『壹』 挖矿都关键是显卡还是cpu
理论上讲，CPU运算和GPU运算都是可以挖矿的。
在一种虚拟货币问世的初期，挖矿相对容易，可能一块性能足够强悍的CPU就可以比较容易地挖到币。
随着挖币越来越难，CPU面对挖矿所需的巨大算力早已力不从心，而显卡GPU核心大规模的流处理器并行运算的恐怖性能，更加的适合挖矿这种并行运算。
因此，现在的专业矿机，早已成为GPU以及专业芯片的天下，CPU在其中最多起到协调的作用。并且，随着挖矿难度的增加，对矿卡的显存容量要求越来越高，几年前2~3GB就够用，现在可能6GB都不够用了。
『贰』 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪个算力更强
也就是比性能/功耗呗。比这个，gpu远胜cpu。当初正是因为cpu要把大量功耗和晶体管花在控制电路和cache上，gpu才会被做成独立芯片，并进一步有gpgpu。
『叁』 科普一下，什么是gpu算力
揭秘GPU的强大算力：一场性能之旅标称算力，如同硬件规格单上的骄傲标签，比如NVIDIA的图形处理单元规格表中，你可以看到如上图所示的红框所示的浮点吞吐量，它代表着厂商发布的理论性能。以NVIDIA为例，其标称算力每两年就会翻一番，目前单精度浮点运算的峰值已达到几十到百T，但这并未包括专为特定任务加速的tensorcore这类硬件单元。
然而，实际应用中的算力表现往往与标称值有所出入。硬件层面的因素，如存储设计、高效调度、指令集优化和I/O效率，都会影响到实际性能。软件层面，如计算模式、内存访问策略以及业务场景的特异性，也会对性能产生深远影响。
要衡量GPU的真正实力，行业里并没有统一的标准，而是根据具体应用场景而定。在深度学习领域，MLPerf是一个被广泛认可的基准测试，而在科学计算领域，内部测试集同样丰富多样。这些工具帮助我们跨越场景的限制，实现客观的比较和评估。
当我们谈论更大的计算规模时，比如单张卡、整个机房甚至整个数据中心的算力，这时候的计算量会远远超过单个GPU的性能。这种线性叠加的方式，虽然直观，但在实际应用中，由于硬件和软件环境的复杂性，与实际算力的差距会更加显著。
『肆』 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪个算力更强
CPU和GPU两者的主要的用途是不一样的，所以这个也不是特别好对比，相同功耗的前提下肯定是CPU综合算力更强一些。 GPU的算力是专门在图形方面的。在这个方面强一些。
『伍』 ai算力为什么看gpu而不是cpu算力是cpu还是gpu
ai算力看重gpu而不是cpu的原因如下：
1. 并行计算能力：GPU（图形处理单元）相对于CPU（中央处理单元）在并行计算方面具有显著优势。AI计算通常涉及大量的矩阵运算和并行计算任务，而GPU设计用于高效处理这些任务。GPU拥有更多的核心和线程，可以同时执行更多的计算操作，提供更快速和高效的并行计算能力。
2. 特化硬件架构：现代GPU通常采用特殊的硬件架构来加速深度学习和神经网络相关的计算。例如，NVIDIA的CUDA架构和Tensor Cores通过专门的硬件单元提供了针对深度学习任务的优化计算能力。这种特化的硬件架构使GPU在处理AI工作负载时更加高效。
3. 计算性能和功耗比：GPU通常具有更高的浮点计算性能和更低的功耗比例。在AI应用中，需要进行大量的浮点数计算，包括矩阵乘法、卷积运算等。GPU的架构可以更好地支持这些计算需求，并提供更高的吞吐量和更低的功耗。
4. AI框架和库支持：许多流行的AI框架和库，如TensorFlow、PyTorch和CUDA等，都针对GPU进行了优化，并提供了相应的GPU加速功能和接口。这使得开发者可以方便地利用GPU的计算能力来加速深度学习和机器学习任务。
综上所述，由于GPU在并行计算、特化硬件架构、计算性能和功耗比以及AI框架支持等方面的优势，评估AI算力时通常会将重点放在GPU的性能上。然而，CPU仍然在一些特定的AI任务中扮演重要角色，如数据预处理、模型部署和推理等。
原因：
我们常说的CPU多线程编程偏向于前者， GPU的并行编程模式则偏向于后者 。后者对庞大但逻辑简单的算力需求，有明显更强更高效的支持能力。
或者我们也可以这么认为：AI领域的大数据流运算本来就是一个模糊概率问题，并没有多少很精准的计算需求， 也就不要那么多的算力“牛人”（CPU），需要的是很多能够干一般活的“工人”（通用GPU） 。
『陆』 终于不用为GPU算力发愁了，请低调使用！
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