106算力

❶ 2060 12g算力 参数

综述：鲁大师跑分软件实测2060 12g算力大概在17 MH/s至36 MH/s，功耗平均稳定在70左右，报价在四千元左右，个人认为性价比不错。

以下是NVIDIA GeForce RTX 2060 12GB显卡的具体参数。

显卡类型：主流级，显卡芯片：GeForce RTX 2060。

核心频率：1650MHz，显存频率：14000MHz。

显存容量：12GB，显存位宽：192bit。

芯片厂商：NVIDIA。

显卡芯片：GeForce RTX 2060。

显示芯片系列：NVIDIA RTX 20系列。

制作工艺：12纳米。

核心代号：TU106。

CUDA核心：2176个。

❷ 同样的显卡etc和eth算力一样吗

不一样。
ctc和eth采用了不同的算法，所以算力不一样。
显卡并不能挖火爆的比特币，在算力上没有优势，那是属于矿机的。显卡现在能挖的虚拟货币叫做eth，也就是以太坊。30系列优异的性能显然是挖eth理想的工具。3090算力大约是106mh/s,到3060这里，大约是40+mh/s，考虑到英伟达的定价策略，如果能原价买到GPU的话，显然3060是理想的挖矿工具：速度大约不到一半，但价格只有三分之一。

❸ p106算力功耗

p106功耗:75算力:23+ 。

定义一孝樱：功率的损耗，指设备、器件等输入功率和输出功率的差额。功率的损耗。电路中通常指元、器件上耗散的热能。

定义二：功耗同样是所有的电器设备都有的一个指标，指的是在单位时间中所消耗的能源的数量，单位为W。电路中指整机或设备所需的电源功率。不过复印机和电灯不同，是不会始终在工作的，在不工作时则处于待机状态。

同样也会消耗一定的能量（除非切断电源才会不消耗能量）。因此复悄尺印机的功耗一般会有两个，一个是工作时的功耗，另一个则是待机时的功启慎高耗。

❹ 黑芝麻智能的华山系列芯片有哪些特点

黑芝麻智能科技是行业领先的车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业，成立于2016年。自成立以来，黑芝麻智能专注于大算力计算芯片与平台等技术领域的高科技研发，能够提供完整的自动驾驶、车路协同解决方案，包括基于车规级设计、学习型图像处理、低功耗精准感知的自动驾驶感知计算芯片和自动驾驶计算平台，支撑自动驾驶产业链相关产品方案的快速产业化落地。黑芝麻智能从核心IP为切入点，打造国产性能最强自动驾驶计算芯片。基于两大核心自研IP——NeuralIQISP 图像信号处理器及高性能深度神经网络算法平台DynamAI NN引擎，黑芝麻智能已发布多款芯片产品：2019年8月，黑芝麻智能第一颗车规级智能驾驶芯片华山一号A500在国内首发，算力达5-10TOPS；2020年6月，第二代芯片华山二号A1000发布，算力达58-116TOPS，是国内第一款可以支持L2+自动驾驶的国产芯片；2021年4月，国产车规大算力芯片再升级，黑芝麻智能发布华山二号A1000 Pro。A1000 Pro于同年7月流片成功，算力达到惊人的106-196TOPS，单颗芯片可以支持高级别自动驾驶功能，从泊车、城市内部到高速场景的无缝衔接。华山二号A1000自动驾驶芯片：国内首款基于成熟车规功能安全体系打造——通过了ISO26262功能安全产品ASIL B Ready认证、满足最高安全等级ASIL D的功能安全流程认证、满足汽车行业最高安全级别ASIL D要求、已量产的高性能自动驾驶芯片华山二号A1000L自动驾驶感知芯片：目前国内第一个同时符合汽车功能安全和汽车可靠性权威认证的L2.5等级自动驾驶感知芯片——专用的高性能图像传感、实时计算机视觉、神经网络处理器、符合ISO26262 ASIL-B汽车功能安全和AEC-Q100 Grade2汽车可靠性完整的L2.5级别自动驾驶解决方案华山二号A1000 Pro国内算力最高的自动驾驶计算芯片：国内目前唯一能够满足ISO 26262 ASIL D级别的功能安全要求的大算力芯片——采用业界创新先进封装工艺集成多个核心，解决16nm工艺支持超大规模深度学习引擎难题，基于内部多核心建立高速通信通路，大幅提高数据传输效率，支持黑芝麻智能最新的FAD Platform，适配多种标准协议和操作系统，提供软件全生命周期的管理，在A1000Pro系统中，任务可以在多个子系统之间动态迁移华山二号A2000国内首个250T大算力芯片：顶尖7纳米工艺、国产自主知识产权核心IP、满足ASILD级别的安全认证标准’

