算力评价指标

⑴ 新增算力和存储资源啥意思

算力是指计算机的计算能力，是指计算机在一定时间内可以完成的计算任务的数量，是衡量计算机性能的一个重要指标。存困茄罩储资源指的是计算机系统中存储数据和程序的设备和空间，也就是计算纳厅机系统所拥有的存储空间大小，是汪闹实现计算机系统功能的基础设施。

算力和存储资源的增加，可以使计算机系统更加强大，能够完成更多的计算任务，更快地处理大量数据，提高计算机系统的性能。此外，计算机系统可以更好地处理复杂的任务，更有效地存储和管理大量数据，提高计算机系统的可靠性和稳定性。

⑵ 算力主要靠显卡哪部分性能

是显示能力和效果（显卡的性能指标，GPU运算能力，渲染能力）其次是CPU的运算能力，2者是相互配合的。没有高速的CPU运算和指令显卡是无法执行的。

⑶ 矿机算力是什么意思

## 一、矿机算力是什么意思

矿机算力是指矿机计算能力的大小，它是衡量矿机性能的重要指标，可以用来衡量矿机的效率和稳定性。矿机算力的提升可以提高挖矿的效率，使矿工更容易获得更多的收益。

矿机算力的大小取决于矿机哪梁的硬件配置，矿机的硬件配置越高，矿机的算力就越大。算力的提升可以通过更换更强大的硬件，如更新CPU、GPU和其他硬件，来实现。

## 二、矿机算力如何提升

要提高矿机算力，首先要确保矿机的硬件配置是最新的，这样可以使矿机的算力达到最大。其次，可以通过更换更强大的硬件，如更新CPU、GPU和其他硬件，来提升矿机的算力。

此外，还可以通过调整矿机的软件设置来提升算力。例如，可以调整软件的线程数、矿池的设置等，以获得更高的算力。

## 三、矿机算力对挖矿的影响

矿机算力的提升可以提高挖矿的效率，使矿工更容易获得更多的收益。算力的提升可以提高挖矿的速度，使矿工更快获得收益。

此外，矿机算力的提升还可以提高李纤运挖矿的稳定性，使矿工更容易挖到稳定的矿，从而获得更多的收益。

## 四、矿机算力的提升有什么好处

矿机算力的提升有很多好处，首先，可以提高挖矿的效率，使矿工更容易获得更多的收益。其次，矿机算力的提升可以提高挖矿的稳定性，使矿工更容易挖到稳定的矿，从而获得更多的收益。

此外，矿机算力的提升还可以提高挖矿的安全性，因竖伍为更高的算力可以防止攻击者攻击矿池，从而保护矿工的利益。

## 五、矿机算力的提升有哪些局限

矿机算力的提升也有一些局限，首先，矿机算力的提升需要大量的资金投入，矿工需要购买更新的硬件，从而提升矿机的算力，这对于一些矿工来说可能是一笔不小的开支。

其次，矿机算力的提升也需要一定的技术水平，矿工需要了解如何调整矿机的软件设置，以获得更高的算力，这对于一些矿工来说可能是一个挑战。

## 六、结论

矿机算力是指矿机计算能力的大小，它是衡量矿机性能的重要指标，可以用来衡量矿机的效率和稳定性。矿机算力的提升可以提高挖矿的效率，使矿工更容易获得更多的收益，但也存在一些局限，比如需要大量的资金投入和一定的技术水平。因此，矿工在提升矿机算力时，需要谨慎考虑，以免浪费资金和精力。

