算力評價指標

⑴ 新增算力和存儲資源啥意思

算力是指計算機的計算能力，是指計算機在一定時間內可以完成的計算任務的數量，是衡量計算機性能的一個重要指標。存困茄罩儲資源指的是計算機系統中存儲數據和程序的設備和空間，也就是計算納廳機系統所擁有的存儲空間大小，是汪鬧實現計算機系統功能的基礎設施。

算力和存儲資源的增加，可以使計算機系統更加強大，能夠完成更多的計算任務，更快地處理大量數據，提高計算機系統的性能。此外，計算機系統可以更好地處理復雜的任務，更有效地存儲和管理大量數據，提高計算機系統的可靠性和穩定性。

⑵ 算力主要靠顯卡哪部分性能

是顯示能力和效果（顯卡的性能指標，GPU運算能力，渲染能力）其次是CPU的運算能力，2者是相互配合的。沒有高速的CPU運算和指令顯卡是無法執行的。

⑶ 礦機算力是什麼意思

## 一、礦機算力是什麼意思

礦機算力是指礦機計算能力的大小，它是衡量礦機性能的重要指標，可以用來衡量礦機的效率和穩定性。礦機算力的提升可以提高挖礦的效率，使礦工更容易獲得更多的收益。

礦機算力的大小取決於礦機哪梁的硬體配置，礦機的硬體配置越高，礦機的算力就越大。算力的提升可以通過更換更強大的硬體，如更新CPU、GPU和其他硬體，來實現。

## 二、礦機算力如何提升

要提高礦機算力，首先要確保礦機的硬體配置是最新的，這樣可以使礦機的算力達到最大。其次，可以通過更換更強大的硬體，如更新CPU、GPU和其他硬體，來提升礦機的算力。

此外，還可以通過調整礦機的軟體設置來提升算力。例如，可以調整軟體的線程數、礦池的設置等，以獲得更高的算力。

## 三、礦機算力對挖礦的影響

礦機算力的提升可以提高挖礦的效率，使礦工更容易獲得更多的收益。算力的提升可以提高挖礦的速度，使礦工更快獲得收益。

此外，礦機算力的提升還可以提高李纖運挖礦的穩定性，使礦工更容易挖到穩定的礦，從而獲得更多的收益。

## 四、礦機算力的提升有什麼好處

礦機算力的提升有很多好處，首先，可以提高挖礦的效率，使礦工更容易獲得更多的收益。其次，礦機算力的提升可以提高挖礦的穩定性，使礦工更容易挖到穩定的礦，從而獲得更多的收益。

此外，礦機算力的提升還可以提高挖礦的安全性，因豎伍為更高的算力可以防止攻擊者攻擊礦池，從而保護礦工的利益。

## 五、礦機算力的提升有哪些局限

礦機算力的提升也有一些局限，首先，礦機算力的提升需要大量的資金投入，礦工需要購買更新的硬體，從而提升礦機的算力，這對於一些礦工來說可能是一筆不小的開支。

其次，礦機算力的提升也需要一定的技術水平，礦工需要了解如何調整礦機的軟體設置，以獲得更高的算力，這對於一些礦工來說可能是一個挑戰。

## 六、結論

礦機算力是指礦機計算能力的大小，它是衡量礦機性能的重要指標，可以用來衡量礦機的效率和穩定性。礦機算力的提升可以提高挖礦的效率，使礦工更容易獲得更多的收益，但也存在一些局限，比如需要大量的資金投入和一定的技術水平。因此，礦工在提升礦機算力時，需要謹慎考慮，以免浪費資金和精力。

