华为云免费切换gpu失败是为什么

可能是没有NVIDIA显卡的原因。
报这个错可能是没有NVIDIA显卡的原因，等申请带有GPU的服务器，在那上面跑估计就行了。应该是NVIDIA显卡没有驱动的问题。

打开个CAD图纸要5分钟时间，游戏小型游戏可以玩，大型游戏就别想，普通办公做个文件处理还行，涉及工程图纸画图、渲染类的就不要想了，建议用个人电脑吧，这玩意不靠谱，慢的要死，进程多了就卡机，多线程任务体验极其不好，外设需要重新设置，要不U盘都用不了，别问我配置，华为叫他瘦客户端，就一个小盒子，四核至强处理器，一块固态硬盘200G，除了键盘和鼠标、显示器三星的看着还行，没有我看上的配置，本人已体验二个月瘦客户端，有时候打开一个PPT，在处理一个Word文档，开个网页，内存就用了94％了（4G运行内存），鼠标动作延迟2秒，打字延迟3秒才出字，这是神一般感觉，没有调查就没有发言权，希望华为改进；

国内云服务器较为著名的商家有：阿里云、腾讯云、华为云、天翼云、金山云、UCloud、青云QingCloud、百度云、盛大云、世纪互联蓝云。

1、阿里云

2009年9月，阿里巴巴集团在十周年庆典上宣布成立子公司“阿里云”，该公司将专注于云计算领域的研究和研发。“阿里云”也成为继阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里软件、中国雅虎之后的阿里巴巴集团第八家子公司。

阿里云计算有限公司成立于2009年9月10日，在杭州、北京和硅谷等地设有研发中心和运营机构。阿里云的目标是打造互联网数据分享第一平台，成为以数据为中心的云计算服务公司。

2、腾讯云

腾讯公司倾力打造的面向广大企业和个人的互联网+服务平台，高质量的公有云服务平台，提供云服务器/云数据库/CDN和域名注册等基础云计算服务。

腾讯云-腾讯公司倾力打造的面向广大企业和个人的公有云平台；提供云服务器、云数据库、云存储和CDN等基础云计算服务，以及提供微信、游戏、移动应用等行业解决方案。

3、华为云

华为技术有限公司，国内大型云服务与解决方案供应商，致力于为企业/政府/创新创业群体提供安全/中立/可靠的IT基础设施云服务。

华为企业云贯彻华为公司 云、管、端 的战略方针，聚焦I层，使能P层，聚合S层，为广大企业、政府和创新创业群体提供安全、中立的IT基础设施云服务。愿景是让企业像用水用电一样使用ICT服务。

4、天翼云

中国电信旗下，集市场营销/运营/产品研发于一体，专业从事云计算业务和大数据服务的云计算基础服务提供商。

中国电信股份有限公司云计算分公司（以下简称天翼云）是中国电信旗下直属专业公司，集市场营销、运营服务、产品研发于一体，专注于成为亚太云计算基础服务提供商。2016年，天翼云推出了“2+31+x”资源池战略布局，依托自主研发的云平台和5s安全体系，以及运营商央企底蕴与互联网创新机制，为用户提供安全云服务。

天翼云为用户提供云主机、云存储、云备份、桌面云、专享云、混合云、CDN、大数据等全线产品，同时为政府、医疗、教育、金融等行业打造定制化云解决方案。天翼云还为“互联网+”在各行业落地以及“大众创业、万众创新”提供坚实的承载。

5、金山云

金山云是金山集团旗下控股公司，依托金山集团26年的深厚技术积累，以业内领先的用户体验和服务端技术，为用户和企业提供国内领军级云服务产品。

公司拥有云主机、海量云存储、负载均衡、云关系型数据库等多项核心业务。其中，"天蝎"云主机以其高性能为特点，为客户带来极速体验，轻松应对高负荷业务；RDS产品的高可扩展性可帮助客户实现动态配置资源，以应对业务的剧烈变化；负载均衡产品能够帮助客户应对高峰流量和单点故障，大大提升业务的稳定性。

6、UCloud

致力于研发并提供计算资源/存储资源/网络资源等企业必需的基础IT架构服务，专注于基础云计算产品研发与运营的综合性企业。

UCloud （优刻得科技股份有限公司）是国内前沿的云计算服务平台，坚持中立，不涉足客户业务领域，专注于打造一个安全、可信赖的云计算服务平台。

自主研发IaaS、PaaS、AI服务平台、大数据流通平台等一系列云计算产品，并深入了解互联网、传统企业不同场景下的业务需求，提供公有云、私有云、混合云、专有云在内的综合性行业解决方案。

