大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下支撑人工智能的计算能力的问题，以及和支撑人工智能的计算能力包括的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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人工智能需要物理和数学好么
是的，人工智能需要物理和数学。1.实现人工智能需要运用到大量的物理和数学知识，例如机器学习、神经网络、深度学习、算法等等。2.物理学包含着很多数学公式和科学原理，可以帮助人工智能更好地理解和应用各种自然现象，比如计算机视觉、自然语言处理。同时，数学作为工具学科，是研究人工智能的必要知识基础，包括概率统计、线性代数、数理逻辑等。3.物理和数学的研究还有很大的提升空间，例如在量子计算上的研究，可以为人工智能的发展提供更广泛的应用场景和支撑。因此，人工智能需要物理和数学知识作为支持，才可以更好地实现自身的功能和应用。
人工智能与云计算结合后的飞跃
云计算和大数据都是开展人工智能的支撑，同时也是突破当前行业制约的核心力量。当前我国科技拥有良好发展空间，因此人工智能也处于发展的重要阶段，实现大数据与云计算的协同开展，能够给人工智能的成熟提供源源不竭的动力。
云计算，大数据，人工智能，到底是什么意思？云计算是计算什么东西？大数据是什么数据？
云计算、大数据、人工智能都是当前科技界的热门技术，它们支撑了各行各业的发展。下面我通俗地回答一下。
1、云计算①、云计算概念通俗讲解
IT界只要讲云计算，就会用“喝水的故事”来通俗的解释，这里我扩展一下来来讲。故事如下：
某村子里有一家人要喝水，于是就请人在自家门口挖了口水井，于是一家人喝上了水。这就是本地计算，也就是自己买服务器、装网络、装软件为自己的业务提供服务。这种模式投入成本比较高，需要自己建设、自己维护。同时，不喝水时，水井也就闲置着。
可是，这家人还养了很多家禽家畜，它们也要喝水。而且周边还种了果树和菜地，这里也需要经常浇水。以前按照传统的“本地计算”模式，就在每个地方都打口井，很费钱。于是，家长想了个整合的办法。先打一口大井，然后在多个用水点装上水管联通。这样哪里要用水就开水龙头即可。这就是私有云。就是将本地服务器进行资源整合，提供本地计算存储资源的共享和弹性使用。
上面私有云模式，依然还是要自己打井，自己买装备，自己维护，一次性投入比较高。而且，整个村子的村民都按这种方式搞，村里面还是比较浪费投资。于是村长决定，成立自来水公司。由自来水公司负责打井，取水，储水，净化等工作，同时，自来水公司为每一户用水的村民接上水管，装上水表。这样，村民用水时，只需要打开水龙头就可以用水。水表会记录用了多少水，每个月按量付费给自来水公司就可以了。这就是公有云。这种公有云模式只是提供了基础水资源，我们可以称之为IAAS，翻译成中文就是基础架构既服务。就是有云服务商统一提供IT基础架构，租户可以弹性使用资源，按量付费。而服务商可以将资源共享提供给很多租户。
村民要想真正靠卖猪、卖菜、卖水果赚钱。他们还需要在水资源到位的基础上，各自做围蔽、猪圈、安防等环境设施。这又是一种投资浪费。于是，村长决定建设养殖基地和种植基地。基地按承包的面积来付计费，水按水表计费。这样，村民只管使用这些基础水资源和环境就可以了。这就是PAAS，翻译成中文平台即服务。就是在IAAS的服务基础上，又增加了软件的开发环境、运行环境、维护环境等等服务。用户只需专心自己的业务即可。
有了PAAS模式，村民方便了很多。但还是需要自己购买化肥、农药、疫苗等等来为养殖、种植服务。这时候，村长决定，既然大家都在一起种植，就飞机统一喷洒农药，统一施肥。养殖的也可以统一打疫苗。村民只管使用这些服务，最后按照用量来付费就可以了。这种模式就是SAAS，翻译成中文是软件即服务。就是在PAAS的基础上，再次增加了租户生产需要的各类应用软件。这回用户只要有云账户就可以为他们自己的生产提供服务了。
