計算電腦算力

① 100p計算能力相當於多少台計算機

100P計算能力相當於50萬台計算機。
在目前537PFLOPS為全球第一的當下，要實現1000P，也就是百億億次，就需要頂尖科學家們不斷地研究不斷地努力。實際上，目前包括中國、美國在內的許多國家的頂尖科學家都在為之努力，但好消息還未出現。也因此，上文媒體所述的1000P並不是基於537P而言的。其二，此1000P非彼1000P。縱觀上文我們已經可以斷定媒體所說的1000P並不是超算意義上的1000P了，那麼，既然不是，為何會有相同的叫法，二者有有何區別呢？這要從超算TOP500榜單的評判標准來解讀，正常來說，入圍超算計算機都要進行一項LINPACK測試，用以考察平台的雙精度浮點計算能力。換言之，目前TOP500榜單上的TOP1的富岳超算的537PFLOPS成績，就是基於雙精度浮點程序的計算而取得的。但被媒體「誇誇而談」的「1000P」並非如此，基於上文所說的平台為人工智慧應用行業，所以，其運行的測試程序為Resnet-50，這一程序所測算出來的「1000P」實際上是基於半精度浮點環境所獲得的。雖然同樣具有權威性，但對比雙精度，此1000P只能代表平台的半精度能力。其三，則是人工智慧計算機與高性能計算機並非一回事。高性能計算機，大家應該都有聽說過，它可以算作是科研應用的基礎。人們常常提及的大氣物理、流體力學、生物工程、媒體影像等，都可以通過高性能計算機來實現。可以說，高性能計算機是一種基石，它的能力越強，越能為日後各類應用的崛起提供更穩固的地基。所以，我們才會在小說《三體》中看到的「鎖死人類的高性能計算機」以「阻礙人類發展」。在一定程度上，高性能計算機確實是人類發展的助推器。相反，人工智慧並非如此，雖然人工智慧也能深入各行各業，也對算力要求頗高，但它目前仍然無法與高性能計算機同日而語。得益於近幾年深度學習、機器學習、神經網路應用的崛起，人工智慧確實也越來越被大眾所熟知，並且成了很多企業趨之若鶩的技術，但它只能針對特定業務、特定場景產生的應用需求，並不能覆蓋整個行業。所以，人工智慧與高性能計算根本就不是一回事，無論是從覆蓋范圍、應用場景，還是從算力表現來看，人工智慧都只算高性能計算的一個小分支。即便目前人工智慧的發展前景被很多專業人士看好，但百川歸海，它的發展依然是基於高性能計算的發展的。1000確實大於537，但維度不同、基準不同，誰又敢百分百保證1+1就一定等於2呢？

② 算力是什麼意思

是比特幣網路處理能力的度量單位，即計算機計算哈希函數輸出的速度。

算力（也稱哈希率）是比特幣網路處理能力的度量單位。即為計算機（CPU）計算哈希函數輸出的速度。比特幣網路必須為了安全目的而進行密集的數學和加密相關操作。 例如，當網路達到10Th/s的哈希率時，意味著它可以每秒進行10萬億次計算。

在通過「挖礦」得到比特幣的過程中，我們需要找到其相應的解m，而對於任何一個六十四位的哈希值，要找到其解m，都沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的hash碰撞，而一個挖礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s,這就是所謂工作量證明機制POW(Proof Of Work)。

基本概念

日前，比特幣全網算力已經全面進入P算力時代（1P=1024T，1T=1024G，1G=1024M，1M=1024k），在不斷飆升的算力環境中，P時代的到來意味著比特幣進入了一個新的軍備競賽階段。

算力是衡量在一定的網路消耗下生成新塊的單位的總計算能力。每個硬幣的單個區塊鏈隨生成新的交易塊所需的時間而變化。

③ 1000tops算力相當於什麼電腦

1000TOPS，指的就是英偉達下一代自動駕駛計算晶元 Atlan 的綜合算力。是明年量產的 Orin 254TOPS 算力的 4 倍左右，或者是目前小鵬 P7 使用的 Xavier 30TOPS 算力的 33 倍有餘。