❺ 根据显存可以计算算力嘛

补充一下，对于AMD GPU来说，只知道型号和颗粒品牌是不够推断算力的，实际上颗粒有6.0ghz 7.0ghz 8.0ghz三种，这三种显存我们都有采购过并使用在RX570核心上，算力分别在26-28 6.0ghz 28-30 7.0ghz 29-32 8.0ghz，以上是优化完bios后的算力，实际上业内传言三星颗粒算力高并不科学，重点在于颗粒的基准频率，这就好比内存条有2133的有3000频率的，三星的2133当然不如3000的美光或者海力士，更多关于gpu挖矿的问题欢迎咨询

另外对于N卡的部分再做下补充，由于N卡的显存大部分是NV官方搭配gpu晶片一起出售给工厂的，所以n卡就不存在显存的基准频率差异，1060及以上的显卡均是使用8.0ghz基准频率的显存制造的，对于n卡来讲三星优于镁光优于海力士

1050ti Hynix 12-13m micron 13-14m Samsung 14-15m

1060 3g 19-20m 21-22m 23-24m

1060 6g 比3g相应的高1m算力 p106-100同gtx1060 6g

1070 8g 无海力士版 30-31m 32-33m

1070ti 8g 比1070相同显存高1m算力

1080和1080ti由于采用micron的gddr5x显存在没有优化的条件下挖eth效果非常差，1080只有24m左右 1080ti 38m左右

❻ 一般矿机一个月能挖到多少以太坊

显卡币中以太坊（ETH）总体来说是收益比较高且比较具有共识的币种，也十分适合p106挖。
p106单卡算力18~19M，超频后能到21~23M，6卡整机算力约为120M（0.12G）左右。
最近的币收益大约是0.082/G，得出6卡p106一天大约能挖出0.01个ETH，对标目前的币价，日收益约18RMB；每月能挖0.3个ETH，对标目前的币价，月收益约540RMB。
因为每个人的电费标准不同，所以以上涉及到RMB的部分没有计算电费，请结合功耗自行计算。

❼ p106-100算力多少

23+。
产品介绍中，P106-100有1280个老仿流处理器，孙含孝GDDR5显存，核心为200，显则稿存为800，功耗为75，算力为23+。
算力(也称哈希率)是运算处理能力的一个度量单位。即为计算机(CPU)计算哈希函数输出的速度。

❽ 黑芝麻智能第二款大算力芯片A1000 pro流片成功

集微网消息，在 汽车 智能化成为全球主流共识，软件定义 汽车 的商业模式加速发展的当下，以人工智能为核心的软件技术将决定智能 汽车 “该有的样子”， 汽车 产业原有的商业模式也将被打破。因此，包括摩根士丹利等投行认为，特斯拉通过销售软件订阅服务获得的利润最终可能比销售硬件更多。

诚然，用软件升级的方式拓展全新的功能和性能，车厂能从软件升级中获取更多的收益，但前提是硬件水平够“硬核”。业内人士指出，“只有将硬件的性能和算力备足，才能为后续的软件升级提供足够多的空间。”

