人工智能浪潮汹涌的今天，算力一词频繁出现在各类科技新闻、产业发展报告中。了解过杰和科技产品的读者们，也会在杰和各产品参数中发现算力这一概念，比如AI一体机主板CB4-411，该主板内置34TOPS算力的NPU。那么究竟什么是算力?

　　算力的定义

　　简而言之，算力是指计算机系统执行计算任务的能力，它量化了数据处理的速度。这个概念涵盖了硬件(如CPU、GPU、NPU等处理器)、软件算法以及网络架构等多个层面的综合性能。

　　算力的分类

　　根据使用设备和提供算力强度的不同，我们将算力分为三大类：基础算力、智能算力以及超算算力。

　　1.基础算力：基于CPU芯片的服务器所提供的算力，主要用于基础通用计算，如日常提到的云计算、边缘计算等均属于基础算力。

　　2.智能算力：基于GPU或NPU提供的算力，GPU主要用于图像加速和渲染，比如大型游戏图形加速、物品监测、车牌识别等，NPU主要用于人工智能的训练和推理计算，如自然语言处理、搜索推荐、辅助驾驶等。

　　3.超算算力：以超级计算机输出的计算能力为主，它利用并行工作的多台计算机系统的集中式计算资源，并通过专用的操作系统来处理极端复杂或数据密集型的问题，主要用于尖端科研等领域，价格极为昂贵，但性能也极为强劲。

　　算力的计算方式

　　在计算机领域，常用算力计算指标包括FLOPS、TOPS、IPS等。

　　1.FLOPS(每秒浮点运算次数)：是指计算机处理浮点运算的能力，它的单位有每秒千次(KFLOPS)、百万次(MFLOPS)、十亿次(GFLOPS)、万亿次(TFLOPS)、千万亿次(PFLOPS)和百亿亿次(EFLOPS‌)，用于衡量超级计算机、高性能计算服务器和图形处理器等的计算能力，适用于从日常办公到高性能计算的各种应用场景，例如，KFLOPS级算力适用于简单的文档处理和日常计算任务，而PFLOPS和EFLOPS级算力则适用于大规模的科学计算和仿真。‌

　　2.TOPS(每秒万亿次运算)：是衡量人工智能处理器性能的重要指标，这一单位适用于深度学习模型训练，在人工智能领域的边缘计算设备和一些专门的深度学习加速硬件中应用广泛，在快速进行图像识别、语音指令识别等任务中很常见，因为这些任务主要是基于神经网络的推理，需要快速地对输入数据进行处理以得到结果。‌

　　3.IPS(每秒执行指令数)：用于评估CPU的单指令性能，主要用于衡量CPU的处理速度，IPS高的计算机在执行日常任务时表现更好，适用于日常办公任务，如文档编辑、表格处理等。

　　杰和科技AI算力主板领域的突破

　　随着科技的发展，人们对AI算力的需求与日俱增。为更好的满足市场需求，杰和科技推出AI一体机主板——CB4-411，该主板采用Intel® Meteor Lake平台处理器，适配Ultra5、Ultra7、Ultra9H系列CPU，内置NPU，支持Intel® 深度学习提升，拥有34TOPS算力。这是一款拥有AI能力的主板，使用CPU+GPU+NPU协同进行运算，用户可以使用AI功能辅助完成相关工作。

　　在内存方面，CB4-411主板具备强大的性能，采用DDR5内存，最大支持容量96GB，满足各种复杂应用场景的需要，充分满足用户需求。

　　杰和科技创新步伐从未停止，随着技术的进步，对算力的需求将持续增长，杰和科技必将不断推出AI一体机主板，更好的满足客户的需求。