⑷ 1P算力是每秒多少次計算

一個PFLOPS（petaFLOPS）等於每秒一千萬億（=10^15）次的浮點運算
一、TOPS
TOPS是Tera Operations Per Second的縮寫，1TOPS代表處理器每秒鍾可進行一萬億次（10^12）操作。
與此對應的還有GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力單位。1GOPS代表處理器每秒鍾可進行十億次（109）操作，1MOPS代表處理器每秒鍾可進行一百萬次（106）操作。TOPS同GOPS與MOPS可以換算，都代表每秒鍾能處理的次數，單位不同而已。
在某些情況下，還使用 TOPS/W 來作為評價處理器運算能力的一個性能指標，TOPS/W 用於度量在1W功耗的情況下，處理器能進行多少萬億次操作。
二、GOPS
OPS與FLOPS類似，只不過OPS一個是操作次數，FLOPS一個是浮點操作次數。
FLOP與GOPS之間的換算
（FLOP與GOPS之間的換算需要查相關資料，後續查找資料給出）
不確定的看法是OPS是操作數量，FLOPS為浮點操作數量，兩者可近似於相等，FLOPS比OPS稍大。
三、GOPS與FLOPS
1、FLOPS定義
是「每秒所執行的浮點運算次數」（floating-point operations per second）的縮寫。它常被用來估算電腦的執行效能，尤其是在使用到大量浮點運算的科學計算領域中。正因為FLOPS字尾的那個S，代表秒，而不是復數，所以不能省略掉。
在這里所謂的「浮點運算」，實際上包括了所有涉及小數的運算。這類運算在某類應用軟體中常常出現，而它們也比整數運算更花時間。現今大部分的處理器中，都有一個專門用來處理浮點運算的「浮點運算器」（FPU）。也因此FLOPS所量測的，實際上就是FPU的執行速度。而最常用來測量FLOPS的基準程式（benchmark）之一，就是Linpack。
2、FLOPS換算
一個MFLOPS（megaFLOPS）等於每秒一百萬（=10^6）次的浮點運算，
一個GFLOPS（gigaFLOPS）等於每秒十億（=10^9）次的浮點運算，
一個TFLOPS（teraFLOPS）等於每秒一萬億（=10^12）次的浮點運算，(1太拉)
一個PFLOPS（petaFLOPS）等於每秒一千萬億（=10^15）次的浮點運算，
前標的十進制與二進制
此處存在疑問，從M到G再到T，到底是1024近似為1000，還是採用二進制的乘以1024，還是確實為十進制的1000
傾向於FLOP的前標與內存一樣，是以二進制算，每進一級是1024為單位的。
但是10243是1073741824，可以近似為109。所以採用10^3來近似1024問題不大。

⑸ 礦機AUC是什麼意思

就是下圖這樣一個東西，USB介面的挖礦用的計算設備。用專用軟體驅動進行挖礦機計算。

不過..其實這玩意的算力很差的。

⑹ 礦池算力和本地算力的區別什麼是礦池算力和本地算力

礦池算力和本地算力有什麼區別，很多人在挖礦的時候發現下卡的本地算力很穩定，礦池上的算力卻經常出現波動，很多人就不明白礦池算力和本地的顯卡算力有什麼關系，這兩個有什麼區別，下面跟著小編一起來看看吧，希望此文章能幫到你。
什麼是本地算力
本地算力就是礦機或者顯卡本身的計算能力，這是一個性能指標，這個其實只是一個參考值，就像我們買東西的時候圖片上寫的就是僅供參考，和這個意思類似。
什歷歷么是礦池算力
礦池算力是顯示在你所挖礦池的查詢頁面上，這里的算力數據是一個評價實際運算工作量的數據指標，礦池的算力才是和我們收益關系最大的，礦池匯總只要我們提供有效share的數量，就可以獲得獎勵了。
本地算力和礦池算力的關系
一般情況礦池算力會顯示信爛消成兩個數據，短時間算力和瞬時算力，還有一個就是長時間算力和24小時算力，短時間算力，比如半個小時就是統計半個小時的有效share然後按照權重進行反推出來的平均算力值，長期算力就是24小時提交的滑知有效share然後按照權重反推出來的平均算力值。

