超融合可以降低云計算的設(shè)備成本？

1.直接采購成本降低

首先看一下這兩種模式之間的架構(gòu)差異:

算力的標(biāo)準(zhǔn)？

計算力是設(shè)備通過處理數(shù)據(jù)輸出特定結(jié)果的計算能力，常用FLOPS作為計量單位。FLOPS是每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)的縮寫，即每秒浮點(diǎn)運(yùn)算的次數(shù)(每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù))。

一個MFLOPS(兆浮點(diǎn))等于每秒一百萬(10^6)次浮點(diǎn)運(yùn)算；

AGFLOPS(gigaFLOPS)等于每秒十億(10^9)次浮點(diǎn)運(yùn)算；

ATFLOPS(萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算)等于每秒一萬億(10^12)次浮點(diǎn)運(yùn)算；

一個PFLOPS(千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算)等于每秒一萬億(10^15)次浮點(diǎn)運(yùn)算；

一個EFLOPS(exaFLOPS)等于每秒十億(10^18)次浮點(diǎn)運(yùn)算。

計算能力可分為基礎(chǔ)計算能力、智能計算能力和超級計算能力:

(1)基礎(chǔ)計算能力，由基于CPU芯片的服務(wù)器提供，主要用于基礎(chǔ)通用計算。日常提到的云計算、邊緣計算都是基礎(chǔ)計算力，為移動計算、物聯(lián)網(wǎng)提供計算支持?；A(chǔ)計算能力占整體計算能力的比重從2016年的95%下降到2020年的57%，但仍是計算能力的主力軍。

(2)智能計算能力，由基于GPU、FPGA、ASIC等AI芯片的加速計算平臺提供，主要用于人工智能訓(xùn)練和推理計算，如語音、圖像、視頻處理等。在技術(shù)架構(gòu)上，人工智能的核心計算能力由訓(xùn)練、推理等專用計算芯片提供，專注于單精度、半精度等多元化計算能力。在應(yīng)用方面，人工智能計算中心主要支持人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的融合、創(chuàng)新和應(yīng)用，提高傳統(tǒng)行業(yè)的生產(chǎn)效率，在自動駕駛、輔助診斷、智能制造等方面發(fā)揮重要作用。智能計算能力的規(guī)模近年來增長迅速，占整體計算能力的比重從2016年的3%上升到2020年的41%。預(yù)計到2023年智能計算能力占比將提升至70%。

(3)超級計算能力，由超級計算機(jī)等高性能計算集群提供，主要用于前沿科學(xué)領(lǐng)域的計算，如行星模擬、藥物分子設(shè)計、基因分析等。在技術(shù)架構(gòu)上，超級計算的核心計算能力由高性能CPU或協(xié)處理器提供，側(cè)重雙精度通用計算能力，追求精確數(shù)值計算。在應(yīng)用方面，超級計算中心主要用于重大工程或科學(xué)計算領(lǐng)域的通用和大規(guī)?？茖W(xué)計算，如新材料、新能源、新藥設(shè)計、高端裝備制造、航天飛行器設(shè)計等領(lǐng)域的研究。超算能力在整體算力中的比例比較穩(wěn)定，在2%左右。