xdag算力计算器

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② 如何计算eth算力收益

可以用相关的eth计算器计算，也可以按如下思路自行计算：
以太坊一天挖矿的高低受到很大因素的影响，假设一天以太坊矿机收益，可以用以太坊计算进行实际分析，一天的总收益减去电费，再合理计算未来收益，看看投资以太坊矿机多久时间回本，一台矿机一天可以赚多少钱。

由于市面上的以太坊专业矿机型号较多，笔者经过对比挑选出彼进显卡矿机，它可以产生：以太坊(ETH)、以太经典(ETC)、零币(ZEC)、门罗币(XMR)、Pirl、ETP，额定算力230MH/S(ETH)，售价1.65万元人民币。这款显卡矿机适合专业挖以太币，拥有8张RX 570 4G显卡，功耗是1200W，下面我们就计算这款专业矿机一天可以挖多少以太币。

本次计算不包括挖矿难度增加，仅为理论计算，不考虑后期的价格下跌或上涨，仅供大家参考。

提示：本次以太坊(ETH)挖矿收益计算是基于用户所提供参数，以及理论收益每 MB/s = 7.0E-5ETH ，币价1ETH=3166.41 元计算所得，不考虑难度增长跟算力变化情况，月收益跟年收益在难度增加算力变化的情况下会有很大出入只做参考! 以太坊(ETH)挖矿收益计算器，为您精确计算当前难度下以太坊(ETH)一天的挖矿收益，以太坊(ETH)一周的挖矿收益，以太坊(ETH)一年的挖矿收益，同时还能计算以太坊(ETH)挖矿回本时间。

参考当前以太坊挖矿难度，自信以太币价格行情，这台以太币专业矿机一天的净利润为36.58元。

所以说，以太坊算力收益受到很多方面的影响，打个比方，如果你所在的地区电费更便宜，则获得更高净利润，如果电费高于本次计算值，则净收益低于本次计算值。

③ 算力可贵，效率价高：智算中心凭啥是筑基新基建的最优解

在“新基建”浪潮下，人工智能正成为经济增长的新引擎，各行各业开启智能化升级转型。算力在其中扮演了重要角色，是国家未来竞争力的集中体现。但事实是，在发展的过程中，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在为算力带来更大的挑战，主要体现为算力不足，效率不高。

算力诚可贵：数据、算法需要更多算力支撑

众所周知，在人工智能发展的三要素中，无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。

IDC发布的《数据时代2025》报告显示，2018年全球产生的数据量为33ZB (1ZB=1万亿GB)，到2025年将增长到175ZB，其中，中国将在2025年以48.6ZB的数据量及27.8%的占比成为全球最大的数据汇集地。

另据赛迪顾问数据显示，到2030年数据原生产业规模量占整体经济总量的15%，中国数据总量将超过4YB，占全球数据量30%。数据资源已成为关键生产要素，更多的产业通过利用物联网、工业互联网、电商等结构或非结构化数据资源来提取有价值信息，而海量数据的处理与分析对于算力的需求将十分庞大。

算法上，先进模型的参数量和复杂程度正呈现指数级的增长趋势。此前 Open AI 发表的一项研究就显示，每三到四个月，训练这些大型模型所需的计算资源就会翻一番（相比之下，摩尔定律有 18 个月的倍增周期）。2012 至 2018 年间，深度学习前沿研究所需的计算资源更是增加了 30 万倍。

到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640 PetaFLOPS/s-day。而距离GPT-3问世不到一年，更大更复杂的语言模型，即超过一万亿参数的语言模型SwitchTransformer即已问世。

由此可见，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在给算力带来更大的挑战。如果算力不能快速增长，我们将不得不面临一个糟糕的局面：当规模庞大的数据用于人工智能的训练学习时，数据量将超出内存和处理器的承载上限，整个深度学习训练过程将变得无比漫长，甚至完全无法实现最基本的人工智能。

效率价更高：环境与实际成本高企，提升效率迫在眉睫

在计算工业行业，有个假设是“数字处理会变得越来越便宜”。但斯坦福人工智能研究所副所长克里斯托弗•曼宁表示，对于现有的AI应用来说却不是这样，特别是因为不断增加的研究复杂性和竞争性，使得最前沿模型的训练成本还在不断上升。