依托国内北、上、广、深、杭等11地线下服务站，以及在全球各地部署的29大节能绿色数据中心，包括莫斯科、圣保罗、拉各斯、伦敦等，UCloud已为8万多个用户提供了优质服务，间接服务用户数量超过10亿，部署在UCloud平台上的客户业务总产值逾千亿人民币。

7、青云QingCloud

企业级全栈云 ICT 服务商和解决方案提供商，基于云模式的综合企业服务平台，实现公有云、私有云、混合云和托管云的一致化交付与统一管理。

青云QingCloud 是一家企业级全栈云 ICT 服务商和解决方案提供商，也是一个基于云模式的综合企业服务平台。青云QingCloud 专注于为企业用户提供安全、性能出众、按需、实时的 ICT 资源与管理服务，并携手众多生态合作伙伴共同构建云端综合企业服务交付平台。

8、百度云

百度推出的公有云平台，覆盖云计算、大数据、O2O等热点技术领域，向开发者共享百度核心技术、数据和资源等的高性能云计算产品的品牌。

百度开放云是百度在多年技术积累、汇集上万名国内外技术专家的基础上，通过开放百度核心基础架构技术，为广大公有云需求者提供的全系列易用的高性能云计算产品。

9、盛大云

上海盛大网络发展有限公司，盛大云，盛大集团旗下，国内较早推出按需计费的云主机，基于Key-Value的云存储，致力于提供定制云服务和园区综合云方案的科技型企业

盛大云（>

10、世纪互联蓝云

上海蓝云母公司世纪互联（NASDAQ: VNET）是中国较大的中立电信互联网基础设施服务提供商，并于2011 年4月在纳斯达克成功上市。世纪互联向客户提供业界服务器及网络设备托管服务、管理式网络服务、内容分发网络及云计算服务。世纪互联在全国40多个城市运营80多家分布式数据中心，拥有超过2000家多样化的稳定客户群体。

2012年11月，微软、世纪互联和上海市政府共同宣布战略合作伙伴协议，由微软向世纪互联授权技术，世纪互联成立全资子公司在中国运营并向中国客户提供 Office 365 和 Windows Azure 的服务。

选购要点

一、云服务器商的机房实力

通常国内的很多IDC服务商所运营的机房也不一样，根据机房环境不同，云服务质量也差异很大。小机房易出问题，稳定性差，带宽规模小。电信级大机房标准化设计，设备品质高。

二、云服务器的带宽质量

云服务器虽建立在集群服务器之上，但性能受带宽直接影响，购买租用之前，我们需要测试一下其网络的ping值速度，看看带宽是否充足。

三、云服务器硬件配置

云服务器通常可自选CPU、内存、硬盘等配置，搭载这些配置的硬件资源非常重要，直接关系到云服务器的响应速度、稳定运行的速度。

四、云服务器租用价格

大家有时候不要看某些云服务商提供的云主机价格比较低，可能其技术能力和售后水平也低，出现问题难以及时处理。因此，我们在比对价格的同时，也要特别关注服务商的技术服务能力以及客服响应速度。

可以选择大厂也可以，毕竟gpu服务器市面上挺多的
如果是性价比的话，可以选择GPUCAT的云服务器。价格的话还是挺划算的，听说服务不错的。
为人工智能、图形图像、生命科学、量化金融等行业提供超强的浮点计算能力。为客户提供在云中可扩展的计算资源，一键部署深度学习环境，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。

文/小伊评 科技

本文共1186字，预计阅读时常5分钟

引言： 题主的这个问题其实很难回答，因为华为手机的产品线很丰富涵盖高中低档各个层面，而每个层面的华为手机都拥有不太一样的特色同时也拥有不太一样的优缺点。那么华为手机都有哪些独特的优点或者缺点呢？为什么华为手机能够一跃成为国产手机老大哥呢？笔者就来简单的罗列一番，希望可以帮到你。
1产品具备差异化卖点

提起来华为手机上的独特差异化特点，首当其冲的就是其搭载的处理器芯片。众所周知，华为是国产手机领域唯一一个具备自主设计芯片的能力并且技术已经相当成熟的企业也有了一定的技术沉淀。麒麟系芯片经过这十几年的积累和沉淀，已经愈发的成熟，成为了仅次于苹果和高通的存在。这也是其他国产手机所根本无法具备的实力或者说优势。