和特斯拉 FSD Chip 單晶元 72TOPS 相比，英偉達 Atlan 的算力也是其接近 14 倍。

④ 我國的超級計算機算力那麼先進，具體都能應用於哪些方面呢

兩個方面：一方面是超大的數據存儲容量和極快的數據處理速度。隨著現在科技的發展，電腦、計算機、大數據已經成為了帶動社會、科技發展的物質，我們的生活也越來越離不開計算機，可謂是計算機已經走進了我們生活的方方面面，因為我國目前科技發展迅速，我國超級計算機方面已經躍升到國際先進水平國家當中，我國也是唯一一個以發展中國家身份製造超級計算機的國家。下面讓我們看看我們有那些超級計算機進入世界排名的吧。

在2012年9月16日，我國自行研發安裝了第一台本土超級計算機——神威藍光，目前安裝在山東省的國家超級計算濟南中心。神威系統運算量大，每秒能進行約1千萬億次的運算，排列在世界運算最快的20台計算機之中，更重要的是，神威藍光中採用的8700片神威和1600微處理器是由我國本土計算機研究所製造的。神威比起美國、日本、韓國等晶元技術，我國晶元製造技術還落後三代。

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⑤ 從計算機硬體設計的角度分析如何提供更為豐富的算力

自上世紀90年代互聯網技術誕生以來，移動互聯網、雲計算、大數據、人工智慧等新一代信息技術的不斷發展和逐步成熟，並日益深入的滲透到經濟社會的各個領域，2020年全球范圍內爆發的新冠疫情又進一步加速了這一趨勢，數字經濟已經成為世界經濟發展的新階段，即世界經濟發展已經進入數字經濟時代。
黨中央、國務院和各級政府高度重視數字經濟的發展。從2015年《中國製造2025》、《促進大數據發展行動綱要》等政策出台以來，中央和各級地方陸續以推出系列數字經濟發展的措施，並支持雄安新區、浙江、福建等六個地區建設國家數字經濟創新發展試驗區，支持北京、上海、深圳、西安等地建設國家新一代人工智慧創新發展試驗區。2020年國家進一步提出加強新型基礎設施建設，並明確將數據作為一種新型生產要素寫入政策文件，這些將為數字經濟的發展奠定更加堅實的基礎。
農業經濟時代，土地、水源和工具是關鍵資源。工業經濟時代，能源、原材料、機器設備和生產工藝等是關鍵資源。那數字經濟時代的關鍵資源是什麼呢？數字經濟時代的關鍵資源是數據、算力和演算法。數據是數字經濟時代的原材料，各種經濟活動中都在源源不斷的產生的數據，越來越多的組織也將數據當作一種資產，在政策層面數據已經成為一種新型生產要素。算力相當於數字經濟時代的機器設備和生產力，面向各種場景的數據產品或應用都離不開算力的加工和計算，而且對算力的需求和要求也越來越高。演算法是數字經濟時代的生產工藝，面向圖像、語音、自然語言處理等不同的應用場景和領域的演算法也層出不窮，演算法的提升和改進可以提高算力的效率和更多的挖掘數據價值。
本文重點分析算力方面內容，介紹算力市場總體情況，當前算力發展的特點和趨勢，以及重點算力供應方式等。
一、算力需求快速增長，算力投資具有多重經濟價值
算力即計算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各類晶元，具體由計算機、伺服器、高性能計算集群和各類智能終端等承載。數字經濟時代，數據的爆炸式增長，演算法的復雜程度不斷提高，對算力需求越來越高。算力是數字經濟發展的基礎設施和核心生產力，對經濟發展具有重要作用，根據IDC與浪潮聯合發布的《2020全球計算力指數評估報告》，計算力指數平均每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長3.3‰和1.8‰。
