在人工智能领域，算力通常指的是计算机系统的处理能力和性能，它是评估和衡量计算机硬件和软件系统的一个重要指标。随着深度学习模型的不断发展和复杂化，对算力的需求也越来越大。高性能计算机、GPU（图形处理器）、TPU（Tensor Processing Unit，张量处理器）等专门的硬件设备已经成为了现代深度学习算法的主要支撑。
在人工智能领域，常用的算力单位是 P（Peta，即十五个零），它表示每秒可以进行的浮点运算次数。PetaFLOPS（PFLOPS）是一种衡量计算机系统处理能力的常用指标。例如，一台能够每秒进行 1 PetaFLOPS 浮点运算的计算机系统就被称为 1 PFLOPS 级别的计算机。
随着人工智能算法和应用的不断发展和壮大，对算力的需求也在不断提高。目前，世界上最强大的超级计算机拥有几百万个 CPU 和 GPU，可以实现每秒数十 PetaFLOPS 的计算能力，为人工智能领域的研究和应用提供了强有力的支撑。
EFLOPS 又是什么单位？
EFLOPS（ExaFLOPS）是指每秒可以进行的浮点运算次数达到每秒十的18次方，即一百万亿次浮点运算。这是比PetaFLOPS更高的一个计算能力单位。
FLOPS的全称是“Floating-point Operations Per Second”，即每秒浮点运算次数。它是衡量计算机性能的一种指标，通常用于评估计算机的处理速度。
目前，在TB之后的单位是PB，它是Petabyte（拍字节），1PB等于1024TB。在PB之后，还有EB（Exabyte，艾字节）、ZB（Zettabyte，泽宝字节）、YB（Yottabyte，尧字节）等单位。