其中，稳定的车规级芯片以及计算平台是自动驾驶“军备竞赛”中的重要基石。目前，英特尔、英伟达、特斯拉等海外车规级SoC芯片玩家仍是主流。近年来，黑芝麻智能、芯驰 科技 等为代表的本土势力也在加速崛起，其中， 黑芝麻智能4月份于上海发布的新款A1000 pro最高可达196 TOPS，典型功耗25W，继续保持国内最高算力自动驾驶算力芯片的位置。

先进工艺打造自动驾驶“最强大脑”

今年来，上汽、蔚来等越来越多的车企都对大算力表现出了强烈的追求，目的就是为后续的软件算法和创新留下足够大的空间。随着自动驾驶的技术、应用向前发展，市场对大算力的需求持续高涨，而算力主要由芯片来提供。 因此，自动驾驶发展的核心在于 汽车 的“最强大脑”——芯片。

黑芝麻智能CMO杨宇欣向集微网透露:“这两年客户对算力增长的要求是非常快的，因为自动驾驶正处于高速发展的时期，其实主流厂商刚开始更多的还是以硬件预埋或者是算力冗余的方式来进行系统开发。 因为自动驾驶本身的技术演进也比较快，所以客户对算力的要求是挺高的。 ”

基于此，在去年发布A1000芯片后，黑芝麻智能在今年4月又发布了2021年国产最强车规级自动驾驶芯片华山二号系列最新款A1000 Pro，这是国内目前唯一能够满足ISO 26262 ASIL D级别功能安全要求的大算力芯片。同时， 经过一年的打磨，随着工艺的稳定，性能的优化以及配套软件的成熟，华山二号A1000 算力最高可达到INT8下58TOPS，INT4下116TOPS。黑芝麻智能也因此成了国内唯一已经推出两款满足ISO26262功能安全标准的高算力芯片厂商。

从性能来看，A1000 Pro基于两大自研核心IP——车规级图像处理器NeuralIQ ISP以及DynamAI NN车规级低功耗神经网络加速引擎打造，得益于DynamAI NN大算力架构， A1000 Pro 支持INT8稀疏加速，算力达到106 TOPS，最高可达196 TOPS，继续保持国内最高算力自动驾驶算力芯片的位置。

与此同时， A1000 Pro内置高性能GPU可以支持高清360度3D全景影像渲染， 能够覆盖L3/L4高级别自动驾驶功能，支持从泊车、城市内部到高速等场景。

此外，芯片要实现高速处理数据任务，数据的传输速率是关键。 A1000 Pro内部可以配置不同数据通路和运算机制，在芯片内部部署互为冗余的双套系统和安全岛校验。 基于内部多核心建立高速通信通路，A1000 Pro大幅提高数据传输效率。

对于在不到1年的时间内就迅速实现A1000 Pro芯片从研发到成功流片，杨宇欣表示，“A1000 Pro是基于A1000核心进行设计优化和性能提升，这样可以用更短的时间来推出更高算力的产品；其次， 我们采用业界创新先进封装工艺集成多个核心，解决了在16nm工艺下支持超大规模深度学习引擎的难题； 此外，我们FAD全自动驾驶平台的软件平台，可以实现多核心任务调度来提高芯片的效率。”

更让人期待的是，据杨宇欣透露， 目前A1000 Pro已经在系统上跑起来了，预计今年9、10月份能交付客户，计划于2022年底实现车型量产上市。

深耕国内 汽车 市场，做更懂本土需求的智能平台

在自动驾驶竞争中，概念车量产与规模化应用将是角逐的焦点。车企要提升智能应用的落地，需要来自芯片厂商密切配合，为其应用方案需求提供定制化的底层硬件支持。

因此， 自动驾驶芯片以及计算平台的本土化更符合国内市场需求。 作为行业领先的车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业，黑芝麻智能目前能针对国内市场需求，提供完整的解决方案。在“软件定义 汽车 ”的商业模式下，除了芯片外，黑芝麻智能还开发了FAD全自动驾驶平台的智能开发平台。

