❶ gpu伺服器是什麼有什麼作用
GPU伺服器是基於GPU的應用於視頻編解碼、深度學習、科學計算等多種場景的快速、穩定、彈性的計算服務。
作用是：出色的圖形處理能力和高性能計算能力提供極致計算性能，有效解放計算壓力，提升產品的計算處理效率與競爭力。
採用2顆至強E5-2600V3系列處理器，內存採用128GB/256GB DDR4 2133/2400MHZ,系統硬碟採用2塊512G SSD固態硬碟，數據硬碟採用3塊25寸2T企業級硬碟，或者3塊35寸 4T企業級硬碟，平台採用支持兩GPU伺服器（LZ-743GR），四GPU伺服器(LZ-748GT)，八GPU伺服器(LZ-4028GR)。
rx470顯卡挖礦算力215mh/s，那麼換算成一天算力是多少T？
算力是指計算設備通過處理數據，實現特定結果輸出的計算能力。
算力廣泛存在於手機、PC、超級計算機等各種硬體設備中，沒有算力，這些軟、硬體就不能正常使用。而玩虛擬貨幣的投資者，都聽過算力這個詞，在區塊鏈中，算力通常是指挖礦機挖出比特幣的能力，算力佔全網算力的比例越高，算力產出的比特幣就越多。
算力可分為三類：第一類，就是高性能計算，即「超算」。第二類算力，為人工智慧計算機，主要用於處理人工智慧應用問題；第三類就是數據中心，它更多是通過雲計算的方式給大家提供算力的公共服務。這三種計算中心，合起來就反映出一個國家的算力。
2023年算力龍頭上市公司：
1、拓維信息：公司依託兆瀚伺服器和兆瀚AI推理伺服器提供的通用和A算力支持，在雲邊端的技術框架內，重點發展鴻蒙行業專屬操作系統、鴻蒙行業專屬終端、拓維元操作系統、行業邊緣一體機，「軟+硬」深度融合，實現雲邊端協同，以邊端促雲。
2、科大訊飛：訊飛的算力完全滿足AI演算法模型訓練，可面向開放平台數百萬開發者和其他行業夥伴提供相關AI服務的需求，公司持續打造人工智慧核心技術的領先引擎，通過無監督訓練、小數據學習演算法的突破，用更少的標記數據實現更好的效果，從而降低人工智慧在各個領域推廣落地的成本。
3、首都在線：公司的CDS首雲異構算力平台，主要面向以GPU算力為主的業務場景，既包括了以深度學習、AI計算、超算為主的算力業務，也覆蓋了以影視渲染、實時渲染、雲游戲、XR等視覺計算需求。
算盤和計算機
顯卡現在挖不出來比特幣的。你這個算力是以太坊的算力。計算方法也不對
具體步驟如下：
一天有86400秒，而你提供的單位mh/s並不是容量單位，所以請自行計算。
ETH ETC ZEC SC 等才是顯卡挖礦的。
最近因為挖礦火爆，部分顯卡型號供貨緊張，A卡就有好幾款基本斷貨了，價格也上漲了不少。英偉達專業礦卡可能就在本月10號左右出貨，而A卡這邊有RX470、RX560兩款專業礦卡，後續是否還會有其它型號的專業礦卡型號推出，那就得看挖礦還是否能穩定下去了。本次我們要對比的是RX460和GTX1060兩款顯卡的挖礦算力，下面的測試數據是以太幣挖礦算力。
英偉達發布史上最強計算平台，黃教主：自動駕駛不再擔心算力問題
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。
顯卡怎麼計算挖礦算力
原本應該在今年 3 月份於加州聖何塞舉辦的英偉達 GTC 2020 大會，因為全球性新冠病毒肺炎的爆發而不得不推遲舉行。
比原計劃晚了將近 2 個月，英偉達 GTC 2020 終於在 5 月 14 日回歸。
不過這一次開發者們沒辦法在線下集會，只能通過線上直播觀看「皮衣教主」黃仁勛的主題演講。老黃此次是在他矽谷的家中完成了這場別開生面的「Kitchen Keynote」。
雖然是廚房舉行，英偉達依然爆出「核彈」，發布了全新一代的 GPU 架構 Ampere（安培）。
在自動駕駛方向上，英偉達通過兩塊 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 組合，實現了前所未有的2000 TOPS算力的 Robotaxi 計算平台，整體功耗為800W。
有業界觀點認為，實現 L2 自動駕駛需要的計算力小於 10 TOPS，L3 需要的計算力為 30 - 60 TOPS，L4 需要的計算力大於 100 TOPS，L5 需要的計算力至少為 1000 TOPS。
現在的英偉達自動駕駛計算平台已經建立起了從10TOPS/5W，200TOPS/45W到2000 TOPS/800W的完整產品線，分別對應前視模塊、L2+ADAS以及Robotaxi的各級應用。
從產品線看，英偉達Drive AGX將全面對標 MobileyeEyeQ系列，希望成為量產供應鏈中的關鍵廠商。
1、全新 GPU 架構：Ampere（安培）