隨著數字經濟的不斷發展，人工智慧、物聯網、區塊鏈、AR/VR 等數字經濟的關鍵領域對算力的需求也將呈爆炸式增長。根據華為發布的《泛在算力：智能社會的基石》報告，預計到2030年人工智慧、物聯網、區塊鏈、AR/VR 等總共對算力的需求將達到3.39萬EFLOPS，並且將共同對算力形成隨時、隨地、隨需、隨形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智慧算力將超過1.6萬EFLOPS，接近整體算力需求的一半。OpenAI開發的GPT-3模型涉及1750億個參數，對算力的需求達到3640PFLOPS，目前國內也有研究團隊在跟進中文GPT-3模型的研究。
算力投資具有多重經濟價值，不僅直接帶動伺服器行業及上游晶元、電子等行業的發展，而且算力價值的發揮將帶動各行業轉型升級和效率提升等，帶來更大的間接經濟價值。根據《泛在算力：智能社會的基石》報告，每投入1美元算力即可以帶動晶元、伺服器、數據中心、智能終端、高速網路等領域約4.7美元的直接產業產值增長；在傳統工廠改造為智能化工廠的場景下，每1美元的算力投入，可以帶動10美元的相關產值提升。
二、算力發展的特點及趨勢
隨著數據規模的增加和演算法復雜度的提升，以及應用多樣性的不斷豐富，對算力提出的要求也越來越高，當前算力發展呈現出三方面的特點，一是多種架構百花齊放的狀態，二是中心化的算力與邊緣終端算力快速發展，三是專用算力日漸成勢。
近年來多種算力架構並存並快速發展。曾經x86架構的算力占絕對優勢，英特爾和AMD基本壟斷了X86算力架構市場，海光信息通過跟AMD合作獲得x86架構的授權；如今基於ARM架構的算力份額不斷擴大，特別是在移動端ARM架構算力成為主流，華為海思等主要產品是基於ARM架構，另外天津飛騰的產品也是基於ARM架構。隨著人工智慧等算力需求的不斷增加，GPU算力的需求不斷增加，英偉達在GPU算力市場佔有絕對優勢，AMD也分了一杯羹，疊加比特幣挖礦算力需求，導致市場上GPU卡供不應求。近幾年國內也出現幾個GPU方面的創業團隊，如寒武紀、登臨科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一體化架構、類腦架構等算力也不斷涌現，不過這些算力剛剛起步，在應用生態等方面還需要一定較長的培育過程。
中心化算力和邊緣終端算力快速發展。隨著7nm製程日漸成熟，基於7nm製程的CPU、GPU等算力性能得到極大提升，目前7nm製程算力主要是中心化算力，移動端智能手機的處理器算力部分也已經採用7nm製程。台積電的7nm製程已經實現規模化，並開始攻關3nm工藝製程；中芯國際7nm工藝製程仍在技術攻關當中。隨著5G及物聯網應用的不斷增加，邊緣終端算力的需求日益增加，特別是自動駕駛、智慧安防、智慧城市等領域算力需求。地平線自動駕駛晶元已經量產，英偉達jetson產品在嵌入式終端產品應用廣泛，其他針對特定領域專用邊緣終端晶元創業公司層出不窮。
針對圖像、語音等特定領域的專用算力日漸成勢。一方面是晶元工藝製程越來越逼近摩爾定律的極限，另一方面是物聯網智能終端對功耗的要求等，針對特定領域的專用晶元層出不窮，並且越來越多的巨頭參與其中。谷歌的TPU專為機器學習定製的算力，阿里平頭哥的含光NPU專為神經網路定製的算力，賽靈思的FPGA算力，網路研發針對語音領域的鴻鵠晶元以及雲知聲、思必馳、探境科技等也推出智能語音相關的晶元，北京君正、雲天勵飛、依圖科技和芯原微電子等推出針對視覺和視頻處理相關的專用晶元。
三、算力供應以公有雲和自建算力為主，多種方式相補充
當前的算力供給主要包括公有雲、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有雲和自建算力中心是算力的主要來源方式，超算中心及地方算力中心等多種方式相互補充。
