106算力

❶ 2060 12g算力 參數

綜述：魯大師跑分軟體實測2060 12g算力大概在17 MH/s至36 MH/s，功耗平均穩定在70左右，報價在四千元左右，個人認為性價比不錯。

以下是NVIDIA GeForce RTX 2060 12GB顯卡的具體參數。

顯卡類型：主流級，顯卡晶元：GeForce RTX 2060。

核心頻率：1650MHz，顯存頻率：14000MHz。

顯存容量：12GB，顯存位寬：192bit。

晶元廠商：NVIDIA。

顯卡晶元：GeForce RTX 2060。

顯示晶元系列：NVIDIA RTX 20系列。

製作工藝：12納米。

核心代號：TU106。

CUDA核心：2176個。

❷ 同樣的顯卡etc和eth算力一樣嗎

不一樣。
ctc和eth採用了不同的演算法，所以算力不一樣。
顯卡並不能挖火爆的比特幣，在算力上沒有優勢，那是屬於礦機的。顯卡現在能挖的虛擬貨幣叫做eth，也就是以太坊。30系列優異的性能顯然是挖eth理想的工具。3090算力大約是106mh/s,到3060這里，大約是40+mh/s，考慮到英偉達的定價策略，如果能原價買到GPU的話，顯然3060是理想的挖礦工具：速度大約不到一半，但價格只有三分之一。

❸ p106算力功耗

p106功耗:75算力:23+ 。

定義一孝櫻：功率的損耗，指設備、器件等輸入功率和輸出功率的差額。功率的損耗。電路中通常指元、器件上耗散的熱能。

定義二：功耗同樣是所有的電器設備都有的一個指標，指的是在單位時間中所消耗的能源的數量，單位為W。電路中指整機或設備所需的電源功率。不過復印機和電燈不同，是不會始終在工作的，在不工作時則處於待機狀態。

同樣也會消耗一定的能量（除非切斷電源才會不消耗能量）。因此復悄尺印機的功耗一般會有兩個，一個是工作時的功耗，另一個則是待機時的功啟慎高耗。

❹ 黑芝麻智能的華山系列晶元有哪些特點

黑芝麻智能科技是行業領先的車規級自動駕駛計算晶元和平台研發企業，成立於2016年。自成立以來，黑芝麻智能專注於大算力計算晶元與平台等技術領域的高科技研發，能夠提供完整的自動駕駛、車路協同解決方案，包括基於車規級設計、學習型圖像處理、低功耗精準感知的自動駕駛感知計算晶元和自動駕駛計算平台，支撐自動駕駛產業鏈相關產品方案的快速產業化落地。黑芝麻智能從核心IP為切入點，打造國產性能最強自動駕駛計算晶元。基於兩大核心自研IP——NeuralIQISP 圖像信號處理器及高性能深度神經網路演算法平台DynamAI NN引擎，黑芝麻智能已發布多款晶元產品：2019年8月，黑芝麻智能第一顆車規級智能駕駛晶元華山一號A500在國內首發，算力達5-10TOPS；2020年6月，第二代晶元華山二號A1000發布，算力達58-116TOPS，是國內第一款可以支持L2+自動駕駛的國產晶元；2021年4月，國產車規大算力晶元再升級，黑芝麻智能發布華山二號A1000 Pro。A1000 Pro於同年7月流片成功，算力達到驚人的106-196TOPS，單顆晶元可以支持高級別自動駕駛功能，從泊車、城市內部到高速場景的無縫銜接。華山二號A1000自動駕駛晶元：國內首款基於成熟車規功能安全體系打造——通過了ISO26262功能安全產品ASIL B Ready認證、滿足最高安全等級ASIL D的功能安全流程認證、滿足汽車行業最高安全級別ASIL D要求、已量產的高性能自動駕駛晶元華山二號A1000L自動駕駛感知晶元：目前國內第一個同時符合汽車功能安全和汽車可靠性權威認證的L2.5等級自動駕駛感知晶元——專用的高性能圖像感測、實時計算機視覺、神經網路處理器、符合ISO26262 ASIL-B汽車功能安全和AEC-Q100 Grade2汽車可靠性完整的L2.5級別自動駕駛解決方案華山二號A1000 Pro國內算力最高的自動駕駛計算晶元：國內目前唯一能夠滿足ISO 26262 ASIL D級別的功能安全要求的大算力晶元——採用業界創新先進封裝工藝集成多個核心，解決16nm工藝支持超大規模深度學習引擎難題，基於內部多核心建立高速通信通路，大幅提高數據傳輸效率，支持黑芝麻智能最新的FAD Platform，適配多種標准協議和操作系統，提供軟體全生命周期的管理，在A1000Pro系統中，任務可以在多個子系統之間動態遷移華山二號A2000國內首個250T大算力晶元：頂尖7納米工藝、國產自主知識產權核心IP、滿足ASILD級別的安全認證標准』

