算法+算力=成功

“算法”“算力”是人工智能、区块链、高性能计算等 ICT 领域里最常被提及的两个高频词，它们分别对应“解决问题的方法”和“执行方法的能力”。

一、算法（Algorithm）

1. 本质:

解决某类问题的“有限、确定、有效”的步骤描述。它不关心由谁执行、也不关心执行得多快，只关心“逻辑对不对、能不能在有限步内得出结果”。

公式化表达：算法 = 输入 → 有限指令序列 → 输出。

2. 关键评价维度:

- 正确性：对所有合法输入都能给出预期输出。

- 复杂度：时间复杂度（步骤多少）、空间复杂度（占用内存）。

- 健壮性、可扩展性、可解释性等。

3. 常见例子 :

- 排序：快速排序、归并排序

- 搜索：二分查找、A 寻路

- 机器学习：随机梯度下降（SGD）、Transformer 自注意力机制

- 加密：SHA-256、椭圆曲线签名算法

4. 一句话记忆:

“算法是菜谱，告诉你先放什么、后放什么，最终做出一盘菜。”

二、算力（Computing Power）

1. 本质:

在有限时间内完成“算法所描述的那些计算步骤”的物理能力，通常用“每秒能执行多少次基本运算”来度量。

工程上常换算成：FLOPS（浮点操作/秒）、Hash/s（哈希/秒）、OPS（整数操作/秒）。

2. 载体与层级:

- 芯片级：CPU（通用）、GPU（并行/图形）、NPU/TPU（AI 专用）、ASIC（专用电路）、FPGA（可重构）

- 设备级：单卡、单台服务器、边缘盒子

- 集群级：数据中心、超算中心、云计算节点

- 网络级：分布式云、跨域算力网络

3. 关键指标:

- 峰值算力（理论）

- 持续算力（实际可压榨）

- 能效比（Performance/Watt）

- 内存带宽、网络带宽、延迟（决定“喂饱”算力的能力）

4. 一句话记忆:

“算力是厨房里的炉火+厨师的手速，火越大、手越快，菜越早上桌。”

三、算法与算力的关系

1. 相互依赖:

没有算法，算力无的放矢；没有算力，再漂亮的算法也停留在纸面。

2. 交替驱动

- 算法突破 → 对算力提出更“大”需求（如 Transformer 让 GPU 需求暴涨）

- 算力升级 → 让原本不可行的算法变得可行（如实时 4K 光线追踪、AlphaFold 蛋白质预测）

3. 协同优化

同一算法在不同硬件上可能差 101000 倍速度；反过来，针对硬件特性重写算法（矩阵分块、量化、稀疏化）可把利用率从 30% 提升到 90%。

四、一张图总结（文字版）

输入数据 → 【算法：逻辑/策略】 → 输出结果↓ 需要

【算力：物理执行】（芯片、服务器、数据中心）

五、热点场景里的“算法+算力”

1. AI 大模型:

算法：Transformer、MoE、混合精度训练策略

算力：数千张 A100/H100 GPU + 万卡级 InfiniBand 网络，峰值上亿元投入。

2. 区块链挖矿:

算法：SHA-256（比特币）、Ethash（原以太坊）。

算力：ASIC 矿机 100+ TH/s，全球矿场百万台设备，年耗电量超部分国家。

3. 自动驾驶:

算法：多传感器融合、BEV 感知、路径规划 MPC

算力：车载芯片 1001000+ TOPS（NVIDIA Orin、华为昇腾），实时性 <10 ms。

总之，“算法是灵魂，算力是肌肉；灵魂设计动作，肌肉完成动作，两者共同决定智能系统能跑多快、能跳多高”。