⑷ 1P算力是每秒多少次计算

一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算
一、TOPS
TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。
与此对应的还有GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力单位。1GOPS代表处理器每秒钟可进行十亿次（109）操作，1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（106）操作。TOPS同GOPS与MOPS可以换算，都代表每秒钟能处理的次数，单位不同而已。
在某些情况下，还使用 TOPS/W 来作为评价处理器运算能力的一个性能指标，TOPS/W 用于度量在1W功耗的情况下，处理器能进行多少万亿次操作。
二、GOPS
OPS与FLOPS类似，只不过OPS一个是操作次数，FLOPS一个是浮点操作次数。
FLOP与GOPS之间的换算
（FLOP与GOPS之间的换算需要查相关资料，后续查找资料给出）
不确定的看法是OPS是操作数量，FLOPS为浮点操作数量，两者可近似于相等，FLOPS比OPS稍大。
三、GOPS与FLOPS
1、FLOPS定义
是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。
在这里所谓的“浮点运算”，实际上包括了所有涉及小数的运算。这类运算在某类应用软件中常常出现，而它们也比整数运算更花时间。现今大部分的处理器中，都有一个专门用来处理浮点运算的“浮点运算器”（FPU）。也因此FLOPS所量测的，实际上就是FPU的执行速度。而最常用来测量FLOPS的基准程式（benchmark）之一，就是Linpack。
2、FLOPS换算
一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，
一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算，
一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算，(1太拉)
一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算，
前标的十进制与二进制
此处存在疑问，从M到G再到T，到底是1024近似为1000，还是采用二进制的乘以1024，还是确实为十进制的1000
倾向于FLOP的前标与内存一样，是以二进制算，每进一级是1024为单位的。
但是10243是1073741824，可以近似为109。所以采用10^3来近似1024问题不大。

⑸ 矿机AUC是什么意思

就是下图这样一个东西，USB接口的挖矿用的计算设备。用专用软件驱动进行挖矿机计算。

不过..其实这玩意的算力很差的。

⑹ 矿池算力和本地算力的区别什么是矿池算力和本地算力

矿池算力和本地算力有什么区别，很多人在挖矿的时候发现下卡的本地算力很稳定，矿池上的算力却经常出现波动，很多人就不明白矿池算力和本地的显卡算力有什么关系，这两个有什么区别，下面跟着小编一起来看看吧，希望此文章能帮到你。
什么是本地算力
本地算力就是矿机或者显卡本身的计算能力，这是一个性能指标，这个其实只是一个参考值，就像我们买东西的时候图片上写的就是仅供参考，和这个意思类似。
什历历么是矿池算力
矿池算力是显示在你所挖矿池的查询页面上，这里的算力数据是一个评价实际运算工作量的数据指标，矿池的算力才是和我们收益关系最大的，矿池汇总只要我们提供有效share的数量，就可以获得奖励了。
本地算力和矿池算力的关系
一般情况矿池算力会显示信烂消成两个数据，短时间算力和瞬时算力，还有一个就是长时间算力和24小时算力，短时间算力，比如半个小时就是统计半个小时的有效share然后按照权重进行反推出来的平均算力值，长期算力就是24小时提交的滑知有效share然后按照权重反推出来的平均算力值。

