xdag算力計算器

① 綆楀姏鍜屾寲鐭挎庝箞鏍瘋

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② 如何計算eth算力收益

可以用相關的eth計算器計算，也可以按如下思路自行計算：
以太坊一天挖礦的高低受到很大因素的影響，假設一天以太坊礦機收益，可以用以太坊計算進行實際分析，一天的總收益減去電費，再合理計算未來收益，看看投資以太坊礦機多久時間回本，一台礦機一天可以賺多少錢。

由於市面上的以太坊專業礦機型號較多，筆者經過對比挑選出彼進顯卡礦機，它可以產生：以太坊(ETH)、以太經典(ETC)、零幣(ZEC)、門羅幣(XMR)、Pirl、ETP，額定算力230MH/S(ETH)，售價1.65萬元人民幣。這款顯卡礦機適合專業挖以太幣，擁有8張RX 570 4G顯卡，功耗是1200W，下面我們就計算這款專業礦機一天可以挖多少以太幣。

本次計算不包括挖礦難度增加，僅為理論計算，不考慮後期的價格下跌或上漲，僅供大家參考。

提示：本次以太坊(ETH)挖礦收益計算是基於用戶所提供參數，以及理論收益每 MB/s = 7.0E-5ETH ，幣價1ETH=3166.41 元計算所得，不考慮難度增長跟算力變化情況，月收益跟年收益在難度增加算力變化的情況下會有很大出入只做參考! 以太坊(ETH)挖礦收益計算器，為您精確計算當前難度下以太坊(ETH)一天的挖礦收益，以太坊(ETH)一周的挖礦收益，以太坊(ETH)一年的挖礦收益，同時還能計算以太坊(ETH)挖礦回本時間。

參考當前以太坊挖礦難度，自信以太幣價格行情，這台以太幣專業礦機一天的凈利潤為36.58元。

所以說，以太坊算力收益受到很多方面的影響，打個比方，如果你所在的地區電費更便宜，則獲得更高凈利潤，如果電費高於本次計算值，則凈收益低於本次計算值。

③ 算力可貴，效率價高：智算中心憑啥是築基新基建的最優解

在「新基建」浪潮下，人工智慧正成為經濟增長的新引擎，各行各業開啟智能化升級轉型。算力在其中扮演了重要角色，是國家未來競爭力的集中體現。但事實是，在發展的過程中，高速增長的海量數據與更加復雜的模型，正在為算力帶來更大的挑戰，主要體現為算力不足，效率不高。

算力誠可貴：數據、演算法需要更多算力支撐

眾所周知，在人工智慧發展的三要素中，無論是數據還是演算法，都離不開算力的支撐，算力已成為人工智慧發展的關鍵要素。

IDC發布的《數據時代2025》報告顯示，2018年全球產生的數據量為33ZB (1ZB=1萬億GB)，到2025年將增長到175ZB，其中，中國將在2025年以48.6ZB的數據量及27.8%的佔比成為全球最大的數據匯集地。

另據賽迪顧問數據顯示，到2030年數據原生產業規模量占整體經濟總量的15%，中國數據總量將超過4YB，佔全球數據量30%。數據資源已成為關鍵生產要素，更多的產業通過利用物聯網、工業互聯網、電商等結構或非結構化數據資源來提取有價值信息，而海量數據的處理與分析對於算力的需求將十分龐大。

演算法上，先進模型的參數量和復雜程度正呈現指數級的增長趨勢。此前 Open AI 發表的一項研究就顯示，每三到四個月，訓練這些大型模型所需的計算資源就會翻一番（相比之下，摩爾定律有 18 個月的倍增周期）。2012 至 2018 年間，深度學習前沿研究所需的計算資源更是增加了 30 萬倍。

到2020年，深度學習模型對算力的需求達到了每天百億億次的計算需求。2020年2月，微軟發布了最新的智能感知計算模型Turing-NLG，參數量高達到175億，使用125POPS AI計算力完成單次訓練就需要一天以上。隨後，OpenAI又提出了GPT-3模型，參數量更達到1750億，對算力的消耗達到3640 PetaFLOPS/s-day。而距離GPT-3問世不到一年，更大更復雜的語言模型，即超過一萬億參數的語言模型SwitchTransformer即已問世。