②、云计算计算什么
了解了概念，其实就不难理解云计算在计算什么了。云计算和本地服务器计算是一样的，他们都在运行计算机软件。计算机软件按照程序员设定的程序在计算各种数据。云计算相比本地计算，只是一种更加弹性的资源，资源共享程度更高的集中环境。它比较依赖于网络。
2、大数据①、大数据的通俗解释
什么是大数据？顾名思义就是有大量的数据。还是拿上面的故事接着说。
每个村民每一次使用水、环境、化肥都是一条数据。村民每一次买原来、卖产品的价格、数量也是一条数据。村民想知道自己什么时候用水最多，村长也想知道什么时候是用水高峰。于是这些数据需要被汇总起来做统计分析。这些被汇总起来的各类数据，就是大数据。当然计算机行业里的大数据至少也要上个几百T，或者PB级别。只有这样才能真正称得上大数据。
②、大数据是什么数据
大数据包含的数据非常广泛，包括结构化的数据库数据以及文本、图片、视频等非结构化数据。这里听起来有点过于专业。那我们还是以上面的故事来说一下：村长的大数据其实就包括：自来水厂记录的有标准表头的数据（结构化数据）。还有村民各自写的账本、电话录音、平时生产拍的照片、视频（非结构化数据）。
3、人工智能人工智能就比前面两个概念先进很多了。它是计算机通过算法获得了一种类似人类思考方式的决策能力。还是用上面的故事来讲。
在整个村子的运营过程中，有些村民的菜种的特别好，猪养的特别肥。村长为了大家都能做到最好，决定找出窍门。但单独问村民，村民也描述不出来，或者不愿意全盘说出。于是，村长就利用前面收集的大数据内容。将它全部交给计算机的深度学习算法去学习，计算机在学习的过程中，村民只需要告诉它哪些行为是正确的，哪些是不正确的。计算机在不断学习的过程中，就能总结出一套自己的经验决策。这些经验决策的形成过程就是人工智能。现实生产生活中，现在的智能客服、智能机器人都是在模仿和学习人类的思维提供服务。
总结以上就是云计算、大数据、人工智能的通俗解释。故事未必非常贴切，但基本是这个逻辑。
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人工智能算力标准
1.统一分数
基准测试程序应当报告一个分数作为被评测计算集群系统的评价指标。使用一个而不是多个分数能方便地对不同机器进行横向比较，以及方便对公众的宣传。除此之外，该分数应当随着人工智能计算集群的规模扩大而线性增长，从而能够准确评测不同系统规模下算力的差异。
2.可变的问题规模
人工智能计算集群往往有着不同的系统规模，差异性体现在节点数量、加速器数量、加速器类型、内存大小等指标上。因此，为了适应各种规模的高性能计算集群，预期的人工智能基准测试程序应当能够通过变化问题的规模来适应集群规模的变化，从而充分利用人工智能计算集群的计算资源来体现其算力。
3.具有实际的人工智能意义
具有人工智能意义的计算，例如神经网络运算，是人工智能基准测试程序与传统高性能计算机基准测试程序的重要区别，也是其能够检测集群人工智能算力的核心所在。人工智能基准测试程序应当基于当前流行的人工智能应用而构建。
4.评测程序包含必要的多机通信
网络通信是人工智能计算集群设计的主要指标之一，也是其庞大计算能力的重要组成部分。面向高性能计算集群的人工智能基准测试程序应当包括必要的多机通信，从而将网络通信性能作为最终性能的影响因素之一。同时，基准测试程序中的多机通信模式应该具有典型的代表性。
关于本次支撑人工智能的计算能力和支撑人工智能的计算能力包括的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
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