2拍照性能出色
华为手机的拍照实力是有目共睹的，从DXOMarK的排名上就可见一斑，在综合排名前十名的手机当中华为独占5部手机，并且排名都非常考前。这主要得益于华为拥有强大的算法实力以及强悍的硬件配置。先拿算法来说，华为为了提升自己的图像算法先是挖来了原本属于诺基亚的PureView算法团队并且还和徕卡光学算法有着深入的合作（华为徕卡镜头其实就是指的算法扶持，并非是搭载徕卡的镜头）。在硬件方面，华为深入的和索尼展开合作，合作研发了一系列独特的CMOS传感器，比如IMX600/IMX650。拍照实力可能也是目前华为手机整体的一个特色。尤其是在中端以上的机型，华为手机的成像素质在同价位手机当中都占据优势。

3续航实力普遍比较出色
遍观华为家族的主流手机我们可以发现，大部分的华为手机电池容量基本都会维持在3500毫安时左右或者以上。尤其是在同价位的阵营当中，华为手机的续航能力普遍是具备一定的优势。

4通信性能较好
这一点也基本得到了共识，毕竟华为是做通信起家的企业，和国内三大通信运营商之间关系匪浅，而决定一款手机通信质量好坏的因素，一方面是看硬件配置（射频天线等），还有一个最重要的方面就是看和针对不同地区运营商的优化了，这也就很好地说明了为什么搭载高通/华为基带的手机就比搭载三星/因特尔基带的手机信号稳定的原因所在（其实英特尔的基带芯片从性能上来讲并不差，只可惜优化不到位）

1中低端市场的华为手机性价比较低低（2000元以下）

虽然我们说华为的手机很优秀，但是在低端手机市场华为的手机整体表现就不是那么出色了，尤其是以华为麦芒系列，华为畅享系列为主要代表，外观落伍，性能落伍，价格反而是不低。
2手机品控/做工仍有待提高
不论是当时闹得沸沸扬扬的P10 闪存门亦或者是华为Mate20pro出现的绿屏门都反映出了华为手机在品控以及产业链的综合管理方面并没有做到尽善尽美，还没有达到国产巅峰级别（国产品控最好的仍然是我们都看不起的VIVO和OPPO）

总的来说华为手机虽然还存在着一些缺憾，但是从综合层面来讲，华为手机无愧于目前国产手机市场的霸主。笔者也希望华为能够弥补自己的不足，砥砺前行，争取做到全世界的No1级手机品牌。
华为手机的优点与缺点有哪些？这是我的回答，希望对你有所帮助。

华为手机可是一款可以双卡双待的高智能手机，它的 *** 作系统可是安卓os41呢，目前市面上使用这个系统的手机可是少之又少，无论是移动还是联通、电信卡都可以使用这款手机，华为的网络模式有两种，一种是gsm，另外一种就是大名鼎鼎的cdma2000。接下来为大家讲解下华为手机的优缺点：

优点

1、手机基本功能。

首先作为手机，华为把手机功能做到了极致。华为信号超好，辐射低，通话声音清楚，在ktv接听电话都没问题。信号强弱可以通过数字显示来查看，这样就更加清楚明了，其中有一项信号强度，用负数表示，负数值越大，表示信号越强，显示范围为-100~-0dbm。

2、再来看智能。

刷系统相当方便，一个数据线、一个pc端的桌面管理器就可以完成刷机。bb没有n记和多记那么脆弱：，一不小心就变砖头。bb是刷不死的。

3、再来看系统资源。

华为y300c的软件数量和android windows mobile 苹果os系统或者symbian系统比少的不是一点点。但是你听说过华为中病毒吗编写华为程序容易，甚至所有的java软件都可以简单的转换成华为软件。但是危险的底层程序需要通过手机认证无害才能执行。

4、反应速度。

智能手机和普通手机运行速度没法比这个很好理解，不过你能相信华为是我用过反应最快的手机之一吗它是在你按下按键的时候确认 *** 作，而不是抬起的时候，非常爽快。华为简单的界面是速度的保证，除了主屏之外一点儿花哨的东西都没有。和华为速度有一拼的都是非智能手机，比如三星和山寨机，更别说symbian系统了，windows mobile系统更是慢的无法想象，他们智能的同时继承了电脑的缺点。

