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随着大模型的流行，智算中心建设如火如荼。也因此，经常在公开报道中看到，某某智算中心PUE如何的低，然后非常绿色环保，等等。
本文探讨这样一个话题：智算中心仅关注PUE够吗？我们理解，应该是不够。
PUE = 总能耗/IT设备能耗，这里我们指出PUE指标存在的两个问题：
在PUE指标的指导下，能效优化通常是优化除IT设备之外的制冷、配电等外围设备的能耗（能耗的小头，PUE值小数点后的0.xx），反而没有关注IT设备本身的能耗（能耗的大头，PUE值小数点前的1.00）。制冷等外围设备的能耗占比小，所能优化的也就有限；而IT设备自身的能耗优化，才是能耗优化的关键之所在。但在智算中心的能耗优化方案里，IT设备的能耗优化（需要靠芯片和服务器设计优化）并没有被关注。
并且，如果增大IT设备的能耗（负优化），PUE是下降的。而反过来，如果优化IT设备的能耗（正优化），反而会引起PUE的上升。PUE此刻成为了一个反向的指标。
那么，为了更全面的评价智算中心的能力和价值，除了PUE，我们还应关注哪些指标呢？
1 电力使用效率PUE
1.1 PUE的概念
PUE，Power Usage Effectiveness，电力使用效率，是评价算力中心能源效率的指标，也是算力中心最关键的一个指标。
PUE = 总能耗/IT设备能耗，其中算力中心总能耗包括了IT设备的能耗，以及制冷、配电等系统的能耗。PUE值必然大于1，越接近1表明非IT设备耗能越少，即能效水平越好。
1.2 仅考虑PUE，存在的问题
如果把服务器硬件和网络设备当做一个确定的不再优化的设备（黑盒），那么关注PUE指标基本上足够代表智算中心的能效水平。但如果服务器和网络设备可以持续迭代优化，那么PUE就存在如下一些问题了：
在PUE指标的指导下，能效优化通常是优化除IT设备之外的制冷、配电等外围设备的能耗（能耗的小头，PUE值小数点后的0.xx），反而没有关注IT设备本身的能耗（能耗的大头，PUE值小数点前的1.00）。制冷等外围设备的能耗占比小，所能优化的也就有限；而IT设备自身的能耗优化，才是能耗优化的关键之所在。但在智算中心的能耗优化方案里，这里并没有被关注。
并且，如果增大IT设备的能耗（负优化），PUE是下降的。而反过来，如果优化IT设备的能耗（正优化），反而会引起PUE的上升。PUE此刻成为了一个反向的指标。
2 算效比CE
2.1 CE的概念
CE，Computational Efficiency，算效比。定义为算力中心算力与IT及网络设备功耗的比值，即“计算相关设备的每瓦功耗所产生的算力”（单位：FLOPS/W）。
当然了，如果站在算力中心的角度，算力中心的CE，应表示为算力中心总算力及算力中心总能耗（既包括IT及网络设备的功耗，还包括制冷、配电，以及其他外围设备的功耗）的比值。
2.2 考虑PUE+CE，仍存在的问题
考虑了PUE，也考虑了CE，仍然不够完善，仍然存在如下一些问题。接下来我们详细展开来说。
2.2.1 芯片的算力使用率问题
计算节点的标称算力和实际可使用算力，差距可能很大，也即算力使用率的问题：
第一，业务算法和芯片算子/指令的匹配度。AI对算力的需求强劲，也因此出现了很多专用的AI处理器，如谷歌TPU、AWS的Trainium/Inferentia等，来针对AI算法进行加速。但AI大模型算法更新迭代较快，因此这些芯片对新算法的适配，相对GPU来说，都不够好。也因此，其标称的算力，在实际的使用过程中，是大打折扣的。
第二，芯片微架构、工具链和框架本身的成熟度问题。如果开发的芯片不够好，标称的算力只是直面数据，和实际的业务场景严重脱节，导致非常难以使用。如果给客户提供的工具链和开发框架不够成熟，则无法开发出高效的业务软件，并且工具链软件映射效率低，进而导致硬件的性能无从发挥。
第三，软件运行和处理器处理流程的匹配度。软件的性能优化是一个非常有价值的工作，这也意味着在一个平台上性能非常好的芯片，即使移植到另一个性能近似的芯片上，性能很可能会大幅下降。需要针对新的平台，从软件架构实现、工具链和编译等方面重新优化。
其他问题等。
2.2.2 算力设备的利用率问题
算力设备的利用率问题，主要体现在：
首先，芯片及硬件平台的生态不够壮大，支持的业务场景较少。从而导致能够适配的工作任务较少。