規模化的算力供應通常通過數據中來承載，新建數據中心的不斷增加，將帶動未來算力資源的供應不斷擴大。據中國電子信息產業發展研究院統計數據，2019年中國數據中心數量大約為7.4萬個，大約能佔全球數據中心總量的23%，其中大型數據中心佔比12.7%；在用數據中心機架規模達到265.8萬架，同比增長28.7%；在建數據中心機架規模約185萬架，同比增加約43萬架。2020年國家大力支持「新基建」建設以來，數據中心作為「新基建」的重要內容，京津冀、長三角和珠三角等算力需求地區，以及中西部能源資源集中的區域，如內蒙、山西等，均在推進新的大中型數據中心的建設。
公有雲以其穩定和易用等特點，成為許多企業特別是中小企業的算力首選方式。據不完全統計，阿里雲伺服器總數接近200萬台，騰訊雲伺服器總數超過110萬台，華為雲、網路雲、京東雲、AWS等雲廠商伺服器總數未找到確切數據，保守估計各類雲廠商伺服器總數之和也超過500萬台。而且在國家宣布大力支持「新基建」建設之後，騰訊宣布未來五年將投資5000億元用於雲計算、數據中心等新基建項目的進一步布局，阿里雲宣布未來三年阿里將投2000億元用於面向未來的數據中心建設及重大核心技術研發攻堅，網路宣布預計到2030年網路智能雲伺服器台數將超過500萬台。各大雲廠商仍在繼續加大算力投入，公有雲算力供應將會更加充裕。
自建算力以其安全性和自主性等特點，成為政府、大企業及其他關注安全的組織的算力首選方式。政府、銀行及高校和央企等，通常通過自建或租賃數據中心的方式自建算力，滿足自身各項業務的算力需求。許多互聯網公司在剛開始時選擇使用公有雲服務，但規模發展到一定程度時通常都會開始自建或租賃數據中心的方式自建算力。其他有部分各種類型的企業，出於安全、商業機密和隱私等方面的考慮，不意願把數據和業務等放到阿里雲等公有雲上，往往選擇託管伺服器的方式自建算力，規模更小企業直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投資100億元自建數據中心，計劃部署30萬台伺服器，位元組跳動等大型互聯網公司都在不斷加大數據中心的建設。
超算中心和地方算力中心作為算力供應有效的補充方式，適合於大規模計算需求的應用領域。截至2020年，科技部批准建立的國家超級計算中心共有八所，分別是國家超級計算天津中心、廣州中心、深圳中心、長沙中心、濟南中心、無錫中心、鄭州中心和崑山中心。超算中心主要的算力資源以CPU為主，新建的超算中心及更新升級過程中超算中心逐步增加了異構GPU算力資源。超算中心較好的滿足和彌補了高校科研中算力資源的需求，特別是在工業模擬、生物信息、新材料、氣象、海洋等科學計算領域。國內主要省市地區基本都投資建設了當地算力中心，重點服務本地科研和產業發展的需求，如太原、蘇州、福建等地，目前通常地方算力中心的規模並不大，計算節點數在200-500之間居多，主要服務於當地氣象、工業模擬和生物信息等領域計算需求。此外，2020年以來，武漢、南京、珠海、許昌等地區正在建設人工智慧計算中心，將在一定程度上彌補當前規模化AI算力不足的情況。
結語
算力作為數字經濟的基礎設施，也是數字經濟時代的生產力和引擎，越來越成為數字經濟時代國家競爭力的體現。根據IDC與浪潮聯合發布的《2020全球計算力指數評估報告》，中國和美國的算力建設在全球處於領先地位，美國的算力無論在規模、效率、應用水平等方面都領先於中國。此外，從算力晶元供應角度看，美國的英特爾、AMD、英偉達等企業幾乎佔了全球的絕大部分的市場份額。可見，中國在算力建設和發展仍然需要加大投入和加強研發等，發揮優勢的同時彌補不足，從而為數字經濟長期發展奠定更加堅實的基礎。

