『壹』 挖礦都關鍵是顯卡還是cpu
理論上講，CPU運算和GPU運算都是可以挖礦的。
在一種虛擬貨幣問世的初期，挖礦相對容易，可能一塊性能足夠強悍的CPU就可以比較容易地挖到幣。
隨著挖幣越來越難，CPU面對挖礦所需的巨大算力早已力不從心，而顯卡GPU核心大規模的流處理器並行運算的恐怖性能，更加的適合挖礦這種並行運算。
因此，現在的專業礦機，早已成為GPU以及專業晶元的天下，CPU在其中最多起到協調的作用。並且，隨著挖礦難度的增加，對礦卡的顯存容量要求越來越高，幾年前2~3GB就夠用，現在可能6GB都不夠用了。
『貳』 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪個算力更強
也就是比性能/功耗唄。比這個，gpu遠勝cpu。當初正是因為cpu要把大量功耗和晶體管花在控制電路和cache上，gpu才會被做成獨立晶元，並進一步有gpgpu。
『叄』 科普一下，什麼是gpu算力
揭秘GPU的強大算力：一場性能之旅標稱算力，如同硬體規格單上的驕傲標簽，比如NVIDIA的圖形處理單元規格表中，你可以看到如上圖所示的紅框所示的浮點吞吐量，它代表著廠商發布的理論性能。以NVIDIA為例，其標稱算力每兩年就會翻一番，目前單精度浮點運算的峰值已達到幾十到百T，但這並未包括專為特定任務加速的tensorcore這類硬體單元。
然而，實際應用中的算力表現往往與標稱值有所出入。硬體層面的因素，如存儲設計、高效調度、指令集優化和I/O效率，都會影響到實際性能。軟體層面，如計算模式、內存訪問策略以及業務場景的特異性，也會對性能產生深遠影響。
要衡量GPU的真正實力，行業里並沒有統一的標准，而是根據具體應用場景而定。在深度學習領域，MLPerf是一個被廣泛認可的基準測試，而在科學計算領域，內部測試集同樣豐富多樣。這些工具幫助我們跨越場景的限制，實現客觀的比較和評估。
當我們談論更大的計算規模時，比如單張卡、整個機房甚至整個數據中心的算力，這時候的計算量會遠遠超過單個GPU的性能。這種線性疊加的方式，雖然直觀，但在實際應用中，由於硬體和軟體環境的復雜性，與實際算力的差距會更加顯著。
『肆』 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪個算力更強
CPU和GPU兩者的主要的用途是不一樣的，所以這個也不是特別好對比，相同功耗的前提下肯定是CPU綜合算力更強一些。 GPU的算力是專門在圖形方面的。在這個方面強一些。
『伍』 ai算力為什麼看gpu而不是cpu算力是cpu還是gpu
ai算力看重gpu而不是cpu的原因如下：
1. 並行計算能力：GPU（圖形處理單元）相對於CPU（中央處理單元）在並行計算方面具有顯著優勢。AI計算通常涉及大量的矩陣運算和並行計算任務，而GPU設計用於高效處理這些任務。GPU擁有更多的核心和線程，可以同時執行更多的計算操作，提供更快速和高效的並行計算能力。
2. 特化硬體架構：現代GPU通常採用特殊的硬體架構來加速深度學習和神經網路相關的計算。例如，NVIDIA的CUDA架構和Tensor Cores通過專門的硬體單元提供了針對深度學習任務的優化計算能力。這種特化的硬體架構使GPU在處理AI工作負載時更加高效。
3. 計算性能和功耗比：GPU通常具有更高的浮點計算性能和更低的功耗比例。在AI應用中，需要進行大量的浮點數計算，包括矩陣乘法、卷積運算等。GPU的架構可以更好地支持這些計算需求，並提供更高的吞吐量和更低的功耗。
4. AI框架和庫支持：許多流行的AI框架和庫，如TensorFlow、PyTorch和CUDA等，都針對GPU進行了優化，並提供了相應的GPU加速功能和介面。這使得開發者可以方便地利用GPU的計算能力來加速深度學習和機器學習任務。
綜上所述，由於GPU在並行計算、特化硬體架構、計算性能和功耗比以及AI框架支持等方面的優勢，評估AI算力時通常會將重點放在GPU的性能上。然而，CPU仍然在一些特定的AI任務中扮演重要角色，如數據預處理、模型部署和推理等。
原因：
我們常說的CPU多線程編程偏向於前者， GPU的並行編程模式則偏向於後者 。後者對龐大但邏輯簡單的算力需求，有明顯更強更高效的支持能力。
或者我們也可以這么認為：AI領域的大數據流運算本來就是一個模糊概率問題，並沒有多少很精準的計算需求， 也就不要那麼多的算力「牛人」（CPU），需要的是很多能夠干一般活的「工人」（通用GPU） 。
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