由此可見，高速增長的海量數據與更加復雜的模型，正在給算力帶來更大的挑戰。如果算力不能快速增長，我們將不得不面臨一個糟糕的局面：當規模龐大的數據用於人工智慧的訓練學習時，數據量將超出內存和處理器的承載上限，整個深度學習訓練過程將變得無比漫長，甚至完全無法實現最基本的人工智慧。

效率價更高：環境與實際成本高企，提升效率迫在眉睫

在計算工業行業，有個假設是「數字處理會變得越來越便宜」。但斯坦福人工智慧研究所副所長克里斯托弗•曼寧表示，對於現有的AI應用來說卻不是這樣，特別是因為不斷增加的研究復雜性和競爭性，使得最前沿模型的訓練成本還在不斷上升。

根據馬薩諸塞大學阿默斯特校區研究人員公布的研究論文顯示，以常見的幾種大型 AI 模型的訓練周期為例，發現該過程可排放超過 626000 磅二氧化碳，幾乎是普通 汽車 壽命周期排放量的五倍（其中包括 汽車 本身的製造過程）。

例如自然語言處理中，研究人員研究了該領域中性能取得最大進步的四種模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人員在單個 GPU 上訓練了至少一天，以測量其功耗。然後，使用模型原始論文中列出的幾項指標來計算整個過程消耗的總能量。

結果顯示，訓練的計算環境成本與模型大小成正比，然後在使用附加的調整步驟以提高模型的最終精度時呈爆炸式增長，尤其是調整神經網路體系結構以盡可能完成詳盡的試驗，並優化模型的過程，相關成本非常高，幾乎沒有性能收益。BERT 模型的碳足跡約為1400 磅二氧化碳，這與一個人來回坐飛機穿越美洲的排放量相當。

此外，研究人員指出，這些數字僅僅是基礎，因為培訓單一模型所需要的工作還是比較少的，大部分研究人員實踐中會從頭開發新模型或者為現有模型更改數據集，這都需要更多時間培訓和調整，換言之，這會產生更高的能耗。根據測算，構建和測試最終具有價值的模型至少需要在六個月的時間內訓練 4789 個模型，換算成碳排放量，超過 78000 磅。而隨著 AI 算力的提升，這一問題會更加嚴重。

另據 Synced 最近的一份報告，華盛頓大學的 Grover 專門用於生成和檢測虛假新聞，訓練較大的Grover Mega模型的總費用為2.5萬美元；OpenAI 花費了1200萬美元來訓練它的 GPT-3語言模型；谷歌花費了大約6912美元來訓練 BERT，而Facebook針對當前最大的模型進行一輪訓練光是電費可能就耗費數百萬美元。

對此，Facebook人工智慧副總裁傑羅姆•佩森蒂在接受《連線》雜志采訪時認為，AI科研成本的持續上漲，或導致我們在該領域的研究碰壁，現在已經到了一個需要從成本效益等方面考慮的地步，我們需要清楚如何從現有的計算力中獲得最大的收益。

在我們看來，AI計算系統正在面臨計算平台優化設計、復雜異構環境下計算效率、計算框架的高度並行與擴展、AI應用計算性能等挑戰。算力的發展對整個計算需求所造成的挑戰會變得更大，提高整個AI計算系統的效率迫在眉睫。

最優解：智算中心大勢所趨，應從國家公共設施屬性做起

正是基於上述算力需求不斷增加及所面臨的效率提升的需要，作為建設承載巨大AI計算需求的算力中心（數據中心）成為重中之重。

據市場調研機構Synergy Research Group的數據顯示，截至到2020年第二季度末，全球超大規模數據中心的數量增長至541個，相比2015年同期增長一倍有餘。另外，還有176個數據中心處於計劃或建設階段，但作為傳統的數據中心，隨之而來的就是能耗和成本的大幅增加。

