機器算力不足

『壹』 挖礦礦機託管算力不足法院判決

本文以「虛擬貨幣『挖礦『」為關鍵詞，時間條件設置為2021年9月24日之後，在威科先行法律信息庫中執行高級檢索，再對不具有主題相關性的部分案例予以刪選，最終得到37篇案例。

該37篇案例的審理結果代表了自2021年9月24日多個部門聯合發布《關於整治虛擬貨幣「挖礦」活動的通知》後，全國各地法院對虛擬貨幣「挖礦」糾紛的審理態度。

在圖1中可以看到，此類案件多分布於四川、廣東和上海，廣東和上海地區經濟流動頻繁，出現虛擬貨幣「挖礦」糾紛多尚可理解，四川地區的此類糾紛居於全國之首，說明此地的虛擬貨幣「挖礦「活動可能相對較頻繁。

『貳』 DriveGPT落地後，卷激光雷達和算力會變得毫無意義

與傳統的自動駕駛訓練方式相比，DriveGPT能夠省去真實道路測試中的安全問題和成本壓力，同時能夠高效快速地獲取大量數據、精準地反映真實道路的復雜性和不確定性、提供快速有效的反饋以及能夠轉移到真實道路測試中進行驗證等優點。毫末接下來的輔助駕駛方案，可能會把軟硬體的成本卷得更低。

DriveGPT具有很大的應用前景，雖然我們看到目前只看到了毫末智行入局GPT類自動駕駛，但其他車企和供應商們肯定不會放過這個機會，AI技術大爆發的當下，或許比DriveGPT更高階的自動駕駛訓練方式也在來的路上。

而且隨著AI的全面接入，再靠堆硬體，比激光雷達數量、攝像頭像素和個數、算力晶元能力，可能不再是吃香的辦法，沒人願意為能力低，而靠堆硬體帶來的高成本而買單。

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『叄』 hive出現睡眠狀態無算力

看看是否亂碼，沒亂碼沒亂碼就先重啟機器，重啟還是沒算力就取消超頻參數在刷回原BIOS看能不能跑，能跑就是超頻參數問題，修改超頻參數即可，不能跑就換下顯卡卡槽位置。
hive出現睡眠狀態無算力，需要進行以下的排查來解決：看看有沒有亂碼的情況，沒亂碼就先重啟機器試下，重啟還是沒算力就取消超頻參數在刷回原BIOS看能不能跑，能跑就是超頻參數問題，修改超頻參數即可，不能跑就換下顯卡卡槽位置，檢查顯卡和卡槽是否正常（顯卡問題處理：單卡無超頻插在主板上看能不能跑；卡槽問題處理：清理灰塵和重新插拔線，也可以直接換主板）

『肆』 幣印算力和實際算力低很多

在任何平台上算力低都是比較常見的情況，和礦機有關。
礦機本地算力小於理論算力的情況多是因為礦機硬體或礦場的一些影響因素導致，可參考如下幾種比較常見的可能性和解決方案。
1.機器未預熱，剛開機時算力不足；
解決方案：礦機重啟需要跑15分鍾左右，算力才會達到正常范圍；如果機器不到幾分鍾就自動重啟，請更換電源測試，確認是否為電源異常導致重啟。
2.機器算力板顯示不全；
解決方案：如果機器後台顯示的算力板數量少於機器本身算力板數量，重新插拔算力板兩端的排線（或更新損壞的排線），重新通電運行，如果無效聯系礦機廠商技術人員遠程判斷。
3.算力板0算力、溫度感測數據異常；
礦機後台查看算力板在線，但是算力為0或者晶元數量顯示為0或者溫度顯示異常（與其他算力板溫度有明顯差異）。此時請重新拔插算力板兩端排線，重新通電運行，如果還是出現上述現象，請聯系技術人員或者維修人員判斷。
4.網路延遲、上行下行帶寬過低或掉包嚴重（多數表現為礦池里的高拒絕率）；
5.機器過熱導致機器保護或者重啟（如神馬礦機正常工作溫度在60-85度左右，機器後台顯示溫度超過85度時，請增強機器通風、散熱措施，例如：水簾、空調、風扇等降溫設備）；
6.硬體故障問題，機器可能因為運輸原因等損壞或排線松動。或者小部分礦機可能存在晶元異常等現象，可聯系礦機廠商官方客服處理。
如果礦池算力小於本地算力，用戶可從以下四點進行排查：
1.實時算力可參考價值較低：推薦在礦機跑滿24小時後，通過礦池日算力與礦機本地後台數據進行比較。
2.礦機本地平均算力與礦池平均算力計算方式不同：礦機本地平均算力是指在運行時間段內的平均算力（通常是幾天內的平均算力），礦池統計的日算力為從此刻往前24小時的平均算力。如礦機未跑滿24小時，正常來講礦機後台算力會高於礦池後台。
3.固件版本過低，導致不兼容，出現算力較低現象：及時點擊官網下載或聯系礦機廠商官方客服獲取。
4.若是單台礦機出現問題，大概率是機器本身問題，請聯系各礦機廠商售後或自查。

『伍』 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。

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