计算器的算力

㈠ 绠楀姏鐨勫崟浣嶆槸浠涔堬紵

GPU鏈嶅姟鍣ㄦ槸鍩轰簬GPU鐨勫簲鐢ㄤ簬瑙嗛戠紪瑙ｇ爜銆佹繁搴﹀︿範銆佺戝﹁＄畻绛夊氱嶅満鏅鐨勫揩閫熴佺ǔ瀹氥佸脊鎬х殑璁＄畻鏈嶅姟銆

浣滅敤鏄锛氬嚭鑹茬殑鍥惧舰澶勭悊鑳藉姏鍜岄珮鎬ц兘璁＄畻鑳藉姏鎻愪緵鏋佽嚧璁＄畻鎬ц兘锛屾湁鏁堣В鏀捐＄畻鍘嬪姏锛屾彁鍗囦骇鍝佺殑璁＄畻澶勭悊鏁堢巼涓庣珵浜夊姏銆

閲囩敤2棰楄嚦寮篍5-2600V3绯诲垪澶勭悊鍣锛屽唴瀛橀噰鐢128GB/256GB DDR4 2133/2400MHZ,绯荤粺纭鐩橀噰鐢2鍧512G SSD鍥烘佺‖鐩橈紝鏁版嵁纭鐩橀噰鐢3鍧25瀵2T浼佷笟绾х‖鐩橈紝鎴栬3鍧35瀵 4T浼佷笟绾х‖鐩橈紝骞冲彴閲囩敤鏀鎸佷袱GPU鏈嶅姟鍣锛圠Z-743GR锛夛紝鍥汫PU鏈嶅姟鍣(LZ-748GT)锛屽叓GPU鏈嶅姟鍣(LZ-4028GR)銆

rx470鏄惧崱鎸栫熆绠楀姏215mh/s锛岄偅涔堟崲绠楁垚涓澶╃畻鍔涙槸澶氬皯T锛

绠楀姏鏄鎸囪＄畻璁惧囬氳繃澶勭悊鏁版嵁锛屽疄鐜扮壒瀹氱粨鏋滆緭鍑虹殑璁＄畻鑳藉姏銆

绠楀姏骞挎硾瀛樺湪浜庢墜鏈恒丳C銆佽秴绾ц＄畻鏈虹瓑鍚勭嶇‖浠惰惧囦腑锛屾病鏈夌畻鍔涳紝杩欎簺杞銆佺‖浠跺氨涓嶈兘姝ｅ父浣跨敤銆傝岀帺铏氭嫙璐у竵鐨勬姇璧勮咃紝閮藉惉杩囩畻鍔涜繖涓璇嶏紝鍦ㄥ尯鍧楅摼涓锛岀畻鍔涢氬父鏄鎸囨寲鐭挎満鎸栧嚭姣旂壒甯佺殑鑳藉姏锛岀畻鍔涘崰鍏ㄧ綉绠楀姏鐨勬瘮渚嬭秺楂橈紝绠楀姏浜у嚭鐨勬瘮鐗瑰竵灏辫秺澶氥

绠楀姏鍙鍒嗕负涓夌被锛氱涓绫伙紝灏辨槸楂樻ц兘璁＄畻锛屽嵆鈥滆秴绠椻濄傜浜岀被绠楀姏锛屼负浜哄伐鏅鸿兘璁＄畻鏈猴紝涓昏佺敤浜庡勭悊浜哄伐鏅鸿兘搴旂敤闂棰橈紱绗涓夌被灏辨槸鏁版嵁涓蹇冿紝瀹冩洿澶氭槸閫氳繃浜戣＄畻鐨勬柟寮忕粰澶у舵彁渚涚畻鍔涚殑鍏鍏辨湇鍔°傝繖涓夌嶈＄畻涓蹇冿紝鍚堣捣鏉ュ氨鍙嶆槧鍑轰竴涓鍥藉剁殑绠楀姏銆

2023骞寸畻鍔涢緳澶翠笂甯傚叕鍙革細

1銆佹嫇缁翠俊鎭锛氬叕鍙镐緷鎵樺厗鐎氭湇鍔″櫒鍜屽厗鐎欰I鎺ㄧ悊鏈嶅姟鍣ㄦ彁渚涚殑閫氱敤鍜孉绠楀姏鏀鎸侊紝鍦ㄤ簯杈圭鐨勫崌鎼烘妧鏈妗嗘灦鍐咃紝閲嶇偣鍙戝睍楦胯挋琛屾肩瑧鑰愪笟涓撳睘鎿嶄綔绯荤粺銆侀缚钂欒屼笟涓撳睘缁堢銆佹嫇缁村厓鎿嶄綔绯荤粺銆佽屼笟杈圭紭涓浣撴満锛屸滆蒋+纭鈥濇繁搴﹁瀺鍚堬紝瀹炵幇浜戣竟绔鍗忓悓锛屼互杈圭淇冧簯銆

2銆佺戝ぇ璁椋烇細璁椋炵殑绠楀姏瀹屽叏婊¤冻AI绠楁硶妯″瀷璁缁冿紝鍙闈㈠悜寮鏀惧钩鍙版暟鐧句竾寮鍙戣呭拰鍏朵粬琛屼笟浼欎即鎻愪緵鐩稿叧AI鏈嶅姟鐨勯渶姹傦紝鍏鍙告寔缁鎵撻犱汉宸ユ櫤鑳芥牳蹇冩妧鏈鐨勯嗗厛寮曟搸锛岄氳繃鏃犵洃鐫ｈ缁冦佸皬鏁版嵁瀛︿範绠楁硶鐨勭獊鐮达紝鐢ㄦ洿灏戠殑鏍囪版暟鎹瀹炵幇鏇村ソ鐨勬晥鏋滐紝浠庤岄檷浣庝汉宸ユ櫤鑳藉湪鍚勪釜棰嗗煙鎺ㄥ箍钀藉湴鐨勬垚鏈銆

3銆侀栭兘鍦ㄧ嚎锛氬叕鍙哥殑CDS棣栦簯寮傛瀯绠楀姏骞冲彴锛屼富瑕侀潰鍚戜互GPU绠楀姏涓轰富鐨勪笟鍔″満鏅锛屾棦鍖呮嫭浜嗕互娣卞害瀛︿範銆丄I璁＄畻銆佽秴绠椾负涓荤殑绠楀姏涓氬姟锛屼篃瑕嗙洊浜嗕互褰辫嗘覆鏌撱佸疄鏃舵覆鏌撱佷簯娓告垙銆乆R绛夎嗚夎＄畻闇姹傘

绠楃洏鍜岃＄畻鏈

鏄惧崱鐜板湪鎸栦笉鍑烘潵姣旂壒甯佺殑銆備綘杩欎釜绠楀姏鏄浠ュお鍧婄殑绠楀姏銆傝＄畻鏂规硶涔熶笉瀵

鍏蜂綋姝ラゅ備笅锛

涓澶╂湁86400绉掞紝鑰屼綘鎻愪緵鐨勫崟浣峬h/s骞朵笉鏄瀹归噺鍗曚綅锛屾墍浠ヨ疯嚜琛岃＄畻銆

ETH ETC ZEC SC 绛夋墠鏄鏄惧崱鎸栫熆鐨勩

鏈杩戝洜涓烘寲鐭跨伀鐖嗭紝閮ㄥ垎鏄惧崱鍨嬪彿渚涜揣绱у紶锛孉鍗″氨鏈夊ソ鍑犳惧熀鏈鏂璐т簡锛屼环鏍间篃涓婃定浜嗕笉姘忔槬灏戙傝嫳浼熻揪涓撲笟鐭垮崱鍙鑳藉氨鍦ㄦ湰鏈10鍙峰乏鍙冲嚭璐э紝鑰孉鍗¤繖杈规湁RX470銆丷X560涓ゆ句笓涓氱熆鍗★紝鍚庣画鏄鍚﹁繕浼氭湁鍏跺畠鍨嬪彿鐨勪笓涓氱熆鍗″瀷鍙锋帹鍑猴紝閭ｅ氨寰楃湅鎸栫熆杩樻槸鍚﹁兘绋冲畾涓嬪幓浜嗐傛湰娆℃垜浠瑕佸规瘮鐨勬槸RX460鍜孏TX1060涓ゆ炬樉鍗＄殑鎸栫熆绠楀姏锛屼笅闈㈢殑娴嬭瘯鏁版嵁鏄浠ュお甯佹寲鐭跨畻鍔涖

鑻变紵杈惧彂甯冨彶涓婃渶寮鸿＄畻骞冲彴锛岄粍鏁欎富锛氳嚜鍔ㄩ┚椹朵笉鍐嶆媴蹇冪畻鍔涢棶棰

纭呰胺鐨勮＄畻鏈哄崥鐗╅嗚や负涓鍥界殑绠楃洏鏄鏈鏃╃殑璁＄畻鏈轰箣涓銆傜畻鐩樺叿澶囦簡璁＄畻鏈虹殑鍩烘湰鐗圭偣锛岃蒋浠跺氨鏄鍙ｈ瘈锛岃緭鍏ャ佽緭鍑恒佽＄畻銆佸瓨鍌ㄥ氨闈犵畻鐝犲拰绠楃洏鐨勬嗘灦銆備粩缁嗘兂鎯筹紝杩欒繕鐪熸槸涓鍙版瀬绠涓讳箟鐨勫彂鏄庛