⑺ 老黃扔下車圈最強核彈！算力1000T，14倍於FSD，25家客戶排隊求芯-

車圈遭到核彈襲擊！

英偉達GTC，黃仁勛右手一個 史上最強車載計算平台 ，左手一顆 Orin自動駕駛晶元 投向車圈。

一個期貨，吊足車企胃口： Drive Hyperion 9平台最高算力1000TOPS ，而且是單顆晶元，超過特斯拉FSD14倍！

一個現貨，解決車企燃眉之急：車廠翹首以盼的 Orin晶元月內量產交付 。沒這個，自動駕駛演算法再高級也玩不轉。

老黃毫不客氣： 晶元就是自動駕駛大腦 。

言外之意：我的自動駕駛方案，車企可以無腦上車。

黃教主為什麼說晶元是自動駕駛的大腦？

其實這是他的一系列比喻，其他的還有「 汽車 是軀干」，以及「自動駕駛平台是神經」。

與華為「靈魂說」異曲同工。

而英偉達的扔向車圈的這顆核彈，是神經+大腦的雙料核武器。

整體產品層面， Drive Hyperion 9 是一個自動駕駛算力平台，既有執行計算任務的晶元，也有通信線路、數據介面、控制模塊。

有關自動駕駛的一切感知、分析、決策、執行任務，都能在這一塊板子上跑通。

稱Hyperion 9史上最強，因為它對於自動駕駛方案的支持力度前所未有得大。

整個平台最多可以接進 50個自動駕駛感知元件 。包括17個攝像頭、10個毫米波雷達、3個激光雷達以及20個超聲波雷達。

這樣的感測器配置，已經超過了任何一款智能 汽車 的現有方案。

官方也明確，Drive Hyperion 9是專門為L3以上自動駕駛方案打造。

搭載這個平台的車輛，可以實現L3級自動駕駛和L4級自主泊車功能。

從感測器配置來看，Drive Hyperion 9平台產生的數據量肯定巨大，尤其是現在車企普遍青睞800萬像素攝像頭的情況下。

怎麼辦？

這兩年很多上市的新車採用了簡單粗暴的方法：一個晶元算力不夠，那就兩個。有的甚至用了4顆英偉達Orin晶元堆到1000T算力。

不過，黃教主告訴你，Drive Hyperion 9，一顆晶元搞定所有。

這就是「神經」承載的自動駕駛大腦： Atlan晶元 。

Atlan在Orin晶元基礎上對整體晶元架構進行了大變革，把Grace-Next CPU、Ampere-Next GPU單元集成在一顆晶元。

另外並Atlan還首次集成Bluefield 數據處理單元（DPU），起到協助AI運算、加強自動駕駛能力的作用。

雖然英偉達還沒有公布各模塊具體的核心參數，但在算力方面， Atlan晶元的目標算力是1000TOPS ，而Orin晶元的算力水平是254TOPS，提升了3倍左右。

特斯拉自研的FSD晶元，則是14nm製程，最高算力73.7TOPS。

Atlan晶元去年GTC大會有過亮相，不過沒有像Orin晶元那樣搭配現成的自動駕駛方案，這次的Drive Hyperion 9平台，算是補齊了功課。

啥時候能上車？

老黃給出的時間表是：2023年試生產，交給車企測試。大規模量產上車，至少要在2025年以後了，2026年也有可能。

好嘛，給車企的餅，老黃都畫到4年以後了。

不過眼下黃教主還是照顧了車企的燃眉之急。

車企不要慌，老黃幫你忙。

疫情、突發事件輪番沖擊下，去年開始 汽車 產業供應鏈就沒讓人省心過。

尤其是晶元。

英偉達Orin晶元發布以來，一直有延期交付的擔憂。

不過老黃這次給吃了一顆定心丸：

Orin晶元是2019年英偉達發布、今年上市的一款自動駕駛專用晶元，採用了7nm的生產工藝，可實現最高254TOPS算力。

相比上一代Xavier系統級晶元運算性能提升了7倍。在運算性能提升巨大的情況下，Orin的功耗僅為45w。

2019年發布？好像聽著不厲害，但此時此刻，Orin的競爭對手MobilEye、華為，其產品算力還處在數十TOPS水平，與Orin參數相當的高通Ride，上市時間在2023年。

