asic算力虛擬化

㈠ 「礦機」的算力為什麼在顯卡上，而不是CPU處理器呢

之所以挖礦用顯卡而不用CPU,關鍵在於顯卡的核心部件——GPU,GPU作為圖形處理器,它其實也是一種高性能計算晶元,GPU也具備很強的運算能力,只不過GPU的運算能力跟CPU的側重點不同。

cpu……一個頂級28核心e7怕是都趕不上一個狗屎般的gt1030，在某些方面。

原理來說，假如cpu有二百多個功能，顯卡只有幾個，礦機的asic晶元只有兩個……所以礦機晶元結構很簡單，也就很容易可以設計和改進

礦機一般有幾百或者上千個晶元，當然比顯卡一個晶元強

CPU最多有三位數的核心，可是GPU卻都能輕輕鬆鬆上幾百甚至幾千。

㈡ 礦機GPU和ASIC的區別

GPU是圖行處理器的意思，最初的設計意圖是做圖形運算用的。GPU晶元內部本質上是很多針對圖像處理的小型的CPU集合，每個CPU當然也能夠做通用的加減乘除與或非移位跳轉等等運算，因此也能夠用來挖礦。GPU在做挖礦的時候，浪費的晶元面積和功耗都比CPU少一些，因此挖礦效率比CPU高。
那麼ASIC呢？是比上述CPU更優化的電路。也沒有什麼特別具體的定義，但是在晶元設計領域有一個規律：就是越通用的計算平台，完成特定的計算時效率越低。ASIC就是最專用的計算平台了搞明白了這個道理，就可以得出這么一個基本的結論：在挖礦領域，如果採用算力證明機制，只要CPU能挖，ASIC就能挖，無論採用什麼演算法，ASIC都能挖，不存在CPU能挖，ASIC不能挖的道理，所以GPU和ASIC的最大區別就是兩者的特定計算能力不同。

㈢ IPFS硬碟挖礦和ASIC挖礦有什麼區別

ASIC挖礦常用於比特幣挖礦，屬於算力證明。硬碟挖礦挖得幣種又是不是，屬於存儲力挖礦。

比特幣挖礦只是進行SHA256哈希值計算，功能單一，CPU雖然能計算，但是從成本、效率上考慮並不劃算。所以礦機企業專門設計了用於SHA256（或其他演算法）計算的ASIC晶元。

IPFS硬碟挖礦，星際奧雲礦機屬於這種，兩種挖礦方式：

1、存儲挖礦，你所需要貢獻的就是硬碟存儲空間，越多的硬碟空間，你的挖礦能力就越高。即硬碟容量大小和硬碟數量多少。

2、檢索挖礦，你所需要貢獻的就是提供網路帶寬，越大的網路帶寬，你的挖礦能力就越高。

硬碟挖礦不需要ASIC那麼強的計算能力，而ASIC也不需要多大的硬碟容量。

㈣ BM ASIC算力多少

BM ASIC算力16納米
2016年6月，比特大陸推出的ASIC晶元，是台積16納米製程的BM1387。以哈希率來說，16納米ASIC晶元的算力，幾乎是創業初期55納米ASIC晶元的13.2倍，電源效率也是10倍左右。因此，盡管比特大陸為首的挖礦IC公司，自然成為摩爾定律的虔誠信徒，對於先進製程的需求近乎飢渴。

㈤ 給人工智慧提供算力的晶元有哪些類型

給人工智慧提供算力的晶元類型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器，與CU類似，只不過GPU是專為執行復雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。

FPGA能完成任何數字器件的功能的晶元，甚至是高性能CPU都可以用FPGA來實現。 Intel在2015年以161億美元收購了FPGA龍 Alter頭，其目的之一也是看中FPGA的專用計算能力在未來人工智慧領域的發展。

ASIC是指應特定用戶要求或特定電子系統的需要而設計、製造的集成電路。嚴格意義上來講，ASIC是一種專用晶元，與傳統的通用晶元有一定的差異。是為了某種特定的需求而專門定製的晶元。谷歌最近曝光的專用於人工智慧深度學習計算的TPU其實也是一款ASIC。

(5)asic算力虛擬化擴展閱讀：

晶元又叫集成電路，按照功能不同可分為很多種，有負責電源電壓輸出控制的，有負責音頻視頻處理的，還有負責復雜運算處理的。演算法必須藉助晶元才能夠運行，而由於各個晶元在不同場景的計算能力不同，演算法的處理速度、能耗也就不同在人工智慧市場高速發展的今天，人們都在尋找更能讓深度學習演算法更快速、更低能耗執行的晶元。

