的核心領(lǐng)域,通常用于解決復(fù)雜的科學(xué)問題或工程模擬。超級計(jì)算機(jī)的算力通常以PetaFLOPS(PFLOPS)為單位衡量,代表每秒千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算。

超級計(jì)算機(jī)的性能統(tǒng)計(jì)

超級計(jì)算機(jī)的算力可以直接從國際權(quán)威榜單(如TOP500)中獲取,或者通過廠商提供的技術(shù)規(guī)格計(jì)算得出。例如,某臺超級計(jì)算機(jī)的峰值性能為100 PFLOPS,則它對該國算力的貢獻(xiàn)即為100 PFLOPS。

假設(shè)一個(gè)國家有三臺超級計(jì)算機(jī),分別提供100 PFLOPS、50 PFLOPS和20 PFLOPS的算力,則超級計(jì)算總算力為:

總算力= 100 PFLOPS + 50 PFLOPS + 20 PFLOPS= 170 PFLOPS

超級計(jì)算的實(shí)際利用率

超級計(jì)算機(jī)的利用率通常較高,約為70%-90%。因此,調(diào)整后的超算總算力為:調(diào)整后總算力 = 超級計(jì)算總算力 × 利用率系數(shù)

假設(shè)利用率為80%,調(diào)整后的超算總算力為:

調(diào)整后總算力 = 170 PFLOPS × 80%

= 136 PFLOPS

數(shù)據(jù)來源

?國際權(quán)威榜單 :TOP500、Green500等榜單會(huì)列出全球超級計(jì)算機(jī)的性能排名及具體參數(shù)。

?科研機(jī)構(gòu) :超級計(jì)算機(jī)通常由大學(xué)、實(shí)驗(yàn)室或政府機(jī)構(gòu)運(yùn)營,這些機(jī)構(gòu)可能會(huì)發(fā)布相關(guān)的技術(shù)報(bào)告。

?硬件廠商 :如NVIDIA、AMD、Intel等公司提供的高性能計(jì)算解決方案和技術(shù)規(guī)格。

數(shù)據(jù)獲取方式

?查詢TOP500榜單,直接提取上榜超算的峰值性能(Rmax)。

?通過超級計(jì)算機(jī)運(yùn)營方獲取實(shí)際利用率數(shù)據(jù)。

?使用硬件廠商技術(shù)文檔估算未上榜的超算性能。

5?

智算

計(jì)算公式

智能算力是指專門為AI應(yīng)用設(shè)計(jì)的計(jì)算能力,主要包括深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理任務(wù)。智能算力通常依賴于專用硬件(如GPU、TPU、NPU等),這些硬件針對矩陣運(yùn)算和并行計(jì)算進(jìn)行了優(yōu)化。

智能算力的來源

智能算力的來源包括以下幾個(gè)方面:

?AI專用硬件:如NVIDIA的GPU、Google的TPU、華為的昇騰處理器等。

?AI云服務(wù)平臺:如阿里云、AWS、微軟Azure提供的AI加速服務(wù)。

?企業(yè)級AI集群:許多科技公司會(huì)搭建自己的AI訓(xùn)練集群,用于內(nèi)部研發(fā)。

智能算力的統(tǒng)計(jì)方法

假設(shè)一個(gè)國家擁有以下智能算力資源:

?10萬臺AI專用服務(wù)器,每臺服務(wù)器的算力為10 TFLOPS;

?2個(gè)AI云服務(wù)平臺,每個(gè)平臺提供50 PFLOPS的算力。

則智能算力的總算力為:

智能算力總算力 =(10萬 × 10 TFLOPS)

+ (2 × 50 PFLOPS)

轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一單位(PFLOPS)后:

智能算力總算力=

1,000 PFLOPS + 100 PFLOPS

=1, 100 PFLOPS

智能算力的實(shí)際利用率

智能算力的利用率因應(yīng)用場景而異。例如,AI訓(xùn)練任務(wù)通常需要長時(shí)間運(yùn)行,利用率較高(約70%-90%);而推理任務(wù)可能具有間歇性,利用率較低(約30%-50%)。假設(shè)平均利用率為60%,則調(diào)整后的智能算力為:

調(diào)整后智能算力=

1,100PFLOPS × 60% = 660 PFLOPS

數(shù)據(jù)來源

?AI硬件廠商 :如NVIDIA、Google(TPU)、華為(昇騰)、寒武紀(jì)等公司會(huì)發(fā)布其AI芯片的性能參數(shù)(如Tensor FLOPS)。

?AI云服務(wù)平臺 :阿里云、AWS、微軟Azure等提供的AI加速服務(wù)通常會(huì)標(biāo)明其算力規(guī)模。

?企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù) :大型科技公司(如谷歌、Facebook、百度)可能會(huì)在其AI研發(fā)報(bào)告中披露訓(xùn)練集群的規(guī)模。

數(shù)據(jù)獲取方式

?收集AI硬件廠商的產(chǎn)品規(guī)格,并結(jié)合市場占有率估算總部署量。

? 查詢AI云服務(wù)平臺的技術(shù)文檔或聯(lián)系技術(shù)支持團(tuán)隊(duì)獲取。

?分析企業(yè)公開的AI研發(fā)報(bào)告或新聞稿。

6?

綜合評估國家級別的算力

為了得到一個(gè)國家整體的算力規(guī)模,需要將各個(gè)維度的數(shù)據(jù)整合在一起:

國家總算力 =

數(shù)據(jù)中心總算力 + 邊緣設(shè)備總算力 + 云平臺總算力+ 超級計(jì)算總算力+智能總算力

避免重復(fù)計(jì)算

在統(tǒng)計(jì)過程中,必須注意不同維度之間的重疊部分,避免重復(fù)計(jì)算。例如:

?云計(jì)算與數(shù)據(jù)中心的關(guān)系:云計(jì)算平臺往往依賴于物理數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器資源。因此,在統(tǒng)計(jì)時(shí),應(yīng)優(yōu)先使用云計(jì)算平臺提供的公開數(shù)據(jù),而不再單獨(dú)計(jì)算其背后的服務(wù)器資源。

?個(gè)人設(shè)備與分布式計(jì)算項(xiàng)目:如果某些個(gè)人設(shè)備參與了分布式計(jì)算項(xiàng)目,這些設(shè)備的算力已經(jīng)計(jì)入分布式項(xiàng)目的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中,不應(yīng)再次計(jì)入個(gè)人設(shè)備的總算力。

?邊緣設(shè)備與物聯(lián)網(wǎng)平臺:邊緣計(jì)算設(shè)備通常由物聯(lián)網(wǎng)平臺管理,因此只需統(tǒng)計(jì)一次,避免雙重計(jì)算。

實(shí)際利用率調(diào)整

理論上,所有設(shè)備的算力都可以達(dá)到其峰值性能,但在實(shí)際運(yùn)行中,利用率往往低于100%。因此,需要根據(jù)實(shí)際情況引入“利用率系數(shù)”進(jìn)行調(diào)整。例如:

?數(shù)據(jù)中心:利用率因負(fù)載情況而異,通常為50%-70%。

?云計(jì)算平臺:利用率取決于用戶需求,假設(shè)為60%。

?個(gè)人設(shè)備:由于大部分時(shí)間處于閑置狀態(tài),利用率僅為10%-20%。

?邊緣設(shè)備:利用率相對穩(wěn)定,約為30%-50%。

調(diào)整后的總算力公式為:

實(shí)際利用率的數(shù)據(jù)來源

?行業(yè)研究 :IDC、Gartner等機(jī)構(gòu)會(huì)發(fā)布關(guān)于數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算、邊緣計(jì)算等領(lǐng)域的利用率研究報(bào)告。

?案例分析 :某些企業(yè)和機(jī)構(gòu)可能會(huì)公開其實(shí)際利用率數(shù)據(jù)(如Google曾披露其數(shù)據(jù)中心利用率為60%-70%)。

