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CPU与GPU算力对照近十年数据
近十年来，CPU和GPU的算力对比发生了巨大的变化。
2010年，CPU性能比GPU要好得多，一个普通的CPU就可以比GPU所拥有的算力高出数倍。
2011年，AMD发布了拥有更高算力的CPU，但是GPU仍然要比CPU强大几倍。
2012年，Intel发布了自己的GPU，但是它的算力仍然比AMD和NVIDIA的GPU小得多。
2013年，NVIDIA发布了全新的GPU，拥有更高的算力，可以比CPU更好地进行图形处理和游戏渲染等。
2014年，Intel又发布了新一代的CPU，可以与GPU作用类似，但是算力仍然比GPU差得多。
2015年，AMD发布了一款拥有更高算力的GPU，可以与Intel和NVIDIA的GPU一较高下。
2016年，Intel发布新一代的CPU和GPU，算力大大提升，已经能够与AMD和NVIDIA的GPU进行有效的竞争。
2017年，NVIDIA发布了一款拥有极高算力的GPU，超越了CPU的性能，可以提供更多的图形处理和渲染能力。
2018年，Intel又发布一款拥有更高算力的CPU，可以与NVIDIA和AMD的GPU相媲美。
2019年，AMD发布了一款拥有极高算力的GPU，令CPU和GPU的算力差距更小。
2020年，Intel又发布了一款拥有更高算力的CPU，使得CPU和GPU的算力相差不大。
一个算力指什么
算力为大数据的发展提供坚实的基础保障，大数据的爆发式增长，给现有算力提出了巨大挑战。互联网时代的大数据高速积累，全球数据总量几何式增长，现有的计算能力已经不能满足需求。据IDC报告，全球信息数据90%产生于最近几年。并且到2020年，40%左右的信息会被云计算服务商收存，其中1/3的数据具有价值。
因此算力的发展迫在眉睫，否则将会极大束缚人工智能的发展应用。我国在算力、算法方面与世界先进水平有较大差距。算力的核心在芯片。因此需要在算力领域加大研发投入，缩小甚至赶超与世界发达国家差距。
巨型电子计算机指的是
所说的巨型机是指巨型计算机，是指体积、算力。
巨型计算机具有很强的计算和处理数据的能力，主要特点表现为高速度和大容量，配有多种外部和外围设备及丰富的、高功能的软件系统。
巨型计算机内速度最快、性能最高、体积最大、耗资最多的计算机系统。巨型计算机是一个相对的概念，一个时期内的巨型机到下一时期可能成为一般的计算机；一个时期内的巨型机技术到下一时期可能成为一般的计算机技术。
巨型机主要用在军事技术和尖端科学研究方面，如导弹火箭的设计，宇宙飞船导航，高能物理和遗传工程的研究等。
ai算力跟芯片有关系吗
ai算力跟芯片有关系，但不由芯片完全决定。
如果要给出一个衡量AI芯片的有力指标，大部分人也许会认为是“算力”、“能耗比”等这些直观数据，毕竟算力是人工智能发展的关键因素之一，市场对具有海量数据并行计算能力、能够加速计算处理的AI芯片有很大需求。但在实际使用时，有些场景下计算核的利用率非常低，甚至有很多计算种类不支持。由此看来，算力不能作为衡量AI芯片性能的唯一指标。
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