這里我們僅以國內的數據中心建設為例，現在的數據中心已經有了驚人的耗電量。據《中國數據中心能耗現狀白皮書》顯示，在中國有 40 萬個數據中心，每個數據中心平均耗電 25 萬度，總體超過 1000 億度，這相當於三峽和葛洲壩水電站 1 年發電量的總和。如果折算成碳排放則大概是 9600 萬噸，這個數字接近目前中國民航年碳排放量的 3 倍。

但根據國家的標准，到2022年，數據中心平均能耗基本達到國際先進水平，新建大型、超大型數據中心的 PUE（電能使用效率值，越低代表越節能）達到 1.4 以下。而且北上廣深等發達地區對於能耗指標控制還非常嚴格，這與一二線城市集中的數據中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等計算能力提升伺服器，尤其是數據中心的的計算效率應是正解。

但眾所周知的事實是，面對前述龐大的AI計算需求和提升效率的挑戰，傳統數據中心已經越來越難以承載這樣的需求，為此，AI伺服器和智算中心應運而生。

與傳統的伺服器採用單一的CPU不同，AI伺服器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速晶元，利用CPU與加速晶元的組合可以滿足高吞吐量互聯的需求，為自然語言處理、計算機視覺、語音交互等人工智慧應用場景提供強大的算力支持，已經成為人工智慧發展的重要支撐力量。

值得一提的是，目前在AI伺服器領域，我們已經處於領先的地位。

近日，IDC發布了2020HI《全球人工智慧市場半年度追蹤報告》，對2020年上半年全球人工智慧伺服器市場進行數據洞察顯示，目前全球半年度人工智慧伺服器市場規模達55.9億美元（約326.6億人民幣），其中浪潮以16.4%的市佔率位居全球第一，成為全球AI伺服器頭號玩家，華為、聯想也殺入前5（分別排在第四和第五）。

這里業內也許會好奇，緣何中國會在AI伺服器方面領跑全球？

以浪潮為例，自1993年，浪潮成功研製出中國首台小型機伺服器以來，經過30年的積累，浪潮已經攻克了高速互聯晶元，關鍵應用主機、核心資料庫、雲數據中心操作系統等一系列核心技術，在全球伺服器高端俱樂部里佔有了重要一席。在AI伺服器領域，從全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不斷刷新業界最強的人工智慧超級伺服器的紀錄，這是為了滿足行業用戶對人工智慧計算的高性能要求而創造的。浪潮一直認為，行業客戶希望獲得人工智慧的能力，但需要掌握了人工智慧落地能力的和技術的公司進行賦能，浪潮就可以很好地扮演這一角色。加快人工智慧落地速度，幫助企業用戶打開了人工智慧應用的大門。

由此看，長期的技術創新積淀、核心技術的掌握以及對於產業和技術的准確判斷、研發是領跑的根本。

至於智算中心，去年發布的《智能計算中心規劃建設指南》公布了智能計算中心技術架構，基於最新人工智慧理論，採用領先的人工智慧計算架構，通過算力的生產、聚合、調度和釋放四大作業環節，支撐和引領數字經濟、智能產業、智慧城市和智慧 社會 應用與生態 健康 發展。

通俗地講，智慧時代的智算中心就像工業時代的電廠一樣，電廠是對外生產電力、配置電力、輸送電力、使用電力；同理智算中心是在承載AI算力的生產、聚合、調度和釋放過程，讓數據進去讓智慧出來，這就是智能計算中心的理想目標。

需要說明的是，與傳統數據中心不同，「智算中心」不僅把算力高密度地集中在一起，而且要解決調度和有效利用計算資源、數據、演算法等問題，更像是從計算器進化到了大腦。此外，其所具有的開放標准，集約高效、普適普惠的特徵，不僅能夠涵蓋融合更多的軟硬體技術和產品，而且也極大降低了產業AI化的進入和應用門檻，直至普惠所有人。

