高效的算法可显著提升算力利用率。例如，在人工智能领域，优化后的深度学习算法能更高效地利用硬件资源，减少计算量和计算时间。同时，软件的优化也至关重要，操作系统、编译器等软件通过合理调度硬件资源、优化指令执行流程，可让硬件发挥出更强的算力。
算力运作的处理对象。算力的核心是对数据进行计算，因此需要外部输入原始数据（如文本、图像、传感器信号等），并通过内存、缓存、总线等组件实现数据在硬件内部的流转。数据的质量、传输效率会直接影响算力的实际输出效果，比如高速内存能减少数据等待时间，提升计算效率。
：算力运作的核心规则。硬件通过执行预设的指令集（如CPU的x86指令集、GPU的并行计算指令）或算法逻辑（如深度学习中的矩阵运算规则），对输入数据进行处理。这些逻辑由软件（操作系统、应用程序、算法模型等）定义，决定了算力如何被分配和使用，例如AI模型的推理过程就是通过执行数百万次矩阵乘法指令完成的。
