1p算力需要多少級

❶ 鎸栫熆綆楀姏鎬庝箞璁＄畻

棣栧厛錛岀畻鍔涗唬琛ㄧ殑鏄鐭挎満姣忕掔殑榪愮畻嬈℃暟錛屽傝揪鍒1嬈/s錛屽垯瀵瑰簲綆楀姏涓1H銆傚洜姝ょ煡閬撴寲甯佺熆鏈虹殑榪愪綔鏃墮棿涓庤繍綆楁℃暟鍗沖彲璁＄畻鍏剁畻鍔涖傜畻鍔涚殑鍗曚綅鏄姣忓崈浣嶄竴鍙樺寲錛屾渶灝忓崟浣岺涓1嬈★紝1K=1000H,1G=1000K,1T=1000G,1P=1000T,1E=1000P銆傚ぇ鐑甯佺嶆瘮鐗瑰竵鍦ㄥ悇鍦扮殑鎸栫熆綆楀姏涓嶅畬鍏ㄤ竴鑷達紝浣嗗熀鏈淇濇寔鍦24.5E涓婁笅錛岃嚦灝戣佹嫢鏈150涓囧彴璁＄畻鏈烘墠鑳借揪鍒拌繖涓綆楀姏銆傚苟涓斾笉鍚岀殑鏁板瓧璐у竵瀵規寲鐭挎柟寮忥紙綆楁硶錛夌殑閫夋嫨涔熸湁鎵鍖哄垎錛屽洜姝ゆ瘮杈冧笉鍚岃揣甯佺殑綆楀姏鏄涓嶅彲姣旂殑銆
涓嶅悓甯佺嶉棿鐨勭畻鍔
涓嶅悓鐨勫竵縐嶆寲鐭塊夋嫨鐨勭畻娉曞彲鑳戒細鏈夋墍涓嶅悓錛屽備互澶鍧婁嬌鐢‥thash綆楁硶錛屾瘮鐗瑰竵鏄痵ha256綆楁硶錛岃幈鐗瑰竵鏄痵crypt綆楁硶絳夈備笉鍚岀畻娉曞圭畻鍔涚殑褰卞搷灝卞儚6浣嶆暟瀛楀瘑鐮佷笌12浣嶅瓧姣嶅拰鏁板瓧瀵嗙爜瑙ｇ爜鐨勫尯鍒錛屽疄闄呮儏鍐佃繕瑕佹瘮榪欎釜瑕佸嶆潅鐨勫氥備袱縐嶅瘑鐮佺殑瑙ｇ爜瑕佹眰涓嶅悓錛岄偅涔堝皾璇曡В鐮佺殑閫熷害涔熶細鏈夎緝澶у樊璺濄傚洜姝わ紝涓嶅悓鐨勫竵縐嶉棿鐨勭畻鍔涙槸娌℃湁浠諱綍鍏崇郴鐨勩

❷ 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。

❸ 算力是什麼意思

算力是比特幣網路處理能力的度量單位。即為計算機計算哈希函數輸出的速度。比特幣網路必須為了安全目的而進行密集的數學和加密相關操作。 例如，當網路達到10Th/s的哈希率時，意味著它可以每秒進行10萬億次計算。

在通過「挖礦」得到比特幣的過程中，我們需要找到其相應的解m，而對於任何一個六十四位的哈希值，要找到其解m，都沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的hash碰撞，而一個挖礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s,這就是所謂工作量證明機制POW。

(3)1p算力需要多少級擴展閱讀

算力為大數據的發展提供堅實的基礎保障，大數據的爆發式增長，給現有算力提出了巨大挑戰。互聯網時代的大數據高速積累，全球數據總量幾何式增長，現有的計算能力已經不能滿足需求。據IDC報告，全球信息數據90% 產生於最近幾年。並且到2020年，40% 左右的信息會被雲計算服務商收存，其中1/3 的數據具有價值。

因此算力的發展迫在眉睫，否則將會極大束縛人工智慧的發展應用。我國在算力、演算法方面與世界先進水平有較大差距。算力的核心在晶元。因此需要在算力領域加大研發投入，縮小甚至趕超與世界發達國家差距。

算力單位

1 kH / s =每秒1,000哈希

1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。

1 GH / s =每秒1,000,000,000次哈希。

1 TH / s =每秒1,000,000,000,000次哈希。

1 PH / s =每秒1,000,000,000,000,000次哈希。

1 EH / s =每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。

❹ 濡備綍璁＄畻鎸栫熆綆楀姏錛

棣栧厛錛岃＄畻鑳藉姏浠ｈ〃鐭挎満姣忕掔殑榪愮畻嬈℃暟錛屽1嬈/s錛屽瑰簲綆楀姏涓1H銆傚洜姝わ紝鍏惰＄畻鑳藉姏鍙浠ラ氳繃鐭ラ亾鎸栧竵鏈虹殑榪愯屾椂闂村拰鏁伴噺鏉ヨ＄畻銆傝＄畻鍗曚綅姣忓崈浣嶄竴鍙橈紝鏈灝忓崟浣岺涓1嬈★紝1嬈K=1000H,1G=1000K,1T=1000G,1P=1000T,1E=1000P銆傚悇鍦板ぇ鐑甯佺嶆瘮鐗瑰竵鐨勬寲鎺樿＄畻鑳藉姏騫朵笉瀹屽叏涓鑷達紝浣嗗熀鏈淇濇寔鍦24.5E瑕佽揪鍒拌繖涓綆楀姏錛岃嚦灝戣佹湁150涓囧彴璁＄畻鏈恆傝屼笖涓嶅悓鐨勬暟瀛楄揣甯佷篃涓嶅悓浜庢寲鎺樻柟娉(綆楁硶)鐨勯夋嫨錛屾墍浠ヤ笉鍚岃揣甯佺殑璁＄畻鑳藉姏鏄鏃犱笌浼︽瘮鐨勩
涓嶅悓璐у竵縐嶉棿鐨勮＄畻鑳藉姏
涓嶅悓鐨勮揣甯侀噰鐭跨畻娉曞彲鑳戒細鏈夋墍涓嶅悓錛屽備互澶鍧奅thash姣旂壒甯佹槸綆楁硶sha256綆楁硶錛岃幈鐗瑰竵鏄痵crypt綆楁硶絳夈備笉鍚岀畻娉曞硅＄畻鑳藉姏鐨勫獎鍝嶅氨鍍6浣嶆暟瀛楀瘑鐮佷笌12浣嶆暟瀛楁瘝鍜屾暟瀛楀瘑鐮佽В鐮佺殑鍖哄埆錛屽疄闄呮儏鍐墊瘮姝ゅ嶆潅寰楀氥備袱縐嶅瘑鐮佺殑瑙ｇ爜瑕佹眰涓嶅悓錛屾墍浠ュ皾璇曡В鐮佺殑閫熷害浼氭湁寰堝ぇ鐨勫樊璺濄傚洜姝わ紝涓嶅悓璐у竵涔嬮棿鐨勮＄畻鑳藉姏鏃犲叧銆