区块链硬件设计_区块链知识_时差天涯网

摘要：区块链硬件设计❶区块链架构设计有哪些区块链作为一种架构设计的实现，与基础语言或平台等差别较大。区块链是加密货币背后的技术，是当下与VR虚拟现实等比肩的热门技术...

区块链硬件设计

❶ 区块链架构设计有哪些

区块链作为一种架构设计的实现，与基础语言或平台等差别较大。区块链是加密货币背后的技术，是当下与VR虚拟现实等比肩的热门技术之一，本身不是新技术，类似Ajax，可以说它是一种技术架构，所以我们从架构设计的角度谈谈区块链的技术实现。无论你擅长什么编程语言，都能够参考这种设计去实现一款区块链产品。与此同时，梳理与之相关的知识图谱和体系，帮助大家系统去学习研究。

从架构设计上来说，区块链可以简单的分为三个层次，协议层、扩展层和应用层。其中，协议层又可以分为存储层和网络层，它们相互独立但又不可分割。

区块链架构图

链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。

❷ 区块链是什么如果技术上不懂区块链，操作上会有影响吗

区块链是分布式系统数据储存、点对点通信、共识机制、数据加密等电子信息技术的新式应用模式。其本质就是分布式系统数据信息，随着所带来的结论便去“区块链技术”。区块链应用能够用于生活当中的许多情景，下面我们就来看看区块链应用的分析吧！

技术性是把双刃剑。如同核技术是一种物理技术一样，区块链技术在技术方面来上谈，区块链是一种底层技术。核技术能够作为核弹，还可以作为核发电，一样，数字货币能够作为产业链和生活因素的管理方法，有可能会促使社会发展更持久，也有可能被恶人运用为最便捷的犯罪手段。

包含区块链技术里的币，倘若我国做法定数字货币，区块链技术的币是可以去中心化。适用BTC运作的区块链是区块链技术的，可是联盟链一般由一个和好几个公司做为核心控制同盟，这又成了去中心化。

❸ 什么是区块链搞懂这9个问题你就能明白

什么是区块链?搞懂这9个问题你就能明白
什么是区块链？区块链能做什么？区块链怎么赚钱？相信面对这个新鲜的名词，很多网友都表示摸不到头脑。那么到底怎么才能更好的理解区块链并且让这项新技术为我们所有呢？笔者从网上搜罗来九个十分常见的问题，希望当你读完这篇文章之后，能够对区块链有一个比较清晰的认识。