⑥ 什麼是電腦的計算能力

計算是依據一定的法則對有關符號串的變換過程。

計算的本質是獲得信息的一種過程。

數據在一個計算式中，則稱數據存在計算關系。有些計算關系由數據的內在性質（例如系數矩陣，級數中的具體項，合式公式中的項），物理位置（一幅圖像中數據的顯示或表示，直角坐標系中曲線的關系，cpu陣列，數據的存儲）決定。

(6)計算電腦算力擴展閱讀：

在計算中，使難的計算到簡單的計算，可通過使用兩個可逆的計算過程，化簡高階計算。例如：對復雜的多乘法計算式，可用對數變成加法計算，再用指數恢復，這是一個從高到低的過程。

計算是對特定數據元的計算，因此數據元的性質對運算符的選擇，計算的實現有決定性作用。計算表達式常常有不同的形式。代數式，方程，函數，行列式，微積分或者數理統計計算式等等，實現對不同數據的具體計算。

⑦ 如何貢獻算力

以下給你提供了兩種貢獻算力的方法。
算力是一個簡稱，是指專門用來挖掘比特幣的的專業計算機，這種專業的計算機被稱為礦機。這種計算機的運算能力就叫做算力。比如一台礦機的算力在14T,這就是這台計算機的運算能力。算力運算的結果就是計算得出一串特殊的數字代碼，這就是比特幣！
還有一個模式叫做雲算力，是算力塔在傳統利用礦機挖礦的基礎上衍生出來的。就是在四川 新疆 西藏等這些風力發電和水利發電等電力資源豐富且便宜的地方，大規模的建設礦場，並由專業的人員維護。普通人參與挖礦，不需要親自購買礦機，只需要購買相應的算力值就可以獲得比特幣和以太坊了！這種模式就叫雲算力。
以上兩種方法可以參考自己

⑧ 一台超級計算機算力相當於

超級計算機的算力可以用 FLOPS（每秒浮點運算次數）來衡量。FLOPS是衡量計算機運算能力的標准之一，可以用來比較不同計算機的性能。
一般來說，目前世界上最快的超級計算機的算力可以達到數萬億FLOPS（千兆FLOPS）甚至數千億FLOPS（太湖之光）。而一般的個人電腦的算力通常在幾百萬FLOPS左右。可以說超級計算機的算力非常強大，能夠進行高度復雜的計算和模擬。

⑨ cpu算力怎麼計算

CPU的算力與CPU的核心的個數，核心的頻率，核心單時鍾周期的能力三個因素有關系
常用雙精度浮點運算能力衡量CPU的科學計算的能力，就是處理64bit小數點浮動數據的能力

支持AVX2的處理器在1個核心1個時鍾周期可以執行16次浮點運算，也稱為16FLOPs
CPU的算力=核心的個數 x 核心的頻率 x 16FLOPs
支持AVX512的處理器在1個核心1個時鍾周期可以執行32次浮點運算，也稱為32FLOPs
CPU的算力=核心的個數 x 核心的頻率 x 32FLOPs

⑩ 當今世界上計算速度最快的計算機每秒可以計算多少萬億次

當今世界上計算速度最快的計算機每秒可以計算1.1百億億次。

據英國《新科學家》雜志網站2022年5月31日報道，國際超算組織宣布，位於美國橡樹嶺國家實驗室的超級計算機「前沿」在2022年國際超算Top500榜單中拔得頭籌。

成為現今世界上運行速度最快的超級計算機，算力高達每秒1.1百億億次，也是目前在國際上公告的首台每秒能執行百億億次浮點運算的計算機。

研究人員指出，「前沿」的算力還未到頂點，在未來幾個月甚至幾年內，隨著軟體不斷優化，它可能會達到理論上的峰值性能——2百億億次。

美國橡樹嶺國家實驗室基本介紹：

美國橡樹嶺國家實驗室是美國能源部所屬最大的科學和能源研究實驗室，成立於1943年，現由田納西大學和Battelle紀念研究所共同管理。

20世紀50、60年代，ORNL主要從事核能、物理及生命科學的相關研究。70年代成立了能源部，使得美國橡樹嶺國家實驗室的研究計劃擴展到能源生產、傳輸和保存領域等。