也就是說，Orin是車企目前能買到的性能最好的自動駕駛晶元，沒有之一。

所以，目前有大量車企翹首以盼等著Orin晶元量產上車。

包括蔚來的ET7、ET5，小鵬P5、P7、G9、理想L9、威馬M7、上汽智己、飛凡 汽車 等等。

而且，據說蔚來和小鵬跟英偉達簽了優先交付的協議，享受最快拿貨，但品控方面英偉達不承擔責任。

車企需求之迫切，可見一斑。

除了上面說過的車企，本次GTC上英偉達又宣布簽下了一個重量級合作夥伴：

比亞迪 。

2023年，比亞迪會開始量產搭載DRIVE Orin計算平台的 汽車 。

結合比亞迪透露的產品規劃，2023年量產的車型，很有可能是尚未露面的高端品牌。

此外，這次GTC大會上官宣的新合作夥伴，還有許多我們熟悉的名字：

從類型上看，英偉達的客戶有3種。

首先是造車新勢力，比如蔚小理、FF、Lucid Group…

然後是傳統車廠，包括比亞迪、賓士、沃爾沃、現代、大眾、上汽等等。

最後是自動駕駛公司，目前大部分自動駕駛研發都採用英偉達的晶元。

Cruise、Zoox、滴滴、圖森未來、智加 科技 、AutoX、小馬智行…

英偉達官方說法是已有超過25家客戶選擇了英偉達。這些合作夥伴將在未來6年內，為英偉達貢獻超過110億美元的營收。

盡管在英偉達每年近300億美元總營收中，自動駕駛所佔比例還很小，但增長潛力卻是巨大的。

畢竟 汽車 智能化浪潮剛開始，絕大部分 汽車 存量市場其實都是英偉達的潛在業務。

這也是為什麼每年GTC ，黃教主都會專門花時間來介紹自動駕駛業務，而在其他車企、自動駕駛發布會上，也能時常看到他標志性的皮衣出鏡。

英偉達門庭若市的景象，也反映出目前智能 汽車 對晶元需求有多麼旺盛。

而計算平台的性能、晶元算力，很有可能取代傳統 汽車 的動力參數，成為智能 汽車 最重要的評價指標之一。

好了，這就是英偉達GTC關於自動駕駛、智能 汽車 所有重要的信息。

而關於智能 汽車 晶元，其實遠不止英偉達、自動駕駛這么簡單，還有更多的細分門類和無數玩家摩拳擦掌。

⑻ 顯卡深度學習的能力可以用算力衡量嗎

顯卡的深度學習能力通常使用其算力來衡量，因為顯卡的算力越高，它可以處理的數據量就越大，模型旅絕姿訓練速度也會更快。
目前，深度學習演算法的訓練通常依賴於大規模的矩陣計算和卷積運算，這些宏梁運算可以通過GPU的並行計算能力得到優化。因此，GPU的算力是衡量其深度學習能力的重要指標之一。
然而，僅僅使用算力來衡量顯卡的深度學習能力是不夠的。其他因素，如顯存大小、內存帶寬、PCIe帶寬、緩存大小等，也對深度學習性能產生影響。因此，購買顯卡時需要拆絕綜合考慮這些因素，選擇適合自己需求的顯卡。

⑼ 知識+數據+算力：演算法進化升級的路徑是什麼|德外獨家

演算法融入信息傳播，帶來了傳播的深刻變革。推薦演算法基於大數據和人工智慧技術，通過演算法模型，進行信息與用戶的匹配，成為智能傳播中的主導力量。

然而，經過演算法過濾選擇後，匹配給用戶的信息對個人認知、判斷以及 社會 性的負面影響，引起了廣泛的關注和擔憂。

作者從智能傳播中演算法的缺陷入手，圍繞演算法優化和升級，與人工智慧行業專家、國家廣播電視總局廣播電視科學研究信息與安全技術研究所王磊博士，展開探討，以期為演算法進化找到可行路徑。

