L3掉算力如何重啟

Ⅰ 螞蟻L3 504M 算力 一天能挖多少萊特幣

其實每天能挖到的幣都是不一樣的，L3+最早出來的時候，每天能挖1個萊特幣。現在全網算力大幅度提升，每天能挖0.54個幣左右。主要還是要看你的算力跟全網算力的比較吧。

1.比特幣挖礦機，就是用於賺取比特幣的電腦，這類電腦一般有專業的挖礦晶元，多採用燒顯卡的方式工作，耗電量較大。用戶用個人計算機下載軟體然後運行特定演算法，與遠方伺服器通訊後可得到相應比特幣，是獲取比特幣的方式之一。

2.2013年流行的數字貨幣有，比特幣、萊特幣、澤塔幣、便士幣（外網）、隱形金條、紅幣、極點幣、燒烤幣、質數幣。目前全世界發行有上百種數字貨幣。

3.產值：按照比特幣產出的運算公式，幾乎每逢4年都會產出減半，最終達到極值2100萬個。而每逢此時，都會大幅升值。這種沒有中央銀行控制的貨幣，與不斷量化寬松的現實貨幣相比，也將會不斷升值。到2013年，比特幣已經產生出了大約1100多萬個。

(1)L3掉算力如何重啟擴展閱讀：

1.螞蟻礦機是全球市佔率第一的加密貨幣挖礦機品牌，市佔率約為70%。礦機由比特大陸研發，在中國內地擁有專利。螞蟻礦機初時只有比特幣礦機，後來業務拓展至其他加密貨幣，如以太坊、達世幣、萊特幣、門羅幣等等。

2.螞蟻礦機採用比特大陸設計的ASIC晶元，該晶元由台積電生產。所有晶元均以BM字頭作為型號。每一步礦機里都有3至4塊的電路板，電路板上則有數十塊晶元，因此每一部螞蟻礦機都只能夠用以挖掘一種或多種利用相同演算法的加密貨幣。

3.螞蟻礦機需要配合專門的挖礦軟體，不能使用第三方軟體。另外，螞蟻礦機由於功率甚高，也需要配合專門火牛使用。

Ⅱ 數字貨幣挖礦，什麼是算力挖礦算力單位怎麼換算

數字貨幣挖礦 我們經常提到的一個詞就是 礦機的算力，
比如：挖BTC比特幣的螞蟻礦機T9+ 算力10.5TH/S，
挖LTC萊特幣的螞蟻礦機L3+ 算力504MH/S,
挖LCC數字鏈的好礦機Ubuntu×64 算力180KH/S.

那究竟算力是什麼意思呢？ 算力代表了什麼 算力單位是怎麼定義的呢？

其實算力的意思很簡單，他就是代表礦機的計算能力、計算性能的衡量 他具體代表的是每秒礦機的整體hash演算法運算次數。
我們先要知道挖礦的本質就是解決一個數學計算，誰先算出來誰就獲得獎勵（幣），這個數學計算方式也很簡單，就是一直不斷的嘗試碰撞結果![什麼是礦機算力？挖礦算力單位怎麼換算?
就類似於你暴力破解一個手機密碼 （假設嘗試多次手機不會被鎖），
你不斷的嘗試密碼 從 000000 ~ 999999 一個一個的嘗試直到你解鎖成功，
如果你1秒內能嘗試一次 你的算力就是1次/s ，1秒內能嘗試兩次 你的算力就是2次/s
你1秒內嘗試的次數越多你的算力就越大， 你解鎖的時間也就越短 。

礦機也是一樣， 礦機1秒內能計算的hash演算法次數越多算力越大，挖的幣越多。
最開始比特幣使用 CPU挖礦， 後來使用顯卡GPU挖礦，到現在的使用ASIC專業定製晶元挖礦，計算速度一直不斷提升

算力單位：
算力每隔千位劃為一個單位，
最小單位 H=1次 1000H = 1K 1000K = 1G 1000G = 1T 1000T = 1P 1000P=1E
S9+ 10.5T 也等於 10500G / 0.0105P
比特幣全網算力現在 24.42 EH/s 相當於232萬台S9的算力