其實我們只要仔細觀察就會發現，智算中心包含的算力的生產、聚合、調度和釋放，可謂集AI能力之大成，具備全棧AI能力。

這里我們不妨再次以浪潮為例，看看何謂全棧AI能力？

比如在算力生產層面，浪潮打造了業內最強最全的AI計算產品陣列。其中，浪潮自研的新一代人工智慧伺服器NF5488A5在2020年一舉打破MLPerf AI推理&訓練基準測試19項世界紀錄（保證充足的算力，解決了算力提升的需求）；在算力調度層面，浪潮AIStation人工智慧開發平台能夠為AI模型開發訓練與推理部署提供從底層資源到上層業務的全平台全流程管理支持，幫助企業提升資源使用率與開發效率90%以上，加快AI開發應用創新（解決了算力的效率問題）；在聚合算力方面，浪潮持續打造更高效率更低延遲硬體加速設備與優化軟體棧；在算力釋放上，浪潮AutoML Suite為人工智慧客戶與開發者提供快速高效開發AI模型的能力，開啟AI全自動建模新方式，加速產業化應用。

那麼接下來的是，智算中心該遵循怎樣的發展路徑才能充分發揮它的作用，物盡其用？

IDC調研發現，超過九成的企業正在使用或計劃在三年內使用人工智慧，其中74.5%的企業期望在未來可以採用具備公用設施意義的人工智慧專用基礎設施平台，以降低創新成本，提升算力資源的可獲得性。

由此看，智能計算中心建設的公共屬性原則在當下和未來就顯得尤為重要，即智能計算中心並非是盈利性的基礎設施，而是應該是類似於水利系統、水務系統、電力系統的公共性、公益性的基礎設施，其將承載智能化的居民生活服務、政務服務智能化。因此，在智能計算中心規劃和建設過程中，要做好布局，它不應該通過市場競爭手段來實現，而要體現政府在推進整個 社會 智能化進程的規劃、節奏、布局。

總結： 當下，算力成為推動數字經濟的根基和我國「新基建「的底座已經成為共識，而如何理性看待其發展中遇到的挑戰，在不斷高升算力的前提下，提升效率，並採取最佳的發展策略和形式，找到最優解，將成為政府相關部門以及相關企業的重中之重。

④ 綆楀姏闅懼害浜у嚭鎬庝箞鏍瘋

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⑥ 顯卡算力排行是什麼

顯卡算力的意思：

1、就是根據挖礦軟體，測試出來的數值，數值越大說明能在這軟體中「速度」越快。

2、一般挖礦軟體不同，其不同演算法，出現排名也會有差別的。

算力顯卡也叫計算卡，其實就是占著顯卡位置的計算器，是用來做數據計算的，並不是真正的顯卡，沒有對外視頻輸出的信號。你在網上搜計算卡三個字就能搜到一些相關的信息，按照算力顯卡這四個字去找自然是找不到相關內容。

這些東西是專業級顯卡，支持ECC校驗和專業軟體驗證，硬體用料更好穩定性更高。但計算卡不是圖形圖像設計這方面用的專業圖形卡。

這些顯卡或者不帶任何風扇，只有熱管和散熱片，或者帶渦輪式風扇。

2021顯卡價格暴漲的原因：

由於比特幣的價格上漲，使得當下顯卡挖礦異常的火熱，算力高的3070和3080等顯卡價格上漲超過100%，甚至二手顯卡都有很好的市場。顯卡主要負責一台電腦的圖形計算，無論玩游戲還是剪輯視頻都需要一塊好的顯卡。從去年底開始，受虛擬貨幣影響，新發售顯卡的價格也大幅上漲。

很多顯卡被買去挖掘以太幣了。作為虛擬貨幣中市值第二大的幣種，從去年10月至今，以太幣漲幅超過了400%，一枚以太幣的價格漲到了11000多元。利益驅動下，新建的礦場層出不窮，投資金額往往過億。通常是市面上的顯卡有多少，礦主就收多少。

此外從去年至今，顯卡廠商的產能不足也是顯卡缺貨漲價的重要原因。由於疫情影響，全球晶元都出現了緊缺的情況，顯卡也不例外，這也導致顯卡廠商的產量出現了大幅下滑。央視表示，由於以太幣成本僅為幣值的7%，在利益優惠下，短期內顯卡價格仍難回歸發售價。

⑦ 算盤和計算機

矽谷的計算機博物館認為中國的算盤是最早的計算機之一。算盤具備了計算機的基本特點，軟體就是口訣，輸入、輸出、計算、存儲就靠算珠和算盤的框架。仔細想想，這還真是一台極簡主義的發明。