5、至于系统的稳定。

6、屏幕自动亮度 屏幕的清晰度

屏幕的发色数相当高和n记的屏幕有得拼。最爽的是在太阳光下也一样清晰无比，这点是n记、多记、摩记、三记以及大多数国产屏幕所比不上的。

7、看性价比。

现在入手直接可以考虑83系列的机子，500块左右就能搞定。

8、键盘。

它全键盘，这个不必多说，全键盘手机也不稀罕，不过华为的键盘的手感和设计是其他手机没法比的。

外界光线强——屏幕变亮 键盘灯关闭。

外界光线弱——屏幕变暗 键盘灯打开。

9、强大的led信号灯。

不仅有感受光强的作用，还能指示手机状态比如短信和未接电话，我以前用别的手机总时不时的把屏幕弄亮看看有没有新来的短信，用华为你只需要盯着它看一秒钟就行了。

10、一秒开机。

不算搜索网络的时间，开机仅需要一秒。因为华为没有真正的关机，除非拔掉电池，我们所说的“关机”是华为处于超低功耗状态，几乎不费电。当然拔掉电池再开机，需要1分钟。事实上我一两个月才会这样开机一次。

11、休眠套。

休眠套是一个带有一小块磁铁的华为保护套，当华为放进休眠套中之后，它会感受到磁力而进入省电模式。而且所有的铃音都有在休眠套中的特例。

12、备份。

如果没钱买pushmail也没关系，华为电脑端的备份软件非常易用，包括电话本，短信，日历，记事本，软件。备份巨细无遗。

缺点：

一、 输入法支持不好。

二、 软件支持 华为y300c的软件大部分是国内的爱好者编写的，没有很好的厂商支持，如果劲头一过，没有新鲜网络软件，也就步入了现在palm的后尘

三、昂贵的pushmail

这个本该是华为的看家本领，不过在国内月功能使用费最低390元，贵啊。它主要的功能当然就是把邮件主动发到你的手机上。当你的邮箱收到一封邮件，那么下一秒，你的华为就会接收到它。这个功能不用一直像挂qq一样保持在线，push这个词很形象，是服务器“推”下来的，手机被动接收。pushmail在国内只能算是鸡肋。

四、卸载软件重启慢

特别小的还好，大多软件卸载后都需要重启，那叫一慢啊，经常刷机或者装软件玩的对这点很头疼。

希望我的回答对你有所帮助！ 

优点

拍照功能强大

信号好，得益于华为通讯公司，华为手机在信号上面做的比较好。

质量好，华为有自己的手机研发线，也就是有自己的代工厂，对于产品质量方面把关比较好

华为手机的售后还可以，只要在手机上查保修期，去华为售后，不用带发票，就直接检查给维修，会员用户承诺一小时取机，很多时候一言不合就换零件。

系统比较人性化，随着华为手机系统的完善，系统的可玩性大幅度的提升，很多功能都有加入，比如名片，智能助手，通话录音等等，一些好的，常用的功能都具备了。

华为云服务做的不错，在手机这块，云服务个人认为华为在领先的，首先送的容量够大，随着多个手机的激活使用，时间和容量会逐渐提升，而且一个账号可以使用多部手机这样就可以共享，这块也是我换手机换来换去还是用华为的原因。

缺点

华为手机的缺点也比较明显，虽然海思麒麟系列处理器表现不错，但是相比同期的高通骁龙仍然有一些不足，尤其是在 游戏 性能方面存在较大的差距。即使华为通过GPU Turbo技术做出了一定的弥补，但是这一技术也仅针对少数主流 游戏 ，并无法提升手机的整体性能。

另一方面，自研处理器给降低了华为手机的成本，但是高端华为旗舰手机的价格却并不便宜，Mate 10 Pro的最高售价超过5000元人民币，P20 Pro的最高售价超过6000元人民币。相比其它国产品牌，高端华为手机的性价比明显要偏低一些。
华为手机用户体验来回答华为手机优点及缺点问题！

优点：基本都是自研技术，爱国热情者必备

缺点：就只要以上一个优点

谢谢大家的回答

没有没有没有，华为牛批，宇宙第一

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33‰和18‰。
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339万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16万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47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，百度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74万个，大约能占全球数据中心总量的23%，其中大型数据中心占比127%；在用数据中心机架规模达到2658万架，同比增长287%；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、百度云、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，百度宣布预计到2030年百度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。

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