asic算力虚拟化

㈠ “矿机”的算力为什么在显卡上，而不是CPU处理器呢

之所以挖矿用显卡而不用CPU,关键在于显卡的核心部件——GPU,GPU作为图形处理器,它其实也是一种高性能计算芯片,GPU也具备很强的运算能力,只不过GPU的运算能力跟CPU的侧重点不同。

cpu……一个顶级28核心e7怕是都赶不上一个狗屎般的gt1030，在某些方面。

原理来说，假如cpu有二百多个功能，显卡只有几个，矿机的asic芯片只有两个……所以矿机芯片结构很简单，也就很容易可以设计和改进

矿机一般有几百或者上千个芯片，当然比显卡一个芯片强

CPU最多有三位数的核心，可是GPU却都能轻轻松松上几百甚至几千。

㈡ 矿机GPU和ASIC的区别

GPU是图行处理器的意思，最初的设计意图是做图形运算用的。GPU芯片内部本质上是很多针对图像处理的小型的CPU集合，每个CPU当然也能够做通用的加减乘除与或非移位跳转等等运算，因此也能够用来挖矿。GPU在做挖矿的时候，浪费的芯片面积和功耗都比CPU少一些，因此挖矿效率比CPU高。
那么ASIC呢？是比上述CPU更优化的电路。也没有什么特别具体的定义，但是在芯片设计领域有一个规律：就是越通用的计算平台，完成特定的计算时效率越低。ASIC就是最专用的计算平台了搞明白了这个道理，就可以得出这么一个基本的结论：在挖矿领域，如果采用算力证明机制，只要CPU能挖，ASIC就能挖，无论采用什么算法，ASIC都能挖，不存在CPU能挖，ASIC不能挖的道理，所以GPU和ASIC的最大区别就是两者的特定计算能力不同。

㈢ IPFS硬盘挖矿和ASIC挖矿有什么区别

ASIC挖矿常用于比特币挖矿，属于算力证明。硬盘挖矿挖得币种又是不是，属于存储力挖矿。

比特币挖矿只是进行SHA256哈希值计算，功能单一，CPU虽然能计算，但是从成本、效率上考虑并不划算。所以矿机企业专门设计了用于SHA256（或其他算法）计算的ASIC芯片。

IPFS硬盘挖矿，星际奥云矿机属于这种，两种挖矿方式：

1、存储挖矿，你所需要贡献的就是硬盘存储空间，越多的硬盘空间，你的挖矿能力就越高。即硬盘容量大小和硬盘数量多少。

2、检索挖矿，你所需要贡献的就是提供网络带宽，越大的网络带宽，你的挖矿能力就越高。

硬盘挖矿不需要ASIC那么强的计算能力，而ASIC也不需要多大的硬盘容量。

㈣ BM ASIC算力多少

BM ASIC算力16纳米
2016年6月，比特大陆推出的ASIC芯片，是台积16纳米制程的BM1387。以哈希率来说，16纳米ASIC芯片的算力，几乎是创业初期55纳米ASIC芯片的13.2倍，电源效率也是10倍左右。因此，尽管比特大陆为首的挖矿IC公司，自然成为摩尔定律的虔诚信徒，对于先进制程的需求近乎饥渴。

㈤ 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型

给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。

FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。

ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。

(5)asic算力虚拟化扩展阅读：

芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。

㈥ 比特币矿机是如何通过计算挖币的

中本聪打造比特币的时候，希望比特币是一个去中心化的货币，不仅使用、交易如此，挖矿也应该如此。但是事与愿违，随着比特币等加密货币的价值越来越高，挖矿成为了一个产业，竞争越来越激烈，对挖矿算力的追求越来越高，所以从普通电脑挖矿，进化出了ASIC矿机与GPU矿机。

用ASIC矿机挖矿的币，算法几乎都为SHA256，而用GPU挖矿的算法则不同，例如BTG的算法是Equihash，BCD的算法是optimized X13。虽然不是绝对，但可以简单的认为，SHA256算法的币，一般都是用ASIC矿机挖。其他算法的币则基本都使用GPU矿机。也有例外，scrypt算法的莱特币以前用GPU矿机挖，但后来scrypt算法也被ASIC芯片攻克，比如蚂蚁矿机L3+，就是用来挖莱特币的ASIC矿机。

ASIC矿机，是指采用ASIC芯片作为算力核心的矿机。其中ASIC是Application Specific Integrated Circuit的缩写，是一种专门为某种特定用途设计的电子电路（芯片）。有矿机厂专门为计算比特币的SHA256算法而设计了ASIC芯片，使用它们的矿机就是ASIC矿机。由于ASIC芯片只为特定计算打造，所以效率可以比CPU这种通用计算芯片要高很多。举个例子，当前主流的蚂蚁矿机S9就是ASIC矿机，使用了189片ASIC芯片，算力达到了13.5TH/s，功耗仅为1350W。作为对比，当前电脑显卡旗舰GTX1080Ti挖比特币的算力，就算优化的好基本也不会超过60MH/s。相差了数万倍，非常悬殊。