㈥ 比特幣礦機是如何通過計算挖幣的

中本聰打造比特幣的時候，希望比特幣是一個去中心化的貨幣，不僅使用、交易如此，挖礦也應該如此。但是事與願違，隨著比特幣等加密貨幣的價值越來越高，挖礦成為了一個產業，競爭越來越激烈，對挖礦算力的追求越來越高，所以從普通電腦挖礦，進化出了ASIC礦機與GPU礦機。

用ASIC礦機挖礦的幣，演算法幾乎都為SHA256，而用GPU挖礦的演算法則不同，例如BTG的演算法是Equihash，BCD的演算法是optimized X13。雖然不是絕對，但可以簡單的認為，SHA256演算法的幣，一般都是用ASIC礦機挖。其他演算法的幣則基本都使用GPU礦機。也有例外，scrypt演算法的萊特幣以前用GPU礦機挖，但後來scrypt演算法也被ASIC晶元攻克，比如螞蟻礦機L3+，就是用來挖萊特幣的ASIC礦機。

ASIC礦機，是指採用ASIC晶元作為算力核心的礦機。其中ASIC是Application Specific Integrated Circuit的縮寫，是一種專門為某種特定用途設計的電子電路（晶元）。有礦機廠專門為計算比特幣的SHA256演算法而設計了ASIC晶元，使用它們的礦機就是ASIC礦機。由於ASIC晶元只為特定計算打造，所以效率可以比CPU這種通用計算晶元要高很多。舉個例子，當前主流的螞蟻礦機S9就是ASIC礦機，使用了189片ASIC晶元，算力達到了13.5TH/s，功耗僅為1350W。作為對比，當前電腦顯卡旗艦GTX1080Ti挖比特幣的算力，就算優化的好基本也不會超過60MH/s。相差了數萬倍，非常懸殊。

而GPU礦機，是指使用GPU顯卡作為算力核心的礦機。諸如以太坊、比特幣鑽石等加密貨幣用的是圖形演算法，所以用顯卡計算的速度會最高。相對於ASIC礦機，GPU礦機更被大眾熟知，因為說白了它就是一台加強了顯卡配置的電腦。

GPU礦機的目的是賺錢，所以要追求功耗比與最大收益，所以選擇要注重性價比，一般中高端定位的顯卡，比如AMD RX560、RX570的功耗比高，是GPU礦機的好選擇。而GTX1080Ti、AMD Vega64這樣旗艦雖然單卡性能最強，但售價與功耗算下來並不劃算。

另外，ASIC礦機也有一些比較奇葩的產品，比如燒貓的USB礦機，是個比U盤略微大一些的東東，功耗也只有2.25W，是目前最小的比特幣礦機。

以上引用挖幣網—「礦機分類介紹」，專業名詞較多，希望對您有幫助，謝謝！

㈦ 當區塊鏈不再需要礦機挖礦時比特大陸會沉底嗎

今年3月底，比特大陸推出了一款基於ASIC的螞蟻礦機X3，主要是針對門羅幣（XMR）以及依賴CryptoNight演算法的加密貨幣，門羅幣隨即發出反制聲明，將改變核心演算法以對抗ASIC算力的入侵。

如果這個出現在數字加密貨幣的世界裡會是什麼結果？就是錯誤的計算結果可能被帶入到整個網路而無人發現。

而更關鍵的是，如果一家「計算器生產廠」壟斷了計算器市場，它還可以故意生產出這種帶錯誤的計算器改變數學規則。

畢竟，在加密數字貨幣領域的「計算」可不是1+2+3這么簡單，你不可能拿紙幣對比特幣進行手工驗算。

比特大陸算力壟斷的現實意義

關於基於51%算力的攻擊，我們已經在各種文章中了解了。

但現實是，雖然之前全球約有78%的算力在中國大陸，但所幸他們分散在不同的礦池里，被不同的人所掌控。

盡管所有基於PoW的加密數字貨幣都存在被51%攻擊的風險，但由於算力的分散導致很少有人能真的發動攻擊。

但是如果礦工本身不想發動攻擊，但礦機生產廠商發動攻擊呢？

依然用剛才的比喻來說，就是雖然每一個礦工主觀上都想獨立的做題驗算，但他們手中的計算器被遠程動了手腳給出了一致的錯誤答案。這就可能對數字加密貨幣造成極大的威脅。

而偏偏，擁有礦機絕對話語權的生產廠商比特大陸又曾經出現過這樣的問題。

2017年4月，比特大陸礦機曾爆出Antbleed後門。盡管在中文圈這被描述為一個「漏洞」，但Antbleed更像是一個被實現設計好的功能。

匿名人員發現，一台比特大陸生產的螞蟻礦機連上網路後，會定期與比特大陸持有的一個域名進行通信，將礦機的序列號、MAC地址和IP地址回傳給比特大陸的伺服器。而如果比特大陸的伺服器給出否定的信號，這台礦機將終止運行。