绠楃洏闈炲父濂界敤锛屽湪涓鍥斤紝鐩村埌90骞翠唬闅忕潃璁＄畻鏈虹殑鏅鍙婏紝绠楃洏鎵嶈褰诲簳鍙栦唬鎺夈80骞翠唬璁＄畻鍣ㄥ彂鏄庝互鍚庯紝鍦ㄥ緢澶氫笓涓氱殑璐浼氶嗗煙锛屽苟娌℃湁鍙栦唬绠楃洏锛屽緢澶氳佸笀鍌呰繕鏄瑙夊緱绠楃洏鏇村揩銆

鍦ㄧ數瑙嗗墽銆婃殫绠椼嬮噷锛屾垜浠鐢氳嚦鐪嬪埌涓鍫嗕汉浣跨敤绠楃洏璁＄畻鏉ョ牬瑙ｅ瘑鐮併

绠楃洏鍦ㄤ腑鍥界殑鍑虹幇锛屾渶鏃╁彲浠ヨ拷婧鍒颁笢姹夛紝鏈鏅氫篃鍩烘湰鏄瀹嬪厓鏃朵唬浜嗐傚彲浠ユ兂璞″湪閭ｄ釜骞翠唬锛屾湁浜嗙畻鐩樼殑涓鍥戒汉锛屽湪绠楀姏涓婄粷瀵圭⒕鍘嬪叏鐞冦

瑗挎柟涓栫晫寮濮嬮捇鐮旂敤鏈烘版潵鍋氳＄畻澶х害瑕佸埌17涓栫邯浜嗭紝涔熷氨鏄鎴戜滑鐨勬櫄鏄庢椂鏈熴傚笗鏂鍗″彂鏄庝簡鏈烘拌＄畻鍣锛屼娇鐢ㄩ娇杞绛夊嶆潅鏈烘拌呯疆鏉ュ仛鍔犲噺娉曘傝櫧鐒跺畠鐨勮＄畻閫熷害杩樻槸涓嶅傜畻鐩橈紝浣嗗畠鐨勫ソ澶勬槸瀹屽叏鑷鍔ㄧ殑锛屾垜浠鍙绠¤緭鍏ワ紝鍏蜂綋璁＄畻瀹屽叏闈犳満姊拌呯疆鏉ュ畬鎴愶紝涓嶉渶瑕佹垜浠鑳岃典箻娉曞彛璇浜嗐

宸磋礉濂囧悗鏉ュ彂鏄庝簡宸鍒嗘満鍜屽垎鏋愭満锛屽彲浠ヨ繘琛屽姞鍑忎箻闄や互澶栫殑鏇村姞澶嶆潅鐨勮＄畻锛屽傚规暟銆佷笁瑙掑嚱鏁般佸钩鏂广佸井绉鍒嗚＄畻绛夈

褰撶劧锛屾満姊拌＄畻鏈鸿繃浜庡嶆潅锛屽苟娌℃湁鐪熸ｆ祦琛屽紑锛屼絾鏄浠庢満姊拌＄畻鏈哄拰绠楃洏鐨勫尯鍒锛屾垜浠宸茬粡寮鍑轰笢瑗挎柟鎬濈淮鐨勪笉鍚岋紝鐢氳嚦鏂囨槑鐨勪笉鍚岃蛋鍚戙

1銆佸湪鍒堕犲拰浣跨敤宸ュ叿涓婏紝涓鍥藉湪鏄庢湯涔嬪墠骞朵笉钀藉悗銆

2銆佷絾鏄锛屼腑鍥界殑宸ュ叿鐩稿圭畝鍗曪紝瑕佽繘涓姝ユ彁楂樻晥鐜囷紝闇瑕佺殑涓嶆槸杩涗竴姝ュ崌绾у伐鍏凤紝鑰屾槸寰堝氫汉涓璧蜂娇鐢ㄥ伐鍏凤紝姣斿100涓浜轰竴璧风敤绠楃洏銆備絾鏄瑗挎柟瀵瑰伐鍏疯祴浜堜簡鍑犱箮鏃犻檺鐨勮兘鍔涢勬湡锛屼娇寰椾粬浠鍙戞槑浜嗗彧闇瑕佹瀬灏戞暟浜烘搷浣滐紝浣嗗彲浠ュ畬鎴愬法澶у伐浣滈噺鐨勫伐鍏枫傛満姊拌＄畻鍣ㄦ槸涓绉嶏紝鍏跺畠杩樻湁寰堝氾紝姣斿傜汉缁囨満銆佽捀姹芥満绛夈

3銆佷腑鍥芥枃鍖栬嚜宸卞逛簬宸ュ叿鐨勮繘涓姝ュ彂灞曞嚑涔庡仠婊炰簡锛岃岃タ鏂规槸鏃ユ柊鏈堝紓銆

瑗挎柟瀛﹁呮湁涓瑙傜偣锛岃翠腑鍥藉湪鏄庢湞鍜屾竻鏈濇椂鏈燂紝鍐滀笟鍜屼汉鍙ｆ斂绛栭兘鍙戝睍鐨勫お濂戒簡锛屼汉鍙ｈ勬ā杈惧埌浜嗘暟浜匡紝杩欐牱閫犳垚浜嗕竴绉嶅唴鍗峰寲鏁堝簲锛屼篃灏辨槸璇翠腑鍥界殑寤変环鍔冲姩鍔涘お澶氫簡锛屽逛换浣曟彁鍗囧姵鍔ㄦ晥鐜囩殑鍙戞槑鍒涢犻兘娌℃湁闇姹傘傛墍浠ワ紝涓鍗庢枃鏄庤嚜宸辨妸鑷宸遍攣姝讳簡锛屽彧鑳介潬瑗挎柟鏂囨槑鐨勫己鍔垮叆渚垫墠鑳借蛋鍑烘诲惊鐜銆

鏉庣害鐟熶篃鏈夎憲鍚嶄竴闂锛屼负浠涔堝彜浠ｇ戞妧閭ｄ箞鍙戣揪鐨勪腑鍥芥病鏈夎癁鐢熺戝︺

鍏跺疄绉戝︽槸涓鏁村楁濈淮鍜岃ょ煡浣撶郴锛屽寘鎷褰㈣屼笂瀛︺侀昏緫銆佹暟瀛︺佹鐤戠簿绁炪佺嫭绔嬫濇兂绛夌瓑銆傝繖浜涘叾瀹炲湪涓鍥藉彜浠ｇ殑鐨囨潈绀句細閮戒笉鍏峰囥傛墍浠ワ紝涔熶笉浠呬粎鏄鍐呭嵎鍖栫殑闂棰樸

鎴戜滑鍐嶅洖澶寸湅鐪嬮樼洰閲岃寸殑锛岀畻鐩樹篃浣胯＄畻鏈虹殑闂棰樸

鎴戜滑鍙戞槑浜嗙畻鐩橈紝浣嗘槸鐩村埌90骞翠唬锛屾垜浠杩樺湪浣跨敤绠楃洏銆備絾鏄瑗挎柟绀句細宸茬粡浠庢満姊拌＄畻鍣ㄥ彂灞曞埌浜嗕粖澶╃殑鍚勭嶇數瀛愯＄畻鏈恒

鎴戜滑鐨勬枃鏄庡湪宸ュ叿鐨勮繘鍖栦笂鍋滄浜嗭紝浣嗘槸瑗挎柟鏂囨槑鍗村湪涓鐩翠笉鏂鐨勮繘姝ャ傝繖鍏跺疄鍍忔瀬浜嗭紝浜哄拰鍔ㄧ墿鐨勫尯鍒锛屼笉绠℃槸浣跨敤宸ュ叿杩樻槸缇や綋鍗忎綔锛屽姩鐗╀竴鐩村仠鐣欏湪涓涓姘村钩涓嶅啀鍙戝睍浜嗭紝浣嗘槸浜哄嵈涓鐩村彂灞曪紝鍏堕熷害杩滆秴鐢熺墿鍩哄洜鐨勫彉寮傞熷害銆傛墍浠ュ緢澶氬﹁呰や负锛屾櫤浜虹殑鎬濈淮鍗囩骇浠ュ悗锛屼汉绫荤殑鍙戝睍閫熷害宸茬粡鎽嗚劚浜嗙敓鐗╁熀鍥狅紝鎴戜滑瓒呰秺浜嗚繘鍖栬恒傞亾閲戞柉鎻愬嚭浜嗘枃鍖栧熀鍥犵殑姒傚康锛宮eme锛屼粬璁や负鏂囧寲鍩哄洜鑷宸变篃鍦ㄥ彉寮傚拰澶嶅埗銆