算盤非常好用，在中國，直到90年代隨著計算機的普及，算盤才被徹底取代掉。80年代計算器發明以後，在很多專業的財會領域，並沒有取代算盤，很多老師傅還是覺得算盤更快。

在電視劇《暗算》里，我們甚至看到一堆人使用算盤計算來破解密碼。

算盤在中國的出現，最早可以追溯到東漢，最晚也基本是宋元時代了。可以想像在那個年代，有了算盤的中國人，在算力上絕對碾壓全球。

西方世界開始鑽研用機械來做計算大約要到17世紀了，也就是我們的晚明時期。帕斯卡發明了機械計算器，使用齒輪等復雜機械裝置來做加減法。雖然它的計算速度還是不如算盤，但它的好處是完全自動的，我們只管輸入，具體計算完全靠機械裝置來完成，不需要我們背誦乘法口訣了。

巴貝奇後來發明了差分機和分析機，可以進行加減乘除以外的更加復雜的計算，如對數、三角函數、平方、微積分計算等。

當然，機械計算機過於復雜，並沒有真正流行開，但是從機械計算機和算盤的區別，我們已經開出東西方思維的不同，甚至文明的不同走向。

1、在製造和使用工具上，中國在明末之前並不落後。

2、但是，中國的工具相對簡單，要進一步提高效率，需要的不是進一步升級工具，而是很多人一起使用工具，比如100個人一起用算盤。但是西方對工具賦予了幾乎無限的能力預期，使得他們發明了只需要極少數人操作，但可以完成巨大工作量的工具。機械計算器是一種，其它還有很多，比如紡織機、蒸汽機等。

3、中國文化自己對於工具的進一步發展幾乎停滯了，而西方是日新月異。

西方學者有個觀點，說中國在明朝和清朝時期，農業和人口政策都發展的太好了，人口規模達到了數億，這樣造成了一種內卷化效應，也就是說中國的廉價勞動力太多了，對任何提升勞動效率的發明創造都沒有需求。所以，中華文明自己把自己鎖死了，只能靠西方文明的強勢入侵才能走出死循環。

李約瑟也有著名一問，為什麼古代科技那麼發達的中國沒有誕生科學。

其實科學是一整套思維和認知體系，包括形而上學、邏輯、數學、懷疑精神、獨立思想等等。這些其實在中國古代的皇權社會都不具備。所以，也不僅僅是內卷化的問題。

我們再回頭看看題目里說的，算盤也使計算機的問題。

我們發明了算盤，但是直到90年代，我們還在使用算盤。但是西方社會已經從機械計算器發展到了今天的各種電子計算機。

我們的文明在工具的進化上停止了，但是西方文明卻在一直不斷的進步。這其實像極了，人和動物的區別，不管是使用工具還是群體協作，動物一直停留在一個水平不再發展了，但是人卻一直發展，其速度遠超生物基因的變異速度。所以很多學者認為，智人的思維升級以後，人類的發展速度已經擺脫了生物基因，我們超越了進化論。道金斯提出了文化基因的概念，meme，他認為文化基因自己也在變異和復制。

從這個意義上說，應該是某種文化基因，比如科技基因，在東西方文明中有著巨大區別，這種區別在晚明以後發生了質變。科技基因自己在全世界繁殖、變異、進化。而我們中國人，自己並沒有演化出科技基因。

凱文凱利在他的書《科技究竟想要什麼》里，也提出，科技也是一種生命，它有自己的生存和發展動力。

⑧ XDAG（匕首幣）——未來pow+dag貨幣之王

Dagger(代幣簡稱XDAG)是一個全新的基於有向無環圖(DAG)的加密貨幣，替代了區塊鏈技術。沒有預挖，也沒有ICO計劃，是一個真正由社區推動、公平開放的項目。而且不同於其它DAG方向的幣，Dagger可以進行挖礦，目前CPU、GPU都可以進行挖礦。