盡管比特大陸回應稱，他們不能關閉任何不屬於他們的礦機。但比特幣Core團隊則在實驗中證明，這個功能其實沒有任何驗證，任何人可以通過偽造DNS來關閉礦機——但這同時也意味著，比特大陸是有能力關閉任何已銷售礦機的。

之後，比特大陸修復了這一「漏洞」，但卻在社區中引發了激烈的討論。而這也奠定了幾乎所有PoW區塊鏈社區對比特大陸都存在偏見的基調。

幾個月後，在比特大陸的主導下ViaBTC挖出了第一個區塊，對比特幣區塊鏈進行了硬分叉，從此世界上有了比特現金BCH（BitcoinCash）。

礦機壟斷是否會破壞分布式系統？

面對這個問題，我們現在應該有了一個明確的答案。那就是礦機壟斷一定會影響PoW數字加密貨幣的安全運轉。

這一問題並不在於比特大陸和創始人吳忌寒是否值得信任，而是在於任何一個區塊鏈系統的價值之一就應當是在排除對任何單個公司和單個個人信任的情況下安全運轉。

即便是ASIC礦機沒有被比特大陸壟斷，ASIC礦機本身也會加重算力的集中度。

用於挖礦的ASIC對通風、電力和場地有很大的要求，除了用於挖礦之外沒有任何用途，同時由於算力強大而拉高了全網的計算難度。

這導致外部玩家很難像5年前那樣，在電腦上下個軟體就開始挖礦。而最近的中心化交易所被黑事件頻發導致，也證明在這個沒有監管的市場中集中絕對會導致不安全。

假設比特幣網路運行在100萬個礦工之上，就沒有任何一個人能關閉它。而如果比特幣網路運行在20個大型礦場上，那麼關閉它就容易多了。

而截止到2017年末，已經有78%的算力集中在中國大陸，這導致中國監管部門事實上有對比特幣發起致命攻擊的可能性。

並且，大多數數字加密貨幣的使用場景都與「去中心化」有關，一旦中心化，將意味著這些使用場景不復存在。導致一個原本可能有價值的項目變成純粹浪費算力的空氣幣。

那麼，我們面對這一狀況應該採取什麼樣的措施呢？

首先是作為項目方，也許是時候放棄純粹的PoW機制了。事實上，在許多發行加密數字貨幣的項目中，尤其是在資產證券化類的項目里。類似於現實世界中股票概念的PoS本身就比PoW更為合理。

在不了解區塊鏈的媒體中我們經常聽到這樣的話「比特幣浪費了大量的算力還毫無價值」，這在一定程度上是有道理的。基於PoW的區塊鏈很難將項目本身的價值與所發行的數字加密貨幣進行綁定——因為貨幣的價格背後真正的價值並非來自於項目，而來自於維持算力的成本。

而PoW+PoS的混合模式更像是未來，在混合模式中，持幣用戶和礦工都可以參與到這一社區的重大決策中。而如果一個決策被廣泛認可，那麼無需開發者過分干預，區塊鏈就會軟分叉到最新的狀態，幾乎不會有礦工或礦機私自抵制的狀況。

其次，作為散戶礦工，如果你現在還在挖一種純粹的PoW機制貨幣，那你應該無條件的支持社區發起的為了抵禦ASIC礦機進行的分叉活動，哪怕這會導致你的礦機失效。

這聽起來有些自相矛盾，但是從長遠利益考慮在一個被算力壟斷控制的幣種中竭澤而漁，不如促進社區的改革獲得更多的收益。因為，在許多過去的算力與社區的沖突中，最終的結果是算力主會強行保留舊有演算法對區塊鏈進行硬分叉。