第二，对业务发展太过乐观，建设了规模较大（相对）的算力中心，和实际的业务量不匹配。
第三，市场和业务拓展不利。导致计算任务不够饱满，从而导致大量计算节点闲置。
2.2.3 不同类型算力的价值区别
即使同等的算力，不同类型的处理器，其算力价值千差万别：
同样1TFLOPS的算力，CPU的算力价值肯定高于GPU，而GPU的算力价值又高于专用的AI处理器。
CPU，可以应用在几乎所有客户的所有计算场景，以及可以支撑未来非常长期的演进迭代（如果性能足够的话）。但在大模型时代，相比GPU的算力来说，CPU算力太小，几乎可以忽略。
GPU是通用的并行加速计算平台。一方面，GPU可以用在并行计算业务场景的性能加速；另一方面，其通用可编程特性，使得GPU可以适配非常多的计算场景。
而专用处理器DSA，因为其专用性，能适配的场景有限，并且能适配的业务迭代有限。因此，其算力的价值也就相应的打了折扣。
此外，即使同样属性的算力，不同厂家不同架构的算力价值，也是差别巨大。比如，和其他厂家的同等算力相比，肯定是NVIDIA GPU的算力价值更大。因为NVIDIA GPU具有生态成熟、开发门槛低，以及适配非常多的业务场景等多方面的优势。
3 单位算力成本和单位算力收益
从公司运营的角度看，关心的是投入产出比。但投入产出，是靠公司的产品做媒介，来形成关联的。智算中心的产品即为算力，需要通过算力，来考虑投入的成本以及带来的收益。与此同时，也以算力成本和算力收益作为优化的大方向、大目标。
3.1 GPU算力和AI专用算力的能效和价值区别
GPU算力，相比AI处理器，具有更多的通用可编程能力，可以覆盖相对更多的场景以及算法，也因为能适配更多的业务和算法迭代，因此具有更长的生命周期。缺点在于，GPU计算相对专用算力，仍不够高效，并且目前市场上NVIDIA GPU的价格非常昂贵。
而AI处理器，通常具有更高的算力，以及更优的算效比。单卡价格也比NVIDIA GPU更便宜，如果平均到单位算力价格，则价格优势更加显著。但AI处理器比较专用，对场景的适配性要差一些，其实际的算力利用率较低，同时较难适配目前AI大模型算法的快速迭代，从而导致生命周期较短。
GPU算力和AI专用算力，是大模型时代最核心的两类算力。如何平衡和兼顾？既要GPU算力的灵活可编程性、更多的场景覆盖，以及更长的生命周期，还要专用AI算力的高效和低成本，是智算中心需要考虑的重要问题。
3.2 CPU的算力利用应该加强
从计算架构上来说：
所谓的通算，其实就是基于CPU的同构计算；
所谓的智算，其实就是基于CPU+GPU、CPU+AI处理器的（单）异构计算；
所谓的超算，其实就是CPU+GPU/AI处理器+高性能网络（除了底层高性能网络，可能还存在一些上层一致性协议等）+高性能存储。
所有的计算，其实是围绕着CPU展开的，GPU、AI处理器、高性能网络、高性能存储等是作为外围组件的方式存在，统筹是在CPU。
目前，在智算中心，CPU算力通常处于完全被忽略的状态。虽然跟GPU、AI专用处理器相比，CPU的算力差距巨大。但实际上，CPU算力的使用和价值发挥，是决定智算中心算力价值提升的关键。
智算中心需要给客户提供算力服务，同时不仅仅是智算服务，还应是包含通算、超算、网络、存储、安全以及更上层的平台层服务（PaaS）以及场景和行业解决方案。而这些复杂而精细化的算力服务，需要通过运行于CPU的软件来整合。
也因此，从底层来看，就是需要增强对CPU的算力利用。
4 总结
Q：上面的指标没有提到总量，为什么没有关注总量？
A：主要在于，总量是一个变量。关注了上述这些指标，并且得到优化，做到了行业领先，智算中心势必可以获得更多的收益，从而也有动力和能力去扩大规模。反之，如果这些指标落后，智算中心运营不善，最后只能减少规模。
Q：上面这些指标，就完善了吗？
A：从技术和业务发展的角度，这三个指标一起评价，基本上是完善了。但要站在更高的维度考虑，通常还要考虑两点：
站在经济发展的角度，那就需要考虑单位算力所能带来的最终业务的经济收益。
还有目前地方政府给智算中心优惠政策和资源支持，会更关注智算中心的生态效益。智算中心是新型基础设施，政府关注：通过智算中心的牵引，能为当地带来多少相关企业落地（AI产业化）；同时通过AI+，能够推动多少其他相关产业的发展（产业AI化）。
上面两点，已经超出了本文的内容范畴，也超出了作者的能力范围，就不班门弄斧了。