算力

在AI、高性能计算（HPC）等领域，数据量和计算复杂度呈指数级增长。若算存比无法同步提升，许多创新想法将因硬件限制无法落地。

人工智能的发展并不是沿着一条单一、持续上升的曲线前行。如今，这一进程更像是多条曲线并行推进。

本文将从算网协同到算电协同的发展历程出发，深入探讨算力与电力协同发展的必要性、现状与挑战，并提出相应的优化策略，以期为构建绿色智能的未来提供理论支持与实践指导。

近日，工业和信息化部印发《算力互联互通行动计划》（以下简称《行动计划》）。为更好地理解和实施《行动计划》，结合各方关注的问题，现对有关政策要点解读。

人工智能正在改变世界。然而，它需要大量的处理能力。需求每 100 天翻一番，这推动了人工智能基础设施的投资热潮。

随着 AI 技术的快速发展和数据中心的全球扩张，储能技术的重要性正被重新审视。

FP32 和 FP16 作为两种重要的浮点数表示精度，在不同的计算场景中扮演着截然不同的角色。

DeepSeek推出的系列开源大模型之所以备受业界关注，主要在于其提供了高性能且成本低廉的训练方案，这引发了业界对算力基础设施深度投资和价值利用的新思考，对整个算力产业产生了广泛而深远的影响。

影视渲染可以分为实时渲染和离线渲染两种方式。实时渲染和离线渲染各有优劣。

本文将从几个方面来分析高性能算力与光刻机之间的联系。