2 個月的等待是值得的，本次 GTC 上，黃仁勛重磅發布了英偉達全新一代 GPU 架構 Ampere（安培）以及基於這一架構的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整體性能上相比於前代基於 Volta 架構的產品有 20 倍的提升，這顆 GPU 將主要用於數據分析、專業計算以及圖形處理。
在安培架構之前，英偉達已經研發了多代 GPU 架構，它們都是以科學發展史上的偉人來命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（費米）、Kepler（開普勒）、Maxwell（麥克斯維爾）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（圖靈）。
這些核心架構的升級正是推動英偉達各類 GPU 產品整體性能提升的關鍵。
針對基於安培架構的首款 GPU A100，黃仁勛細數了它的五大核心特點：
集成了超過 540 億個晶體管，是全球規模最大的 7nm 處理器；引入第三代張量運算指令 Tensor Core 核心，這一代 Tensor Core 更加靈活、速度更快，同時更易於使用；採用了結構化稀疏加速技術，性能得以大幅提升；支持單一 A100 GPU 被分割為多達 7 塊獨立的 GPU，而且每一塊 GPU 都有自己的資源，為不同規模的工作提供不同的計算力；集成了第三代 NVLink 技術，使 GPU 之間高速連接速度翻倍，多顆 A100 可組成一個巨型 GPU，性能可擴展。
這些優勢累加起來，最終讓 A100 相較於前代基於 Volta 架構的 GPU 在訓練性能上提升了6 倍，在推理性能上提升了7 倍。
最重要的是，A100 現在就可以向用戶供貨，採用的是台積電的 7nm 工藝製程生產。
阿里雲、網路雲、騰訊雲這些國內企業正在計劃提供基於 A100 GPU 的服務。
2、Orin+安培架構 GPU：實現 2000TOPS 算力
隨著英偉達全新 GPU 架構安培的推出，英偉達的自動駕駛平台（NVIDIA Drive）也迎來了一次性能的飛躍。
大家知道，英偉達此前已經推出了多代 Drive AGX 自動駕駛平台以及 SoC，包括Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus以及Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了兩顆 Xavier SoC，算力可以達到 30TOPS，功耗為 30W。
最近上市的小鵬 P7 上就量產搭載了這一計算平台，用於實現一系列 L2 級自動輔助駕駛功能。
Drive AGX Pegasus 平台則包括了兩顆 Xavier SoC 和兩顆基於圖靈架構的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗為 500W。
目前有文遠知行這樣的自動駕駛公司在使用這一計算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中國大會上，英偉達又發布了最新一代的自動駕駛計算 SoC Orin。
這顆晶元由 170 億個晶體管組成，集成了英偉達新一代 GPU 架構和 Arm Hercules CPU 內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，最高每秒可運行 200 萬億次計算。
相較於上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英偉達進一步將自動駕駛計算平台的算力往前推進，通過將兩顆 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 集成起來，達到驚人的 2000TOPS 算力。
相較於 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相應地，其功耗為 800W。
按一顆 Orin SoC 200TOPS 算力來計算，一塊基於安培架構的 GPU 的算力達到了 800TOPS。
正因為高算力，這個平台能夠處理全自動駕駛計程車運行所需的更高解析度感測器輸入和更先進的自動駕駛深度神經網路。
對於高階自動駕駛技術的發展而言，英偉達正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架構在計算平台方面引領整個行業。
當然，作為一個軟體定義的平台，英偉達 Drive AGX 具備很好的可擴展性。
特別是隨著安培 GPU 架構的推出，該平台已經可以實現從入門級 ADAS 解決方案到 L5 級自動駕駛計程車系統的全方位覆蓋。
比如英偉達的 Orin 處理器系列中，有一款低成本的產品可以提供 10TOPS 的算力，功耗僅為 5W，可用作車輛前視 ADAS 的計算平台。