近乎万能的区块链技术
简单的说，区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。其核心就是分布式数据，随之带来的结果就去“去中心化”。区块链技术可以应用于我们生活中的很多场景，接下来我们就来看看区块链技术的解析吧！
1.技术是把双刃剑。当你还在用手机打游戏的时候别人已经用手机月赚钱啦！想试试佳尓武舞衣捂巴领益漆事让你的手机不再是玩具！
就像核能是一种物理技术一样，区块链在技术层面上谈，区块链是一种底层技术。
核能可以用作原子弹，也可以用作核能发电，同样，区块链可以用作产业与生活要素的管理，有可能使得社会更稳定，也可能被坏人利用为最快捷的犯罪手段。
2.离开使用层面谈技术价值都是搅浑水
作为底层技术的区块链有其运用的层面和谈法。目前，有的人在商业模式有的在硬件上谈论区块链，有的人则在权力分配的形式上谈论区块链。市场上逐渐清晰的是，区块链被用于技术组合和商业模式的设计，从硬件到软件到商业模式到金融的设计等诸多方面。但是不是每一个区块链都能发币，也不是每一个区块链都应该发币。
3.技术去中心化，应用未必
区块链的技术是去中心化，但是在上层应用上可以去中心化，也可以不去中心化。如果运用到不能去中心化的事情、产业和项目上，那就不是去中心化的；如果用于可以大家普遍参与，拥有平等权限的事情上，那就可以去中心化。
包括区块链上的币，如果国家做法定数字货币，区块链的币也是可以中心化。支持比特币运作的区块链是去中心化的，但是联盟链通常由一个和多个企业作为核心控制联盟，这又成了中心化。
技术本身与技术能支持什么样的商业和什么样的政治生态完全是两码事。
4. 是什么样的人去用什么样的工具
区块链作为一个强大的工具，其强大之处不仅是因为技术，而且是因为很多有才华的人投入了这个领域，导致这个技术的能量被放大。至于区块链的能量到底是造福于社会还是割韭菜？让世界更加动荡还是让社会更加和谐美好，都是有可能的。
正向而言，因此更多善良的人进来并达成更多的共识，国家层面有更多的立法、限制和规范，最终可以实现用这个技术给更多的人机会；负面而言，更多贪婪而不计道德的人会进来切分财富，甚至可能一些国家和地区的人还会用这一新技术实现犯罪和恐怖主义都是有可能。
5.区块链推动平民的全球化
区块链之下，全球连接的空间更紧密，6度空间在未来会变成5度乃至4度，区块链可以激发各种社群的成长。兴趣小组全球化会成为必然，未来世界会有各种各样的国际社群和峰会。
6.区块链造就共创的便利化
例如，以前国际歌星和普通人之间的链接是要通过好几道壁垒，包括，唱片公司，代理、销售渠道等。区块链时代，国际歌星把歌发在区块链技术下，每个人都有可能成为国际歌星的合伙人，可能给国际歌星写歌，也可以购买Token 获得发行收益的分红权等，享受唱片发行、下载的收益。
7.信任会变得便捷且低成本
人工智能大数据和区块链的综合作用，可以解决事实层面的争执。区块链不许篡改的特性，让几百甚至上万台机器保持同样的数据，并进行加密。基础的事实会值得信赖。在此基础上，与之相配套的有合约的有授权的相关信息都无法更改。由机器取代人工系统，打破人工操作的漏洞、作弊乃至腐败的可能，让每个人的信息都能确认到真实可信。
在此基础上，如果商业系统信任度好，大家在执行设计好的系统的过程中，人与人之间信任就会增强。
8．交互引发创意，创意产生收益
区块链是全方位的账本，有一些交流当下只是想法和创意，但是也许是未来某项事业甚至产业的起点，在以往的会计制度里，未必有价值。但是在区块链技术之下，可以将现在没看到的价值也记录下来，如果因此引发产品，创意的人可以收益。人类的各种活动都可能有价值有创造性、值得记录。
由此延伸出，比较好的区块链的应用，是可以记录创意相关模式，生意机会的介绍等内容，把有价值的东西放在一个生态中，区块链可以创立新的合作的方式。
9.未来会有更多的法律配套
区块链的世界不是无序的世界。技术会为人所用，人是理性的。
记录可以解决各种事实纠纷，也会引起更多的授权的权限、专利与创意的版权管理等诸多问题。未来会有更多的法律配套，既做到规范管理服务消费与生活，又要规避相关的风险与问题，避免和打击犯罪

❹ 区块链原理

区块链是一种技术,但它不是一种单一的技术,而是由多种技术整合的结果,包括密码学、数学、经济学、网络科学等。你可以把它看做是一个分布式共享记账技术,也可以看做是一个数据库,只不过这个数据库是由在这个链上的所有节点共同维护,每个节点都有一份账本,因为所有节点的账本一致,不同节点之间可以互相信任,对数据没有疑问,所以大家都说区块链从技术上实现了信任。详细的专业技术可以咨询一些专业的技术公司，例：金博科技，专注开发区块链相关产品，专业研发团队和完善的售后服务，可以电话咨询。

❺ 区块链政策

中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要全文正式发布，在第五篇的第十五章第二节内容显示，培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业，提升通信设备、核心电子元器件、关键软件等产业水平。推动智能合约、共识算法、加密算法、分布式系统等区块链技术创新。法律依据：《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和二零三五年远景目标纲要》第十五条聚焦高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域，加快推进基础理论、基础算法、装备材料等研发突破与迭代应用。加强通用处理器、云计算系统和软件核心技术一体化研发。加快布局量子计算、量子通信、神经芯片、存储等前沿技术，加强信息科学与生命科学、材料等基础学科的交叉创新，支持数字技术开源社区等创新联合体发展，完善开源知识产权和法律体系，鼓励企业开放软件源代码、硬件设计和应用服务。培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业，提升通信设备、核心电子元器件、关键软件等产业水平。构建基于应用场景和产业生态，在智能交通、智慧物流、智慧能源、智慧医疗等重点领域开展试点示范。鼓励企业开放搜索、电商、社交等数据，发展第三方大数据服务产业。促进共享经济、平台经济健康发展。