?專家訪談 :通過與行業(yè)專家或技術(shù)顧問交流,了解不同場景下的典型利用率。

實(shí)際利用率數(shù)據(jù)的獲取方式

?綜合多份研究報(bào)告,取平均值作為參考。

?針對特定領(lǐng)域(如AI訓(xùn)練、邊緣計(jì)算)進(jìn)行專項(xiàng)調(diào)研。

?借助模擬工具或歷史數(shù)據(jù)分析得出利用率范圍。

7?

整合數(shù)據(jù)來源

在實(shí)際操作中,我們需要將上述數(shù)據(jù)來源整合到一起,形成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)鏈條。以下是具體步驟:

優(yōu)先使用權(quán)威數(shù)據(jù) :如TOP500榜單、云服務(wù)商官網(wǎng)、市場調(diào)研機(jī)構(gòu)報(bào)告等。

交叉驗(yàn)證 :通過多個(gè)來源對比,確保數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。

合理估算 :對于難以獲取的部分(如個(gè)人設(shè)備的實(shí)際利用率),可以采用抽樣調(diào)查或行業(yè)平均水平進(jìn)行估算。

避免重復(fù) :明確各維度的邊界,剔除已統(tǒng)計(jì)的部分,確保數(shù)據(jù)不重疊。

示例:X國的算力資源

為了更好地說明如何基于上述方法計(jì)算一個(gè)國家的算力規(guī)模,我們通過一個(gè)具體的例子來進(jìn)行測算。

1. 算力資源整理

基于整理數(shù)據(jù)來源,“X國”在各個(gè)維度上的算力資源如下:

數(shù)據(jù)中心

?X國有50個(gè)大型數(shù)據(jù)中心,每個(gè)數(shù)據(jù)中心平均配備2萬臺服務(wù)器

?每臺服務(wù)器的算力為1 TFLOPS

?數(shù)據(jù)中心的實(shí)際利用率為60%

邊緣計(jì)算

?X國有1億個(gè)邊緣設(shè)備(如智能家居設(shè)備、IoT傳感器等),每個(gè)設(shè)備的算力為1 GFLOPS

?邊緣設(shè)備的實(shí)際利用率為40%

云計(jì)算

?X國有3家主要云服務(wù)商,分別提供以下算力

?云服務(wù)商A:提供10,000個(gè)虛擬機(jī)(VM),每個(gè)VM的算力為50 TFLOPS

?云服務(wù)商B:提供5,000個(gè)虛擬機(jī),每個(gè)VM的算力為100 TFLOPS

?云服務(wù)商C:提供8,000個(gè)虛擬機(jī),每個(gè)VM的算力為20 TFLOPS

?云計(jì)算平臺的整體利用率為70%

超算

?X國有兩臺超級計(jì)算機(jī),分別提供以下算力

?超級計(jì)算機(jī)1:峰值性能為100 PFLOPS

?超級計(jì)算機(jī)2:峰值性能為50 PFLOPS

?超級計(jì)算機(jī)的實(shí)際利用率為80%

智算

?X國有以下智能算力資源

?AI專用硬件:10萬臺AI服務(wù)器,每臺服務(wù)器的算力為10 TFLOPS

?AI云服務(wù)平臺:兩家云服務(wù)商分別提供以下算力:

—云服務(wù)商D:提供100 PFLOPS

—云服務(wù)商E:提供50 PFLOPS

?智能算力的整體利用率為60%

2. 具體測算步驟

數(shù)據(jù)中心算力

根據(jù)公式:

數(shù)據(jù)中心總算力 = 數(shù)據(jù)中心數(shù)量 × 每數(shù)據(jù)中心服務(wù)器數(shù)量 × 每臺服務(wù)器FLOPS

代入數(shù)據(jù):