浠庤繖涓鎰忎箟涓婅达紝搴旇ユ槸鏌愮嶆枃鍖栧熀鍥狅紝姣斿傜戞妧鍩哄洜锛屽湪涓滆タ鏂规枃鏄庝腑鏈夌潃宸ㄥぇ鍖哄埆锛岃繖绉嶅尯鍒鍦ㄦ櫄鏄庝互鍚庡彂鐢熶簡璐ㄥ彉銆傜戞妧鍩哄洜鑷宸卞湪鍏ㄤ笘鐣岀箒娈栥佸彉寮傘佽繘鍖栥傝屾垜浠涓鍥戒汉锛岃嚜宸卞苟娌℃湁婕斿寲鍑虹戞妧鍩哄洜銆

鍑鏂囧嚡鍒╁湪浠栫殑涔︺婄戞妧绌剁珶鎯宠佷粈涔堛嬮噷锛屼篃鎻愬嚭锛岀戞妧涔熸槸涓绉嶇敓鍛斤紝瀹冩湁鑷宸辩殑鐢熷瓨鍜屽彂灞曞姩鍔涖

鏄惧崱鎬庝箞璁＄畻鎸栫熆绠楀姏

鍘熸湰搴旇ュ湪浠婂勾 3 鏈堜唤浜庡姞宸炲湥浣曞炰妇鍔炵殑鑻变紵杈 GTC 2020 澶т細锛屽洜涓哄叏鐞冩ф柊鍐犵梾姣掕偤鐐庣殑鐖嗗彂鑰屼笉寰椾笉鎺ㄨ繜涓捐屻

姣斿師璁″垝鏅氫簡灏嗚繎 2 涓鏈堬紝鑻变紵杈 GTC 2020 缁堜簬鍦 5 鏈 14 鏃ュ洖褰掋

涓嶈繃杩欎竴娆″紑鍙戣呬滑娌″姙娉曞湪绾夸笅闆嗕細锛屽彧鑳介氳繃绾夸笂鐩存挱瑙傜湅銆岀毊琛ｆ暀涓汇嶉粍浠佸媼鐨勪富棰樻紨璁层傝侀粍姝ゆ℃槸鍦ㄤ粬纭呰胺鐨勫朵腑瀹屾垚浜嗚繖鍦哄埆寮鐢熼潰鐨勩孠itchen Keynote銆嶃

铏界劧鏄鍘ㄦ埧涓捐岋紝鑻变紵杈句緷鐒剁垎鍑恒屾牳寮广嶏紝鍙戝竷浜嗗叏鏂颁竴浠ｇ殑 GPU 鏋舵瀯 Ampere锛堝畨鍩癸級銆

鍦ㄨ嚜鍔ㄩ┚椹舵柟鍚戜笂锛岃嫳浼熻揪閫氳繃涓ゅ潡 Orin SoC 鍜屼袱鍧楀熀浜庡畨鍩规灦鏋勭殑 GPU 缁勫悎锛屽疄鐜颁簡鍓嶆墍鏈鏈夌殑2000 TOPS绠楀姏鐨 Robotaxi 璁＄畻骞冲彴锛屾暣浣撳姛鑰椾负800W銆

鏈変笟鐣岃傜偣璁や负锛屽疄鐜 L2 鑷鍔ㄩ┚椹堕渶瑕佺殑璁＄畻鍔涘皬浜 10 TOPS锛孡3 闇瑕佺殑璁＄畻鍔涗负 30 - 60 TOPS锛孡4 闇瑕佺殑璁＄畻鍔涘ぇ浜 100 TOPS锛孡5 闇瑕佺殑璁＄畻鍔涜嚦灏戜负 1000 TOPS銆

鐜板湪鐨勮嫳浼熻揪鑷鍔ㄩ┚椹惰＄畻骞冲彴宸茬粡寤虹珛璧蜂簡浠10TOPS/5W锛200TOPS/45W鍒2000 TOPS/800W鐨勫畬鏁翠骇鍝佺嚎锛屽垎鍒瀵瑰簲鍓嶈嗘ā鍧椼丩2+ADAS浠ュ強Robotaxi鐨勫悇绾у簲鐢ㄣ

浠庝骇鍝佺嚎鐪嬶紝鑻变紵杈綝rive AGX灏嗗叏闈㈠规爣 MobileyeEyeQ绯诲垪锛屽笇鏈涙垚涓洪噺浜т緵搴旈摼涓鐨勫叧閿鍘傚晢銆

1銆佸叏鏂 GPU 鏋舵瀯锛欰mpere锛堝畨鍩癸級

2 涓鏈堢殑绛夊緟鏄鍊煎緱鐨勶紝鏈娆 GTC 涓婏紝榛勪粊鍕嬮噸纾呭彂甯冧簡鑻变紵杈惧叏鏂颁竴浠 GPU 鏋舵瀯 Ampere锛堝畨鍩癸級浠ュ強鍩轰簬杩欎竴鏋舵瀯鐨勯栨 GPU NVIDIA A100銆

A100 鍦ㄦ暣浣撴ц兘涓婄浉姣斾簬鍓嶄唬鍩轰簬 Volta 鏋舵瀯鐨勪骇鍝佹湁 20 鍊嶇殑鎻愬崌锛岃繖棰 GPU 灏嗕富瑕佺敤浜庢暟鎹鍒嗘瀽銆佷笓涓氳＄畻浠ュ強鍥惧舰澶勭悊銆

鍦ㄥ畨鍩规灦鏋勪箣鍓嶏紝鑻变紵杈惧凡缁忕爺鍙戜簡澶氫唬 GPU 鏋舵瀯锛屽畠浠閮芥槸浠ョ戝﹀彂灞曞彶涓婄殑浼熶汉鏉ュ懡鍚嶇殑銆

姣斿 Tesla锛堢壒鏂鎷夛級銆丗ermi锛堣垂绫筹級銆並epler锛堝紑鏅鍕掞級銆丮axwell锛堥害鍏嬫柉缁村皵锛夈丳ascal锛堝笗鏂鍗★級銆乂olta锛堜紡鐗癸級浠ュ強 Turing锛堝浘鐏碉級銆

杩欎簺鏍稿績鏋舵瀯鐨勫崌绾фｆ槸鎺ㄥ姩鑻变紵杈惧悇绫 GPU 浜у搧鏁翠綋鎬ц兘鎻愬崌鐨勫叧閿銆

閽堝瑰熀浜庡畨鍩规灦鏋勭殑棣栨 GPU A100锛岄粍浠佸媼缁嗘暟浜嗗畠鐨勪簲澶ф牳蹇冪壒鐐癸細

闆嗘垚浜嗚秴杩 540 浜夸釜鏅朵綋绠★紝鏄鍏ㄧ悆瑙勬ā鏈澶х殑 7nm 澶勭悊鍣锛涘紩鍏ョ涓変唬寮犻噺杩愮畻鎸囦护 Tensor Core 鏍稿績锛岃繖涓浠 Tensor Core 鏇村姞鐏垫椿銆侀熷害鏇村揩锛屽悓鏃舵洿鏄撲簬浣跨敤锛涢噰鐢ㄤ簡缁撴瀯鍖栫█鐤忓姞閫熸妧鏈锛屾ц兘寰椾互澶у箙鎻愬崌锛涙敮鎸佸崟涓 A100 GPU 琚鍒嗗壊涓哄氳揪 7 鍧楃嫭绔嬬殑 GPU锛岃屼笖姣忎竴鍧 GPU 閮芥湁鑷宸辩殑璧勬簮锛屼负涓嶅悓瑙勬ā鐨勫伐浣滄彁渚涗笉鍚岀殑璁＄畻鍔涳紱闆嗘垚浜嗙涓変唬 NVLink 鎶鏈锛屼娇 GPU 涔嬮棿楂橀熻繛鎺ラ熷害缈诲嶏紝澶氶 A100 鍙缁勬垚涓涓宸ㄥ瀷 GPU锛屾ц兘鍙鎵╁睍銆

杩欎簺浼樺娍绱鍔犺捣鏉ワ紝鏈缁堣 A100 鐩歌緝浜庡墠浠ｅ熀浜 Volta 鏋舵瀯鐨 GPU 鍦ㄨ缁冩ц兘涓婃彁鍗囦簡6 鍊嶏紝鍦ㄦ帹鐞嗘ц兘涓婃彁鍗囦簡7 鍊嶃

鏈閲嶈佺殑鏄锛孉100 鐜板湪灏卞彲浠ュ悜鐢ㄦ埛渚涜揣锛岄噰鐢ㄧ殑鏄鍙扮Н鐢电殑 7nm 宸ヨ壓鍒剁▼鐢熶骇銆

闃块噷浜戙佺櫨搴︿簯銆佽吘璁浜戣繖浜涘浗鍐呬紒涓氭ｅ湪璁″垝鎻愪緵鍩轰簬 A100 GPU 鐨勬湇鍔°

2銆丱rin+瀹夊煿鏋舵瀯 GPU锛氬疄鐜 2000TOPS 绠楀姏

闅忕潃鑻变紵杈惧叏鏂 GPU 鏋舵瀯瀹夊煿鐨勬帹鍑猴紝鑻变紵杈剧殑鑷鍔ㄩ┚椹跺钩鍙帮紙NVIDIA Drive锛変篃杩庢潵浜嗕竴娆℃ц兘鐨勯炶穬銆

澶у剁煡閬擄紝鑻变紵杈炬ゅ墠宸茬粡鎺ㄥ嚭浜嗗氫唬 Drive AGX 鑷鍔ㄩ┚椹跺钩鍙颁互鍙 SoC锛屽寘鎷珼rive AGX Xavier銆丏rive AGX Pegasus浠ュ強Drive AGX Orin銆