不同幣種的算力
不同的幣種的挖礦演算法可能會不一樣
比如比特幣是sha256演算法，萊特幣是scrypt演算法， 以太坊是Ethash演算法，數字鏈是SHA-2演算法。
這就像 手機1的密碼4位隨便輸入， 手機2的密碼6位， 輸一次後 隔1s才能再次輸入， 實際比這個要復雜的多，
解鎖這兩種不同的手機的方式是不一樣的， 那我嘗試解鎖的速度也不一樣， 解鎖手機1 我會更快一點。
不用的幣種之間的算力 是沒有任何關系的， 比特幣礦機是不能挖萊特， 因為演算法不一樣， 他不會解萊特幣的題。

Ⅲ 自動駕駛進入L3時代，為什麼大家都需要高精地圖

前不久我們的一篇內容指出，目前自主廠商所推出的L3級量產車上都搭載了高精地圖。高精地圖究竟是什麼？為什麼自動駕駛需要它？今天我們就來詳細講一講。
在講高精地圖本身之前，我們先來回顧一下自動駕駛的基本邏輯。
簡單來講，自動駕駛的實現主要有三個步驟：感知、決策規劃、行車控制。這與你走路上班/上學的邏輯是相似的：眼睛看到畫面，告訴大腦，然後你就知道了自己在哪裡，以及要往哪個方向走，並指揮你的腿邁開步伐。
在自動駕駛系統中，感知主要解決兩個問題：車周圍有什麼，以及車在哪。車沒有眼睛，我們就要賦予它「眼睛」。這就是它的環境感知系統，一般由視覺感測器（攝像頭）、雷達（毫米波、超聲波、激光）等多種感測器融合而成。
在這些感測器的協同工作下，感知系統就可以知道，車輛周圍都有哪些東西，比如車、人、路、樹、牆、路牌等等。在將這些數據提供給決策系統後，決策系統根據演算法，就知道車輛可不可以行駛，可以以最大多少的速度行駛，以及是否需要控制前輪轉彎，並傳輸指定給行車控制系統。
在特定條件下，感知系統也會直接傳輸數據給行車控制系統，這主要應用在AEB上，也就是緊急主動安全系統，以保證在最短的時間內對緊急情況進行響應。
但這里有個問題，你走路之所以知道要怎麼走，是因為你對這條路線很熟悉，腦子里有地圖，知道接下來要怎麼走。但車輛僅憑感知系統，是無法知道接下來應該如何行使的，就像你到了一個陌生的城市。
這時候，就需要定位和地圖了。
自動駕駛系統中，車輛定位是及其關鍵的。它影響到幾乎所有的環節。通過GPS（衛星定位）、IMU（慣性測量單元）以及車輪測程儀等，車輛可以清晰地知道自己所在的位置，當前的運動狀態（時速，加速度）等。
這時，感知系統就不僅知道了車周圍有什麼，還知道了車在哪條道路上，在往哪個方向行進。決策系統也知道了整片地區的道路信息，並會根據目的地規劃合理的路線，以對行車控製做出指令。
這就是一套完整的自動駕駛流程，在理想狀態下，這些就足以讓車輛載著你安全到達任何一個地方。
但遺憾的是，以目前的技術水平，這種「理想狀態」很難達到，因為車輛的感知和定位系統依然無法像人一樣，可以識別出路上的所有信息，判斷自己的准確位置，並且不受環境的影響。
例如，在高樓林立的市中心，GPS信號可能會被阻擋，這時車輛就會丟失自己的位置信息，讓自動駕駛行程中斷。
又或者，在雨雪天氣，路上的車道線被積雪或積水覆蓋，車輛僅憑環境感知系統難以實現車道的判別，從而可能導致事故徵候。
再或者，目前的感知系統，還難以識別路上的坑洞、減速帶、較低矮的路肩等等，在高速行駛過程中如果漏判了這些東西的存在，也會導致相對嚴重的後果。
更或者，在高速上下匝道時，有時會出現左右分流的車道，這時如果僅憑導航地圖和環境感知，可能會讓車輛出現快速變道的情況，乘坐體驗會很差。
在這種技術條件下，想要實現L3級以上的自動駕駛，就需要高精地圖出場了。
高精地圖，顧名思義就是精度非常高的地圖，一般來講高精地圖的精度都是分米級的，但它不僅僅是精度高，在數據的維度上相較普通的地圖也更加豐富。
高精地圖將大量的行車輔助信息存儲為結構化數據，其中一類是道路數據，比如車道線的位置、類型、寬度、坡度和曲率等車道信息。另一類是車道周邊的固定對象信息，比如交通標志、交通信號燈等信息、車道限高、下水道口、障礙物及其他道路細節，還包括高架物體、防護欄、數目、道路邊緣類型、路邊地標等基礎設施信息。
