欢迎来到《算力“黑话”大揭密》系列，
我是您的学习向导—云云子，
在这里无论您是刚刚踏入算力圈的新手，
还是希望深入了解行业术语的老鸟，
都可以有所收获。
从GPU到TPU，
从云计算到边缘计算，
从哈希率到浮点运算能力，
所有的行业“黑话”都将被揭开神秘的面纱。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）
AI是一门研究和开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。它涵盖了机器人、自然语言处理、图像识别等多个领域。
算力（Computing Power）
指计算机或服务器进行计算处理的能力，通常用于衡量处理数据的速度。通常它被分为三类：
通用算力：以CPU的计算能力为主。适用于各个领域的计算。
智能算力：以GPU、FPGA、ASIC芯片等输出的计算能力为主，侧重人工智能领域，今天聊的主要就是智算
超算算力：以超算（HPC）集群输出的计算能力主，科研、国防、高端制造等领域
FLOPS
(Floating Point Operations Per Second)
浮点运算次数每秒，是衡量计算机性能的一个指标，表示每秒可以进行多少次浮点运算。
GPU (Graphics Processing Unit)
图形处理单元，一种专门设计来处理图形和视频渲染的计算单元，也被用于通用计算任务和AI任务处理。
自然语言处理
（Natural Language Processing, NLP）
NLP是AI的一个分支，涉及计算机与人类语言（如文本和语音）之间的交互。NLP的主要任务包括语言理解、语言生成和文本挖掘等。
异构计算 (Heterogeneous Computing)
利用不同类型的核心来实现嵌入式系统中性能和能效的最佳平衡，实际业务实践通常体现为将不同类型的处理器（如CPU、GPU、FPGA）相结合以提高计算效率
超算 (Supercomputing)
性能远超普通计算机的高性能计算系统，它具备极高的计算速度和数据处理能力，能够执行普通计算机难以承担的复杂计算任务。
超算通常是指每秒中能运算5000万次以上、存储容量超过百万个字节的电子计算机，其信息处理能力比个人计算机快一到两个数量级以上，在密集计算、海量数据处理等领域发挥着举足轻重的作用 。
深度学习 (Deep Learning)
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它模拟人脑处理信息的方式，通过多层网络结构进行特征学习和模式识别，特别适用于图像和语音识别等复杂数据任务。
并行计算 (Parallel Computing)
并行计算是一种计算技术，它将一个大型问题分解成许多小任务，由多个处理器同时处理，以提高计算速度和效率，广泛应用于科学计算和数据分析等领域。
深度学习框架（Deep Learning Frameworks）
深度学习框架是专门用于构建和训练深度学习模型的软件库。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。这些框架提供了高级的API和工具，使研究人员和开发者能够更高效地构建和部署深度学习模型
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