⑺ 老黄扔下车圈最强核弹！算力1000T，14倍于FSD，25家客户排队求芯-

车圈遭到核弹袭击！

英伟达GTC，黄仁勋右手一个 史上最强车载计算平台 ，左手一颗 Orin自动驾驶芯片 投向车圈。

一个期货，吊足车企胃口： Drive Hyperion 9平台最高算力1000TOPS ，而且是单颗芯片，超过特斯拉FSD14倍！

一个现货，解决车企燃眉之急：车厂翘首以盼的 Orin芯片月内量产交付 。没这个，自动驾驶算法再高级也玩不转。

老黄毫不客气： 芯片就是自动驾驶大脑 。

言外之意：我的自动驾驶方案，车企可以无脑上车。

黄教主为什么说芯片是自动驾驶的大脑？

其实这是他的一系列比喻，其他的还有“ 汽车 是躯干”，以及“自动驾驶平台是神经”。

与华为“灵魂说”异曲同工。

而英伟达的扔向车圈的这颗核弹，是神经+大脑的双料核武器。

整体产品层面， Drive Hyperion 9 是一个自动驾驶算力平台，既有执行计算任务的芯片，也有通信线路、数据接口、控制模块。

有关自动驾驶的一切感知、分析、决策、执行任务，都能在这一块板子上跑通。

称Hyperion 9史上最强，因为它对于自动驾驶方案的支持力度前所未有得大。

整个平台最多可以接进 50个自动驾驶感知元件 。包括17个摄像头、10个毫米波雷达、3个激光雷达以及20个超声波雷达。

这样的传感器配置，已经超过了任何一款智能 汽车 的现有方案。

官方也明确，Drive Hyperion 9是专门为L3以上自动驾驶方案打造。

搭载这个平台的车辆，可以实现L3级自动驾驶和L4级自主泊车功能。

从传感器配置来看，Drive Hyperion 9平台产生的数据量肯定巨大，尤其是现在车企普遍青睐800万像素摄像头的情况下。

怎么办？

这两年很多上市的新车采用了简单粗暴的方法：一个芯片算力不够，那就两个。有的甚至用了4颗英伟达Orin芯片堆到1000T算力。

不过，黄教主告诉你，Drive Hyperion 9，一颗芯片搞定所有。

这就是“神经”承载的自动驾驶大脑： Atlan芯片 。

Atlan在Orin芯片基础上对整体芯片架构进行了大变革，把Grace-Next CPU、Ampere-Next GPU单元集成在一颗芯片。

另外并Atlan还首次集成Bluefield 数据处理单元（DPU），起到协助AI运算、加强自动驾驶能力的作用。

虽然英伟达还没有公布各模块具体的核心参数，但在算力方面， Atlan芯片的目标算力是1000TOPS ，而Orin芯片的算力水平是254TOPS，提升了3倍左右。

特斯拉自研的FSD芯片，则是14nm制程，最高算力73.7TOPS。

Atlan芯片去年GTC大会有过亮相，不过没有像Orin芯片那样搭配现成的自动驾驶方案，这次的Drive Hyperion 9平台，算是补齐了功课。

啥时候能上车？

老黄给出的时间表是：2023年试生产，交给车企测试。大规模量产上车，至少要在2025年以后了，2026年也有可能。

好嘛，给车企的饼，老黄都画到4年以后了。

不过眼下黄教主还是照顾了车企的燃眉之急。

车企不要慌，老黄帮你忙。

疫情、突发事件轮番冲击下，去年开始 汽车 产业供应链就没让人省心过。

尤其是芯片。

英伟达Orin芯片发布以来，一直有延期交付的担忧。

不过老黄这次给吃了一颗定心丸：

Orin芯片是2019年英伟达发布、今年上市的一款自动驾驶专用芯片，采用了7nm的生产工艺，可实现最高254TOPS算力。

相比上一代Xavier系统级芯片运算性能提升了7倍。在运算性能提升巨大的情况下，Orin的功耗仅为45w。

2019年发布？好像听着不厉害，但此时此刻，Orin的竞争对手MobilEye、华为，其产品算力还处在数十TOPS水平，与Orin参数相当的高通Ride，上市时间在2023年。

