什么是算力？
算力的字面意思，大家都懂，就是计算能力（Computing Power）。
更具体来说，算力是通过对信息数据进行处理，实现目标结果输出的计算能力。
我们人类，其实就具备这样的能力。在我们的生命过程中，每时每刻都在进行着计算。我们的大脑，就是一个强大的算力引擎。
云计算和数据中心之所以会出现，是因为信息化和数字化的不断深入，引发了整个社会强烈的算力需求。
这些需求，既有来自消费领域的（移动互联网、追剧、网购、打车、O2O等），也有来自行业领域的（工业制造、交通物流、金融证券、教育医疗等），还有来自城市治理领域的（智慧城市、一证通、城市大脑等）。
不同的算力应用和需求，有着不同的算法。不同的算法，对算力的特性也有不同要求。
AI人工智能是目前全社会重点关注的发展方向。不管是哪个领域，都在研究人工智能的应用和落地。
人工智能的三大核心要素，就是算力、算法和数据。
大家都知道，AI人工智能是一个算力大模型，需要非常庞大提了的计算能力才能满足实时传输、数据计算等诸多需求。
在现实应用中，人们主要用GPU和前面说的专用芯片进行计算。尤其是GPU，是目前AI算力的主力。
GPU虽然是图形处理器，但它的GPU核（逻辑运算单元）数量远超CPU，适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行，从而完成图形处理或大数据处理中的海量简单操作。
因此，GPU更合适处理计算密集型、高度并行化的计算任务（例如AI计算）。目前英伟达系之所以强大，是因为最先进的A系列显卡的处理能力，目前在AI领域远超其他同行。
这几年，因为人工智能计算的需求旺盛，国家还专门建设了很多超算中心，也就是专门进行智能计算的数据中心来服务当下日益增长的数据需求。
但遇到海量运算，单块芯片无力支撑，就要将成千上万台服务器，通过网络联结，组成大型的算力集群，同心合力，更高更强。
一个人工智能大模型，通常得用数万亿个单词训练，参数量也“飙升”到了上万亿。这个时候，只有高性能的计算集群才能支撑。
算力集群的“强”，由单机算力、网络、存储共同决定。就像一个牢固的木桶，缺一不可。
算力集群通过对单机算力、网络架构和存储性能进行协同优化，能够为大模型训练提供高性能、高带宽、低延迟的智算能力支撑。
总体来说，有以下几个特点：
计算方面，性能强
在单点算力性能最大优化的基础上，我们还将不同种类的芯片组合起来，GPU+CPU，让每块芯片去最恰当的地方，做最擅长的事情。
网络方面，带宽足
GPU擅长并行计算，一次可以做多个任务。我们的自研星脉高性能网络，让成千上万的GPU之间互相“通气”，信息传递又快又不堵车，打一场漂亮的配合战，大模型集群训练效率提升了20%。
存储方面，读取快
训练大模型时，几千台服务器会同时读取一批数据集，如果加载时间过长，也会成为木桶的短板。我们的最新自研存储架构，将数据分类放进不同“容器”，用作不同的场景，读取更快更高效。
随着人工智能的发展和应用，对于高性能计算资源的需求不断增加。搭建一个强大且高效的算力集群对于AI公司和研究机构至关重要。然而，搭建过程中会面临许多技术和管理上的挑战。
高昂的成本：搭建AI大规模算力集群需要大量的资金投入，包括购买高性能的服务器、GPU、TPU等硬件设备，以及实施高速互联网络和数据存储系统。这些高昂的成本可能对初创公司或预算有限的企业构成一大难题。
硬件和软件兼容性：在搭建算力集群时，要确保所选用的硬件设备和软件工具能够相互兼容，并能够无缝地协同工作。不同供应商提供的硬件和软件之间可能存在兼容性问题，导致集群的配置和部署变得复杂。
技术复杂性：搭建AI大规模算力集群涉及到多个技术领域，包括高性能计算、分布式系统、并行计算等。对于不具备丰富技术经验和专业知识的团队而言，技术复杂性可能成为一大挑战。
管理和维护困难：大规模算力集群的管理和维护是一项复杂而耗时的任务。需要专业的团队进行资源调度、性能监控、故障排除等工作，确保集群的高效运行。
数据安全和隐私保护：在处理大量敏感数据时，数据安全和隐私保护至关重要。搭建大规模算力集群需要采取严格的安全措施，以防止数据泄露和未授权访问。
能源消耗和散热问题：大规模算力集群通常需要大量的电力供应，这可能导致高能耗和散热问题。有效管理能源消耗和散热，同时降低运营成本，是一项具有挑战性的任务。
可扩展性考虑：随着业务的扩展和数据规模的增长，集群需要具备良好的可扩展性。在搭建初期就考虑到未来的扩展需求，确保集群能够满足长期发展的要求，是一个重要的考虑因素。
人才短缺：搭建AI大规模算力集群需要拥有高水平的技术团队，而高水平的技术人才在AI领域常常供不应求，招募和留住优秀的人才可能是一个困难。
据悉：AI集成算力服务商-极贝资本拥有微软系和亚马逊系多年的工程师团队，深耕于AI集成算力的研究和创新，在全球布局大规模算力集群来满足日益增长的计算需求，并且服务江西、安徽等地有关部门搭建数据中心，以此来解决企业级的隐私问题和安全问题。通过长期建立的英伟达和AMD供应链渠道资源，极大的做到了降本增效，所推出的人工智能产品Bamboo AI更让用户无缝进入到人工智能中，带用户进入到一个全新到时代。