❺ 根據顯存可以計算算力嘛

補充一下，對於AMD GPU來說，只知道型號和顆粒品牌是不夠推斷算力的，實際上顆粒有6.0ghz 7.0ghz 8.0ghz三種，這三種顯存我們都有采購過並使用在RX570核心上，算力分別在26-28 6.0ghz 28-30 7.0ghz 29-32 8.0ghz，以上是優化完bios後的算力，實際上業內傳言三星顆粒算力高並不科學，重點在於顆粒的基準頻率，這就好比內存條有2133的有3000頻率的，三星的2133當然不如3000的美光或者海力士，更多關於gpu挖礦的問題歡迎咨詢

另外對於N卡的部分再做下補充，由於N卡的顯存大部分是NV官方搭配gpu晶片一起出售給工廠的，所以n卡就不存在顯存的基準頻率差異，1060及以上的顯卡均是使用8.0ghz基準頻率的顯存製造的，對於n卡來講三星優於鎂光優於海力士

1050ti Hynix 12-13m micron 13-14m Samsung 14-15m

1060 3g 19-20m 21-22m 23-24m

1060 6g 比3g相應的高1m算力 p106-100同gtx1060 6g

1070 8g 無海力士版 30-31m 32-33m

1070ti 8g 比1070相同顯存高1m算力

1080和1080ti由於採用micron的gddr5x顯存在沒有優化的條件下挖eth效果非常差，1080隻有24m左右 1080ti 38m左右

❻ 一般礦機一個月能挖到多少以太坊

顯卡幣中以太坊（ETH）總體來說是收益比較高且比較具有共識的幣種，也十分適合p106挖。
p106單卡算力18~19M，超頻後能到21~23M，6卡整機算力約為120M（0.12G）左右。
最近的幣收益大約是0.082/G，得出6卡p106一天大約能挖出0.01個ETH，對標目前的幣價，日收益約18RMB；每月能挖0.3個ETH，對標目前的幣價，月收益約540RMB。
因為每個人的電費標准不同，所以以上涉及到RMB的部分沒有計算電費，請結合功耗自行計算。

❼ p106-100算力多少

23+。
產品介紹中，P106-100有1280個老仿流處理器，孫含孝GDDR5顯存，核心為200，顯則稿存為800，功耗為75，算力為23+。
算力(也稱哈希率)是運算處理能力的一個度量單位。即為計算機(CPU)計算哈希函數輸出的速度。

❽ 黑芝麻智能第二款大算力晶元A1000 pro流片成功

集微網消息，在 汽車 智能化成為全球主流共識，軟體定義 汽車 的商業模式加速發展的當下，以人工智慧為核心的軟體技術將決定智能 汽車 「該有的樣子」， 汽車 產業原有的商業模式也將被打破。因此，包括摩根士丹利等投行認為，特斯拉通過銷售軟體訂閱服務獲得的利潤最終可能比銷售硬體更多。

誠然，用軟體升級的方式拓展全新的功能和性能，車廠能從軟體升級中獲取更多的收益，但前提是硬體水平夠「硬核」。業內人士指出，「只有將硬體的性能和算力備足，才能為後續的軟體升級提供足夠多的空間。」