圖片出處：未來汽車大講堂 - 網易雲課堂 高精地圖，自動駕駛的必由之路
簡單來說，在高精地圖的幫助下，車輛不需要環境感知就已經知道了道路的走向、曲率、詳細的車道、限速，以及道路邊線離路肩有多遠，路邊有幾棵樹，幾個消防栓，幾根電線桿，哪裡有個限速標志，哪裡有顯著的地標等等等等。
而這些信息，讓自動駕駛系統直接開了「上帝模式」。
有了高精地圖的幫助，可以讓車輛的定位更加精準，即便在路況復雜區域定位也可以讓定位系統向決策系統反饋更精準的車道信息，並讓決策系統進行車道/線路規劃。
同時，由於高精地圖中含有大量的靜態參照物，定位系統可以通過環境感知系統獲取到的環境信息與地圖信息進行比對，以此在GPS信號不佳的情況下，推算出車輛的實際位置，提高了整套系統的魯棒性。
對於感知系統來說，高精地圖可以對需要重點識別的區域進行劃定，向感知系統表明這個區域是你的圖像分析所關注的重點，並減少對其他區域的識別，這就是感興趣區域（ROI）。使用ROI，可以降低感知系統的負荷，解放算力，以並增加關鍵區域的識別精度。
例如，一般情況下，前置攝像頭只要重點識別畫面的下半部分就可以了，因為畫面的上邊是天空，車輛和人員都不會從天上出現。但信號燈是個例外，它往往掛得比較高，所以要想事實識別信號燈，就要不停地從整個畫面中搜尋，對算力的壓力很大。但如果開啟了ROI，在高精地圖中標註上，在定位的某個點，畫面的某個區域會出現信號燈，那麼系統只要重點識別標注的這個區域就可以搜尋到信號燈，並完成識別。
對於決策系統來說，有高精地圖的幫助，可以降低決策演算法的復雜度，只要保證在不撞車的前提下，將車輛盡量平穩地開到目的地就可以。因為在高精地圖中已經存有了詳細的車道、固定障礙物信息，只要按照規劃的路線走，就一定不會壓到坑、騎上路肩，甚至撞到電線桿。
同時，詳細的車道信息也可以讓系統規劃出更合理、更平穩的行車路徑。例如前文提到的匝道問題，如果系統早已提前知道了岔路的存在，那麼就會在還沒看到路時早早變到相應道，提高行車舒適性。
而且，由於高精地圖中詳細標注了每條道路上的車道劃分、車道寬度、每條車道的速度限制，這就讓系統可以實現計劃好更高效率的路線，讓決策系統可以在行車過程中更專注於行車安全。
通俗點說，沒有高精地圖的車輛，在自動駕駛時所做出的的反應都是「條件反射」：看到紅綠燈時才知道要減速；識別到電線桿時才知道不能撞上去。而有了高精地圖的協助，車輛在行駛到紅綠燈之前就已經准備減速了；在碰到電線桿之前就已經提前規劃好了規避路線。
可以說，高精地圖讓自動駕駛汽車「有備而來」。
但從目前講，高精地圖也有一定的不足。首先因為其信息量大，在採集上難度會更高，採集的周期也會相應拉長，所以目前的高精地圖，並不能做到大小路的全覆蓋，基本上只覆蓋了高速公路及主要的城市道路。
同時，在城市的不斷建設中，高精地圖所標注的要素有可能會出現改變，這就對高精地圖的實時更新提出了很高的要求，而這也是高精地圖在城市路況中應用的一大難點。
看到這你會發現，其實高精地圖是個「可有可無」的東西：如果自動駕駛系統的識別成功率足夠高，那麼只需要人類常用的平面導航地圖，一樣可以實現全自動駕駛。
比如特斯拉，一直堅持表示自己不需要高精地圖，因為他們認為自己的識別和決策演算法足夠強大，在不久的將來，只依靠實時識別和處理（條件反射），就可以在普通地圖的基礎上完成全自動的自動駕駛。
但遺憾的是，目前大部分的廠商包括即將推出L3量產車的這些自主廠商，在自動駕駛演算法的積累上是不如特斯拉的，為了彌補感知上的不足，就需要高精地圖所提供的超視距的感知能力和大量先驗信息的補充。
在高精地圖的幫助下，實現國標下的L3級自動駕駛完全沒有問題。這也解釋了，為什麼自動駕駛進入L3時代後，高精地圖也開始大范圍應用。
既宣傳了自己的技術力，又可以當成一個賣點和噱頭，何樂而不為呢，你說是不是？
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅳ Arm現在的NPU能達到自動駕駛L3級別的算力嗎

