数据中心提供算力需要哪些设备

---

一、给人工智能提供算力的芯片有哪些类型？

为人工智能提供计算能力的芯片类型包括GPU、FPGA和ASIC。

GPU是一种专门用于在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上计算图像的微处理器。它与CU类似，只是设计了GPU。执行图形渲染所需的复杂数学和几何计算。

FPGA是一种可以补充任何数字设备功能的芯片，甚至高性能处理器都可以使用FPGA来实现。英特尔在2015年以161亿美元收购了FPGA领导者Alter，其目标之一是专注于开发FPGA在未来人工智能领域的专用计算能力。

ASIC是指针对特定用户要求或特定电子系统的需要而设计和制造的集成电路。严格来说，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有些不同。这是专门针对特定需求定制的芯片。谷歌最近曝光的TPU，专门用于人工智能深度学习计算，实际上是一块ASIC。

详细信息：

芯片也称为集成电路。根据其功能，它们可以分为多种类型。有些负责电源电压。有的负责输出控制，有的负责音频处理，有的负责复杂的运算。算法需要使用芯片来执行，而由于每个芯片在不同场景下的计算能力不同，算法的处理速度和功耗也不同。如今，随着人工智能市场的快速发展，人们也在寻找它。了解如何使深度学习算法更加高效。一种工作速度快、功耗更低的芯片。

---

二、到底什么叫算力呢计算能力是计算机设备或计算/数据中心处理信息的能力。它是计算机硬件和软件协同工作以满足一定计算要求的能力。
计算能力的英文名称是computingpower。其中，compu-是calculus一词的词根，表达“计算”的意思，-utility是有用、实用的意思。可计算性用来表示计算能力，即计算能力。
典型的数字计算机中，中央处理单元(CPU)包含运算单元和指令控制器，其中运算单元承担主要的计算功能。
计算能力的狭义定义是计算机理论上每秒具有的最大浮点运算数（FLOPS）。然而，计算机不仅具有计算能力，还具有数据存储和访问能力、与外界的数据交换能力、数据显示能力。
一般来说，计算能力是计算机设备或计算/数据中心处理信息的能力。它是计算机硬件和软件配合满足一定计算要求的能力。
目前算力的英文名称被认为是computingpower或者HashRate等。这样的定义并没有反映该术语的本质。
中国科学院计算机技术研究所孙宁辉院士等提出用计算能力来表达计算能力。算力的内涵比电复杂得多，算力完全符合术语的本质。