而一如ETH和ETC一樣，屬於算力主的經典以太坊（ETC）由於失去了開發者的支持，變成沒有活力、不可能發展出應用的空氣幣。

作為散戶韭菜，你應當謹慎交易比特大陸礦機所支持的非主流數字貨幣（比特幣除外），避免掉入一個完全由比特大陸控制算力的區塊鏈中。

最後，如果你就是比特大陸，你應該怎麼辦？

比特大陸的目標是成為Intel、AMD和Nvidia，為整個計算機行業做出更大的貢獻，成為一家偉大的公司，而不只是糾結於挖礦的眼前利益。

華爾街的金融家們早就已經看透Nvidia顯卡挖礦所帶來的暴力，這家公司的股票價格漲跌已經和比特幣的價格走向一致，甚至說是受數字貨幣行情的影響。知名做空機構香櫞近日已看空Nvidia，認為這家公司將太多精力放在了為數字貨幣礦工提供服務，而不是把重點放在人工智慧、游戲和無人駕駛等正經業務上。

晶元廠家的使命是提供更強大的晶元來驅動更智能的服務，最後為現實世界做貢獻，而不是成為虛擬世界的壟斷大亨。當大家再也不走進虛擬世界的大門時，剩下的只是一片無人的荒地。

在去年接受美媒的采訪時，吳忌寒曾透露將以數十億美元的市值進行IPO。作為一家即將上市的企業，比特大陸不僅要對投資人負責，還要接受投資人對業務的可持續性的質問，「如果你的礦機上市就遭遇分叉，該怎麼辦？」

而這個需要上市後才會問的問題，已經出現：門羅比團隊分叉後的分叉幣XMO目前一個的價格是7.5美元，而真的門羅幣XMR目前一個的價格是194美元，分叉幣被門羅社區徹底拋棄。

在比特大陸成為所有區塊鏈社區唾棄的名字之前，完全可以靠這幾年積累的巨額資本沿著此前的規劃向人工智慧晶元公司的轉型，而不是繼續開發各種各樣數字貨幣礦機來榨取生態崩盤前的最後一滴油。

內容來源：鳳凰網

㈧ 挖礦的演變

從最早的比特幣被發明出來，中本聰挖出第一個創世區塊獎勵50個BTC後，開創了挖礦的時代。

CPU挖礦：

CPU挖礦是比特幣挖礦門檻最低的時期，也是用戶最少的時期，也是獎勵最多的時期，那時候一個塊的獎勵是50個BTC，不過這個時候的BTC毫無價值。這個時候用戶只需要有電腦，並在電腦上安裝一個叫bitcoin-miner的程序，就可以進行挖礦了。因為CPU挖礦現在無法考證，必要的地址填寫，錢包注冊依然是需要的。CPU的挖礦單位為KH/S，現在比特幣的總算力已經達到了EH/S，這其中的差距已經到了10的15次方以上，CPU的算力已經可以忽略不計。

越來越多的好事者開始研究比特幣，這個時候大家會發現cpu只有一個，挖礦的話人越多你的可能性越低，而算力的提升在CPU上已經發展到了瓶頸，大家開始嘗試依靠其他設備來實現更高效的挖礦，一些極客開始把注意力放在了計算機的另外一個計算設備GPU上。

GPU顯卡挖礦：

GPU挖礦把比特幣挖礦帶入到了以M為單位的算力時代，一M是一K的1024倍，相當於一個GPU挖礦者最起碼需要幾十個CPU才能相提並論，如此大的差距，大家自然把礦機的主力放到GPU挖礦上面。2010年年底開始比特幣算力開始了第一次跨越。

GPU挖礦最知名的礦工就是披薩哥，也是我們每年5月22日「比特幣披薩日」的始作俑者。比特幣也從披薩開始變成了有價值的貨幣，這個時候也有人開始計算自己的投入產出比，也就有了交易產生。不過這個時候比特幣的價格還是要按照1分來計算。

GPU越來越普及，大家自然不滿足於當下的算力，開始有人通過組裝GPU的核心晶元來進行挖礦，這也是早期的FPGA礦機。這個時候其實已經進行到了比特幣挖礦的第三個階段，GPU和FPGA共同存在，也是在2011年年底-2012年之間比特幣的算力經歷了第二次跨越。

專業礦機：

FPGA是一種集成電路的技術，也可以說是ASIC的前身，而ASIC是一種專門為挖礦設計的集成電路，特點也取決於比特幣的不需要太多CPU資源的特性（這其中所說的是CPU的內存資源），這個時候比特幣挖礦開始走向專業時代，晶元從110nm一直發展到現在7nm。

