AI算力是什么意思？为什么AI需要这么大算力？
现在AI大模型越来越火，大家经常听到"AI算力不够""算力涨价"，很多新手朋友看不懂：AI算力到底是什么？为什么训练一个大模型需要那么大算力？
这篇文章用大白话给你讲明白。
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AI算力是什么意思？
简单说，AI算力就是AI训练和推理需要的计算能力。
AI大模型是一堆神经网络，里面有几十亿上百亿参数，训练模型需要做海量的乘法加法计算，这些计算都需要芯片来完成，芯片的计算能力就是算力。
举个例子：
- 你用菜刀切菜，切一斤菜需要五分钟 → 你的刀工算力低
- 用切菜机切，一分钟切十斤 → 切菜机算力高
AI算力就是AI芯片"计算"的能力，算力越大，算得越快，能训练更大的模型。
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为什么AI需要这么大算力？
训练一个千亿参数大模型，需要的算力相当于你家里电脑几十年不停地算，为什么需要这么多？
我们拿GPT来说：
- GPT-3有1750亿个参数
- 训练需要用到几千亿个单词
- 每训练一个单词，每一个参数都要计算一次
- 总计算量是惊人的，所以需要几千块高端显卡一起算，算好几个月
简单说：模型越大，数据越多，需要的算力就越多。现在模型越来越大，所以大家都觉得算力不够。
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AI算力主要用在什么地方？
AI算力主要用在两个地方：
1. 训练大模型
就是从头训练一个大模型，这是最吃算力的。几千块显卡一起跑，跑几个月，电费都要花几百万上千万。
2. 推理
模型训练好了，用户来提问，模型要计算出回答，这个过程叫推理。推理也需要算力，用户越多，模型越大，需要的算力越多。
现在ChatGPT每天几千万用户提问，需要几万张显卡做推理，算力需求很大。
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算力单位是什么？怎么算？
常用的算力单位：
- FLOPS：每秒浮点运算次数，1 FLOPS就是每秒一次浮点运算
- PFLOPS：每秒10^15次浮点运算，就是一千万亿次
- EFLOPS：每秒10^18次浮点运算，一百亿亿次
训练一个GPT-3级别的大模型，大约需要几百PFLOPS，也就是几百万亿次每秒，需要几百张A100显卡才能达到。
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为什么现在算力这么紧张？
最近几年AI算力一直紧张，主要原因：
1. 大模型参数越来越大 → 几年前是亿级，现在是千亿级万亿级，参数涨了一千倍
2. 用AI的人越来越多 → ChatGPT出来之后，大家都用AI，推理需求暴涨
3. 大公司都在抢显卡 → 巨头们都在囤GPU，显卡产能跟不上，所以涨价，缺货
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AI算力不够，对普通用户有什么影响？
- AI产品可能会变慢 → 高峰时段算力不够，回答就慢
- 可能会涨价 → 成本涨了，订阅费可能跟着涨
- 小公司玩不起 → 训练大模型太贵，只有大公司玩得起，行业集中度越来越高
但对普通用户来说，你不用管算力够不够，用就是了，这些问题都是厂商要解决的。
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总结
一句话记住：
> AI算力就是AI的"发动机马力"，模型越大，需要马力越大，马力越大跑得越快。
现在AI大模型越来越大，所以需要的算力越来越多，这就是为什么大家天天说算力不够。对我们普通用户来说，不用纠结算力这些底层问题，好用就完了，这些问题交给芯片厂和AI公司解决。
你对AI算力还有什么疑问？欢迎在评论区留言。