中国联通：异构算力统一标识与服务白皮书（30页）.pdf

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1、逻辑运算能力：这种计算能力是一种通用的基础运算能力。硬件芯片代表 CPU。CPU 的结构主要包括运算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）、控制单元（CU, Control Unit）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache）和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。这类芯片需要大量的空间去放置存储单元和控制单元，相比之下计算单元只占据了很小的一部分，所以它在大规模并行计算能力上极受限制，而更擅长于逻辑控制。度量单位一般的可以用 TOPS 来衡量其运算能力。 并行计算能力：并行计算能力是指专门为了处理如图形图像等数据类型统一的一种高效计算能力。该

2、类型的计算能力特别适合处理大量的类型统一的数据，不但在图形图像处理领域大显身手，同时也适合科学计算、密码破解、数值分析，海量数据处理（排序，Map-Reduce 等），金融分析等需要并行计算的领域。目前并行计算能力也是一种比较通用的计算能力。典型的硬件芯片代表如 GPU。从架构来看，GPU 的构成相对简单，有数量众多的计算单元和超长的流水线。度量单位：常用浮点运算能力来衡量。常用单位 TFLOPS/s 可以简单写为 T/s，意思是”1 万亿次浮点指令/每秒”。同时还有 MFLOPS (megaFLOPS)，GFLOPS(gigaFLOPS)，PFLOPS (petaFLOPS)。神经网络计算能力：神经网络计算能力主要针对近年来 AI 神经网络、机器学习类密集计算型业务，是一种用来对机器学习、神经网络等进行加速的计算能力。近年来各类发布的 AI 类芯片皆为加速神经网络计算设计。如华为提出的NPU，Google 提出的 TPU。另外，机器学习、神经网络的本质是密集计算，如 Google工程师举的例子 如果人们每天用三分钟的语音搜索，但运行没有 TPU 加持的语音识别人物的话，该公司将需要建造两倍多的数据中心。算力网络将算力作为服务提供给用户，算力交易平台是一套基于区块链的去中心化、低成本、保护隐私的可信算力交易平台。该平台的计算节点由多种形态。