也就是说，Orin是车企目前能买到的性能最好的自动驾驶芯片，没有之一。

所以，目前有大量车企翘首以盼等着Orin芯片量产上车。

包括蔚来的ET7、ET5，小鹏P5、P7、G9、理想L9、威马M7、上汽智己、飞凡 汽车 等等。

而且，据说蔚来和小鹏跟英伟达签了优先交付的协议，享受最快拿货，但品控方面英伟达不承担责任。

车企需求之迫切，可见一斑。

除了上面说过的车企，本次GTC上英伟达又宣布签下了一个重量级合作伙伴：

比亚迪 。

2023年，比亚迪会开始量产搭载DRIVE Orin计算平台的 汽车 。

结合比亚迪透露的产品规划，2023年量产的车型，很有可能是尚未露面的高端品牌。

此外，这次GTC大会上官宣的新合作伙伴，还有许多我们熟悉的名字：

从类型上看，英伟达的客户有3种。

首先是造车新势力，比如蔚小理、FF、Lucid Group…

然后是传统车厂，包括比亚迪、奔驰、沃尔沃、现代、大众、上汽等等。

最后是自动驾驶公司，目前大部分自动驾驶研发都采用英伟达的芯片。

Cruise、Zoox、滴滴、图森未来、智加 科技 、AutoX、小马智行…

英伟达官方说法是已有超过25家客户选择了英伟达。这些合作伙伴将在未来6年内，为英伟达贡献超过110亿美元的营收。

尽管在英伟达每年近300亿美元总营收中，自动驾驶所占比例还很小，但增长潜力却是巨大的。

毕竟 汽车 智能化浪潮刚开始，绝大部分 汽车 存量市场其实都是英伟达的潜在业务。

这也是为什么每年GTC ，黄教主都会专门花时间来介绍自动驾驶业务，而在其他车企、自动驾驶发布会上，也能时常看到他标志性的皮衣出镜。

英伟达门庭若市的景象，也反映出目前智能 汽车 对芯片需求有多么旺盛。

而计算平台的性能、芯片算力，很有可能取代传统 汽车 的动力参数，成为智能 汽车 最重要的评价指标之一。

好了，这就是英伟达GTC关于自动驾驶、智能 汽车 所有重要的信息。

而关于智能 汽车 芯片，其实远不止英伟达、自动驾驶这么简单，还有更多的细分门类和无数玩家摩拳擦掌。

⑻ 显卡深度学习的能力可以用算力衡量吗

显卡的深度学习能力通常使用其算力来衡量，因为显卡的算力越高，它可以处理的数据量就越大，模型旅绝姿训练速度也会更快。
目前，深度学习算法的训练通常依赖于大规模的矩阵计算和卷积运算，这些宏梁运算可以通过GPU的并行计算能力得到优化。因此，GPU的算力是衡量其深度学习能力的重要指标之一。
然而，仅仅使用算力来衡量显卡的深度学习能力是不够的。其他因素，如显存大小、内存带宽、PCIe带宽、缓存大小等，也对深度学习性能产生影响。因此，购买显卡时需要拆绝综合考虑这些因素，选择适合自己需求的显卡。

⑼ 知识+数据+算力：算法进化升级的路径是什么|德外独家

算法融入信息传播，带来了传播的深刻变革。推荐算法基于大数据和人工智能技术，通过算法模型，进行信息与用户的匹配，成为智能传播中的主导力量。

然而，经过算法过滤选择后，匹配给用户的信息对个人认知、判断以及 社会 性的负面影响，引起了广泛的关注和担忧。

作者从智能传播中算法的缺陷入手，围绕算法优化和升级，与人工智能行业专家、国家广播电视总局广播电视科学研究信息与安全技术研究所王磊博士，展开探讨，以期为算法进化找到可行路径。

以下为两人对谈的详细内容。

推荐算法只能依从用户

个人的偏好、需求吗？

于烜： 算法融入信息传播，改变了信息采集、生产、分发和反馈等过程，带来了传播的深刻变革。在移动互联网时代，算法主导信息分发，算法的个性化推荐（简称推荐算法），有效应对了信息超载带来的分发危机，解决了海量信息与用户间的供需匹配问题，优化了生产和消费的资源配置效率，无疑是一种先进的技术和生产力。

但是， 推荐算法存在一个明显的缺陷。 我们知道在现代 社会 中，传播的一个重要功能是实现 社会 整合，以传统媒体为代表的大众传播发挥了 社会 整合的作用，传媒能够把不同阶层、人群、族群凝聚起来，形成 社会 共识，这就是媒体公共性的体现。

然而，个性化算法推荐，依据的是网络中用户本人或相似人群的个人兴趣、爱好、习惯、需求，只体现了个性，缺少公共性， 公共性缺席是算法主导信息传播的一个明显的缺陷。推荐算法只能依从用户个人的偏好、需求吗？

王磊：从技术上说，算法是一种中介， 通过算法模型，将信息与用户进行匹配，本质是要解决信息和用户的精准匹配问题。无论是传统的机器学习算法，还是近年来兴起的深度学习算法，通过用户个人属性和网络应用使用过程中的数据记录，挖掘用户个人兴趣、需求， 最终达成个人信息需求的精准匹配，这就是算法的使命。

当算法融入传播，算法主导的短视频平台、资讯平台成为了媒体，作为媒体，需要传播主流价值观，需要承担媒体公共性责任， 除了个性化的推荐，在算法中应该体现出公共性，这是从媒体角度、传播角度，对算法的要求。

于烜： 目前的智能传播中，算法并没有回应这样的要求。也就是说，从传播角度看，目前普遍应用的个性化推荐算法技术自身是有缺憾的，换句话说， 仅仅依靠推荐算法技术进行的传播，是有缺陷的，需要进化。

王磊： 对，可以这样理解。

于烜： 近年来，智能传播中，经过算法过滤选择后匹配给用户的信息，对个人认知、判断以及 社会 性的负面影响，引起了传播学研究的关注，比如信息茧房、算法囚徒、圈层化，这些研究都提示了算法带来的风险。所以无论是从算法技术自身的缺憾，还是算法在现实传播中带来的问题两个层面看，算法需要升级。

