数字经济时代，算力成为支撑经济社会持续健康发展新的关键生产力，全球主要经济体都在快速推进算力战略布局。随着大模型持续选代，模型能力慢慢地加强，带来算力需求持续增长。算力对数字化的经济和GDP的提高有显著的带动作用，根据IDC、浪潮信息、清华大学联合发布的多个方面数据显示，计算力指数平均每提高1点，数字化的经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。
算力是芯片单位时间里处理数据的能力，算力越高，单位时间里处理的数据量越大，作为新质生产力的重要代表的智能算力网络，正在推动社会进步和经济发展。以1000 亿参数的大模型为例，预训练、推理、调优三个环节的算力总需求约18万PFlop/s-day，对应需要 2.8 万张 A100 等效的 GPU 算力。
根据工信部数据，我国在用数据中心机架总规模超过810万标准机架，算力总规模位居全球第二，达到了230EFLOPS，就是每秒230百亿亿次浮点运算，预计到2025年，我国算力总规模将突破300EFLOPS，由GPU、TPU、NPU带来的智能算力占比将达到35%。罗兰贝格的预测，从2018年到2030年，无人驾驶对算力的需求将增加390倍，智慧工厂需求将增长110倍，主要国家人均算力需求将从今天的不足500 GFLOPS，增加20倍，变成2035年的10000 GFLOPS。目前算力正加速向政务、工业、交通、医疗等各行业各领域渗透，未来算力产业将成为中国经济增长的重要引擎之一。
GPU（Graphics Processing Unit）是一种大多数都用在图形渲染和加速图形处理任务的专用处理器，具备大量核心和高度并行的架构，很适合处理图形渲染、影像处理和科学计算领域，因其在处理各种 AI 任务方面的多功能性而闻名，包括训练深度学习模型和执行推理操作。 而以CPU提供算力，适合复杂逻辑运算，比如大多数通用软件。
TPU：张量处理器（Tensor Processing Unit）是Google为机器学习定制的专用芯片（ASIC），专为Google的深度学习框架TensorFlow而设计，由于相比GPU牺牲了处理器的通用型，可快速高效地执行张量运算，因此在特定任务中TPU的性能表现更佳。例如，在 V100 GPU 上使用 BERT 模型处理一批 128 个序列需要 3.8 毫秒，而在 TPU v3 上则需要 1.7 毫秒。
（1）TPU采用低精度（8位）计算，能够大大减少每步操作使用的晶体管数量，而降低精度对于深度学习的准确度影响很小，但却可以大幅度降低功耗、加快运算速度。
（2）TPU使用了脉动阵列的设计，用来优化矩阵乘法与卷积运算，减少I/O操作。
（3）TPU还采用了更大的片上内存以减少对DRAM的访问，从而更大程度地提升性能。
这种专业化通常使 TPU 在特定的深度学习任务（尤其是经过 Google 优化的任务）中表现优于 GPU，例如广泛的神经网络训练和复杂的机器学习模型。谷歌2024年5月发布第六代张量处理器Trillium，芯片的峰值计算性能提高4.7倍达到约925.9 teraflops，能效指标也比上一代提升67%。
算能提供RISC-V、TPU两大系列产品，应用领域包括云端、边缘计算以及终端产品，能够给大家提供定制算力和专用算力两大领域。
算能解决方案助力数字中国建设，面向丰富的业务场景，提供整套行业和技术解决方案，助力客户数字化转型，让国产算力普惠千行百业。
（1）打破信息孤岛，实现数据结构化：整合所有联网的目标视图数据、实时动态数据等资源，打破数据孤岛，实现安全生产应用相互连通，同时确保数据安全和灵活应用。适配企业组织应用需求，支持云边端多级部署架构，运用深度学习等技术自动化数据采集、全局分析、统筹研判和分析决策。
（2）数据结构化，全方面分析：采用高精准度的深度学习算法，基于大规模底库数据，融合海量视频数据、自动识别，高效感知路网状态，实现从零散数据到全方面分析，实现多维结构化特征的识别及处理，并且支持算法迭代升级，所有的环节都形成“智能化、数字化、定向化”管理。
（3）实时化管控，快速响应：通过对视频资源的实时智能分析，实现7*24h的长效实时监管。通过数字化网点的网络、设备、场所、人员运作时的状态的实时感知与管理，完成数字化职场运营实况立体呈现。
（4）全域态感知，提升管理上的水准：通过接入物联网/工业网络站点平台数据，实现信息化设备可视化、数字化、智能化，以模型赋能，提升企业基于模型驱动的数字化和智能化管理能力，基于全要素数据实现全域态势感知，实实在在优化企业管理模式。
（5）决策辅助，预判未来：通过深度学习打通全周期的数据链条，对人、车、物、行为等进行智能化管理及风险预控，从被动响应到主动发现，进行智能识别并在线告警，排查安全风险隐患，杜绝事故发生。
（6）数字化赋能，降本增效：通过深度学习赋能传统摄像头，节省智能提升改造的成本。通过多种算法来识别和管理应用场景，充分的发挥云边算力资源价值，促进传统产业的智能升级。通过数据和算法赋能，达到降低人力管理成本，提高运行效率和服务效能。
（7）一体化交付，自主合规：集算法训练与推理部署等能力于一体，200多种算法全面解决深度学习项目落地过程中从数据处理、模型训练、应用部署到事件上报全流程的问题，能力更全面、迭代更灵活，体验更流畅、性能更完整、性价比更高。方案做到完全的自主知识产权，安全可控，能够完全满足各类行业用户的监管合规要求。