自動駕駛L3級別算力基本上主要以CPU+GPU/NPU為主， 一般來說CPU用Cortex A核去堆，8-16個，看系統有多大， 在這個部分可以提供200K以上的DMIPS。L3入門級晶元通過GPU/NPU提供額外幾十TOPS左右的算力，向上通過堆疊GPU可以達到幾百TOPS， 量產晶元這種架構較多，相對成熟。NPU方案，ARM方面可以通過周易NPU來堆疊，Arm還有ML IP，後續在車里也可能會應用。 量產的平台上還有用CPU加FPGA和ASIC電路等，有很多方案實現異構計算平台的。對L3系統來說硬體的算力也不是絕對的，需要和演算法等搭配。

Ⅳ 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。

Ⅵ 鋩傝殎鐭挎満l3504m鎬庝箞鏍

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Ⅶ 手機晶元ai算力只能用於影像嗎

不是，作為晶元產業的半個行內人，我對於晶元的算力也算有一知半解，要知道晶元算力是未來的人工智慧必不可少的三要素之一，這個概念還是比較專業的，所以我想講與晶元算力有關的三個晶元算力！

第一個自然是OPPO手機的晶元算力：

近日很火的OPPO馬里亞納 X晶元，這個NPU晶元被號稱算力超越了蘋果A15，實現了手機晶元最強AI算力數據，每秒可以完成18萬億的AI計算！在手機這個最前沿的科技產業來說，算力對於手機性能是有很強推動力的！

第二個就是英偉達智能電車的晶元算力：

在智能自動駕駛領域英偉達做了一件很牛的事兒，那就是發布史上最強自動駕駛L4級別晶元，單顆算力可達1000TOPS，這個算力是L3級的十倍，更是L2級的百倍，要知道從L2級到L4級也只有短短了幾年而已！

第三個是「東數西算」 的這個概念：

這是我國在「南水北調」和「西電東輸」後的第三個國家級超級工程，「數」指的是數據，『算』指的是算力，也就是由西部算力承接東部數據，提升國產高性能晶元的迅猛發展，這對於國產晶元發展起到了很好的促進作用，短期內讓晶元產業受益，長期則是將我國國產晶元世界頂級水平！

Ⅷ 鎖算力是什麼意思

其實算力的意思很簡單，他就是代表礦機的計算能力、計算性能的衡量 他具體代表的是每秒礦機的整體hash演算法運算次數。

數字貨幣挖礦，我們經常提到的一個詞就是礦機的算力， 比如：螞蟻礦機S9算力13.5T， 螞蟻礦機L3+ 815G。

挖礦的本質就是解決一個數學計算，誰先算出來誰就獲得獎勵（幣），這個數學計算方式是一直不斷的嘗試碰撞結果。

算力單位：

算力每隔千位劃為一個單位，最小單位 H=1次 1000H = 1K 1000K = 1G 1000G = 1T 1000T = 1P 1000P=1E

S9 13.5T 也等於 13500G / 0.0135P

比特幣全網算力現在 24.42 EH/s 相當於180萬台S9的算力

Ⅸ 綆楀姏鐨勫崟浣嶆槸浠涔堬紵

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