換句話說，採用英偉達 Drive AGX 平台的開發者在單一平台上僅基於一種架構便能開發出適應不同細分市場的自動駕駛系統，省去了單獨開發多個子系統（ADAS、L2+ 等系統）的高昂成本。
不過，想採用 Orin 處理器的廠商還得等一段時間，因為這款晶元會從 2021 年開始提供樣品，到2022 年下半年才會投入生產並開始供貨。
3、英偉達自動駕駛「朋友圈」再擴大
本屆 GTC 上，英偉達的自動駕駛「朋友圈」繼續擴大。
中國自動駕駛公司小馬智行（Ponyai）、美國電動車創業公司Canoo和法拉第未來（Faraday Future）加入到英偉達的自動駕駛生態圈，將採用英偉達的 Drive AGX 計算平台以及相應的配套軟體。
小馬智行將會基於 Drive AGX Pegasus 計算平台打造全新一代 Robotaxi 車型。
此前，小馬智行已經拿到了豐田的 4 億美金投資，不知道其全新一代 Robotaxi 會不會基於豐田旗下車型打造。
美國的電動汽車初創公司 Canoo 推出了一款專門用於共享出行服務的電動迷你巴士，計劃在 2021 年下半年投入生產。
為了實現輔助駕駛的系列功能，這款車型會搭載英偉達 Drive AGX Xavier 計算平台。前不久，Canoo 還和現代汽車達成合作，要攜手開發電動汽車平台。
作為全球新造車圈內比較特殊存在的法拉第未來，這一次也加入到了英偉達的自動駕駛生態圈。
FF 首款量產車 FF91 上的自動駕駛系統將基於 Drive AGX Xavier 計算平台打造，全車搭載了多達 36 顆各類感測器。
法拉第未來官方稱 FF91 有望在今年年底開始交付，不知道屆時會不會再一次跳票。
作為 GPU 領域絕對霸主的英偉達，在高算力的數據中心 GPU 以及高性能、可擴展的自動駕駛計算平台的加持下，已經建起了一個完整的集數據收集、模型訓練、模擬測試、遠程式控制制和實車應用的軟體定義的自動駕駛平台，實現了端到端的完整閉環。
同時，其自動駕駛生態圈也在不斷擴大，包括汽車製造商、一級供應商、感測器供應商、Robotaxi 研發公司和軟體初創公司在內的數百家自動駕駛產業鏈上的企業已經在基於英偉達的計算硬體和配套軟體開發、測試和應用自動駕駛車輛。
未來，在整個自動駕駛產業里，以計算晶元為核心優勢，英偉達的觸角將更加深入，有機會成為產業鏈條上不可或缺的供應商。
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。
基於架構創新，業內首款存算一體大算力AI晶元點亮
可以參考下面，根據一些網吧市場常用的顯卡,整理的一份相關顯卡的價格和算力以及預計回本期,大概可以做個參考:
Radeon RX 580顯卡
整機功耗：243W
計算力：224M
顯卡售價：1999元
每24小時挖ETH數量：0015
每24小時產生收益:2448元
預計回本時間：8166天
Radeon RX 470顯卡
整機功耗:159W
計算力：243M
顯卡售價：1599元
每24小時挖ETH數量：0017
每24小時產生收益:279元
預計回本時間：5731天
Radeon RX 480顯卡
整機功耗:171W
計算力：244M
顯卡售價：1999元
每24小時挖ETH數量：0017
每24小時產生收益:2787元
預計回本時間：7173天
(1)顯卡共享算力給cpu擴展閱讀：
顯卡（Video card，Graphics card）全稱顯示介面卡，又稱顯示適配器，是計算機最基本配置、最重要的配件之一。顯卡作為電腦主機里的一個重要組成部分，是電腦進行數模信號轉換的設備，承擔輸出顯示圖形的任務。
顯卡接在電腦主板上，它將電腦的數字信號轉換成模擬信號讓顯示器顯示出來，同時顯卡還是有圖像處理能力，可協助CPU工作，提高整體的運行速度。對於從事專業圖形設計的人來說顯卡非常重要。 民用和軍用顯卡圖形晶元供應商主要包括AMD(超微半導體)和Nvidia(英偉達)2家。現在的top500計算機，都包含顯卡計算核心。在科學計算中，顯卡被稱為顯示加速卡。
❷ 設計電腦算力無法相互共享難以降本增效，怎麼解決
解決設計電腦算力無法相互共享，難以實現降本增效的問題需要從多個方面入手，包括建立共享雲桌面、引入人工智慧技術、建立設計標准、引入專業軟體工具以及加強培訓和管理等。這些方法可以相互補充、相互促進，幫助設計師們更高效地進行設計工作，實現降本增效的目標。
為了更好地解決各行業設計場景下的種種問題，華為雲聯合贊奇，推出贊奇設計師雲工作站，涵蓋工業設計模擬、建築設計、游戲設計、媒體影視、元宇宙等領域，通過雲工作站、軟體中心、贊奇超級雲盤、雲渲染等功能，整合打通了各行業設計業務全流程，提供一站式方案。它還擁有專業級顯卡，多區域覆蓋。