❻ 区块链设计原则

到目前为止，我们的团队所学到的——关于区块链特定的业务和用户需求——为我们的设计工作提供了信息。

目前，IBM 区块链设计团队正在设计从供应链流程到文档、从开源开发人员工具到区块链即服务的任何内容。这是该行业的本质：疯狂地探索一项技术的所有可能应用，该技术有可能在金融、医疗保健和政府等领域大幅降低成本和效率低下。

尽管设计有很多不同的方向，但我们用户的需求中有一些共同的主题，这些主题已经影响了我们作为一个团队的设计原则。这是 IBM 区块链设计团队对这些原则的第一次迭代——我们在批评工作和确定设计决策优先级时所关注的内容。

“仅仅因为区块链技术旨在消除对信任的依赖，并不意味着用户会信任机器或网络。”— Jonny Howle ，UX/UI 设计师

我们的许多用户都在处理高度敏感信息的行业，保持他们的信任对我们的业务至关重要。几乎每个人都是区块链的“新手” ，理解和信心程度各不相同。用户必须认为我们的产品（及其背后的人）是可靠、值得信赖和稳定的。我们通过仔细的数据公开、一致性、反馈、预测错误和积极指导来实现这一目标。

一些用户需要比其他用户更多地接触区块链数据——许多用户需要了解区块链技术如何取代他们以前的流程，才能觉得它是值得信赖的。数据的暴露会影响用户对应用程序如何工作的理解。例如，数据表明发生了函数调用，或者它可以证明某些东西在密码学上是安全的。

在决定是否包含数据元素时，我们使用以下层次结构：

1.数据必须是可操作的。

2.如果数据不可操作，则它必须用于建立信任和/或教育目的。

“老派”区块链工具向您展示了许多长加密哈希。它们不是人类可读的。它们对用户毫无用处……但人们却喜欢它们！为什么？这是一种舒适的感觉：“我可以看到一个非人类可读的链码 ID，所以我相信我正在查看的这个东西是安全的。— Ed Moffat ，设计主管

在产品和客户体验之间建立视觉一致性对于感知可信度至关重要。我们使用基于网格的布局（具有有意义且成比例的负空间）、强大的排版层次结构，并应用有意义的颜色。

拥有一致的用户体验可以让我们的用户感到轻松，这对于新的区块链技术尤为重要，因为这可以促进采用和学习。— Tobias Hunter ，用户体验设计师

由于区块链的视觉语言仍在编纂中，我们在使用图像来阐明概念时要小心。虽然我们创建与熟悉元素的关联以帮助用户保留信息，但我们对视觉隐喻持谨慎态度——简化某些概念实际上可能会误导或在以后造成混淆。

我们尽一切努力使用行话少、一致的术语。语言应该简洁、清晰，并符合我们用户的自然交流模式。我们保持对话的语气，但不会过于随意或轻率。我们的团队特别关注像 identity 、 update 和 network 等带有含义的词：虽然许多区块链概念与通常理解的含义相似，但它们可能有很大的不同和混淆。

我们为用户所在的任何地方设计。因为区块链的定义是分布式的，所以我们必须在默认情况下跨界设计：UI扩展、图标含义和翻译等必须始终考虑在内。此外，区块链的许多用途本质上是移动的——我们维护一个无论使用何种设备，都能获得一致的体验。

我们通过设计持续的反馈来帮助我们的用户了解正在发生的事情并减少焦虑。谨慎使用的运动和动画有助于理解正在发生的事情。

当你学习一门外语时，你是通过练习和玩耍来学习的，而不是通过阅读字典。我们正在制作工具和文档，让我们的用户可以玩耍并尝试学习这项新技术。— Sam Winslet ，视觉设计师

用户应该始终知道正在发生什么、刚刚发生了什么以及接下来会发生什么。时间是区块链应用程序中的一个重要元素，很多时候简单的加载器是不够的。

高吞吐量分布式系统本质上是异步的，系统的多个组件依赖于超时或轮询间隔。在等待达到最佳块大小时，可以配置事务（通常持续几秒钟）。SDK 将轮询、等待并重试创建新频道。— Jason Yellick ，软件开发人员