根据马萨诸塞大学阿默斯特校区研究人员公布的研究论文显示，以常见的几种大型 AI 模型的训练周期为例，发现该过程可排放超过 626000 磅二氧化碳，几乎是普通 汽车 寿命周期排放量的五倍（其中包括 汽车 本身的制造过程）。

例如自然语言处理中，研究人员研究了该领域中性能取得最大进步的四种模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人员在单个 GPU 上训练了至少一天，以测量其功耗。然后，使用模型原始论文中列出的几项指标来计算整个过程消耗的总能量。

结果显示，训练的计算环境成本与模型大小成正比，然后在使用附加的调整步骤以提高模型的最终精度时呈爆炸式增长，尤其是调整神经网络体系结构以尽可能完成详尽的试验，并优化模型的过程，相关成本非常高，几乎没有性能收益。BERT 模型的碳足迹约为1400 磅二氧化碳，这与一个人来回坐飞机穿越美洲的排放量相当。

此外，研究人员指出，这些数字仅仅是基础，因为培训单一模型所需要的工作还是比较少的，大部分研究人员实践中会从头开发新模型或者为现有模型更改数据集，这都需要更多时间培训和调整，换言之，这会产生更高的能耗。根据测算，构建和测试最终具有价值的模型至少需要在六个月的时间内训练 4789 个模型，换算成碳排放量，超过 78000 磅。而随着 AI 算力的提升，这一问题会更加严重。

另据 Synced 最近的一份报告，华盛顿大学的 Grover 专门用于生成和检测虚假新闻，训练较大的Grover Mega模型的总费用为2.5万美元；OpenAI 花费了1200万美元来训练它的 GPT-3语言模型；谷歌花费了大约6912美元来训练 BERT，而Facebook针对当前最大的模型进行一轮训练光是电费可能就耗费数百万美元。

对此，Facebook人工智能副总裁杰罗姆•佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为，AI科研成本的持续上涨，或导致我们在该领域的研究碰壁，现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步，我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。

在我们看来，AI计算系统正在面临计算平台优化设计、复杂异构环境下计算效率、计算框架的高度并行与扩展、AI应用计算性能等挑战。算力的发展对整个计算需求所造成的挑战会变得更大，提高整个AI计算系统的效率迫在眉睫。

最优解：智算中心大势所趋，应从国家公共设施属性做起

正是基于上述算力需求不断增加及所面临的效率提升的需要，作为建设承载巨大AI计算需求的算力中心（数据中心）成为重中之重。

据市场调研机构Synergy Research Group的数据显示，截至到2020年第二季度末，全球超大规模数据中心的数量增长至541个，相比2015年同期增长一倍有余。另外，还有176个数据中心处于计划或建设阶段，但作为传统的数据中心，随之而来的就是能耗和成本的大幅增加。

这里我们仅以国内的数据中心建设为例，现在的数据中心已经有了惊人的耗电量。据《中国数据中心能耗现状白皮书》显示，在中国有 40 万个数据中心，每个数据中心平均耗电 25 万度，总体超过 1000 亿度，这相当于三峡和葛洲坝水电站 1 年发电量的总和。如果折算成碳排放则大概是 9600 万吨，这个数字接近目前中国民航年碳排放量的 3 倍。

但根据国家的标准，到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的 PUE（电能使用效率值，越低代表越节能）达到 1.4 以下。而且北上广深等发达地区对于能耗指标控制还非常严格，这与一二线城市集中的数据中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等计算能力提升服务器，尤其是数据中心的的计算效率应是正解。

但众所周知的事实是，面对前述庞大的AI计算需求和提升效率的挑战，传统数据中心已经越来越难以承载这样的需求，为此，AI服务器和智算中心应运而生。

与传统的服务器采用单一的CPU不同，AI服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，已经成为人工智能发展的重要支撑力量。

值得一提的是，目前在AI服务器领域，我们已经处于领先的地位。

近日，IDC发布了2020HI《全球人工智能市场半年度追踪报告》，对2020年上半年全球人工智能服务器市场进行数据洞察显示，目前全球半年度人工智能服务器市场规模达55.9亿美元（约326.6亿人民币），其中浪潮以16.4%的市占率位居全球第一，成为全球AI服务器头号玩家，华为、联想也杀入前5（分别排在第四和第五）。

