『壹』 鏄惧崱鎬庝箞鐪嬬畻鍔涙樉鍗℃庝箞鐪嬪ソ鍧
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『贰』 王怀民院士：统筹数算、超算、智算，加快构建全国一体化算力网
算力网，数字经济时代的新型生产力，是支撑高质量发展的关键基础设施。中国科学院院士王怀民在第三届中国国际软件发展大会上分享了如何构建全国一体化算力网，推动经济高质量发展。从算力中心内看纵向贯通，从算力中心间看横向联接，从生态网演化看开源创新，他提出统筹数算、超算、智算协同计算，以算力高质量发展赋能经济高质量发展。
近年来，中国算力、基础设施、各类算力中心蓬勃发展。通过“东数西算”，已建立10个国家数据中心集群，为互联网产业提供重要基础设施。超算中心也迅速发展，14个国家超级计算中心已建立，数据中心与超算中心相互融合，“东数西算”十大数据中心和八大枢纽正推进建设。为支持人工智能、大模型技术发展，9个国家新一代人工智能公共算力开放创新平台已建立，至少16个国家级智算中心正在筹备建设。
在整合资源过程中，数据中心和超算中心正云化，智算中心也在云化，如何有效整合？数据中心为智算中心提供资源，超算和计算相融合，为科学工程计算和人工智能提供支持，形成交叉应用，创新空间巨大。
为满足未来算力需求，工业和信息化部等六部门印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，特别提到“推进以云服务方式整合算力资源”，提出“算网融合发展行动”。这包括探索建设多层级算力调度平台，实现跨域调度编排；构建算力互联互通体系，统一标识和身份认证。通过部省算力互联互通平台，开展试点验证。
纵向来看，以人工智能为例，通过大算力支持大模型，促进大数据发展。鹏城云脑II包括4096颗升腾910 AI处理器和2048颗鲲鹏920 CPU处理器，提供1E OPS智能算力。在此基础上构建AI计算架构、软件栈、框架等，支持模型训练和实验。
横向来看，通过云计算实现有效衔接，解决效费比、平台锁定等问题。建立多数据中心、多云服务商协同模式，推动跨算力中心协同，实现云际计算模式。
鹏城·脑海大模型已成功测试及部署于北京、天津等8地人工智能计算中心，并持续优化。中国开源创新正在实现质的飞跃，已开展实践，如共享异构资源仿真环境，支持研发者边研发边论证。全国100多所大学的开发者在开源生态上托管相关开发任务。通过云际化手段，实现不同数据中心的数据共享。
中国算力网基础软件将走向世界，鹏城云脑支持数据接入、训练大模型，通过应用验证，形成人机学习、成长演化的良好生态。期待构建面向全球的开源平台，出现具有世界影响力的中国智能时代开源软件项目。
『叁』 牛顿和克如何换算
牛顿（N）是力的单位，而克（g）是质量的单位。它们代表物理量的不同方面，因此不能直接换算。在国际单位制（SI）中，质量的基本单位是千克（kg），力的基本单位是牛顿（N）。1牛顿定义为使得1千克质量的物体产生1米每秒平方（m/s²）的加速度所需的力。
由于牛顿和克属于不同的物理量，它们之间的换算需要通过其他物理量进行转换。例如，若要换算力，可以从质量出发，通过加速度来关联力。根据牛顿第二定律（F=ma），其中F是力，m是质量，a是加速度。如果已知加速度和质量，就可以计算出力。
在实践中，牛顿和克的换算通常涉及通过其他中间单位来进行，例如千克和克之间的换算。1千克等于1000克。因此，如果需要将质量的单位从克转换为牛顿，首先将克转换为千克，然后使用牛顿的定义（即所需的力使1kg物体加速1m/s²）来计算相应的力。
总结来说，牛顿和克之间的换算需要通过相关的物理公式和中间单位来实现，因为它们分别代表力和质量这两个不同的物理量。
『肆』 算力受什么影响
算力受多种因素影响。
一、硬件性能
算力直接受到硬件设备性能的影响。这包括中央处理器、图形处理器、加速卡等关键组件的性能。硬件的性能越高，处理数据和执行计算任务的能力就越强，从而算力的效率就越高。
二、软件优化
软件的优化程度也直接影响算力。操作系统、编译器、算法等软件因素，对于算力的利用效率有着至关重要的作用。经过良好优化的软件可以有效利用硬件资源，提高计算效率，从而增强算力。
三、网络带宽与延迟
在云计算和分布式计算等场景中，网络的质量和性能成为影响算力的关键因素。网络带宽和延迟会影响数据的传输速度和响应速度，进而影响计算任务的执行效率和最终算力。
四、能源供应与散热
数据中心或高性能计算环境的能源供应和散热问题也会影响算力。设备在运行过程中需要稳定的电力供应，同时高效的散热系统可以保证硬件在最佳状态下运行，避免因过热导致的性能下降。
综上所述，算力受到硬件性能、软件优化、网络条件以及环境能源等多方面因素的影响。随着科技的不断发展，对于算力的需求也在不断提升，如何更好地提升和优化这些因素，将直接影响未来算力的发展和应用。