鍏朵腑锛孌rive AGX Xavier 骞冲彴鍖呭惈浜嗕袱棰 Xavier SoC锛岀畻鍔涘彲浠ヨ揪鍒 30TOPS锛屽姛鑰椾负 30W銆

鏈杩戜笂甯傜殑灏忛箯 P7 涓婂氨閲忎骇鎼杞戒簡杩欎竴璁＄畻骞冲彴锛岀敤浜庡疄鐜颁竴绯诲垪 L2 绾ц嚜鍔ㄨ緟鍔╅┚椹跺姛鑳姐

Drive AGX Pegasus 骞冲彴鍒欏寘鎷浜嗕袱棰 Xavier SoC 鍜屼袱棰楀熀浜庡浘鐏垫灦鏋勭殑 GPU锛岀畻鍔涜兘鍋氬埌 320TOPS锛屽姛鑰椾负 500W銆

鐩鍓嶆湁鏂囪繙鐭ヨ岃繖鏍风殑鑷鍔ㄩ┚椹跺叕鍙稿湪浣跨敤杩欎竴璁＄畻骞冲彴銆

鍦 2019 骞 12 鏈堢殑 GTC 涓鍥藉ぇ浼氫笂锛岃嫳浼熻揪鍙堝彂甯冧簡鏈鏂颁竴浠ｇ殑鑷鍔ㄩ┚椹惰＄畻 SoC Orin銆

杩欓楄姱鐗囩敱 170 浜夸釜鏅朵綋绠＄粍鎴愶紝闆嗘垚浜嗚嫳浼熻揪鏂颁竴浠 GPU 鏋舵瀯鍜 Arm Hercules CPU 鍐呮牳浠ュ強鍏ㄦ柊娣卞害瀛︿範鍜岃＄畻鏈鸿嗚夊姞閫熷櫒锛屾渶楂樻瘡绉掑彲杩愯 200 涓囦嚎娆¤＄畻銆

鐩歌緝浜庝笂涓浠 Xavier 鐨勬ц兘锛屾彁鍗囦簡 7 鍊嶃

濡備粖锛岃嫳浼熻揪杩涗竴姝ュ皢鑷鍔ㄩ┚椹惰＄畻骞冲彴鐨勭畻鍔涘線鍓嶆帹杩涳紝閫氳繃灏嗕袱棰 Orin SoC 鍜屼袱鍧楀熀浜庡畨鍩规灦鏋勭殑 GPU 闆嗘垚璧锋潵锛岃揪鍒版儕浜虹殑 2000TOPS 绠楀姏銆

鐩歌緝浜 Drive AGX Pegasus 鐨勬ц兘鍙堟彁鍗囦簡 6 鍊嶅氾紝鐩稿簲鍦帮紝鍏跺姛鑰椾负 800W銆

鎸変竴棰 Orin SoC 200TOPS 绠楀姏鏉ヨ＄畻锛屼竴鍧楀熀浜庡畨鍩规灦鏋勭殑 GPU 鐨勭畻鍔涜揪鍒颁簡 800TOPS銆

姝ｅ洜涓洪珮绠楀姏锛岃繖涓骞冲彴鑳藉熷勭悊鍏ㄨ嚜鍔ㄩ┚椹跺嚭绉熻溅杩愯屾墍闇鐨勬洿楂樺垎杈ㄧ巼浼犳劅鍣ㄨ緭鍏ュ拰鏇村厛杩涚殑鑷鍔ㄩ┚椹舵繁搴︾炵粡缃戠粶銆

瀵逛簬楂橀樁鑷鍔ㄩ┚椹舵妧鏈鐨勫彂灞曡岃█锛岃嫳浼熻揪姝ｅ湪渚濋潬 Orin SoC 鍜屽畨鍩 GPU 鏋舵瀯鍦ㄨ＄畻骞冲彴鏂归潰寮曢嗘暣涓琛屼笟銆

褰撶劧锛屼綔涓轰竴涓杞浠跺畾涔夌殑骞冲彴锛岃嫳浼熻揪 Drive AGX 鍏峰囧緢濂界殑鍙鎵╁睍鎬с

鐗瑰埆鏄闅忕潃瀹夊煿 GPU 鏋舵瀯鐨勬帹鍑猴紝璇ュ钩鍙板凡缁忓彲浠ュ疄鐜颁粠鍏ラ棬绾 ADAS 瑙ｅ喅鏂规堝埌 L5 绾ц嚜鍔ㄩ┚椹跺嚭绉熻溅绯荤粺鐨勫叏鏂逛綅瑕嗙洊銆

姣斿傝嫳浼熻揪鐨 Orin 澶勭悊鍣ㄧ郴鍒椾腑锛屾湁涓娆句綆鎴愭湰鐨勪骇鍝佸彲浠ユ彁渚 10TOPS 鐨勭畻鍔涳紝鍔熻椾粎涓 5W锛屽彲鐢ㄤ綔杞﹁締鍓嶈 ADAS 鐨勮＄畻骞冲彴銆

鎹㈠彞璇濊达紝閲囩敤鑻变紵杈 Drive AGX 骞冲彴鐨勫紑鍙戣呭湪鍗曚竴骞冲彴涓婁粎鍩轰簬涓绉嶆灦鏋勪究鑳藉紑鍙戝嚭閫傚簲涓嶅悓缁嗗垎甯傚満鐨勮嚜鍔ㄩ┚椹剁郴缁燂紝鐪佸幓浜嗗崟鐙寮鍙戝氫釜瀛愮郴缁燂紙ADAS銆丩2+ 绛夌郴缁燂級鐨勯珮鏄傛垚鏈銆

涓嶈繃锛屾兂閲囩敤 Orin 澶勭悊鍣ㄧ殑鍘傚晢杩樺緱绛変竴娈垫椂闂达紝鍥犱负杩欐捐姱鐗囦細浠 2021 骞村紑濮嬫彁渚涙牱鍝侊紝鍒2022 骞翠笅鍗婂勾鎵嶄細鎶曞叆鐢熶骇骞跺紑濮嬩緵璐с

3銆佽嫳浼熻揪鑷鍔ㄩ┚椹躲屾湅鍙嬪湀銆嶅啀鎵╁ぇ

鏈灞 GTC 涓婏紝鑻变紵杈剧殑鑷鍔ㄩ┚椹躲屾湅鍙嬪湀銆嶇户缁鎵╁ぇ銆

涓鍥借嚜鍔ㄩ┚椹跺叕鍙稿皬椹鏅鸿岋紙Ponyai锛夈佺編鍥界數鍔ㄨ溅鍒涗笟鍏鍙窩anoo鍜屾硶鎷夌鏈鏉ワ紙Faraday Future锛夊姞鍏ュ埌鑻变紵杈剧殑鑷鍔ㄩ┚椹剁敓鎬佸湀锛屽皢閲囩敤鑻变紵杈剧殑 Drive AGX 璁＄畻骞冲彴浠ュ強鐩稿簲鐨勯厤濂楄蒋浠躲

灏忛┈鏅鸿屽皢浼氬熀浜 Drive AGX Pegasus 璁＄畻骞冲彴鎵撻犲叏鏂颁竴浠 Robotaxi 杞﹀瀷銆

姝ゅ墠锛屽皬椹鏅鸿屽凡缁忔嬁鍒颁簡涓扮敯鐨 4 浜跨編閲戞姇璧勶紝涓嶇煡閬撳叾鍏ㄦ柊涓浠 Robotaxi 浼氫笉浼氬熀浜庝赴鐢版棗涓嬭溅鍨嬫墦閫犮

缇庡浗鐨勭數鍔ㄦ苯杞﹀垵鍒涘叕鍙 Canoo 鎺ㄥ嚭浜嗕竴娆句笓闂ㄧ敤浜庡叡浜鍑鸿屾湇鍔＄殑鐢靛姩杩蜂綘宸村＋锛岃″垝鍦 2021 骞翠笅鍗婂勾鎶曞叆鐢熶骇銆

涓轰簡瀹炵幇杈呭姪椹鹃┒鐨勭郴鍒楀姛鑳斤紝杩欐捐溅鍨嬩細鎼杞借嫳浼熻揪 Drive AGX Xavier 璁＄畻骞冲彴銆傚墠涓嶄箙锛孋anoo 杩樺拰鐜颁唬姹借溅杈炬垚鍚堜綔锛岃佹惡鎵嬪紑鍙戠數鍔ㄦ苯杞﹀钩鍙般