其中，穩定的車規級晶元以及計算平台是自動駕駛「軍備競賽」中的重要基石。目前，英特爾、英偉達、特斯拉等海外車規級SoC晶元玩家仍是主流。近年來，黑芝麻智能、芯馳 科技 等為代表的本土勢力也在加速崛起，其中， 黑芝麻智能4月份於上海發布的新款A1000 pro最高可達196 TOPS，典型功耗25W，繼續保持國內最高算力自動駕駛算力晶元的位置。

先進工藝打造自動駕駛「最強大腦」

今年來，上汽、蔚來等越來越多的車企都對大算力表現出了強烈的追求，目的就是為後續的軟體演算法和創新留下足夠大的空間。隨著自動駕駛的技術、應用向前發展，市場對大算力的需求持續高漲，而算力主要由晶元來提供。 因此，自動駕駛發展的核心在於 汽車 的「最強大腦」——晶元。

黑芝麻智能CMO楊宇欣向集微網透露:「這兩年客戶對算力增長的要求是非常快的，因為自動駕駛正處於高速發展的時期，其實主流廠商剛開始更多的還是以硬體預埋或者是算力冗餘的方式來進行系統開發。 因為自動駕駛本身的技術演進也比較快，所以客戶對算力的要求是挺高的。 」

基於此，在去年發布A1000晶元後，黑芝麻智能在今年4月又發布了2021年國產最強車規級自動駕駛晶元華山二號系列最新款A1000 Pro，這是國內目前唯一能夠滿足ISO 26262 ASIL D級別功能安全要求的大算力晶元。同時， 經過一年的打磨，隨著工藝的穩定，性能的優化以及配套軟體的成熟，華山二號A1000 算力最高可達到INT8下58TOPS，INT4下116TOPS。黑芝麻智能也因此成了國內唯一已經推出兩款滿足ISO26262功能安全標準的高算力晶元廠商。

從性能來看，A1000 Pro基於兩大自研核心IP——車規級圖像處理器NeuralIQ ISP以及DynamAI NN車規級低功耗神經網路加速引擎打造，得益於DynamAI NN大算力架構， A1000 Pro 支持INT8稀疏加速，算力達到106 TOPS，最高可達196 TOPS，繼續保持國內最高算力自動駕駛算力晶元的位置。

與此同時， A1000 Pro內置高性能GPU可以支持高清360度3D全景影像渲染， 能夠覆蓋L3/L4高級別自動駕駛功能，支持從泊車、城市內部到高速等場景。

此外，晶元要實現高速處理數據任務，數據的傳輸速率是關鍵。 A1000 Pro內部可以配置不同數據通路和運算機制，在晶元內部部署互為冗餘的雙套系統和安全島校驗。 基於內部多核心建立高速通信通路，A1000 Pro大幅提高數據傳輸效率。

對於在不到1年的時間內就迅速實現A1000 Pro晶元從研發到成功流片，楊宇欣表示，「A1000 Pro是基於A1000核心進行設計優化和性能提升，這樣可以用更短的時間來推出更高算力的產品；其次， 我們採用業界創新先進封裝工藝集成多個核心，解決了在16nm工藝下支持超大規模深度學習引擎的難題； 此外，我們FAD全自動駕駛平台的軟體平台，可以實現多核心任務調度來提高晶元的效率。」

更讓人期待的是，據楊宇欣透露， 目前A1000 Pro已經在系統上跑起來了，預計今年9、10月份能交付客戶，計劃於2022年底實現車型量產上市。

深耕國內 汽車 市場，做更懂本土需求的智能平台

在自動駕駛競爭中，概念車量產與規模化應用將是角逐的焦點。車企要提升智能應用的落地，需要來自晶元廠商密切配合，為其應用方案需求提供定製化的底層硬體支持。

因此， 自動駕駛晶元以及計算平台的本土化更符合國內市場需求。 作為行業領先的車規級自動駕駛計算晶元和平台研發企業，黑芝麻智能目前能針對國內市場需求，提供完整的解決方案。在「軟體定義 汽車 」的商業模式下，除了晶元外，黑芝麻智能還開發了FAD全自動駕駛平台的智能開發平台。