FAD 全自动驾驶平台包含完善的工具链开发包及应用支持，内置50多种AI参考模型库转换用例，不仅可以帮助客户降低算法开发门槛，还可以帮助客户快速移植模型和部署落地的一体化流程。

据介绍，A1000 Pro支持黑芝麻智能最新的FAD 全自动驾驶平台，FAD全自动驾驶平台包含业界领先的面向分布式计算的自动驾驶中间件，能够适配多种标准协议和操作系统，并提供软件全生命周期的管理。在A1000Pro系统中，任务可以在多个子系统之间动态迁移，具有易开发、高可用、零拷贝等特性，提升算法的效率与灵活性。

对于FAD 全自动驾驶平台的意义，杨宇欣指出：“客户开发自动驾驶的过程中，每个客户都有自己的技术方案诉求，所以我们一直主打开放。这其中包含了两个层面的开放， 一是软件工具链体系的开放， 这个可以让客户去在上面进行更多的定制化。 二是生态的开放， 客户在这个平台上可以选择不同的合作伙伴，比如说不同的算法厂商、核心供应链的核心器件厂商，我们的平台都可以支持。所以， 从这两个层面来看，我们能够满足现在车厂在做自动驾驶过程中的各种各样诉求。 ”

从这个层面来看， 黑芝麻智能是运用底层技术赋能行业，通过打造更懂本土客户需求的智能平台，并且基于底层计算平台形成一个开放的生态。 目前，黑芝麻智能已经与东风、一汽、蔚来、上汽、博世等主机厂及Tier1企业达成合作。

对于自动驾驶的展望，杨宇欣说道：“各家车厂都在积极做下一代架构自动驾驶，因为车厂现在也开始‘军备竞赛’，其中包括了软件、算法，以及新的电子信息架构技术的比拼。现在车企都在规划下一代智能 汽车 架构，这个非常考验各家车厂对未来技术方向的把握和推动力。”

（校对/落日）

❾ 自动驾驶升级/域集中趋势下 东软睿驰的“芯”变化

自动驾驶系统进化,汽车电子电气E/E架构加速向域控架构迁移,驱使着芯片性能和结构快速升级。

域控处理器需要处理大量图片、视频等非结构化数据,同时还需要整合雷达、视频等多路数据。原有单一芯片无法满足诸多接口和算力需求,车载处理器算力呈现指数级提升,具备AI能力的主控SOC芯片成为了主流。

SoC芯片集成了CPU、AI 芯片(GPU/FPGA/ASIC)、深度学习加速单元(NPU)等多个模块,相对于单核处理器,异构多核SoC处理器在算力、性能、成本、功耗、尺寸等方面具备更明显的优势。

当前,在智能汽车领域已经聚齐了各路芯片玩家,英伟达、高通等近年来在汽车主控SOC芯片领域大举布局,分别针对ADAS、自动驾驶以及智能座舱领域推出了系列芯片,率先于传统芯片企业在各领域快速落地;瑞萨电子、恩智浦、德州仪器(TI)等传统汽车芯片企业不甘落后,面向智能驾驶领域积极跟进。

除了外资巨头,在国内还有华为、地平线、黑芝麻、芯驰、芯擎科技等一大批企业已经快速崛起,为自主品牌车企提供了更多选择。

综合来看,主控芯片正朝向异构多核、高集成、低功耗等更高性能的方向迈进,同时也推动了域控制器升级和量产落地,东软睿驰等Tier1企业也在芯片技术的变革之下,与合作伙伴展开更多、更深入的合作,这对电子电气架构发展和软件定义汽车带来了极具意义的影响。

