有效算力增長

A. 他們都說IPFS挖礦能賺錢，是真的么

是真的，但准確的說應該是基於IPFS的Filecoin（FIL幣），總共20億枚

B. FIL裡面的算力增量是什麼意思

算力增量，就是計算機運算速度的增加量。
算力：簡單說就是你的礦機運算速度的一個量化指標，比如1T算力，就是1s能算10的12次方次運算。如果這10的12次方次能算出符合條件的結果那就挖到了，如果沒有，可以說是白算了。

面對指數級攀升的數據增量，算力是時刻擺在企業和機構面前最大的訴求，而提升算力就需要性能更高的CPU與GPU。
上一次AMD處理器將HPC的計算力推至億億次，而現在AMD攜EPYC處理器再次將超算的計算力推進到百億億次的級別。AMD打造的兩大E級超算系統Frontier和El Capitan分別計劃於2021和2023年交付，將分別實現超過 1.5 exaflops(百億億次)和2 exaflops的預期處理性能，預計交付後將成為世界上最快的超級計算機。。
短時間內在計算力方面有如此大的提升，對於任何一家廠商來說都是不小的挑戰。AMD是如何取得如此大的進步？我們要從2017年說起。
2017年，AMD採用了全新的Zen架構，推出了第一代EPYC處理器，並驚人地把單個處理器核心數提升到了32核。而在兩年之後，第二代EPYC處理器的推出，不僅把架構升級至Zen2，同時，製程工藝從14nm降至7nm，從而使其IPC性能提升15%。
相比與Zen架構，新推出Zen2架構優化了L1指令緩存，並使操作緩存容量和浮點單元數據位寬翻倍，同時L3緩存翻倍到16MB，64核EPYC處理器輕松擁有128MB L3緩存。而且很重要的一點是，第二代EPYC採用了7nm工藝，有效減低了功耗，使得在225W TDP下可以將核心數提升到64核，讓其性能提升明顯。
在過去的一年時間里，第二代AMD EPYC處理器取得了超過140項世界紀錄，其中涵蓋雲計算、虛擬化、高性能計算、大數據分析等多個領域，並且還以強大的性能來滿足企業或機構對計算力日漸增強的需求。
所以，AMD依靠著EPYC處理器的領先性能以及超高的功耗比，不僅贏得了更多市場份額、打破眾多世界紀錄，同時，也讓AMD的生態圈日漸擴大。

C. IPFS挖礦賺錢嗎

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D. 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。

E. AI 應用爆發，算力會迎來哪些發展機遇

隨著人工智慧應用的不斷擴大和深入，算力需求將不斷增加。因此，未來禪沒算力發展將會迎來以下機遇：

超級計算機：隨著技術的提升，超級計算機的算力將會越來越強大，可以處理更加復雜的人工智慧問題。

量子計算：量子計算是一種全新的計算方式，它利用量子比特而非傳統的經典比特進行計算，因此具有比傳統計算機更快的計算速度。這將為人工智慧開辟新的研究方向，同時也為解決更加復雜的人工智慧問題提供了可能。

模型局前壓縮與量化：針對目前人工智慧模型存在的內存佔用和計算速度慢等問題，模型壓縮和量化技術將成為重要的發展方向。通過減小模型大小和復雜度，同時保持良好的精度，桐襲清可以在不降低演算法性能的情況下實現更高效的計算。

分布式計算：由於單台設備的算力有限，分布式計算將成為滿足大規模計算需求的關鍵技術之一。這項技術可以將計算任務分配給多台設備進行處理，提高計算效率和准確性。

總之，隨著人工智慧應用的不斷擴大和深入，算力發展將會迎來更多機遇，並為人工智慧技術的進一步發展提供有力支撐。

F. Chia6月11日全網有效算力是多少

Chia全網有效算力21.17EiB 挖礦產出827,118枚

據chiaexplorer數據顯示，2021年6月11日，Chia當前全網有效算力為21.17EiB，目前XCH總量21,827,118枚，挖礦產出827,118枚。當前每天每TiB算力可產出0.0004個XCH，1TiB算力挖出1個XCH需要花費約6年166天。行情顯示，當前XCH報價為553.26美元，日內漲幅2.3%。

鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。

G. 中國算力總規模居全球前列，這背後都付出了哪些努力

中國算力總規模居全球前列，這背後都付出了哪些努力首先是付出了雲計算的發展努力，其次是建設了大型的計算機平台，再者是加強了網路信息安全的建設，另外就是加強了多渠道的資源合作。需要從以下四方面來闡述分析中國算力總規模居全球前列，這背後都付出了哪些努力。

一、付出了雲計算的發展努力

首先是付出了雲計算的發展努力 ，之所以可以付出雲計算的發展努力就是這樣子可以使得大數據的時代更貼近中國人民的生活，並且可以加強人民的幸福感，同時還可以建設更多的科技領域。

中國應該做到的注意事項：
應該加強多渠道的合作，增強算力的供應，並且加強算力在基礎設施方面的建設，從而將算力的紅利期轉化為變相的渠道，這樣子有利於中國的經濟增長，從而加強了中國的發展動力。