數(shù)據(jù)中心總算力 = 50 × 2萬 × 1 TFLOPS =

1, 000, 000 TFLOPS = 1, 000 PFLOPS

調(diào)整后的實(shí)際算力(利用率60%):

調(diào)整后數(shù)據(jù)中心算力 = 1, 000 PFLOPS × 60% = 600 PFLOPS

邊緣計(jì)算算力

根據(jù)公式:

邊緣設(shè)備總算力= 設(shè)備數(shù)量 × 每個(gè)設(shè)備FLOPS

代入數(shù)據(jù):

邊緣設(shè)備總算力=1億×1 GFLOPS =100, 000 TFLOPS = 100 PFLOPS

調(diào)整后的實(shí)際算力(利用率40%):

調(diào)整后邊緣設(shè)備算力=100 PFLOPS × 40% = 40 PFLOPS

云計(jì)算算力

根據(jù)公式:

代入數(shù)據(jù):

云服務(wù)商A:10,000×50 TFLOPS=500, 000 TFLOPS = 500 PFLOPS

云服務(wù)商B:5,000×100 TFLOPS=500, 000 TFLOPS = 500 PFLOPS

云服務(wù)商C:8,000 × 20 TFLOPS=160, 000 TFLOPS = 160 PFLOPS

云平臺總算力=500+500+160 =1,160 PFLOPS

調(diào)整后的實(shí)際算力(利用率70%):

調(diào)整后云平臺算力 = 1,160 PFLOPS × 70% = 812 PFLOPS

超算算力

根據(jù)公式:

超級計(jì)算總算力 = 超級計(jì)算機(jī)1算力 + 超級計(jì)算機(jī)2算力

代入數(shù)據(jù):

超級計(jì)算總算力 = 100 PFLOPS + 50 PFLOPS = 150 PFLOPS

調(diào)整后的實(shí)際算力(利用率80%):

調(diào)整后超級計(jì)算算力 = 150 PFLOPS × 80% = 120 PFLOPS

智算算力

根據(jù)公式:

智能算力總算力 = (AI服務(wù)器數(shù)量 × 每臺服務(wù)器FLOPS) + AI云服務(wù)算?

代入數(shù)據(jù):

AI專用硬件:10萬 × 10 TFLOPS = 1,000, 000 TFLOPS = 1, 000 PFLOPS

AI云服務(wù)平臺:100 PFLOPS + 50 PFLOPS =

150 PFLOPS

總計(jì):智能算力總算力 = 1,000 + 150 =

1,150 PFLOPS

調(diào)整后的實(shí)際算力(利用率60%):

調(diào)整后智能算力 = 1,150 PFLOPS × 60%

= 690 PFLOPS

3. X國的總算力

將所有維度的調(diào)整后算力相加:

國家總算力 = 調(diào)整后數(shù)據(jù)中心算力 + 調(diào)整后邊緣設(shè)備算力 + 調(diào)整后云平臺算力+ 調(diào)整后超級計(jì)算算力 + 調(diào)整后智能算力

代入數(shù)據(jù):

國家總算力= 600 + 40 + 812 + 120 + 690 = 2, 262 PFLOPS

通過上述測算,X國的總算力規(guī)模為2,262 PFLOPS(即每秒2,262千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算)。這一結(jié)果綜合考慮了數(shù)據(jù)中心、邊緣計(jì)算、云計(jì)算、超級計(jì)算和智能算力等維度,并對實(shí)際利用率進(jìn)行了調(diào)整,確保結(jié)果更準(zhǔn)確和全面。

通過上述步驟,我們可以系統(tǒng)地計(jì)算出一個(gè)國家的算力規(guī)模,同時(shí)避免不同維度之間的重復(fù)計(jì)算。這一過程不僅涉及硬件性能的測量,還需要綜合考慮實(shí)際利用率、政策支持、市場需求等多方面因素。最終得出的總算力規(guī)模,既是國家科技實(shí)力的體現(xiàn),也是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

來源:網(wǎng)信南京

責(zé)任編輯:柯學(xué)子

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