与此同时推动数字经济浪潮席卷而来全球，数字化、网络化、智能化技术发展已经迅速下降到国家战略层面。其中，人工智能充当新的生产力，赋予生命了数字经济发展新的使命。不断AI产业化的深入，算力以及其基础支撑被推入发展前沿，提升算力水平、做强算力产业，早就蓝月帝国全球40多个国家的共识战略。在我国，算力发展格局逐步走向沉静，各部委从政策、规划、布局等维度详细推动算力基础设施的建设，.例如国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作、国家人工智能创新应用先导区建设工作以及近日先发布的“东数西算”工程。在此背景下，以超级计算中心、人工智能计算中心等为代表的算力基础设施建设如火如荼。而就，AI的场景需求、计算能力、资源分配等问题日趋运用对比，该如何选择类型比较合适的算力驱动安装AI产业高质量发展，亟待探讨。认清人多样算力，分清楚应用场景所谓算力，代表了对数字化技术信息处理能力的强弱。加快算力基础设施建设的背后，必然着对计算能力认知性知识非常缺乏、应用场景需求影像等问题，可能导致供需错位时有发生。拿最常见的一种的智能计算和超级计算而言，二者在计量单位、计算出精度及应用场景上就有不大差异。中国计算机学会高性能计算专业委员会秘书长张云泉一针见血地指出，目前的超级计算中心和智能计算中心，只不过都以“P”来以及算力单位，但天河二号的单位是“FLOPS”（每秒钟浮点运算能力），而一些智能计算机的单位应该是“OPS”（即最大速度操作次数）。这两个可没就是有所不同的单位，没法真接斜向比较，些媒体关与智能计算1000P算力将近目前世界最强超算一算力的报道，只能蓝月帝国专家笑谈。同时，超算与智能计算的算力精度必然着那巨大差异。超算为双精度浮点运算，智能计算的算力精度多为对精度要求比较低的单精度和半精度。正常情况两个相邻精度的差别数值算力差距总共为3.2倍。其实两者的计算能力不是什么简单的量数差距，造成精度影响不大，多数智能计算机的确具备高精度数值计算能力，这也取消其在AI计算以外的应用场景建议使用。而超级计算机充当一种通用算力，高精度计算能力更强，应用范围更广些。定位自身需求，精准你选择配适算力数字经济发展推动下，我国算力产业建设处在飞速起步阶段。但与世界上计算产业成熟、算力水平领先对手的国家相比，现阶段我国算力产业非常缺乏整体布局，算力与数字产业的供需结构仍无法应付模式粗放式的问题。要合理利用算力为AI产业巨龙腾飞插上翅膀，要在正确认识算力的基础上，结合自身发展需求，对算力的应用场景有着必须明确清晰的熟悉。对此不同的区域而言，要是目标是期望建成下一界科学创新高地，勉强支撑多产业发展，那你超一算力是首选。超算既是可以广泛应用于科学计算、能源、气象、工程仿真等民间领域，也可以不作用于生物基因、智慧城市、人工智能等新兴领域，可施为勉强支撑基础科学领域及新兴产业发展。比如在医疗领域，科学家建议使用分子快速对接技术，对于与埃博拉病毒蛋白V35的对接、一周成功4000万分子化合物的抗埃博拉病毒药物筛选，这其中就有超算算力的功劳。在AI快速发展的大环境下，如果不是仅仅我希望作用于允许专一的人工智能应用场景，选择类型相对于造价低、胶性强的人工智能算力设施不可厚非。肯定，这里也必须尽量，况且是人工智能领域，也两类图像分类、自然语言处理及强化学习等八大应用场景，差别的应用场景对算力的要求也有所不同，好象推理逻辑需要半精度或整型计算能力即可，而涉及到人工智能更最关键的训练场景同时是需要单精度及以上的算力。高精度与低精度，通用与专用，区域算力中心的规划应进入到权衡当地产业发展需求，匹配契合度更高的算力供给模式，方可精金高质量、可持续发展的算力产业体系。