FAD 全自動駕駛平台包含完善的工具鏈開發包及應用支持，內置50多種AI參考模型庫轉換用例，不僅可以幫助客戶降低演算法開發門檻，還可以幫助客戶快速移植模型和部署落地的一體化流程。

據介紹，A1000 Pro支持黑芝麻智能最新的FAD 全自動駕駛平台，FAD全自動駕駛平台包含業界領先的面向分布式計算的自動駕駛中間件，能夠適配多種標准協議和操作系統，並提供軟體全生命周期的管理。在A1000Pro系統中，任務可以在多個子系統之間動態遷移，具有易開發、高可用、零拷貝等特性，提升演算法的效率與靈活性。

對於FAD 全自動駕駛平台的意義，楊宇欣指出：「客戶開發自動駕駛的過程中，每個客戶都有自己的技術方案訴求，所以我們一直主打開放。這其中包含了兩個層面的開放， 一是軟體工具鏈體系的開放， 這個可以讓客戶去在上面進行更多的定製化。 二是生態的開放， 客戶在這個平台上可以選擇不同的合作夥伴，比如說不同的演算法廠商、核心供應鏈的核心器件廠商，我們的平台都可以支持。所以， 從這兩個層面來看，我們能夠滿足現在車廠在做自動駕駛過程中的各種各樣訴求。 」

從這個層面來看， 黑芝麻智能是運用底層技術賦能行業，通過打造更懂本土客戶需求的智能平台，並且基於底層計算平台形成一個開放的生態。 目前，黑芝麻智能已經與東風、一汽、蔚來、上汽、博世等主機廠及Tier1企業達成合作。

對於自動駕駛的展望，楊宇欣說道：「各家車廠都在積極做下一代架構自動駕駛，因為車廠現在也開始『軍備競賽』，其中包括了軟體、演算法，以及新的電子信息架構技術的比拼。現在車企都在規劃下一代智能 汽車 架構，這個非常考驗各家車廠對未來技術方向的把握和推動力。」

（校對/落日）

❾ 自動駕駛升級/域集中趨勢下 東軟睿馳的「芯」變化

自動駕駛系統進化,汽車電子電氣E/E架構加速向域控架構遷移,驅使著晶元性能和結構快速升級。

域控處理器需要處理大量圖片、視頻等非結構化數據,同時還需要整合雷達、視頻等多路數據。原有單一晶元無法滿足諸多介面和算力需求,車載處理器算力呈現指數級提升,具備AI能力的主控SOC晶元成為了主流。

SoC晶元集成了CPU、AI 晶元(GPU/FPGA/ASIC)、深度學習加速單元(NPU)等多個模塊,相對於單核處理器,異構多核SoC處理器在算力、性能、成本、功耗、尺寸等方面具備更明顯的優勢。

當前,在智能汽車領域已經聚齊了各路晶元玩家,英偉達、高通等近年來在汽車主控SOC晶元領域大舉布局,分別針對ADAS、自動駕駛以及智能座艙領域推出了系列晶元,率先於傳統晶元企業在各領域快速落地;瑞薩電子、恩智浦、德州儀器(TI)等傳統汽車晶元企業不甘落後,面向智能駕駛領域積極跟進。

除了外資巨頭,在國內還有華為、地平線、黑芝麻、芯馳、芯擎科技等一大批企業已經快速崛起,為自主品牌車企提供了更多選擇。

綜合來看,主控晶元正朝向異構多核、高集成、低功耗等更高性能的方向邁進,同時也推動了域控制器升級和量產落地,東軟睿馳等Tier1企業也在晶元技術的變革之下,與合作夥伴展開更多、更深入的合作,這對電子電氣架構發展和軟體定義汽車帶來了極具意義的影響。