算力購買：

雲挖礦雲算力是2019年比較火熱的行業，雲挖礦指的是託管礦機，通過雲挖礦平台購買礦機並託管，向託管平台繳付管理費和電費，獲得挖礦收益。雲算力簡單說就是不需要你付電費和管理費，只需要你付出你購買算力的時間成本，如果你購買1年的時間，可以根據當下的價格算出未來一年你的算力收益，但是要注意的是你購買的只是未來一段時間的算力，到期之後這些算力和你是沒有關系的。

隨著市面上更多其他虛擬貨幣的誕生,虛擬貨幣的產品形態和挖礦方式也隨之慢慢進行改變,到如今，各種各樣的挖礦概念層出不窮。

可以看出它的演變過程，從最初的CPU挖礦，到GPU挖礦，再到專業礦機，最後發展為每個人都能參加的雲挖礦。

礦機發展從CPU到ASIC挖礦變得越來越專業，挖礦的商業從礦池、礦機再到雲挖礦和雲算力，經歷了從易到難，再從難到易的全過程。

交易所的交易挖礦曾經幾乎撼動了交易所的排名，一夜之間大大小小的交易挖礦層出不窮；你看花時間看廣告、玩游戲、寫文章等，耗費時間的都可以被稱為注意力挖礦，讓每個人意識到注意力的耗費是值錢的；經過自己的思考、經驗得出的內容分享，也可以被稱為腦力挖礦經驗挖礦；甚至跑步、睡覺都能挖礦，瞬間有一個人全天都在挖礦的感覺。

伴隨著挖礦概念的濫用，更多的是出現各種各樣的區塊鏈項目，身處其中，希望每個項目真真實實的把產品做好、落地成功，而不是經常炒作概念割一把韭菜。

㈨ 簡述cpu、gpu、fpga和asic四種人工智慧晶元的性能

FPGA（Field Programmable Gate Array，現場可編程門陣列）具有足夠的計算能力和足夠的靈活性。FPGA的計算速度快是源於它本質上是無指令、無需共享內存的體系結構。對於保存狀態的需求，FPGA中的寄存器和片上內存（BRAM）是屬於各自的控制邏輯的，無需不必要的仲裁和緩存，因此FPGA在運算速度足夠快，優於GPU。同時FPGA也是一種半定製的硬體，通過編程可定義其中的單元配置和鏈接架構進行計算，因此具有較強的靈活性。相對於GPU，FPGA能管理能運算，但是相對開發周期長，復雜演算法開發難度大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成電路）根據產品的需求進行特定設計和製造的集成電路，能夠在特定功能上進行強化，具有更高的處理速度和更低的能耗。缺點是研發成本高，前期研發投入周期長，且由於是定製化，可復制性一般，因此只有用量足夠大時才能夠分攤前期投入，降低成本。
CPU：
中央處理器作為計算機系統的運算和控制核心，是信息處理、程序運行的最終執行單元，CPU 是對計算機的所有硬體資源（如存儲器、輸入輸出單元） 進行控制調配、執行通用運算的核心硬體單元。
優點：CPU有大量的緩存和復雜的邏輯控制單元，非常擅長邏輯控制、串列的運算
缺點：不擅長復雜演算法運算和處理並行重復的操作。
對於AI晶元來說，算力最弱的是cpu。雖然cpu主頻最高，但是單顆也就8核,16核的樣子，一個核3.5g,16核也就56g，再考慮指令周期，每秒最多也就30g次乘法。還是定點的。
生產廠商:intel、AMD
現在設計師最需要的就是GPUCPU，呆貓桌面雲可以享受高GPUCPU的待遇。
GPU：
圖形處理器，又稱顯示核心、視覺處理器、顯示晶元，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。
優點：提供了多核並行計算的基礎結構，且核心數非常多，可以支撐大量數據的並行計算，擁有更高的浮點運算能力。
缺點：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。
生產廠商：AMD、NVIDIA

㈩ 公司算力問題怎麼解決

摘要 然而，幾十年來 FPGA 也一直面臨 ASIC 的競爭。通常認為，客戶的產品在達到一定體量後，從成本角度會遷移到 ASIC。雪湖科技認為，雖然這樣的競爭無法避免，但如果能把「Crossover Point(交叉點)」往右邊延伸（如圖1），那就能擴大 FPGA 應用市場的空間，充分受益於異構計算強大的算力優勢。所以雪湖科技選擇「用 ASIC 的思路去做 FPGA 開發」，在應用開發的過程中，珍惜一點一滴的計算資源，從時間利用率和空間利用率上做優化，最終通過提升 FPGA 的資源使用率來提升應用端加速性能。