一、来自不同层级市场的芯片需求

一场算力竞赛已经在各大芯片企业之间悄然兴起。

高级别自动驾驶系统需要面对更复杂更广泛的场景,伴随着域内融合和跨域融合,未来芯片不会局限于自动驾驶域的计算任务,还会逐渐跨域升级成整车中央计算平台,对算力的要求呈现指数级增长。

有数据显示,L2级自动驾驶的算力需求不到10TOPS即可,但要实现L3级自动驾驶的算力需求则要求不低于100 TOPS,而如果到L5级自动驾驶,整车的算力还需要翻十几倍。

公开资料来看,大部分芯片企业纷纷瞄准了下一代自动驾驶大算力芯片,并且公布了相应的量产规划。

英伟达已经推出的全新一代自动驾驶芯片Orin单颗芯片算力高达200TOPS,支持L3-L4,资料显示蔚来ET7、上汽R ES33、智己L7都将采用英伟达Orin芯片,量产计划在2022年。今年4月,英伟达还发布了算力高达1000TOPS的Atlan芯片,支持L4-L5,预计在2025年量产。

另一大芯片巨头高通最新推出的Snapdragon Ride平台支持L1-L5自动驾驶,支持多芯片叠加使用,L3以下的辅助驾驶提供30 TOPs算力,面向L4-L5的自动驾驶系统提供700 TOPs的算力,量产时间节点为2022年。

自主品牌中,华为自主研发的HUAWEI MDC 810算力可高达400+TOPs,面向L4-L5级自动驾驶。地平线征程5单颗芯片AI算力为128 TOPS,组成的智能计算平台AI算力覆盖200-1000 TOPS;黑芝麻智能今年全新推出的A1000Pro系列芯片,INT8算力达到106TOPS、INT4算力高达196TOPS。

除了面向L3及以上级别ADAS领域的高算力芯片,未来几年L2-L2+级ADAS市场的爆发,同样蕴藏着巨大的市场空间。

高工智能汽车研究院监测数据显示,今年1-8月国内新车(合资+自主品牌)前装标配搭载L2级辅助驾驶上险量为224.27万辆,同比增长78.42%;在搭载率方面,今年1-8月国内新车前装标配搭载L2级辅助驾驶搭载率为17.03%。

S32G使用路径

通过这类通用域控制器可实现跨域融合,基于面向SOA的架构,在不同域中实现软件复用和功能的迁移,大大增强了平台的可拓展性,可移植性,对电子电气架构的集中化发展意义重大。

一直以来,芯片都处于快速发展变化的状态,而芯片与软件的高耦合,往往需要基于差异化的硬件进行大量的软件定制化,这使得上层应用开发和持续迭代变得异常困难。很显然,相对稳定的通用硬件平台,才是软件架构和上层应用持续稳定和快速繁荣的基础。

正如东软睿驰汽车技术(上海)有限公司总经理曹斌表示,能够把所有传感器集中在一起,并在传感器算法基础之上去迭代和创新,实现持续优化和进化的域控制器,才是智能汽车行业真正需要的。

他指出,这类域控制器需要基于较为完整和稳定的异构芯片作为底层架构,能够支持AI加速和GPU的支持,将满足需求的算力与分布式计算资源整合在一起,并且不断地被上层软件抽象且与底层芯片实现有机解耦,才能真正形成集中化并且可持续迭代升级的域控制器。

当前越来越多核异构SOC芯片的出现,在满足基本功能算力需求的前提下,硬件架构、功能框架和划分将有望形成相对通用化和稳定的状态。

基于这类通用化的硬件架构,实现软硬件分层解耦,逐渐形成了AUTOSAR、AP+CP+中间件的清晰稳定的基础软件架构,上层应用的快速实现与持续的迭代升级才能够实现。

这对软件定义汽车来说,可以说是非常关键性同时也是极具标志性的阶段。

❿ p106挖etc算力多少

p106挖etc算力3080或3090。
目前最强的挖etc算力是3080、3090,其中3080曾经烂高才5499的入门价格一直涨到目前的耐历正1万元昌悔以上。