如何衡量算力的大小？中国算力水平排名
算力的单位是什么？如何比较算力大小？
算力的单位
算力是通过测量计算机每秒钟能够执行多少次浮点运算（FLOPS）来进行衡量的。FLOPS是指每秒能够进行的浮点运算次数，是计算机处理速度的重要指标。浮点数有FP16、FP32、FP64不同的规格。
其实，衡量算力大小的指标还有很多，例如OPS、MIPS、DMIPS等。
| 衡量单位 | 英文全称 | 中文全称 |
| OPS | Operations Per Second | 每秒运算次数 |
| FLOPS | Floating-point Operations Per Second | 每秒浮点运算次数 |
| MIPS | Million Instructions Per Second | 每秒钟执行的百万指令数 |
| DMIPS | Dhrystone Million Instructions executed Per Second | Dhrystone每秒钟执行的百万指令数 |
| Hash/s | Hash Per Second | 每秒哈希运算次数 |
算力的发展历史
| 算力平台 | 算力大小 |
| ENIAC （1946年，美国，世界第一台通用计算机） | 300 FLOPS |
| 8086处理器（英特尔） | 710000 FLOPS |
| Pentium 4 HT 3.6Ghz （英特尔） | 7000000000 FLOPS |
| Geforce GTX 1080Ti （英伟达） | 10800000000000 FLOPS |
| 骁龙888 AI （高通） | 26000000000000 FLOPS |
| 天河一号超级计算机 | 2566000000000000 FLOPS |
| 神威.太湖之光超级计算机 | 125000000000000000 FLOPS |
| Frontier超级计算机, 美国 , 2022年 | 110亿亿次 FLOPS |
表1. 算力的发展历史
由表1可知，随着计算机硬件的升级，算力出现了巨大的飞跃。
如何衡量算力的大小？
算力早已经全面进入"P"算力时代，在谈论AI算力的时候，人们常用“P”计算。其中1P=1024T，1T=1024G，1G=1024M，1M=1024k）。
目前，算力单位一般采用的是百万亿次浮点运算每秒（TFLOPS）或者亿亿次浮点运算每秒（EFLOPS），算力开始进入“亿”时代。
MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS等，都是FLOPS的不同量级。具体关系如下：
| 衡量单位 | 英文 | 中文 |
| MFLOPS | megaFLOPS | 每秒一百万(=106)次的浮点运算 |
| GFLOPS | gigaFLOPS | 每秒十亿(=109)次的浮点运算 |
| TFLOPS | teraFLOPS | 每秒一万亿(=1012)次的浮点运算 |
| PFLOPS | petaFLOPS | 每秒一干万亿(=1015)次的浮点运算 |
| EFLOPS | exaFLOPS | 每秒一百亿亿(=1018)次的浮点运算 |
| ZFLOPS | zettaFLOPS | 每秒十万亿亿(=1021)次的浮点运算 |
从发展趋势来看，智算和超算的算力增长速度远远超过了通用算力。
我国的算力水平/中国算力排名
全球算力水平排名
图1. 全球算力和GDP排名 （2020年）
由图1可以看到，全球各国的算力规模与经济发展水平，已经呈现出显著的正相关关系。一个国家的算力规模越大，经济发展水平就越高。
2020年，我国算力总规模达到135 EFLOPS，同比增长55%，超过全球增速约16个百分点。按绝对算力计算，中国算力排名世界第二。
图2. 全球人均算力排名
从图2人均算力来看，中国算力排名仅处于中等算力国家水平。
全球算力发展趋势
根据GIV的数据统计，到2030年，通用计算算力（FP32）将增长10倍，达到3.3 ZFLOPS。而AI智算算力（FP16），将增长500倍，达到105 ZFLOPS。
根据IDC、浪潮信息、清华大学全球产业研究院联合发布的数据显示，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。
根据罗兰贝格的预测，从2018年到2030年，自动驾驶对算力的需求将增加390倍，智慧工厂需求将增长110倍，主要国家人均算力需求将从今天的不足500 GFLOPS，增加20倍，变成2035年的10000 GFLOPS。
根据浪潮人工智能研究院的预测，到2025年，全球算力规模将达6.8 ZFLOPS，与2020年相比提升30倍。
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