贊奇雲工作站由雲工作站、軟體中心、贊奇超級雲盤和雲渲染軟體組成。用戶登陸雲工作站後，可以在雲工作站中完成製作、審核、項目外包等一系列任務。在軟體中心中，用戶可以下載海量的專業性軟體，這些專業性軟體還有一鍵部署、隨意切換的強大功能，極大地方便了操作者的操作。除此之外，軟體中心還擁有智能化輔助設計插件，使得工作效率提升了至少三倍。
❸ 圖形處理器GPU
圖形處理器（GPU）是計算機架構中不可或缺的組件，專為圖形渲染和並行計算而設計。不同於CPU的邏輯運算和復雜控制，GPU更側重於大規模運算單元，如NVIDIA的A100，憑借其高並行計算能力在深度學習和AI訓練中大放異彩，擁有眾多核心和強大的TFLOPS性能，使得AI訓練效率顯著提升。
在硬體層面，GPU與CPU協同工作，通過PCI-E高速串列擴展匯流排標准實現數據高速傳輸，從早期的2.5GT/s發展到如今的65GT/s，帶寬的提升直接決定了系統的擴展性和數據處理能力。PCI-E通過X16 Lane提供固定帶寬，解決了多卡並行時的帶寬分配問題，同時InfiniBand和10GB乙太網卡的引入，實現了GPU與CPU間的直接連接，減少了數據傳輸的中間環節，提升了效率。
NVIDIA Turing架構的SM（Stream Multiprocessors）是GPU的核心模塊，由Processing Block、Warp Scheler、Dispatch Unit等組件構成，它們負責線程束調度、指令分發以及寄存器管理等關鍵任務。Shader在這些模塊上執行，每個Warp由32個線程組成，但SM的寄存器限制了同時執行的Warp數量。GPU執行流程包括指令編碼、推送、SM處理、GPC（Graphics Processing Cluster）調度，以及通過遮掩方式處理分支，優化了光柵引擎和多邊形引擎，從而提升渲染性能。
GPU存儲設計巧妙，分為NUMA（Non-Uniform Memory Access）和UMA（Uniform Memory Access）兩種架構。獨立顯卡具有獨立顯存，便於數據優化，而集成顯卡則共享內存，可能需要額外的數據拷貝優化。Shared Memory與L1 Cache共享硬體單元，開發者可以靈活控制，以Cache Line為單位進行緩存操作。在Processing Block內，線程共享內存以提高並行訪問效率，Bank結構確保帶寬優化。Warp內的線程同步機制有助於性能提升，而緩存命中率直接影響整體性能，NVIDIA通過紋理內存優化提升數據讀取速度。
GPU的執行模式是線程級並行，將計算任務分解為可並行執行的子任務，每個子任務對應一個線程，由SM動態調度。這些任務以Grid（大量Block組成）、Block（組織成一維、二維或三維）和Thread（32線程一組的Warp）的形式組織。硬體限制了Grid、Block和Thread的數量，如Tesla P100的56個CUDA核心和64個FP32單元，確保了強大的算力。每個Block的線程數固定，對SM Active Warp數量產生影響，同時，Warp Scheler的優化幫助隱藏延遲，提升執行效率。
總的來說，GPU的性能由SM數量、主頻、計算單元以及周期內計算次數共同決定。通過優化這些參數，GPU在圖形處理和並行計算任務中展現出無可匹敵的優勢，是現代計算機架構中不可或缺的加速器。
❹ 如何給員工配置合適的圖形工作站
給員工配置合適的圖形工作站需要考慮多個方面，包括員工的工作需求、工作站性能要求、預算等。以下是一些建議：
了解員工需求：首先需要了解員工的工作性質和需求，例如是進行3D建模、動畫製作還是平面設計等。不同的工作需求對工作站的性能要求也不同。
選擇合適的硬體配置：根據員工的工作需求，選擇合適的硬體配置，包括處理器、內存、顯卡、存儲等。對於圖形工作站而言，顯卡的性能至關重要，建議選擇專業級別的顯卡，以確保圖形處理的高效性。
考慮預算：根據企業的預算，選擇性價比最高的硬體配置。如果預算有限，可以選擇性能較好的處理器和顯卡，適當降低其他硬體配置。
操作系統和軟體：選擇合適的操作系統和軟體，例如Windows、macOS或Linux操作系統以及常用的圖形設計軟體等。
考慮擴展性：為了滿足未來員工工作需求的變化，建議選擇具有良好擴展性的工作站，以便隨時升級硬體配置。
獲取專業支持：如果企業缺乏專業的IT人員，可以選擇獲取專業公司的支持和維護服務，以確保工作站的穩定性和可用性。
雲飛雲共享雲桌面，員工本地用配置很低終端設備，員工登錄共享雲桌面進行設計辦公，算力源自雲主機集群，雲主機提供強大的性能和算力，算力共享集中和智能調度，按需自動分配，互不幹擾，隨時滿足員工瞬間大算力需要，確保設計辦公高效進行；這種算力共享集中管理方式，硬體性能利用率特別高，攤派每個員工電腦硬體成本可以快速降低；所以，共享桌面替代傳統電腦或圖形工作站，做設計辦公，可以幫助企業實現硬體資源降本增效管理。