我们确保我们已经考虑（并在发布后测试）活动或功能将花费的时间并通知用户。这也适用于界面中的任何指标——用户看到了多少类别，有多少没有显示，等等。

我们的用户喜欢动手实践的交互式学习，因此他们可以在创造有形的东西的同时学习。— Raissa Xie ，用户体验研究员

因为区块链实际上是不可变的，所以我们特别关注不可逆的用户行为。如果发生错误，我们会增加摩擦或确认级别以减少错误并直接进行下一步。

零状态在我们的许多产品中都很常见，因此我们确保提供自然的下一步。用户必须有清晰、持久的导航——他们应该很容易知道如何回到之前的状态以及下一步是什么。

我们的用户希望看到简单的说明，以便尽快进行设置和运行。

— Lucie Wu ，用户体验设计师

由于对可见性的控制是一项业务需求，因此我们确保根据角色考虑界面的不同视图。如果用户无权访问某些数据，我们不会在界面上留下漏洞。

区块链技术相对较新，大多数用户不一定知道他们需要什么。一个好的设计师应该知道如何过滤他们的意见并提出最佳解决方案。设计师通过指导他们完成整个过程，帮助他们了解这项技术可以为他们的生活带来的好处和可能性。

— Andrea Lee ，UI 设计师

我们的团队预计需要进一步的帮助并试图减少它，同时认识到我们的角色最有可能去哪里寻求帮助。我们提出见解以创造透明度并消除不确定性，并为用户不记得的事情提供建议。

通过工具提示和进度条向用户展示他们的新词汇，让原本令人生畏的学习任务看起来更轻松。

— Kayla White ，UI 设计师

无论上下文如何，我们都不包含会使界面混乱或使用户感到困惑的元素——每个元素都有一个目的，没有什么是为了装饰。我们利用常见的设计模式并减少用户必须做的学习量。

在许多情况下，我们的多个角色将成为流程的一部分。为了促进协作，我们设计了用户给定任务之前和之后的步骤。团队采用我们的技术对我们的业务模式至关重要，因此我们重视包容性、可访问的设计是理所当然的。

为复杂性而设计并不意味着让事情变得简单。使任务更容易，但不要剥夺他们的控制权。

— Dante Guintu ，UI 设计师

对区块链技术的兴奋增加了关注机器需求而不是人类需求的趋势。作为设计师，我们必须不断地重新集中精力解决问题并为人类创造愉快的体验。我们必须平衡区块链的本质和以人为本的设计之间的张力。

即使对于非技术用户感兴趣，区块链的技术概念似乎也异常诱人。-

Ed Moffat

因为区块链的许多应用程序都具有非常强大的潜力，所以我们必须注意以合乎道德的方式行事和设计。这意味着确保多样性融入我们的设计——从用户研究参与者到我们的团队本身。

我们的设计团队保持持续协作的状态：研究、测试和警惕不断变化的用户需求和设计模式。我们致力于保护和倡导我们的用户，考虑极端情况和异常值，并考虑用户的情绪。我们努力改善用户的生活，同时不给他们制造新的问题。