这里业内也许会好奇，缘何中国会在AI服务器方面领跑全球？

以浪潮为例，自1993年，浪潮成功研制出中国首台小型机服务器以来，经过30年的积累，浪潮已经攻克了高速互联芯片，关键应用主机、核心数据库、云数据中心操作系统等一系列核心技术，在全球服务器高端俱乐部里占有了重要一席。在AI服务器领域，从全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不断刷新业界最强的人工智能超级服务器的纪录，这是为了满足行业用户对人工智能计算的高性能要求而创造的。浪潮一直认为，行业客户希望获得人工智能的能力，但需要掌握了人工智能落地能力的和技术的公司进行赋能，浪潮就可以很好地扮演这一角色。加快人工智能落地速度，帮助企业用户打开了人工智能应用的大门。

由此看，长期的技术创新积淀、核心技术的掌握以及对于产业和技术的准确判断、研发是领跑的根本。

至于智算中心，去年发布的《智能计算中心规划建设指南》公布了智能计算中心技术架构，基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，通过算力的生产、聚合、调度和释放四大作业环节，支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市和智慧 社会 应用与生态 健康 发展。

通俗地讲，智慧时代的智算中心就像工业时代的电厂一样，电厂是对外生产电力、配置电力、输送电力、使用电力；同理智算中心是在承载AI算力的生产、聚合、调度和释放过程，让数据进去让智慧出来，这就是智能计算中心的理想目标。

需要说明的是，与传统数据中心不同，“智算中心”不仅把算力高密度地集中在一起，而且要解决调度和有效利用计算资源、数据、算法等问题，更像是从计算器进化到了大脑。此外，其所具有的开放标准，集约高效、普适普惠的特征，不仅能够涵盖融合更多的软硬件技术和产品，而且也极大降低了产业AI化的进入和应用门槛，直至普惠所有人。

其实我们只要仔细观察就会发现，智算中心包含的算力的生产、聚合、调度和释放，可谓集AI能力之大成，具备全栈AI能力。

这里我们不妨再次以浪潮为例，看看何谓全栈AI能力？

比如在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录（保证充足的算力，解决了算力提升的需求）；在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新（解决了算力的效率问题）；在聚合算力方面，浪潮持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启AI全自动建模新方式，加速产业化应用。

那么接下来的是，智算中心该遵循怎样的发展路径才能充分发挥它的作用，物尽其用？

IDC调研发现，超过九成的企业正在使用或计划在三年内使用人工智能，其中74.5%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义的人工智能专用基础设施平台，以降低创新成本，提升算力资源的可获得性。

由此看，智能计算中心建设的公共属性原则在当下和未来就显得尤为重要，即智能计算中心并非是盈利性的基础设施，而是应该是类似于水利系统、水务系统、电力系统的公共性、公益性的基础设施，其将承载智能化的居民生活服务、政务服务智能化。因此，在智能计算中心规划和建设过程中，要做好布局，它不应该通过市场竞争手段来实现，而要体现政府在推进整个 社会 智能化进程的规划、节奏、布局。

总结： 当下，算力成为推动数字经济的根基和我国“新基建“的底座已经成为共识，而如何理性看待其发展中遇到的挑战，在不断高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的发展策略和形式，找到最优解，将成为政府相关部门以及相关企业的重中之重。

④ 绠楀姏闅惧害浜у嚭鎬庝箞鏍疯

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⑥ 显卡算力排行是什么

显卡算力的意思：

1、就是根据挖矿软件，测试出来的数值，数值越大说明能在这软件中“速度”越快。

2、一般挖矿软件不同，其不同算法，出现排名也会有差别的。

算力显卡也叫计算卡，其实就是占着显卡位置的计算器，是用来做数据计算的，并不是真正的显卡，没有对外视频输出的信号。你在网上搜计算卡三个字就能搜到一些相关的信息，按照算力显卡这四个字去找自然是找不到相关内容。

这些东西是专业级显卡，支持ECC校验和专业软件验证，硬件用料更好稳定性更高。但计算卡不是图形图像设计这方面用的专业图形卡。

这些显卡或者不带任何风扇，只有热管和散热片，或者带涡轮式风扇。

2021显卡价格暴涨的原因：

由于比特币的价格上涨，使得当下显卡挖矿异常的火热，算力高的3070和3080等显卡价格上涨超过100%，甚至二手显卡都有很好的市场。显卡主要负责一台电脑的图形计算，无论玩游戏还是剪辑视频都需要一块好的显卡。从去年底开始，受虚拟货币影响，新发售显卡的价格也大幅上涨。

