基于数字孪生的智能系统中存在着海量、大规模、多源异构的基础静态数据、动态实时运行数据、服务系统产生的优化数据、历史可追溯可回放数据等对系统的算力提出了较高的要求简单地通过堆叠系统硬件来实现算力的扩展往往不能满足实际的性能需求。

因此，需要采用更高效的方法来提升系统的算力。一种可行的方法是采用并行计算技术，将任务分解为多个子任务并同时进行计算，从而提高计算效率。另外，还可以利用GPU等专用硬件加速器来提升计算速度，通过将部分计算任务转移到硬件加速器上执行，减轻主处理器的负担。

此外，还可以使用分布式计算技术，将计算任务分配给多台计算机进行并行计算，从而进一步提高系统的算力。通过将数据分布到多个计算节点上进行处理，可以充分利用计算资源，加快计算速度。

另外，还可以采用优化算法和数据结构来提升系统的算力。通过对算法进行优化，减少计算量或者提高计算效率，可以降低系统的算力需求。同时，选择合适的数据结构可以提高数据的访问效率，进一步提升系统的算力。

总之，提升基于数字孪生的智能系统的算力需要综合考虑硬件、软件和算法等多个方面的因素，并采取相应的优化措施。只有在算力满足实际需求的前提下，智能系统才能更好地应对海量、大规模、多源异构的数据，并实现高效的数据处理和分析。