设计不是一成不变的。这个群体的主要口头禅是我们追求卓越，而不是完美。

—— 肖恩·巴克莱，创意总监

转自：https://medium.com/design-ibm/blockchain-design-principles-599c5c067b6e

❼ 从计算机硬件设计的角度分析如何提供更为丰富的算力

自上世纪90年代互联网技术诞生以来，移动互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的不断发展和逐步成熟，并日益深入的渗透到经济社会的各个领域，2020年全球范围内爆发的新冠疫情又进一步加速了这一趋势，数字经济已经成为世界经济发展的新阶段，即世界经济发展已经进入数字经济时代。
党中央、国务院和各级政府高度重视数字经济的发展。从2015年《中国制造2025》、《促进大数据发展行动纲要》等政策出台以来，中央和各级地方陆续以推出系列数字经济发展的措施，并支持雄安新区、浙江、福建等六个地区建设国家数字经济创新发展试验区，支持北京、上海、深圳、西安等地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。2020年国家进一步提出加强新型基础设施建设，并明确将数据作为一种新型生产要素写入政策文件，这些将为数字经济的发展奠定更加坚实的基础。
农业经济时代，土地、水源和工具是关键资源。工业经济时代，能源、原材料、机器设备和生产工艺等是关键资源。那数字经济时代的关键资源是什么呢？数字经济时代的关键资源是数据、算力和算法。数据是数字经济时代的原材料，各种经济活动中都在源源不断的产生的数据，越来越多的组织也将数据当作一种资产，在政策层面数据已经成为一种新型生产要素。算力相当于数字经济时代的机器设备和生产力，面向各种场景的数据产品或应用都离不开算力的加工和计算，而且对算力的需求和要求也越来越高。算法是数字经济时代的生产工艺，面向图像、语音、自然语言处理等不同的应用场景和领域的算法也层出不穷，算法的提升和改进可以提高算力的效率和更多的挖掘数据价值。
本文重点分析算力方面内容，介绍算力市场总体情况，当前算力发展的特点和趋势，以及重点算力供应方式等。
一、算力需求快速增长，算力投资具有多重经济价值
算力即计算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各类芯片，具体由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载。数字经济时代，数据的爆炸式增长，算法的复杂程度不断提高，对算力需求越来越高。算力是数字经济发展的基础设施和核心生产力，对经济发展具有重要作用，根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。
随着数字经济的不断发展，人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等数字经济的关键领域对算力的需求也将呈爆炸式增长。根据华为发布的《泛在算力：智能社会的基石》报告，预计到2030年人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等总共对算力的需求将达到3.39万EFLOPS，并且将共同对算力形成随时、随地、随需、随形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智能算力将超过1.6万EFLOPS，接近整体算力需求的一半。OpenAI开发的GPT-3模型涉及1750亿个参数，对算力的需求达到3640PFLOPS，目前国内也有研究团队在跟进中文GPT-3模型的研究。
算力投资具有多重经济价值，不仅直接带动服务器行业及上游芯片、电子等行业的发展，而且算力价值的发挥将带动各行业转型升级和效率提升等，带来更大的间接经济价值。根据《泛在算力：智能社会的基石》报告，每投入1美元算力即可以带动芯片、服务器、数据中心、智能终端、高速网络等领域约4.7美元的直接产业产值增长；在传统工厂改造为智能化工厂的场景下，每1美元的算力投入，可以带动10美元的相关产值提升。
二、算力发展的特点及趋势
随着数据规模的增加和算法复杂度的提升，以及应用多样性的不断丰富，对算力提出的要求也越来越高，当前算力发展呈现出三方面的特点，一是多种架构百花齐放的状态，二是中心化的算力与边缘终端算力快速发展，三是专用算力日渐成势。
近年来多种算力架构并存并快速发展。曾经x86架构的算力占绝对优势，英特尔和AMD基本垄断了X86算力架构市场，海光信息通过跟AMD合作获得x86架构的授权；如今基于ARM架构的算力份额不断扩大，特别是在移动端ARM架构算力成为主流，华为海思等主要产品是基于ARM架构，另外天津飞腾的产品也是基于ARM架构。随着人工智能等算力需求的不断增加，GPU算力的需求不断增加，英伟达在GPU算力市场占有绝对优势，AMD也分了一杯羹，叠加比特币挖矿算力需求，导致市场上GPU卡供不应求。近几年国内也出现几个GPU方面的创业团队，如寒武纪、登临科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一体化架构、类脑架构等算力也不断涌现，不过这些算力刚刚起步，在应用生态等方面还需要一定较长的培育过程。
