alpha-go的计算能力相当于多少台服务器？

这么说吧:1997拿下国际象棋冠军卡斯帕罗夫的深蓝是一台超级计算机，而即将与李世石对决的AlphaGo是谷歌旗下DeepMind开发的人工智能程序。强行把两者拉在一起比较...年轻人，我们来谈谈世界和平吧。然而，作为一个程序，AlphaGo最终将在计算机上运行，与人类竞争。所以把问题改成“要和人类下围棋的电脑比深蓝强多少倍？”

我们还是可以通过简单的计算给出一个大概的答案。毕竟在衡量计算机性能方面，我们已经有了一个相当统一的标准:每秒浮点运算次数。为方便起见，下面我们都称之为“FLOPS”。

不要被计算机术语“浮点运算”吓跑。用人类的话来说，浮点运算其实就是带小数的四则运算。比如1.2加2.1就是典型的浮点运算。如果你的小学数学老师不是美国人，那么我们估计你现在心里已经算出结果了。但是这个问题对于计算机来说就没那么简单了。

我们知道，计算机是用0和1组成的二进制数进行运算的。例如，在基本二进制中，1表示1，2表示10，3表示11，4表示100...如果你想用0.1乘0，1不借助任何其他数学方法来表示一个少年，那就真的谈世界和平吧。

这个问题的解决方法很简单:0.1可以看作是1除以10的结果。我们想让计算机计算一个带小数点的数，只要告诉CPU它是一个整数除以1后加多少个零就行了。但这样一来，计算机在处理小数点时，就多了几个运算步骤。因此，浮点运算的速度成为衡量计算机性能的一个标准。

以国际象棋战胜人类的深蓝为例，其计算能力为11.38 GFLOPS，也就是说深蓝每秒可以计算1138亿次带小数的加减乘除运算。第一台在二战期间帮助美国设计制造原子弹的通用计算机ENIAC的性能只有300 FLOP。

深蓝今天的表现如何？三个字:弱。就PC使用的CPU而言，早在2006年，英特尔推出的第一代酷睿2就已经稳步超越深蓝。这还不算显卡中GPU带来的效果加成。如今最常见的集成显卡性能也已经超过700 GFLOPS。如果真的要比拼性能，深蓝这种上世纪的超级计算机，就算是组队也未必能挑战你面前的笔记本电脑。

那么今天的超级计算机达到了什么样的性能水平呢？我国的天河二号是世界上最快的超级计算机，浮点运算能力达到了33.86 PFLOPS。换句话说，深蓝要成长到自身性能的30万倍，才能和天河二号相提并论。

但对于深蓝来说，这种比较真的很不公平。因为即使在那时，深蓝也不是最快的超级计算机。相比之下，只有通过谷歌AlphaGo使用的计算机，才能比较出我们的计算机在过去的20年里发展得有多惊人。

根据谷歌团队在《自然》杂志上发表的论文，AlphaGo最初“训练”人工智能在谷歌电脑上下围棋。根据论文中的描述，谷歌用这台电脑将AlphaGo的围棋水平提高到接近欧洲冠军范辉的水平。但是除了这台电脑配备了48个CPU和8个GPU之外，论文中连电脑的性能都没有提到。幸运的是，AlphaGo运行在云计算平台上，我们可以通过对比对手的计算机数据来大致了解一下。

比如去年2月，65438，阿里云对外开放了高性能计算服务。根据阿里云的描述，这些计算机的单机浮点运算能力为11 TFLOPS，还可以用来训练人工智能进行自我学习。如果谷歌的计算机性能接近阿里云，那么AlphaGo驱动的硬件性能至少是深蓝的1000倍。

但是故事还没有结束。AlphaGo不仅是“单机版”。为了实现更高的计算能力，谷歌还将AlphaGo接入了由1202个CPU组成的网络。联网后，AlphaGo的计算能力猛增了24倍，从“单机版”提升到了职业生涯第二阶段的水平，跃升到了职业生涯第五阶段的水平。

那么AlphaGo比深蓝强多少倍呢？估计你已经有答案了:25000次。从这个角度也可以看出围棋有多复杂，以至于计算机的性能需要提升20年才能在象棋上打败人类，然后坐在围棋棋盘前和人类顶尖棋手对面。然而归根结底，AlphaGo最重要的成就并不是使用了性能优异的计算机，而是第一次让程序能够以人类的方式思考、学习和提高。所以在几天的比赛中，无论谁赢谁输，我们都在见证一个新时代的开始。

当然，别忘了关注新浪科技，我们将走在最前沿，带你迎接这个新时代的第一缕曙光。