算力中心成为了支撑现代科学研究、工业应用和技术创新的重要基础设施。尽管智算中心和超算中心都依赖于 GPU 来提供计算能力，但它们在定位、设计和应用场景方面存在着很多差异。
超算中心：高性能计算的前沿阵地
超算中心侧重于实现极致的计算性能，用于解决科学计算、工程仿真等领域的复杂问题，强调科学计算的精确性和高效性。其核心特征包括：
l 强大的计算能力：通过大规模并行计算架构，超算中心可以处理极其复杂的模拟和分析任务。
l 高速的数据传输：为了保证计算效率，超算中心通常配备有高速互联网络，以便于快速交换数据。
l 特定的应用领域：超算中心的应用场景往往集中在物理、化学、天文学等领域，以及气候模拟、生物信息学等科研项目中。
超算的价值体现在模拟物理环境，比如解析复杂的自然现象和物理过程，像是模拟药物分子的结构和性质等，还将长期依靠超算发挥作用。
智算中心主要聚焦于为人工智能应用提供全面的支持。它不仅提供所需的算力资源，还涵盖了存储、数据管理和算法开发等全方位的服务。智算中心的目标是成为一个能够支持 AI 应用全生命周期的综合型基础设施，其特点如下：
l 多元化的算力供应：除了 GPU，智算中心还会整合 cPU 等其他类型的资源，以满足不同 AI 应用场景的需求。
l 开放的架构与生态：智算中心鼓励开源软件和工具的使用，并支持多种编程模型和框架，促进生态系统的繁荣。
l 绿色、高能效的设计：考虑到可持续发展的要求，智算中心在建设时会采用节能技术和策略，同时通过软件等手段提升能效比。
l 普惠的服务模式：旨在降低 AI 技术的使用门槛，让更多的企业和研究机构能够利用这些资源进行创新。
相比超算中心，智算中心提供更广泛、更多元的算力支持，支持多样化的计算框架和工具，将在 AI 应用落地与发展中发挥日益重要的作用。这也是为什么各地都在积极建设 AI 算力中心、智算中心。
青云科技（qingcloud.com）正在依托 AI 智算平台的能力，服务越来越多的算力中心建设与运营，帮助智算中心和超算中心实现对 GPU 算力、cPU 算力、HPc 算力、多存储、多模型资源、数据资源等多元异构资源的统一调度与管理，实现资源规范化、可视化管理及高效运维，通过开放的应用框架等建立服务生态，真正形成算力产业集聚效应。