中心化算力和边缘终端算力快速发展。随着7nm制程日渐成熟，基于7nm制程的CPU、GPU等算力性能得到极大提升，目前7nm制程算力主要是中心化算力，移动端智能手机的处理器算力部分也已经采用7nm制程。台积电的7nm制程已经实现规模化，并开始攻关3nm工艺制程；中芯国际7nm工艺制程仍在技术攻关当中。随着5G及物联网应用的不断增加，边缘终端算力的需求日益增加，特别是自动驾驶、智慧安防、智慧城市等领域算力需求。地平线自动驾驶芯片已经量产，英伟达jetson产品在嵌入式终端产品应用广泛，其他针对特定领域专用边缘终端芯片创业公司层出不穷。
针对图像、语音等特定领域的专用算力日渐成势。一方面是芯片工艺制程越来越逼近摩尔定律的极限，另一方面是物联网智能终端对功耗的要求等，针对特定领域的专用芯片层出不穷，并且越来越多的巨头参与其中。谷歌的TPU专为机器学习定制的算力，阿里平头哥的含光NPU专为神经网络定制的算力，赛灵思的FPGA算力，网络研发针对语音领域的鸿鹄芯片以及云知声、思必驰、探境科技等也推出智能语音相关的芯片，北京君正、云天励飞、依图科技和芯原微电子等推出针对视觉和视频处理相关的专用芯片。
三、算力供应以公有云和自建算力为主，多种方式相补充
当前的算力供给主要包括公有云、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有云和自建算力中心是算力的主要来源方式，超算中心及地方算力中心等多种方式相互补充。
规模化的算力供应通常通过数据中来承载，新建数据中心的不断增加，将带动未来算力资源的供应不断扩大。据中国电子信息产业发展研究院统计数据，2019年中国数据中心数量大约为7.4万个，大约能占全球数据中心总量的23%，其中大型数据中心占比12.7%；在用数据中心机架规模达到265.8万架，同比增长28.7%；在建数据中心机架规模约185万架，同比增加约43万架。2020年国家大力支持“新基建”建设以来，数据中心作为“新基建”的重要内容，京津冀、长三角和珠三角等算力需求地区，以及中西部能源资源集中的区域，如内蒙、山西等，均在推进新的大中型数据中心的建设。
公有云以其稳定和易用等特点，成为许多企业特别是中小企业的算力首选方式。据不完全统计，阿里云服务器总数接近200万台，腾讯云服务器总数超过110万台，华为云、网络云、京东云、AWS等云厂商服务器总数未找到确切数据，保守估计各类云厂商服务器总数之和也超过500万台。而且在国家宣布大力支持“新基建”建设之后，腾讯宣布未来五年将投资5000亿元用于云计算、数据中心等新基建项目的进一步布局，阿里云宣布未来三年阿里将投2000亿元用于面向未来的数据中心建设及重大核心技术研发攻坚，网络宣布预计到2030年网络智能云服务器台数将超过500万台。各大云厂商仍在继续加大算力投入，公有云算力供应将会更加充裕。
自建算力以其安全性和自主性等特点，成为政府、大企业及其他关注安全的组织的算力首选方式。政府、银行及高校和央企等，通常通过自建或租赁数据中心的方式自建算力，满足自身各项业务的算力需求。许多互联网公司在刚开始时选择使用公有云服务，但规模发展到一定程度时通常都会开始自建或租赁数据中心的方式自建算力。其他有部分各种类型的企业，出于安全、商业机密和隐私等方面的考虑，不意愿把数据和业务等放到阿里云等公有云上，往往选择托管服务器的方式自建算力，规模更小企业直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投资100亿元自建数据中心，计划部署30万台服务器，字节跳动等大型互联网公司都在不断加大数据中心的建设。
超算中心和地方算力中心作为算力供应有效的补充方式，适合于大规模计算需求的应用领域。截至2020年，科技部批准建立的国家超级计算中心共有八所，分别是国家超级计算天津中心、广州中心、深圳中心、长沙中心、济南中心、无锡中心、郑州中心和昆山中心。超算中心主要的算力资源以CPU为主，新建的超算中心及更新升级过程中超算中心逐步增加了异构GPU算力资源。超算中心较好的满足和弥补了高校科研中算力资源的需求，特别是在工业仿真、生物信息、新材料、气象、海洋等科学计算领域。国内主要省市地区基本都投资建设了当地算力中心，重点服务本地科研和产业发展的需求，如太原、苏州、福建等地，目前通常地方算力中心的规模并不大，计算节点数在200-500之间居多，主要服务于当地气象、工业仿真和生物信息等领域计算需求。此外，2020年以来，武汉、南京、珠海、许昌等地区正在建设人工智能计算中心，将在一定程度上弥补当前规模化AI算力不足的情况。
结语
算力作为数字经济的基础设施，也是数字经济时代的生产力和引擎，越来越成为数字经济时代国家竞争力的体现。根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，中国和美国的算力建设在全球处于领先地位，美国的算力无论在规模、效率、应用水平等方面都领先于中国。此外，从算力芯片供应角度看，美国的英特尔、AMD、英伟达等企业几乎占了全球的绝大部分的市场份额。可见，中国在算力建设和发展仍然需要加大投入和加强研发等，发挥优势的同时弥补不足，从而为数字经济长期发展奠定更加坚实的基础。