浣滀负鍏ㄧ悆鏂伴犺溅鍦堝唴姣旇緝鐗规畩瀛樺湪鐨勬硶鎷夌鏈鏉ワ紝杩欎竴娆′篃鍔犲叆鍒颁簡鑻变紵杈剧殑鑷鍔ㄩ┚椹剁敓鎬佸湀銆

FF 棣栨鹃噺浜ц溅 FF91 涓婄殑鑷鍔ㄩ┚椹剁郴缁熷皢鍩轰簬 Drive AGX Xavier 璁＄畻骞冲彴鎵撻狅紝鍏ㄨ溅鎼杞戒簡澶氳揪 36 棰楀悇绫讳紶鎰熷櫒銆

娉曟媺绗鏈鏉ュ畼鏂圭О FF91 鏈夋湜鍦ㄤ粖骞村勾搴曞紑濮嬩氦浠橈紝涓嶇煡閬撳眾鏃朵細涓嶄細鍐嶄竴娆¤烦绁ㄣ

浣滀负 GPU 棰嗗煙缁濆归湼涓荤殑鑻变紵杈撅紝鍦ㄩ珮绠楀姏鐨勬暟鎹涓蹇 GPU 浠ュ強楂樻ц兘銆佸彲鎵╁睍鐨勮嚜鍔ㄩ┚椹惰＄畻骞冲彴鐨勫姞鎸佷笅锛屽凡缁忓缓璧蜂簡涓涓瀹屾暣鐨勯泦鏁版嵁鏀堕泦銆佹ā鍨嬭缁冦佷豢鐪熸祴璇曘佽繙绋嬫帶鍒跺拰瀹炶溅搴旂敤鐨勮蒋浠跺畾涔夌殑鑷鍔ㄩ┚椹跺钩鍙帮紝瀹炵幇浜嗙鍒扮鐨勫畬鏁撮棴鐜銆

鍚屾椂锛屽叾鑷鍔ㄩ┚椹剁敓鎬佸湀涔熷湪涓嶆柇鎵╁ぇ锛屽寘鎷姹借溅鍒堕犲晢銆佷竴绾т緵搴斿晢銆佷紶鎰熷櫒渚涘簲鍟嗐丷obotaxi 鐮斿彂鍏鍙稿拰杞浠跺垵鍒涘叕鍙稿湪鍐呯殑鏁扮櫨瀹惰嚜鍔ㄩ┚椹朵骇涓氶摼涓婄殑浼佷笟宸茬粡鍦ㄥ熀浜庤嫳浼熻揪鐨勮＄畻纭浠跺拰閰嶅楄蒋浠跺紑鍙戙佹祴璇曞拰搴旂敤鑷鍔ㄩ┚椹惰溅杈嗐

鏈鏉ワ紝鍦ㄦ暣涓鑷鍔ㄩ┚椹朵骇涓氶噷锛屼互璁＄畻鑺鐗囦负鏍稿績浼樺娍锛岃嫳浼熻揪鐨勮Е瑙掑皢鏇村姞娣卞叆锛屾湁鏈轰細鎴愪负浜т笟閾炬潯涓婁笉鍙鎴栫己鐨勪緵搴斿晢銆

鏈鏂囨潵婧愪簬姹借溅涔嬪惰溅瀹跺彿浣滆咃紝涓嶄唬琛ㄦ苯杞︿箣瀹剁殑瑙傜偣绔嬪満銆

鍩轰簬鏋舵瀯鍒涙柊锛屼笟鍐呴栨惧瓨绠椾竴浣撳ぇ绠楀姏AI鑺鐗囩偣浜

鍙浠ュ弬鑰冧笅闈锛屾牴鎹涓浜涚綉鍚у競鍦哄父鐢ㄧ殑鏄惧崱,鏁寸悊鐨勪竴浠界浉鍏虫樉鍗＄殑浠锋牸鍜岀畻鍔涗互鍙婇勮″洖鏈鏈,澶ф傚彲浠ュ仛涓鍙傝:

Radeon RX 580鏄惧崱

鏁存満鍔熻楋細243W

璁＄畻鍔涳細224M

鏄惧崱鍞浠凤細1999鍏

姣24灏忔椂鎸朎TH鏁伴噺锛0015

姣24灏忔椂浜х敓鏀剁泭:2448鍏

棰勮″洖鏈鏃堕棿锛8166澶

Radeon RX 470鏄惧崱

鏁存満鍔熻:159W

璁＄畻鍔涳細243M

鏄惧崱鍞浠凤細1599鍏

姣24灏忔椂鎸朎TH鏁伴噺锛0017

姣24灏忔椂浜х敓鏀剁泭:279鍏

棰勮″洖鏈鏃堕棿锛5731澶

Radeon RX 480鏄惧崱

鏁存満鍔熻:171W

璁＄畻鍔涳細244M

鏄惧崱鍞浠凤細1999鍏

姣24灏忔椂鎸朎TH鏁伴噺锛0017

姣24灏忔椂浜х敓鏀剁泭:2787鍏

棰勮″洖鏈鏃堕棿锛7173澶

鎵╁睍璧勬枡锛

鏄惧崱锛圴ideo card锛孏raphics card锛夊叏绉版樉绀烘帴鍙ｅ崱锛屽張绉版樉绀洪傞厤鍣锛屾槸璁＄畻鏈烘渶鍩烘湰閰嶇疆銆佹渶閲嶈佺殑閰嶄欢涔嬩竴銆傛樉鍗′綔涓虹數鑴戜富鏈洪噷鐨勪竴涓閲嶈佺粍鎴愰儴鍒嗭紝鏄鐢佃剳杩涜屾暟妯′俊鍙疯浆鎹㈢殑璁惧囷紝鎵挎媴杈撳嚭鏄剧ず鍥惧舰鐨勪换鍔°

鏄惧崱鎺ュ湪鐢佃剳涓绘澘涓婏紝瀹冨皢鐢佃剳鐨勬暟瀛椾俊鍙疯浆鎹㈡垚妯℃嫙淇″彿璁╂樉绀哄櫒鏄剧ず鍑烘潵锛屽悓鏃舵樉鍗¤繕鏄鏈夊浘鍍忓勭悊鑳藉姏锛屽彲鍗忓姪CPU宸ヤ綔锛屾彁楂樻暣浣撶殑杩愯岄熷害銆傚逛簬浠庝簨涓撲笟鍥惧舰璁捐＄殑浜烘潵璇存樉鍗￠潪甯搁噸瑕併 姘戠敤鍜屽啗鐢ㄦ樉鍗″浘褰㈣姱鐗囦緵搴斿晢涓昏佸寘鎷珹MD(瓒呭井鍗婂间綋)鍜孨vidia(鑻变紵杈)2瀹躲傜幇鍦ㄧ殑top500璁＄畻鏈猴紝閮藉寘鍚鏄惧崱璁＄畻鏍稿績銆傚湪绉戝﹁＄畻涓锛屾樉鍗¤绉颁负鏄剧ず鍔犻熷崱銆

鍙傝冭祫鏂欙細

5鏈23鏃ワ紝AI鑺鐗囧叕鍙稿悗鎽╂櫤鑳藉ｅ竷锛屽叾鑷涓荤爺鍙戠殑涓氬唴棣栨惧瓨绠椾竴浣撳ぇ绠楀姏AI鑺鐗囨垚鍔熺偣浜锛屽苟鎴愬姛璺戦氭櫤鑳介┚椹剁畻娉曟ā鍨嬨傝姱鐗団滅偣浜鈥濇寚鐢垫祦椤哄埄閫氳繃鑺鐗囷紝閫氬父鎰忓懗鐫鑺鐗囧彲鐢锛屽悗缁娴嬭瘯淇姝ｅ悗鍗冲彲閲忎骇銆

鍩轰簬鏋舵瀯鍒涙柊锛岃ユ捐姱鐗囬噰鐢⊿RAM锛堥潤鎬侀殢鏈哄瓨鍙栧瓨鍌ㄥ櫒锛変綔涓哄瓨绠椾竴浣撲粙璐锛岄氳繃瀛樺偍鍗曞厓鍜岃＄畻鍗曞厓鐨勬繁搴﹁瀺鍚堬紝瀹炵幇浜嗛珮鎬ц兘鍜屼綆鍔熻楋紝鏍风墖绠楀姏杈20TOPS锛圱OPS鏄澶勭悊鍣ㄨ繍绠楄兘鍔涘崟浣嶏級锛屽彲鎵╁睍鑷200TOPS锛岃＄畻鍗曞厓鑳芥晥姣旈珮杈20TOPS/W锛圱OPS/W鏄璇勪环澶勭悊鍣ㄨ繍绠楄兘鍔涚殑鎬ц兘鎸囨爣锛岀敤浜庡害閲忓湪1W鍔熻楃殑鎯呭喌涓嬪勭悊鍣ㄨ兘杩涜屽氬皯涓囦嚎娆℃搷浣滐級銆傝繖鏄涓氬唴棣栨惧熀浜庝弗鏍煎瓨鍐呰＄畻鏋舵瀯銆丄I绠楀姏杈惧埌鏁板崄TOPS鎴栬呮洿楂樸佸彲鏀鎸佸ぇ瑙勬ā瑙嗚夎＄畻妯″瀷鐨凙I鑺鐗囷紙瀛樺唴璁＄畻锛岄【鍚嶆濅箟灏辨槸鎶婅＄畻鍗曞厓宓屽叆鍒板唴瀛樺綋涓锛屾槸涓绉嶈烦鍑轰紶缁熻＄畻鏈虹粨鏋勪綋绯荤殑鎶鏈锛夈備笌浼犵粺鏋舵瀯涓嬬殑澶х畻鍔涜姱鐗囩浉姣旓紝璇ユ捐姱鐗囧湪绠楀姏銆佽兘鏁堟瘮绛夋柟闈㈤兘鍏锋湁鏄捐憲鐨勪紭鍔裤