Xdag總量為4, 294, 967, 296個(2的32次方)，分 160 年挖完，明年預計大幅度減產，總量減少至8億。一天產量為 138 萬，每 64 秒產生一個塊，一個塊 1024 枚 Xdag。目前是 4 年遞減，每隔 4 年挖出礦的數量減半。目前Xdag已經挖出近2億枚，流通量約一億八千枚。

Xdag於2017年11月被設計出來，內部測試兩個月後，也就是2018年1月正式上線主網。它的作者是俄羅斯莫斯科國立大學的高級研究員，數學研究背景。Xdag的目標是創建一個能夠允許每秒進行成千上萬筆交易的去中心化的支付系統。

Dagger (XDAG)是全世界第一個實現pow+dag的加密貨幣，既擁有pow的去中心化和高安全性，又加入了dag的高並發，從bitcointalk.com 創世以來，就受到全世界的關注，被譽為dag中的比特幣。每一個塊包含一個交易，塊同時也是一個地址。Xdag是僅可以通過挖礦獲取，目標是成為全球性的超主權支付貨幣。完全沒有預挖也沒有ICO，主網路已經穩定運行五個月，算力上漲異常迅速。

DAG或直接非循環是在分布式、分散式環境中的人之間發送數據的另一種方法。這是在沒有區塊鏈的情況下完成的，可以提供更高的可擴展性。目前來看，XDAG網路在POW這種目前最優的去中心化方案下，依然能夠擁有1000~10000tps，且整個轉賬系統零手續費。

XDAG(匕首幣)已經於2018年04月22日，晚上6點整(UTC+8)，正式登陸Coinbat.com。此為國內交易量最大交易所。

區塊=交易=錢包

Xdag中所有的錢包地址、交易記錄均是塊(Block)。因為這種特性，所有的錢包都需要在網路上有獨一無二的block。換而言之，你不可以向不存在的wallet轉賬。這意味著，不用再擔心像其他加密貨幣一樣，打到黑洞地址的情況。之前加密貨幣最不人性的一點就是容易手誤打到錯誤地址。這一切在xdag中，不會出現。因為只有已經存在的錢包，才在xdag網路上有獨一無二的區塊。同時Xdag轉賬是沒有任何費用的。

第一個基於DAG技術可挖礦(PoW)的公鏈

Xdag 是採用PoW(工作量證明)的 DAG 技術，是目前業界唯一個可以進行挖礦的DAG網路。相較於區塊鏈技術Xdag有更高的 TPS，同時相對於其他DAG技術，Xdag則採用已經廣為認可的 PoW共識機制，確保去中心化和公平性。

解決了雙花問題

在Xdag中，主塊(Main Block)在每個幀間隔(Frame Time)中生成，Xdag中所有交易均是塊(Block)，當發生交易產生交易塊(Transaction Block)發送到主網中，見證者會按照規則驗證交易，並將交易塊鏈接到主塊上，一個交易塊會有自己的鏈接關系，見證者會依據規則確保先到的交易塊被鏈接到主塊，後到的塊將不會被鏈接到主塊，只有被主塊鏈接的塊才是有效的。

高TPS，轉賬速度快

到目前為止，整個系統已經穩定運行接近5個月，轉帳速度極快，基本都在幾十秒即可到達，遠遠超過 ETH、BTC。之後可以縮短到十幾秒。

目前最好的不可能三角解決方案

Xdag通過pow來保證去中心化和安全性，同時保留了dag的高並發。這是目前市場最完美的不可能三角（高並發、安全性、去中心化不可兼得），具備非常大的區塊鏈三點零潛質。

目前xdag的開發由社區自治，目前開發進度正常，版本更新快。前陣子曾因為算力上漲導致主網出現過兩次不同步的現象，經過社區開發人員的開發，目前項目已經很大提升了其穩定性。現在轉移開發重點為RPC介面、移動錢包的開發。RPC介面開發完成後意味著能實現交易平台自動沖提功能，屆時也會一些交易平台進行對接，如果能夠順利上線一些流通性更好的平台，對項目本身的意義也是非常正面的。也許在未來，會有更科學的技術能夠實現點對點交易、安全、匿名、高效的完美整合。但至少在接下來的一段時間里，XDAG絕對會是發展潛力無窮的金子。

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