很多显卡被买去挖掘以太币了。作为虚拟货币中市值第二大的币种，从去年10月至今，以太币涨幅超过了400%，一枚以太币的价格涨到了11000多元。利益驱动下，新建的矿场层出不穷，投资金额往往过亿。通常是市面上的显卡有多少，矿主就收多少。

此外从去年至今，显卡厂商的产能不足也是显卡缺货涨价的重要原因。由于疫情影响，全球芯片都出现了紧缺的情况，显卡也不例外，这也导致显卡厂商的产量出现了大幅下滑。央视表示，由于以太币成本仅为币值的7%，在利益优惠下，短期内显卡价格仍难回归发售价。

⑦ 算盘和计算机

硅谷的计算机博物馆认为中国的算盘是最早的计算机之一。算盘具备了计算机的基本特点，软件就是口诀，输入、输出、计算、存储就靠算珠和算盘的框架。仔细想想，这还真是一台极简主义的发明。

算盘非常好用，在中国，直到90年代随着计算机的普及，算盘才被彻底取代掉。80年代计算器发明以后，在很多专业的财会领域，并没有取代算盘，很多老师傅还是觉得算盘更快。

在电视剧《暗算》里，我们甚至看到一堆人使用算盘计算来破解密码。

算盘在中国的出现，最早可以追溯到东汉，最晚也基本是宋元时代了。可以想象在那个年代，有了算盘的中国人，在算力上绝对碾压全球。

西方世界开始钻研用机械来做计算大约要到17世纪了，也就是我们的晚明时期。帕斯卡发明了机械计算器，使用齿轮等复杂机械装置来做加减法。虽然它的计算速度还是不如算盘，但它的好处是完全自动的，我们只管输入，具体计算完全靠机械装置来完成，不需要我们背诵乘法口诀了。

巴贝奇后来发明了差分机和分析机，可以进行加减乘除以外的更加复杂的计算，如对数、三角函数、平方、微积分计算等。

当然，机械计算机过于复杂，并没有真正流行开，但是从机械计算机和算盘的区别，我们已经开出东西方思维的不同，甚至文明的不同走向。

1、在制造和使用工具上，中国在明末之前并不落后。

2、但是，中国的工具相对简单，要进一步提高效率，需要的不是进一步升级工具，而是很多人一起使用工具，比如100个人一起用算盘。但是西方对工具赋予了几乎无限的能力预期，使得他们发明了只需要极少数人操作，但可以完成巨大工作量的工具。机械计算器是一种，其它还有很多，比如纺织机、蒸汽机等。

3、中国文化自己对于工具的进一步发展几乎停滞了，而西方是日新月异。

西方学者有个观点，说中国在明朝和清朝时期，农业和人口政策都发展的太好了，人口规模达到了数亿，这样造成了一种内卷化效应，也就是说中国的廉价劳动力太多了，对任何提升劳动效率的发明创造都没有需求。所以，中华文明自己把自己锁死了，只能靠西方文明的强势入侵才能走出死循环。

李约瑟也有著名一问，为什么古代科技那么发达的中国没有诞生科学。

其实科学是一整套思维和认知体系，包括形而上学、逻辑、数学、怀疑精神、独立思想等等。这些其实在中国古代的皇权社会都不具备。所以，也不仅仅是内卷化的问题。

我们再回头看看题目里说的，算盘也使计算机的问题。

我们发明了算盘，但是直到90年代，我们还在使用算盘。但是西方社会已经从机械计算器发展到了今天的各种电子计算机。

我们的文明在工具的进化上停止了，但是西方文明却在一直不断的进步。这其实像极了，人和动物的区别，不管是使用工具还是群体协作，动物一直停留在一个水平不再发展了，但是人却一直发展，其速度远超生物基因的变异速度。所以很多学者认为，智人的思维升级以后，人类的发展速度已经摆脱了生物基因，我们超越了进化论。道金斯提出了文化基因的概念，meme，他认为文化基因自己也在变异和复制。

从这个意义上说，应该是某种文化基因，比如科技基因，在东西方文明中有着巨大区别，这种区别在晚明以后发生了质变。科技基因自己在全世界繁殖、变异、进化。而我们中国人，自己并没有演化出科技基因。