鎹鎮夛紝璇ユ捐姱鐗囬噰鐢22nm鎴愮啛宸ヨ壓鍒剁▼锛屽湪鎻愬崌鑳芥晥姣旂殑鍚屾椂锛岃繕鑳芥湁鏁堟妸鎺у埗閫犳垚鏈銆傛ゅ栵紝鍦ㄧ伒娲绘ф柟闈锛岃ユ捐姱鐗囦笉浣嗘敮鎸佸競闈涓婄殑涓绘祦绠楁硶锛岃繕鍙浠ユ敮鎸佷笉鍚屽㈡埛瀹氬埗鑷宸辩殑绠楀瓙锛屾洿鍔犻傞厤浜庣畻娉曠殑楂橀熻凯浠ｃ

鍦ㄦ櫤鑳介┚椹剁瓑杈圭紭绔楂樺苟鍙戣＄畻鍦烘櫙涓锛岄櫎浜嗗圭畻鍔涢渶姹傞珮澶栵紝瀵硅姱鐗囩殑鍔熻楀拰鏁ｇ儹涔熸湁寰堥珮鐨勮佹眰銆傜洰鍓嶏紝甯歌勬灦鏋勮姱鐗囪捐′腑鍐呭瓨绯荤粺鐨勬ц兘鎻愬崌閫熷害澶у箙钀藉悗浜庡勭悊鍣ㄧ殑鎬ц兘鎻愬崌閫熷害锛屾湁闄愮殑鍐呭瓨甯﹀芥棤娉曚繚璇佹暟鎹楂橀熶紶杈擄紝鏃犳硶婊¤冻楂樼骇鍒鏅鸿兘椹鹃┒鐨勮＄畻闇姹傘傚叾娆★紝鏁版嵁鏉ュ洖浼犺緭鍙堜細浜х敓宸ㄥぇ鐨勫姛鑰椼 鍚庢懇鏅鸿兘鍩轰簬璇ユ捐姱鐗囷紝棣栨″湪瀛樺唴璁＄畻鏋舵瀯涓婅窇閫氫簡鏅鸿兘椹鹃┒鍦烘櫙涓嬪氬満鏅銆佸氫换鍔＄畻娉曟ā鍨嬶紝涓洪珮绾у埆鏅鸿兘椹鹃┒鎻愪緵浜嗕竴鏉″叏鏂扮殑鎶鏈璺寰勶紝鏈鏉ユ湁鏈涙洿濂藉湴婊¤冻楂樼骇鍒鏅鸿兘椹鹃┒鏃朵唬鐨勯渶姹傘

鍚庢懇鏅鸿兘鏄鍥藉唴鐜囧厛閫氳繃搴曞眰鏋舵瀯鍒涙柊锛岃繘琛屽ぇ绠楀姏AI鑺鐗囪捐＄殑鍒濆垱浼佷笟銆備换浣曢犺嗗紡鍒涙柊閮戒細闈㈠规瀬楂樼殑鎶鏈鎸戞垬锛岀爺鍙戜汉鍛橀渶瑕佹牴鎹浼犵粺瀛樺偍鍣ㄤ欢閲嶆柊璁捐＄數璺銆佸崟鍏冮樀鍒椼佸伐鍏烽摼绛夛紝鍚屾椂蹇呴』绐佺牬鍚勭嶇墿鐞嗗拰缁撴瀯涓婄殑鎶鏈闅鹃樸傛ゆ¤姱鐗囩偣浜鎴愬姛锛屾爣蹇楃潃鍏跺湪澶х畻鍔涘瓨绠椾竴浣撴妧鏈鐨勫伐绋嬪寲钀藉湴鍙栧緱浜嗗叧閿鎬х殑绐佺牬銆

鍚庢懇鏅鸿兘鍒涚珛浜2020骞村簳锛屾婚儴浣嶄簬鍗椾含锛屽湪鍖椾含銆佷笂娴枫佹繁鍦冲潎鎷ユ湁鎶鏈鍥㈤槦銆傛埅鑷崇洰鍓嶏紝鍚庢懇鏅鸿兘宸插畬鎴3杞铻嶈祫锛屾姇璧勬柟娑电洊绾㈡潐涓鍥姐佺粡绾鍒涙姇銆佸惎鏄庡垱鎶曘佽仈鎯冲垱鎶曠瓑澶撮儴鏈烘瀯锛屼互鍙婇噾娴︽偊杈 姹借溅 銆佷腑鍏虫潙鍚鑸绛夊浗璧勫熀閲戙

㈡ 如何计算eth算力收益

计算以太坊（ETH）的算力收益可以通过专门的计算器或者按照以下步骤进行。首先，以太坊矿机的收益受多种因素影响，如挖矿难度和电费等。要计算实际收益，需要减去电费，然后预测未来收益，以评估投资矿机的回本时间。以彼进显卡矿机为例，其型号拥有230MH/S的ETH算力，售价1.65万元，采用8张RX 570 4G显卡，功耗1200W。以理论值7.0E-5ETH/MB/s和当前币价1ETH=3166.41元计算，这款专业矿机一天的净利润为36.58元。

然而，这种计算并未考虑挖矿难度的增加和算力变化，以及币价的波动，这些都会对实际收益产生影响。以太坊挖矿收益计算器可以提供一天、一周和一年的挖矿收益，以及回本时间的估计，但这些都是在假设条件下的估算，实际收益可能会有很大差异。因此，电费成本是一个重要的考虑因素，如果电费较低，净利润会更高。总的来说，以太坊的算力收益受到地域、电费、市场行情以及矿机性能等多种因素的共同影响。

通过使用计算器或按照上述方法，您可以得到一个大致的收益预期，但请记住，这些数据仅供参考，实际收益可能会有所变化。

㈢ 为何国产超级计算机已经领先全世界了，而国产cpu却依然落后

每日点兵，为您解答

首先，超级计算机的算力大小并不依赖狭义上的CPU，超级计算机需要的是浮点算力，而目前市售CPU先天就有不足。在天河一号和天河二号中，真正为超级计算机提供算力的是gpu和协处理器，就像你的pc，CPU调度，显卡干活一样。天河一号和二号的时候，硬件都是直接买的，天河一号和天河二号基本都用到了Intel xeon E5 xeon phi ，甚至还有AMD的显卡（真正的显卡hd4870x2，连计算卡都不是）。之后美国开始对华限制出口，主要是禁运xeon phi，nvidia Tesla这样的产品，CPU倒是没那么严。太湖之光就开始使用自研处理器了。sw26010本质上和Intel lga接口的xeon phi的设计思路是相似的，众核堆算力，至于工艺方面，是28nm，这个工艺放在2015年，可以说得上是主流工艺了，绝不算落后，而且能效丝还比Intel强好几个档次。当然，这种处理器给PC用毫无意义。

更有趣的是，与sw26010设计思路相似的xeon phi 7200系列，今年才上市。所以啊，先问是不是，再问为什么，中国的CPU当然行，还很行。

那为啥民用为什么不行？没专利，没授权，适应不了市场。

我国要生产CPU除了要向国外支付相关专利费外，就只剩下建立一套专属于自己通讯专利和协议。关键是你这两样东西必须让其它的电脑供应厂承认。否则没用。

美国阿贡国家实验室科学与工程院主任彼得·贝克曼曾经接受媒体采访时说过这样的话，“这些年来，中国对超算的投入和努力巨大，发展速度和成就令人惊叹”。并且，来自国外的同行也开始羡慕起中国来，称赞中国是“国家在办事”（意同中国办事效率相当高）。中国超算系统，即“神威·太湖之光”和“天河二号”在最新一期的TOP500榜单中依然霸占头两名的位置。某种程度上说，中国在超算领域能取得这样的成就，也与本国工业、学术和军事能力高度相关。令国人们感到自豪的，不仅因为“神威·太湖之光”在TOP500榜单中再一次且毫无压力地霸占冠军的宝座，以及高于美国最快的超算系统“泰坦”大约五倍的速度，还因为“神威·太湖之光”采用的是有中国自主知识产权的芯片。而且，“神威·太湖之光”在体系结构、高速互联和系统软件等关键性技术上均获得了前所未有的突破。“天河二号”则采用了英特尔的芯片。

