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认清多样算力，分清应用场景
所谓算力，代??表了对数字化信息处理能力的强弱。加快算力基础设施建设的背后，存在着对计算能力认知性知识缺乏、应用场景需求模糊等问题，导致供需错位时有发生。
拿常见的智能计算和超级计算来说，二者在计量单位、计算精度及应用场景上就有很大差异。
中国计算机学会高性能计算专业委员会秘书长张云泉指出，目前的超级计算中心和智能计算中心，虽然都以“P”来作为算力单位，但超算的单位是“FLOPS”(每秒浮点运算能力)，而一些智能计算机的单位应该是“OPS”(即每秒操作次数)。这两个压根就是不同的单位，不能直接横向比较，有些媒体关于智能计算1000P算力超过目前世界 强超算算力的报道，只能成为专家笑谈。
同时，超算与智能计算的算力精度存在着巨大差异。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较低的单精度和半精度。通常情况下两个相邻精度的同等数值算力差距大约为2.3倍。当然两者的计算能力不是简单的量数差距，受到精度影响，多数智能计算机并不具备高精度数值计算能力，这也限制其在AI计算之外的应用场景使用。而超算作为一种通用算力，高精度计算能力更强，应用范围更广。
定位自身需求，精准选择适配算力
数字经济发展推动下，我国算力产业建设处于快速起步阶段。但与世界上计算产业成熟、算力水平高于的国家相比，现阶段我国算力产业缺乏整体布局，算力与数字产业的供需结构仍面临模式粗放的问题。
要合理利用算力为AI产业腾飞插上翅膀，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明确清晰的认识。
对于不同的区域而言，如果目标是希望建设成为科学创新高地，支撑多产业发展，那么超算算力是选择。超算既可以广泛应用于科学计算、能源、气象、工程仿真等传统领域，也可以用于生物基因、智慧城市、人工智能等新兴领域，可全力支撑基础科学领域及新兴产业发展。例如在医疗领域，科学家使用分子对接技术，针对与埃博拉病毒蛋白V35的对接、一天完成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，如果只是希望用于支持专一的人工智能应用场景，选择相对造价低、专用性强的人工智能算力设施无可厚非。当然，这里也需要注意，即使是人工智能领域，也分为图像分类、自然语言处理及强化学习等八大应用场景，不同的应用场景对算力的要求也不同，一般推理需要半精度或整型计算能力即可，而涉及到人工智能更关键的训练场景同样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深入考量当地产业发展需求，匹配契合度更高的算力供给模式，方可打造高质量、可持续发展的算力产业体系
| 联系人 | 黄福利 |
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