當今科技發展的浪潮中，智算中心站在了時代的風口成為眾人矚目的焦點，算力作為智算中心的核心指標，決定了其處理數據和執行任務的能力，算效則反映了算力資源的利用效率，下面我們來學習數據中心算力與算效的計算方法
一、算力的定義
算力(CP，ComputationaPower)即數據中心的計算能力。
指數據中心的服務器通過對數據進行處理后實現結果輸出的一種能力，是衡量數據中心計算能力的一個綜合指標，數值越大代表綜合計算能力越強。算力應是數據中心內所有服務器的算力加和，即:
二、算力的分類
算力(CP)的核心要素包括通用算力（即CP-Nomal，簡寫CPN)和智能算力（即CP-Tuto，簡寫CPT)。通用算力是指數據中心服務器僅包含CPU的算力。智能算力是指數據中心服務器不僅包含CPU，也包含GPU或AI芯片的算力。因此數據中心的算力(CP):
三、算力的單位與精度
算力(CP)最常用的單位是FLOPS(Floatimng point OperationsPer Secnd，每秒浮點運算次數)。事實上，FLOPS已成為各種設施(如計算機、超算機、服務器等)衡量計算性能的代名詞。FLOPS是一個基本單位，它的更大的數值單位有K(千)、M(兆)、G(吉)、T(太)、P(拍)、E(艾)等。
表1 算力常見單位
算力精度不同，實際算力水平差別巨大。如果因此衡量算力水平，單一采用運算次數指標是不夠的，還應考慮算力精度。
根據參與運算數據精度的不同，可把算力分為：雙精度算力（64位，FP64）、單精度算力（32位，FP32）、半精度算力（16位，FP16）及整型算力（INT8、INT4）。數字位數越高，意味著精度越高、可支持的運算復雜程度越高、適配應用場景越廣。
表2 算力精度適用場景
但是一般情況下，算力規模測算時統一折算為單精度浮點數(FP32)算力進行統計。
四、算力（CP）的計算方法
通過上面我們知道算力是通過數據中心內所有服務器的算力加和來統計的。如果我們僅知道IT電力容量時，怎么去估算數據中心（智算中心）的算力呢？
首先我們應選定一款AI服務器，查看它的用電功率。以H100 GPU 服務器為例：CPU耗電約 300W*2，內存16根耗電約 250W，硬盤6塊盤約200W，風扇耗電約150W，H100GPU卡耗電約700W*8，按理論計算最大耗電量約為6800W。而以H100模組整機服務器滿配的情況下，單臺約功率約10kW。例如數據中心的IT總容量為8000kW,計算服務器臺數：
從上公式，計算出本數據中心可布置800臺H100 GPU 服務器。然后計算服務器的GPU算力。
表3 H100 SXM算力參數
通過上表查出，H100 GPU單卡算力為67TFLOPS, 單臺服務器共有8張GPU卡。在忽略CPU算力的情況下，可計算出數據中心中心的算力規模為：
由上公式，可以算出428,800TFLOPS(半精度FP32),即428.8PFLOPS(半精度FP32)。一般情況下，建議在后面加上算力精度，避免產生歧義。
五、算效（CP）的計算方法
算效(CE，ComputationalEmciency)是指數據中心算力與功率的比值，即“數據中心每瓦功率所產生的算力”，是同時考慮數據中心計算性能與功率的種效率。數值越大，代表單位功率的算力越強，效能越高。若CP為以單精度浮點數(FP32)的數據中心的算力，PC為數據中心IT設備的整體功率，其單位為瓦(W)，則算效CE的計算公式為:
再以上面的數據中心為例，代入算力428,800TFLOPS(半精度FP32)與IT總容量8000kW進行計算：
計算出數據中心的算效為5350FLOPS/W。
其實不管數據中心還是智算中心，計算算力和算效并不難，很多建設單位對算力還沒有概念，就跟風口開始建設，容易造成后期資源不匹配、電力不足等情況。為了保證數據中心（智算中心）后期安全營運，提前規劃好智算中心的算力、算效以及研究相關政策，是很關鍵的一步。
來源：數據中心的那些事
