智能计算是指面向人工智能应用(包括训练、推理、衍生应用场景等)的G性能计算。算力可分为：通用 算力、智能算力和超J算力，分别对应三种计算模式：基础计算、智能计算和超J计算。不同应用场景下所 需的计算精度不同，通常会采用不同种类的算力。目前，随着人工智能的快速发展以及层面的政策助 推，智能算力规模和占比越来越大，算力需求逐步从通用计算转向智能计算。
①通用算力：基于CPU 芯片的服务器所提供的算力，主要用于计算复杂度适中的云计算、边缘计算类 场景，通常这些场景对实时性有一定要求，不适合完全将本地数据搬到异地计算，如移动计算和物联网等。
②智能算力：基于GPU、FPGA、ASIC等AI芯片的加速计算平台提供的算力，主要用于人工智能的训练 和推理计算，智算中心可以根据不同细分L域业务的算力需求匹配相应的计算能力。对于人工智能的模型 训练及推理来说，处理文字、语音、图片或视频等需求较大，单精度、半精度、甚至整型的智能计算才能够满 足应用需要。
③超J算力：由超J计算机等G性能计算集群所提供的算力，主要用于尖端科学L域的计算，比如行 星模拟、药物分子设计、基因分析、天体物理、气象研究、航空航天等需要复杂运算、G性能双精度算力的G 精尖科研L域。同时，不同超J计算机的处理器、加速卡、框架等各不相同，商业化服务门槛G。
当前，我国智能算力占比已经超过通用算力，成为整体算力增长的主要驱动力。我国智能算力占总体 算力的比重增长迅速，据信通院《算力发展指数白皮书(2023)》数据，2017-2022年我国算力内部 结构中智能算力占比持续增加，2022年我国算力结构为通用算力：智能算力：超J算力=40%:59%:1%,智能算力占比已较大幅度超过通用算力占比，逐步成为总体算力增长的主要驱动力。据信通院预计，未来五年，算力规模增速超过50%。
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