在《算力系列基础篇——算力101：从零开始了解算力》中，相信各位粉丝初步了解到人工智能的“发动机”和核心驱动力：算力！算力！算力！（重要的事情说三遍）
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算力的关键因素
这种量级的计算，必须依靠高性能的计算机，才能够实现。
我们日常使用的台式机、笔记本等，仅仅算作是普通计算机，性能一般，可以满足日常娱乐工作需求。
而这里说的高性能计算机，是一种专门设计的计算机，主要用在需要执行大量计算任务的场景。
在高性能计算机中，影响算力的关键因素，包括：
硬件
在数字世界中，硬件是构建各种应用高楼大厦、信息高速公路的地基和支撑。
在高性能计算机中，硬件是专门设计的。
CPU的运算速率是极高的！
CPU负责执行指令和进行计算。CPU的性能直接决定了计算机的运算速度和处理能力。CPU运算速率的具体数值取决于CPU的型号、频率、核心数等因素。
例如，某个CPU的单核频率为2.7GHz，且具有28个物理核心和56个线程，浮点运算能力高达4.8 TFLOPS。这意味着该处理器在进行计算密集型任务时，可以在一秒钟内完成超过四万亿次的浮点运算。
软件
软件构建了数字世界，为人们提供了各种各样的服务。
在高性能计算机中，软件也是专门设计的。
操作系统可以是定制的！
图形化的操作系统降低了人们的使用难度，而专注于计算的操作系统一般都是摒弃了图形化界面。通过定制化设计，专注于计算，从而具备比其他系统具有更高的算力。
数据库管理系统可以是支持多节点的！
高性能计算机中的数据库，通常会采用分布式存储的设计。这意味着数据可以分布在多个服务器或存储设备上，从而实现更高的可扩展性和可靠性。
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提高算力的N种办法
升级硬件
最直接有效的方法是升级CPU或GPU等硬件，以提高计算能力。
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）：提供强大的并行计算能力。通过成千上万个小处理单元进行并行工作，大幅提高了计算效率。
TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）：TPU是专门为加速人工智能学习而设计的硬件，能够显著加快计算速度，进一步增强了网络的强度。
SSD（固态硬盘）：大容量的SSD具有高速读取和写入能力，可以快速加载和保存数据，使得计算机能够高效地存储信息。
大容量RAM：在训练生成式AI模型时，大量的中间计算结果和模型参数需要存储在内存中，大容量的RAM能够显著提高数据处理速度和数据处理效率。
优化软件
改进计算方式
总之，提高算力的方法多种多样，关键在于根据具体需求选择合适的策略。
未来，随着科技的进步，我们还将看到更多创新的算力提升方式。
今天的算力小知识就介绍到这里了，文档君敲黑板总结重点啦~~
算力的量级以万亿次（10^12）为基础，需要高性能计算机在硬件、软件上有专门的设计。
算力的提高，可以通过CPU硬件、GPU硬件、系统软件、计算方式等的升级优化来实现。
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