凯文凯利在他的书《科技究竟想要什么》里，也提出，科技也是一种生命，它有自己的生存和发展动力。

⑧ XDAG（匕首币）——未来pow+dag货币之王

Dagger(代币简称XDAG)是一个全新的基于有向无环图(DAG)的加密货币，替代了区块链技术。没有预挖，也没有ICO计划，是一个真正由社区推动、公平开放的项目。而且不同于其它DAG方向的币，Dagger可以进行挖矿，目前CPU、GPU都可以进行挖矿。

Xdag总量为4, 294, 967, 296个(2的32次方)，分 160 年挖完，明年预计大幅度减产，总量减少至8亿。一天产量为 138 万，每 64 秒产生一个块，一个块 1024 枚 Xdag。目前是 4 年递减，每隔 4 年挖出矿的数量减半。目前Xdag已经挖出近2亿枚，流通量约一亿八千枚。

Xdag于2017年11月被设计出来，内部测试两个月后，也就是2018年1月正式上线主网。它的作者是俄罗斯莫斯科国立大学的高级研究员，数学研究背景。Xdag的目标是创建一个能够允许每秒进行成千上万笔交易的去中心化的支付系统。

Dagger (XDAG)是全世界第一个实现pow+dag的加密货币，既拥有pow的去中心化和高安全性，又加入了dag的高并发，从bitcointalk.com 创世以来，就受到全世界的关注，被誉为dag中的比特币。每一个块包含一个交易，块同时也是一个地址。Xdag是仅可以通过挖矿获取，目标是成为全球性的超主权支付货币。完全没有预挖也没有ICO，主网络已经稳定运行五个月，算力上涨异常迅速。

DAG或直接非循环是在分布式、分散式环境中的人之间发送数据的另一种方法。这是在没有区块链的情况下完成的，可以提供更高的可扩展性。目前来看，XDAG网络在POW这种目前最优的去中心化方案下，依然能够拥有1000~10000tps，且整个转账系统零手续费。

XDAG(匕首币)已经于2018年04月22日，晚上6点整(UTC+8)，正式登陆Coinbat.com。此为国内交易量最大交易所。

区块=交易=钱包

Xdag中所有的钱包地址、交易记录均是块(Block)。因为这种特性，所有的钱包都需要在网络上有独一无二的block。换而言之，你不可以向不存在的wallet转账。这意味着，不用再担心像其他加密货币一样，打到黑洞地址的情况。之前加密货币最不人性的一点就是容易手误打到错误地址。这一切在xdag中，不会出现。因为只有已经存在的钱包，才在xdag网络上有独一无二的区块。同时Xdag转账是没有任何费用的。

第一个基于DAG技术可挖矿(PoW)的公链

Xdag 是采用PoW(工作量证明)的 DAG 技术，是目前业界唯一个可以进行挖矿的DAG网络。相较于区块链技术Xdag有更高的 TPS，同时相对于其他DAG技术，Xdag则采用已经广为认可的 PoW共识机制，确保去中心化和公平性。

解决了双花问题

在Xdag中，主块(Main Block)在每个帧间隔(Frame Time)中生成，Xdag中所有交易均是块(Block)，当发生交易产生交易块(Transaction Block)发送到主网中，见证者会按照规则验证交易，并将交易块链接到主块上，一个交易块会有自己的链接关系，见证者会依据规则确保先到的交易块被链接到主块，后到的块将不会被链接到主块，只有被主块链接的块才是有效的。

高TPS，转账速度快

到目前为止，整个系统已经稳定运行接近5个月，转帐速度极快，基本都在几十秒即可到达，远远超过 ETH、BTC。之后可以缩短到十几秒。

目前最好的不可能三角解决方案

Xdag通过pow来保证去中心化和安全性，同时保留了dag的高并发。这是目前市场最完美的不可能三角（高并发、安全性、去中心化不可兼得），具备非常大的区块链三点零潜质。

目前xdag的开发由社区自治，目前开发进度正常，版本更新快。前阵子曾因为算力上涨导致主网出现过两次不同步的现象，经过社区开发人员的开发，目前项目已经很大提升了其稳定性。现在转移开发重点为RPC接口、移动钱包的开发。RPC接口开发完成后意味着能实现交易平台自动冲提功能，届时也会一些交易平台进行对接，如果能够顺利上线一些流通性更好的平台，对项目本身的意义也是非常正面的。也许在未来，会有更科学的技术能够实现点对点交易、安全、匿名、高效的完美整合。但至少在接下来的一段时间里，XDAG绝对会是发展潜力无穷的金子。

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