一、來自不同層級市場的晶元需求

一場算力競賽已經在各大晶元企業之間悄然興起。

高級別自動駕駛系統需要面對更復雜更廣泛的場景,伴隨著域內融合和跨域融合,未來晶元不會局限於自動駕駛域的計算任務,還會逐漸跨域升級成整車中央計算平台,對算力的要求呈現指數級增長。

有數據顯示,L2級自動駕駛的算力需求不到10TOPS即可,但要實現L3級自動駕駛的算力需求則要求不低於100 TOPS,而如果到L5級自動駕駛,整車的算力還需要翻十幾倍。

公開資料來看,大部分晶元企業紛紛瞄準了下一代自動駕駛大算力晶元,並且公布了相應的量產規劃。

英偉達已經推出的全新一代自動駕駛晶元Orin單顆晶元算力高達200TOPS,支持L3-L4,資料顯示蔚來ET7、上汽R ES33、智己L7都將採用英偉達Orin晶元,量產計劃在2022年。今年4月,英偉達還發布了算力高達1000TOPS的Atlan晶元,支持L4-L5,預計在2025年量產。

另一大晶元巨頭高通最新推出的Snapdragon Ride平台支持L1-L5自動駕駛,支持多晶元疊加使用,L3以下的輔助駕駛提供30 TOPs算力,面向L4-L5的自動駕駛系統提供700 TOPs的算力,量產時間節點為2022年。

自主品牌中,華為自主研發的HUAWEI MDC 810算力可高達400+TOPs,面向L4-L5級自動駕駛。地平線征程5單顆晶元AI算力為128 TOPS,組成的智能計算平台AI算力覆蓋200-1000 TOPS;黑芝麻智能今年全新推出的A1000Pro系列晶元,INT8算力達到106TOPS、INT4算力高達196TOPS。

除了面向L3及以上級別ADAS領域的高算力晶元,未來幾年L2-L2+級ADAS市場的爆發,同樣蘊藏著巨大的市場空間。

高工智能汽車研究院監測數據顯示,今年1-8月國內新車(合資+自主品牌)前裝標配搭載L2級輔助駕駛上險量為224.27萬輛,同比增長78.42%;在搭載率方面,今年1-8月國內新車前裝標配搭載L2級輔助駕駛搭載率為17.03%。

S32G使用路徑

通過這類通用域控制器可實現跨域融合,基於面向SOA的架構,在不同域中實現軟體復用和功能的遷移,大大增強了平台的可拓展性,可移植性,對電子電氣架構的集中化發展意義重大。

一直以來,晶元都處於快速發展變化的狀態,而晶元與軟體的高耦合,往往需要基於差異化的硬體進行大量的軟體定製化,這使得上層應用開發和持續迭代變得異常困難。很顯然,相對穩定的通用硬體平台,才是軟體架構和上層應用持續穩定和快速繁榮的基礎。

正如東軟睿馳汽車技術(上海)有限公司總經理曹斌表示,能夠把所有感測器集中在一起,並在感測器演算法基礎之上去迭代和創新,實現持續優化和進化的域控制器,才是智能汽車行業真正需要的。

他指出,這類域控制器需要基於較為完整和穩定的異構晶元作為底層架構,能夠支持AI加速和GPU的支持,將滿足需求的算力與分布式計算資源整合在一起,並且不斷地被上層軟體抽象且與底層晶元實現有機解耦,才能真正形成集中化並且可持續迭代升級的域控制器。

當前越來越多核異構SOC晶元的出現,在滿足基本功能算力需求的前提下,硬體架構、功能框架和劃分將有望形成相對通用化和穩定的狀態。

基於這類通用化的硬體架構,實現軟硬體分層解耦,逐漸形成了AUTOSAR、AP+CP+中間件的清晰穩定的基礎軟體架構,上層應用的快速實現與持續的迭代升級才能夠實現。

這對軟體定義汽車來說,可以說是非常關鍵性同時也是極具標志性的階段。

❿ p106挖etc算力多少

p106挖etc算力3080或3090。
目前最強的挖etc算力是3080、3090,其中3080曾經爛高才5499的入門價格一直漲到目前的耐歷正1萬元昌悔以上。