神威蓝光计算机系统装配的国产“申威1600”中央处理器。

国内有不少的业者们看来，中国在超算领域所取得的成绩，国人们不应该据此沾沾自喜。当前，美国能源部正支持建造两台新的超算系统“Summit”和“Sierra”。位于美国橡树岭国家实验室的超级计算机“Summit”预计是在2018年开始投入使用，“Summit”的计算性能将会是“神威·太湖之光”的两倍左右。换言之，美国在2018年里会重新抢回超算领域的霸主之位。况且，美国公司如英特尔等仍然主导着芯片行业。举例来说，在最新一期的TOP500榜单中，有471台超算系统采用英特尔的芯片，有14台超算系统采用美国国际商用机器公司的芯片。

就此话题，之前有媒体直接引述了中国曙光公司高性能计算机产品事业部副总经理吉青的话称，“E级超级计算机是全球各国争夺的皇冠上的明珠，占领战略制高点至关重要，但从业界来讲，我们更本质的初衷，则是为全球用户提供更多选择和可能”。凭心而论，吉青说得就很好。中国发展超算系统，并不是为了要碾压国外同行，而是要为全世界的人服务。

中国在芯片领域比起美国等同行仍然有很大的差距，至于原因是什么？我在国内、外好些网站上找了找，终于找到了龙芯中科胡伟武在2018年初接受媒体采访时讲出的一些话，具体包括了三点。

第一，如果用赛跑作比喻各国在芯片领域的竞争，过去中国连国外同行的背影都看不到，今天至少能看清国外同行的背影了，等到2020年就能看清国外同行的后脑勺和头发了。中国在后面努力地追，但国外同行也在前面奋力地跑。中国要追上国外同行，必然是得有个过程的。第二，中国改革开放至今差不多有四十年。在这四十年里，中国取得了很多了不起的成就。然而，之前中国是直接绕开了通用芯片CPU、操作系统、发动机和高端仪器等高精尖技术而发展的。而今，中国要从大变强，必须回过头来攻克这些高精尖技术。中国要攻下这些高精尖技术，便会是一个漫长的过程。因为这些高精尖技术非常复杂，影响这些高 科技 产品的因素非常多。中国要研发这些复杂的系统，只能是一步一步地进行。第三，中国在研发通用芯片、操作系统、发动机和高端仪器等复杂系统的过程中，并不是因为缺钱，也不是因为体制机制上有大的问题，最主要的是缺了时间。况且，中国要研发出可规模化量产并具备国际竞争力的芯片、操作系统、发动机等产品，必须得在应用的过程中才能不断地发现问题，进而在解决问题的过程中不断地改进产品。

如果用最简单的一句话说便是，中国在芯片等高技术领域的底子比国外同行薄弱了很多，才导致了中国在芯片领域落后于国外同行。实际上，在今天，在很多高 科技 领域，中国就是追赶者的角色。要我说的话，如果中国当初没有错过第一次、第二次和第三次 科技 革命，中国今天在高 科技 领域的成就肯定会比目前大得多，辉煌得多。对于新中国成立之前那一百多年的 历史 ，我们也不要再去追究了。何况，以中国在改革开放四十年来取得的发展速度，再等上二、三十年，中国一定会成为全球主要的高 科技 创新中心之一，并造福全人类。

国产CPU并不落后。落后的是国产知识产权体系下，CPU的生态。

中国超算，尤其是天河系的出彩，来自于中国设计师团队世界范围内首次提出的异构计算，即CPU和GPU的联合工作。当然天河系列之前主要使用英特尔的芯片，后来在美国商务部限令出口后，国产申威芯片第一时间顶上，在神威·太湖之光超算上继续维护了中国超算在全世界范围内的领先地位。

大家现在看到的落后，来自于用户体验差。这种差并不来自于分散的硬件，而来自于整个体系的磨合不够成熟。

就好比我们现在拿劳斯莱斯的发动机，拿兰博基尼的气动外形，拿创驰蓝天变速箱，拿奔驰大G的底盘，拼出一辆车，这车是否就碾压全球了？

并不能。因为这些体系并不兼容。整出这么一台奇美拉轿车可能甚至还跑不过满大街叫嚣的新思域。

国产CPU当初就是一颗孤悬的 健康 心脏。但是这颗心脏放不到任何一个活人的身体里。想要用它，你只能自己造一个人。

好了我们造一个出来也没多难。结果这个人还没站起来，因为腿部肌肉不响应，咣当摔倒了。

大家都说：国产心脏好烂啊。

没关系继续调整，接着来。

调整好了之后人站起来了！大家一片激动，结果走了两步，动态稳定性不行，啪叽又摔倒了。

大家都说：国产心脏好烂啊。

没关系我们接着搞！

调整好了这一次！我们造的小人走起来了！跑起来了！太振奋了！这时候正在训练百米跑的英特尔平台主机从旁边风一样掠过，像看傻子一样看着我们的小人。

大家都说：国产心脏好烂啊。

没关系……我们还可以坚持下去。

在完成了所有的调整之后，我们的小人和英特尔平台的win系统、苹果平台的OSX系统，站在了一起，他们必须无视成长时间鸿沟一般的差距，至少给用户相同级别的感受。

这步，我们到今天还没做到。

但是这之前的，我们耗费了30多年的心血，已经完成了。

题主，国产CPU并不垃圾。时间会告诉你一切。

国产CPU并不落后。CPU分很多种，比如手机的麒麟970是世界第一梯队的CPU。答主估计问的是桌面通用CPU，这个主要和市场有关，而不是中国不能研发生产这样的CPU。说白了，后来者很难把差不多的桌面电脑CPU卖出去。

这话问的，就好比问一个厨子，你茄子炒的这么好吃，为什种茄子的技术不怎样啊？

生产计算机的并不生产CPU,就像厨子只管炒菜，不管种菜是一个道理。

记得在一次工程机械展会上，一位媒体人问一家知名工程机械制造商 你们生产的起重机既然这么厉害，为什么还要用进口的柱塞泵？为什么不把这个关联器件攻克？ 当时厂家的回答是 我们是做整机的，不是每个零部件都得自己生产。工科液压泵的不应该是我们总装厂，而是应该由专业生产液压器件的厂家研发。

超算是一个巨型的矿机，计算能力主要由GPU实现。天河二号用的是至强CPU和N卡。太湖用的自研申威CPU听说有260个核。

看太湖的数据，其实国产cpu技术没那么落后。但通用CPU确实是个空白，因为通用CPU基本都是X86架构的，你要研制，就必须得问别人买授权。华为自研的ARM芯片麒麟大家都知道，是买断了人家的公版，做出来的。不买授权自己做可以不可以，可以，但你自己创造个通讯协议做个指令集出来，别人也要给你做配套才行。否则主板不认内存不认硬盘不认，那还是空的。现在的配件都只认X86，你的U必须做这个架构，就必须看美帝的脸色。

而我们都要买版，买专利，看脸色，做出来的还是正宗国产CPU么？

当有人输入计算条件后，超级计算机就会输出计算的结果。和买菜用的计算器是一样一样的，仅仅只是规模上的区别而已。

我们常用的家用电脑一般只有一个CPU，每个CPU内一般只有2~8个物理核心，这样就能玩 游戏 、看视频、浏览网页，因为这些程序的背后只需要少量的浮点运算。假如要模拟飞机附近空气的流动，以及飞机本身的受力情况，就需要拥有成千上万颗CPU的超算来完成，需要把空气、机体分割成一个一个的小块块，分别计算每个小块的运动和受力，再整合起来得到整体的运动和受力情况。超算可以将一个大的任务切分成并行计算，这样就可以快速地完成繁重的计算任务。

如果把飞机模型中的一个1立方米的立方体分成1立方毫米的小方块，那么就会得到10亿个小方块。普通一个家用CPU需要连续做10亿次运算，算完整个过程可能需要花上一整天，而如果有10个CPU，就可以把10亿个小方块分成10分，每个CPU只需要计算1亿个方块，再把所有CPU计算的结果整合起来，两小时就能算完了。

如今超级计算机已经广泛的应用于气象气候、石油勘探、大气海洋环境、航空航天、宇宙模拟、密码研究、核爆模拟、武器研制、材料科学、工业设计、地震模拟、动漫渲染、深度学习、人工智能、生物医药、基因工程、数据挖掘、过程控制、金融分析、人类组织系统研究、公共服务等各个方面。所以超级计算机成为了强国必争之地，可以说未来想要打破科幻片里所谓的“质子锁”就需要用到超算。

“超级计算机”一词并没有明确的定义，随着计算机行业的发展而发生变化。早期的控制数据公司机器可达十倍速于竞争对手，但也仅是原始的标量处理器。到了1970年代，大部分的超级计算机已经是向量处理器了。1980年代初期，超级计算机朝着大规模并行计算系统发展，这时的超级计算机由成千上万的普通处理所组成。1980年代中叶，将8个到16个不等的向量处理器联合起来进行并行计算成为了通用的方法。1990年代到21世纪初期，超级计算机互联主要基于精简指令集的张量处理器（如：PowerPC、PA-RISC或DEC Alpha）来进行并行计算。