以下為兩人對談的詳細內容。

推薦演算法只能依從用戶

個人的偏好、需求嗎？

於烜： 演算法融入信息傳播，改變了信息採集、生產、分發和反饋等過程，帶來了傳播的深刻變革。在移動互聯網時代，演算法主導信息分發，演算法的個性化推薦（簡稱推薦演算法），有效應對了信息超載帶來的分發危機，解決了海量信息與用戶間的供需匹配問題，優化了生產和消費的資源配置效率，無疑是一種先進的技術和生產力。

但是， 推薦演算法存在一個明顯的缺陷。 我們知道在現代 社會 中，傳播的一個重要功能是實現 社會 整合，以傳統媒體為代表的大眾傳播發揮了 社會 整合的作用，傳媒能夠把不同階層、人群、族群凝聚起來，形成 社會 共識，這就是媒體公共性的體現。

然而，個性化演算法推薦，依據的是網路中用戶本人或相似人群的個人興趣、愛好、習慣、需求，只體現了個性，缺少公共性， 公共性缺席是演算法主導信息傳播的一個明顯的缺陷。推薦演算法只能依從用戶個人的偏好、需求嗎？

王磊：從技術上說，演算法是一種中介， 通過演算法模型，將信息與用戶進行匹配，本質是要解決信息和用戶的精準匹配問題。無論是傳統的機器學習演算法，還是近年來興起的深度學習演算法，通過用戶個人屬性和網路應用使用過程中的數據記錄，挖掘用戶個人興趣、需求， 最終達成個人信息需求的精準匹配，這就是演算法的使命。

當演算法融入傳播，演算法主導的短視頻平台、資訊平台成為了媒體，作為媒體，需要傳播主流價值觀，需要承擔媒體公共性責任， 除了個性化的推薦，在演算法中應該體現出公共性，這是從媒體角度、傳播角度，對演算法的要求。

於烜： 目前的智能傳播中，演算法並沒有回應這樣的要求。也就是說，從傳播角度看，目前普遍應用的個性化推薦演算法技術自身是有缺憾的，換句話說， 僅僅依靠推薦演算法技術進行的傳播，是有缺陷的，需要進化。

王磊： 對，可以這樣理解。

於烜： 近年來，智能傳播中，經過演算法過濾選擇後匹配給用戶的信息，對個人認知、判斷以及 社會 性的負面影響，引起了傳播學研究的關注，比如信息繭房、演算法囚徒、圈層化，這些研究都提示了演算法帶來的風險。所以無論是從演算法技術自身的缺憾，還是演算法在現實傳播中帶來的問題兩個層面看，演算法需要升級。

王磊： 確實如此， 推薦類演算法需要從演算法技術路線和網路架構上進一步升級， 以嘗試解決上述問題。

演算法是否能夠發現用戶更全面多樣的內容？

於烜： 大眾傳播時代的信息也是要過經過媒體過濾選擇的，但是在新聞專業主義的准則下，信息選擇有明確的標准，要求客觀、平衡，以盡可能反映 社會 現實。

但是，演算法的根本邏輯是流量，以流量為目的進行信息匹配。研究表明，流量偏向情緒性、故事性、戲劇性內容，客觀、平衡這一新聞傳播大廈的基石已經被流量沖垮了。

100年後的今天，被演算法選擇的信息失衡、失真，擬態環境和現實世界不是越來越接近，相反卻是越來越偏離了。

演算法模型中，是否可以將客觀、平衡等專業價值觀要素導入進去？也就是說不僅僅找到迎合用戶表面的喜好，也能發現他潛在的需要，或者是他願意了解、也應該了解的更全面的這樣一些內容？在實現過程中面臨的困難和挑戰又是什麼？

