超融合可以降低云計算的設備成本？1.直接采購成本降低首先看一下這兩種模式之間的架構差異:算力的標準？計算力是設備通過處理數據輸出特定結果的計算能力，常用FLOPS作為計量單位。FLOPS是每秒浮點運算

超融合可以降低云計算的設備成本？

1.直接采購成本降低

首先看一下這兩種模式之間的架構差異:

算力的標準？

計算力是設備通過處理數據輸出特定結果的計算能力，常用FLOPS作為計量單位。FLOPS是每秒浮點運算次數的縮寫，即每秒浮點運算的次數(每秒浮點運算次數)。

一個MFLOPS(兆浮點)等于每秒一百萬(10 ^ 6)次浮點運算；

A GFLOPS(gigaFLOPS)等于每秒十億(10 ^ 9)次浮點運算；

A TFLOPS(萬億次浮點運算)等于每秒一萬億(10 ^ 12)次浮點運算；

一個PFLOPS(千萬億次浮點運算)等于每秒一萬億(10 ^ 15)次浮點運算；

一個EFLOPS(exaFLOPS)等于每秒十億(10 ^ 18)次浮點運算。

計算能力可分為基礎計算能力、智能計算能力和超級計算能力:

(1)基礎計算能力，由基于CPU芯片的服務器提供，主要用于基礎通用計算。日常提到的云計算、邊緣計算都是基礎計算力，為移動計算、物聯(lián)網提供計算支持。基礎計算能力占整體計算能力的比重從2016年的95%下降到2020年的57%，但仍是計算能力的主力軍。

(2)智能計算能力，由基于GPU、FPGA、ASIC等AI芯片的加速計算平臺提供，主要用于人工智能訓練和推理計算，如語音、圖像、視頻處理等。在技術架構上，人工智能的核心計算能力由訓練、推理等專用計算芯片提供，專注于單精度、半精度等多元化計算能力。在應用方面，人工智能計算中心主要支持人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的融合、創(chuàng)新和應用，提高傳統(tǒng)行業(yè)的生產效率，在自動駕駛、輔助診斷、智能制造等方面發(fā)揮重要作用。智能計算能力的規(guī)模近年來增長迅速，占整體計算能力的比重從2016年的3%上升到2020年的41%。預計到2023年智能計算能力占比將提升至70%。

(3)超級計算能力，由超級計算機等高性能計算集群提供，主要用于前沿科學領域的計算，如行星模擬、藥物分子設計、基因分析等。在技術架構上，超級計算的核心計算能力由高性能CPU或協(xié)處理器提供，側重雙精度通用計算能力，追求精確數值計算。在應用方面，超級計算中心主要用于重大工程或科學計算領域的通用和大規(guī)?？茖W計算，如新材料、新能源、新藥設計、高端裝備制造、航天飛行器設計等領域的研究。超算能力在整體算力中的比例比較穩(wěn)定，在2%左右。