在近期发布的全球超级计算机Top500榜中我国有214台超算上榜，在数量蝉联第一，而曾多次登榜首的神威太湖之光、天河2A分别位于第4名和第6名。日本继超算“京”的失败基础上推出后续“富岳”时隔9年再度登顶，而美国的超算“Summit”、“Sierra”被挤到了2、3名。

虽然我们已经取得了不小的成绩，但CPU仍然是我们的短板。比如过去天河二号用英特尔Xeon Phi（至强融核）的CPU连续4次在超算界Top500榜上荣登宝座。但自从2015年4月美国禁止英特尔向广州超算中心出售至强融核CPU后，明显有些跟不上脚步了。

虽然可以用2~3颗国产的申威芯片替代，但用一张Tesla V100就能解决问题只会增加复杂程度，芯片越多，调度就越困难。这就好比5个人的团队好管理，而500人的团队管理难度几何级数增加。

我国的超算之路想要有长足的发展，依然需要补齐半导体产业链的短板。假如神威的CPU也能采用7nm的工艺制程和HBM2的内存，也不见得会比日本的“富岳”矮一截，谁胜谁负会是一个未知数。但恰恰这个前提是我们很欠缺的。

你说的落后的是桌面CPU，影响桌面CPU的是软件生态（根本上是指令集生态），举个简单的例子，国产CPU再强，不能运行Windows你会买么？道理就是这么简单，因为软件生态好的指令集专利被美国捏的死死的，所以已经没有了其他市场，自然不会去做。

我们的cpu已经世界领先了，比如华为的海思。但是通用处理器，比如电脑上常用的X86系列cpu，因为专利原因，不是我们想做就能做的。所以我们做的很好的处理器，普通日常我们用不到，也就是买华为的手机才能接触到，甚至买了都不一定知道。

纵观近几年，近十几年我国在发展，哪项技术不是靠巨资堆积的？

高铁，大飞机，载人航天，航母……这也得益于我们优越的 社会 制度，就是花钱办大事。要是在西方，花大钱是要争取各个州，纳税人同意的，效率低。比方说美国修个高铁，纳税人一想这东西短时间内没有利益回报就会反对。

那么超级计算机同样也是用钱堆的，只要有大钱，整出来只是时间问题。而关键是那些大国不舍得花钱，才显示出我们超级计算机的厉害！

而民用CPU就不是简单的堆钱的问题了，它的成本要低很多，回报要高很多，毕竟是量产嘛。我们也能造CPU，关键问题是现有技术成本太高，成本高售价就高，售价高就没有几个人买，没人买就形不成生态系统。所谓生态系统就是要全世界成千上万的开发者在这款CPU上做开发，一起发扬光大。这就像微软的手机操作系统一样，本身技术很好，但是生态差，没有程序员在上面做手机APP，APP少连微信都没有从而买的人少……自然就恶性循环了，成长不起来。

超级计算机室是不依赖生态系统的，反正自己玩自己的，不计成本，只针对高端用户，也不需要考虑用户体验，甚至可以用政策规定某些企事业单位必须使用。这是和普通民用CPU最大的区别。

㈣ 算力底座什么意思

算力底座是指提供计算能力的底层基础设施。

算力底座是一种解密科技的引擎，它能够帮助用户处理大量的数据和复杂的计算任务。就像平时做数学题一样，需要用到计算器来帮助计算，算力底座也是一种超级计算器。它拥有强大的计算能力，可以快速解决各种难题。

算力底座的应用范围非常广泛。在科学研究领域，它可以帮助科学家们模拟天气、预测地震等重要的科学问题。在医学领域，它可以帮助医生们分析大量的医疗数据，提供更准确的诊断结果。在工业生产中，它可以帮助工程师们优化生产流程，提高生产效率。

算力底座的主要作用：

1、数据处理

算力底座能够处理大量数据，包括数据的收集、存储、管理、分析和可视化等。这使得人们能够更快速、准确地获取信息，进而作出决策。

2、模型训练

在人工智能领域，模型训练对算力底座的要求尤其高。算力底座为各种机器学习模型提供了强大的训练和推理能力，从而加速了人工智能的应用和发展。

3、实时响应

算力底座能够实时响应各种业务需求，包括数据处理、任务分配、结果反馈等。这使得企业能够迅速应对市场变化，提升业务效率和竞争力。

㈤ 叶胜超：简单理解算力以及挖矿利润计算！（4）

理解算力与挖矿利润计算，首先要定义算力：在币圈，算力代表的是矿机的计算能力，单位为Hash（哈希），1秒内计算次数越多，算力越大，挖取的币也越多。蚂蚁矿机S9为例，算力13.5TH/S，即1秒内能完成13.5万亿次哈希计算。

算力的换算单位中，最小单位是Hash（哈希），其他单位分别为K、M、G、T、P、E，即1 K =1000H, 1 M =1000K, 1 G =1000M, 1 T =1000G, 1 P =1000T, 1 E =1000P。可以采用谐音记为"昆明哥，突破亿"来记忆，也可根据个人喜好，替换成其他字母。

如何计算挖矿利润呢？当前矿机平均算力约14T/S。每秒14亿次哈希计算，代表了矿机的算力水平。此算力比例占全网算力，决定了矿工能获得的收益比例，具体可以利用矿机利润计算器估算。

㈥ 绠楀姏鍜屾寲鐭挎庝箞鏍疯

绠楀姏鏄鎸囪＄畻鏈哄勭悊鏁版嵁鐨勮兘鍔涳紝閫氬父浠ユ瘡绉掕兘澶勭悊鐨勬诞鐐硅繍绠楁℃暟锛團LOPS锛変负鍗曚綅杩涜岃閲忋傚湪鍔犲瘑璐у竵鎸栫熆涓锛岀畻鍔涚敤浜庤〃绀烘寲鐭胯惧囩殑鎬ц兘銆傛寲鐭挎槸閫氳繃璁＄畻鏈烘墽琛屽嶆潅鏁板﹁＄畻浠ヨ禋鍙栧姞瀵嗚揣甯佺殑杩囩▼銆傜畻鍔涘拰鎸栫熆鐨勮＄畻鏂规硶濡備笅锛
1. 绠楀姏鐨勮＄畻锛
閫氬父锛岀畻鍔涚殑璁＄畻鏄灏嗚＄畻鏈哄勭悊鍣ㄧ殑鍩哄噯娴嬭瘯鍒嗘暟涓庡勭悊鍣ㄧ殑鏃堕挓棰戠巼鐩镐箻銆備緥濡傦紝濡傛灉澶勭悊鍣ㄧ殑鍩哄噯娴嬭瘯鍒嗘暟涓1000锛屾椂閽熼戠巼涓2.0GHz锛岄偅涔堢畻鍔涗负1000 * 2.0 = 2000GFLOPS銆傞櫎姝や箣澶栵紝杩樺彲浠ヤ娇鐢ㄤ笓闂ㄧ殑绠楀姏娴嬭瘯杞浠舵垨鎸栫熆杞浠跺唴缃鐨勭畻鍔涙樉绀哄姛鑳芥潵璁＄畻銆
2. 鎸栫熆鏀剁泭鐨勮＄畻锛
鎸栫熆鏀剁泭鐨勮＄畻鍙栧喅浜庢墍鍙備笌鐨勫姞瀵嗚揣甯佺被鍨嬪拰鎸栫熆璁惧囩殑绠楀姏銆備互姣旂壒甯佷负渚嬶紝鍙浠ヤ娇鐢ㄦ瘮鐗瑰竵鎸栫熆璁＄畻鍣ㄦ潵浼扮畻娼滃湪鐨勬寲鐭挎敹鐩娿傛瘮鐗瑰竵鎸栫熆璁＄畻鍣ㄩ氬父闇瑕佽緭鍏ヤ互涓嬩俊鎭锛氭寲鐭胯惧囩殑绠楀姏銆佺數璐硅垂鐜囥佹瘮鐗瑰竵鐨勯毦搴︾郴鏁般佺綉缁滃甫瀹界瓑鍙傛暟銆傛牴鎹杩欎簺鍙傛暟锛岃＄畻鍣ㄥ彲浠ヤ及绠楀嚭姣忓ぉ銆佹瘡鍛ㄣ佹瘡鏈堝拰姣忓勾鐨勬寲鐭挎敹鐩娿
闇瑕佹敞鎰忕殑鏄锛屾寲鐭挎敹鐩婂苟闈炲浐瀹氫笉鍙橈紝瀹冧細鍙楀埌澶氱嶅洜绱犵殑褰卞搷锛屽傚競鍦鸿屾儏銆佹寲鐭块毦搴︺佺數璐硅垂鐜囩瓑銆傚洜姝わ紝鎸栫熆鏀剁泭鐨勮＄畻缁撴灉浠呬緵鍙傝冿紝瀹為檯鎸栫熆鏀剁泭鍙鑳戒細鏈夋墍涓嶅悓銆

㈦ 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。

㈧ 显卡算力表

显卡算力的意思如下：
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。