王磊： 我想可以嘗試突破信息傳播失衡、失真的現狀，但是實現起來難度很大。 一種辦法是演算法+規則，即以現有深度學習演算法模型為基礎，將專業價值觀理念設定為相應規則，兩者結合形成新的計算模型，進行相應信息匹配。 但是，現實中難度很大。

還有一個辦法，需要通過技術演進來實現。從人工智慧發展歷程看， 現在正處於弱人工智慧時代， 即「數據+演算法」的時代，這一時期通過大量投喂數據，演算法精度較過去提高了很多，但是 存在一個難以破解的核心問題——無法解決海量數據之間的深層次語義層面的關聯關系，演算法的泛化能力比較差， 簡單說就是在一個數據集中的模型，運用在另一個相似數據集中，其效果會變差。

只有當技術演進到 「知識圖譜+演算法」 階段，能夠在數據間找到並建立起相應的關聯關系，破解數據語義層面的聯系，才有可能挖掘出用戶潛在的、多層次的需要，改變目前簡單迎合的狀況。

清華大學張鈸院士提出的第三代人工智慧，即 知識+數據+演算法+算力， 或許未來可以從這個方面突破，一定程度上彌補當前信息傳播中推薦類演算法的缺陷。

第二代人工智慧階段，

如何推動綜合評價體系建立？

於烜： 演算法驅動的內容平台通過組織生產和演算法分發，已然成為了智能傳播時代的主體，因此說需要通過規則導入，促使演算法進化。

目前個性化推薦演算法，強調的是迎合用戶個人個性化的精度，是不是可以從內容端的廣度進行考量， 比如說，內容的多樣性，讓觀點多樣、信源多樣、品類多樣的內容達到用戶？也就說是否可以通過內容的廣度，來體現新聞傳播客觀、平衡。

王磊： 是的， 除了精度，演算法的廣度應該成為一個評價指標，如對內容的非歧視性關聯推薦等。現階段綜合評價指標的合理設計將引導演算法不斷地優化升級。 當然，這些評價標準的制定也需要傳播學的專家加入，共同探討。

於烜： 如果要對今天的對話做一簡短小結，我想說，面對演算法技術的缺憾及引發的問題，演算法無疑需要進化。而演算法進化有賴於演算法技術自身的演進，有賴於演算法掌控者的倫理培養，有賴於監管部門的標准規范。同時，這需要學界、業界、政府共同努力。

編者按：

作者：於烜，北京廣播電視台高級編輯、新聞傳播學博士，德外5號特約作者。

⑽ GOPS/W，TOPS/W，MOPS/W是用於評價什麼特性的指標啊，英文的原文是什麼啊 謝謝啦 急急！！

都是用來評價處理器運算能力的性能指標。

TOPS/W 來作為評價處理器運算能力的一個性能指標，TOPS/W 用於度量在1W功耗的情況下，處理器能進行多少萬億次操作。

GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力單位。1GOPS代表處理器每秒鍾可進行十億次（10^9）操作，1MOPS代表處理器每秒鍾可進行一百萬次（10^6）操作。TOPS同GOPS與MOPS可以換算，都代表每秒鍾能處理的次數，單位不同而已。

(10)算力評價指標擴展閱讀：

常用雙精度浮點運算能力衡量一個處理器的科學計算的能力，就是處理64bit小數點浮動數據的能力。

支持AVX2的處理器的單指令的長度是256bit，每個intel核心假設包含2個FMA，一個FMA一個時鍾周期可以進行2次乘或者加的運算，那麼這個處理器在1個核心1個時鍾周期可以執行256bit*2FMA*2M/A/64=16次浮點運算，也稱為16FLOPs，就是Floating Point Operations Per Second；

支持AVX512的處理器的單指令的長度是512Bit，每個intel核心假設包含2個FMA，一個FMA一個時鍾周期可以進行2次乘或者加的運算，那麼這個處理器在1個核心1個時鍾周期可以執行512bit*2FMA*2M/A/64=32次浮點運算，也稱為32FLOPs。