王磊： 确实如此， 推荐类算法需要从算法技术路线和网络架构上进一步升级， 以尝试解决上述问题。

算法是否能够发现用户更全面多样的内容？

于烜： 大众传播时代的信息也是要过经过媒体过滤选择的，但是在新闻专业主义的准则下，信息选择有明确的标准，要求客观、平衡，以尽可能反映 社会 现实。

但是，算法的根本逻辑是流量，以流量为目的进行信息匹配。研究表明，流量偏向情绪性、故事性、戏剧性内容，客观、平衡这一新闻传播大厦的基石已经被流量冲垮了。

100年后的今天，被算法选择的信息失衡、失真，拟态环境和现实世界不是越来越接近，相反却是越来越偏离了。

算法模型中，是否可以将客观、平衡等专业价值观要素导入进去？也就是说不仅仅找到迎合用户表面的喜好，也能发现他潜在的需要，或者是他愿意了解、也应该了解的更全面的这样一些内容？在实现过程中面临的困难和挑战又是什么？

王磊： 我想可以尝试突破信息传播失衡、失真的现状，但是实现起来难度很大。 一种办法是算法+规则，即以现有深度学习算法模型为基础，将专业价值观理念设定为相应规则，两者结合形成新的计算模型，进行相应信息匹配。 但是，现实中难度很大。

还有一个办法，需要通过技术演进来实现。从人工智能发展历程看， 现在正处于弱人工智能时代， 即“数据+算法”的时代，这一时期通过大量投喂数据，算法精度较过去提高了很多，但是 存在一个难以破解的核心问题——无法解决海量数据之间的深层次语义层面的关联关系，算法的泛化能力比较差， 简单说就是在一个数据集中的模型，运用在另一个相似数据集中，其效果会变差。

只有当技术演进到 “知识图谱+算法” 阶段，能够在数据间找到并建立起相应的关联关系，破解数据语义层面的联系，才有可能挖掘出用户潜在的、多层次的需要，改变目前简单迎合的状况。

清华大学张钹院士提出的第三代人工智能，即 知识+数据+算法+算力， 或许未来可以从这个方面突破，一定程度上弥补当前信息传播中推荐类算法的缺陷。

第二代人工智能阶段，

如何推动综合评价体系建立？

于烜： 算法驱动的内容平台通过组织生产和算法分发，已然成为了智能传播时代的主体，因此说需要通过规则导入，促使算法进化。

目前个性化推荐算法，强调的是迎合用户个人个性化的精度，是不是可以从内容端的广度进行考量， 比如说，内容的多样性，让观点多样、信源多样、品类多样的内容达到用户？也就说是否可以通过内容的广度，来体现新闻传播客观、平衡。

王磊： 是的， 除了精度，算法的广度应该成为一个评价指标，如对内容的非歧视性关联推荐等。现阶段综合评价指标的合理设计将引导算法不断地优化升级。 当然，这些评价标准的制定也需要传播学的专家加入，共同探讨。

于烜： 如果要对今天的对话做一简短小结，我想说，面对算法技术的缺憾及引发的问题，算法无疑需要进化。而算法进化有赖于算法技术自身的演进，有赖于算法掌控者的伦理培养，有赖于监管部门的标准规范。同时，这需要学界、业界、政府共同努力。

编者按：

作者：于烜，北京广播电视台高级编辑、新闻传播学博士，德外5号特约作者。

⑽ GOPS/W，TOPS/W，MOPS/W是用于评价什么特性的指标啊，英文的原文是什么啊 谢谢啦 急急！！

都是用来评价处理器运算能力的性能指标。

TOPS/W 来作为评价处理器运算能力的一个性能指标，TOPS/W 用于度量在1W功耗的情况下，处理器能进行多少万亿次操作。

GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力单位。1GOPS代表处理器每秒钟可进行十亿次（10^9）操作，1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（10^6）操作。TOPS同GOPS与MOPS可以换算，都代表每秒钟能处理的次数，单位不同而已。

(10)算力评价指标扩展阅读：

常用双精度浮点运算能力衡量一个处理器的科学计算的能力，就是处理64bit小数点浮动数据的能力。

支持AVX2的处理器的单指令的长度是256bit，每个intel核心假设包含2个FMA，一个FMA一个时钟周期可以进行2次乘或者加的运算，那么这个处理器在1个核心1个时钟周期可以执行256bit*2FMA*2M/A/64=16次浮点运算，也称为16FLOPs，就是Floating Point Operations Per Second；

支持AVX512的处理器的单指令的长度是512Bit，每个intel核心假设包含2个FMA，一个FMA一个时钟周期可以进行2次乘或者加的运算，那么这个处理器在1个核心1个时钟周期可以执行512bit*2FMA*2M/A/64=32次浮点运算，也称为32FLOPs。