而GPU矿机，是指使用GPU显卡作为算力核心的矿机。诸如以太坊、比特币钻石等加密货币用的是图形算法，所以用显卡计算的速度会最高。相对于ASIC矿机，GPU矿机更被大众熟知，因为说白了它就是一台加强了显卡配置的电脑。

GPU矿机的目的是赚钱，所以要追求功耗比与最大收益，所以选择要注重性价比，一般中高端定位的显卡，比如AMD RX560、RX570的功耗比高，是GPU矿机的好选择。而GTX1080Ti、AMD Vega64这样旗舰虽然单卡性能最强，但售价与功耗算下来并不划算。

另外，ASIC矿机也有一些比较奇葩的产品，比如烧猫的USB矿机，是个比U盘略微大一些的东东，功耗也只有2.25W，是目前最小的比特币矿机。

以上引用挖币网—“矿机分类介绍”，专业名词较多，希望对您有帮助，谢谢！

㈦ 当区块链不再需要矿机挖矿时比特大陆会沉底吗

今年3月底，比特大陆推出了一款基于ASIC的蚂蚁矿机X3，主要是针对门罗币（XMR）以及依赖CryptoNight算法的加密货币，门罗币随即发出反制声明，将改变核心算法以对抗ASIC算力的入侵。

如果这个出现在数字加密货币的世界里会是什么结果？就是错误的计算结果可能被带入到整个网络而无人发现。

而更关键的是，如果一家“计算器生产厂”垄断了计算器市场，它还可以故意生产出这种带错误的计算器改变数学规则。

毕竟，在加密数字货币领域的“计算”可不是1+2+3这么简单，你不可能拿纸币对比特币进行手工验算。

比特大陆算力垄断的现实意义

关于基于51%算力的攻击，我们已经在各种文章中了解了。

但现实是，虽然之前全球约有78%的算力在中国大陆，但所幸他们分散在不同的矿池里，被不同的人所掌控。

尽管所有基于PoW的加密数字货币都存在被51%攻击的风险，但由于算力的分散导致很少有人能真的发动攻击。

但是如果矿工本身不想发动攻击，但矿机生产厂商发动攻击呢？

依然用刚才的比喻来说，就是虽然每一个矿工主观上都想独立的做题验算，但他们手中的计算器被远程动了手脚给出了一致的错误答案。这就可能对数字加密货币造成极大的威胁。

而偏偏，拥有矿机绝对话语权的生产厂商比特大陆又曾经出现过这样的问题。

2017年4月，比特大陆矿机曾爆出Antbleed后门。尽管在中文圈这被描述为一个“漏洞”，但Antbleed更像是一个被实现设计好的功能。

匿名人员发现，一台比特大陆生产的蚂蚁矿机连上网络后，会定期与比特大陆持有的一个域名进行通信，将矿机的序列号、MAC地址和IP地址回传给比特大陆的服务器。而如果比特大陆的服务器给出否定的信号，这台矿机将终止运行。

尽管比特大陆回应称，他们不能关闭任何不属于他们的矿机。但比特币Core团队则在实验中证明，这个功能其实没有任何验证，任何人可以通过伪造DNS来关闭矿机——但这同时也意味着，比特大陆是有能力关闭任何已销售矿机的。

之后，比特大陆修复了这一“漏洞”，但却在社区中引发了激烈的讨论。而这也奠定了几乎所有PoW区块链社区对比特大陆都存在偏见的基调。

几个月后，在比特大陆的主导下ViaBTC挖出了第一个区块，对比特币区块链进行了硬分叉，从此世界上有了比特现金BCH（BitcoinCash）。

矿机垄断是否会破坏分布式系统？

面对这个问题，我们现在应该有了一个明确的答案。那就是矿机垄断一定会影响PoW数字加密货币的安全运转。

这一问题并不在于比特大陆和创始人吴忌寒是否值得信任，而是在于任何一个区块链系统的价值之一就应当是在排除对任何单个公司和单个个人信任的情况下安全运转。

即便是ASIC矿机没有被比特大陆垄断，ASIC矿机本身也会加重算力的集中度。

用于挖矿的ASIC对通风、电力和场地有很大的要求，除了用于挖矿之外没有任何用途，同时由于算力强大而拉高了全网的计算难度。

这导致外部玩家很难像5年前那样，在电脑上下个软件就开始挖矿。而最近的中心化交易所被黑事件频发导致，也证明在这个没有监管的市场中集中绝对会导致不安全。

假设比特币网络运行在100万个矿工之上，就没有任何一个人能关闭它。而如果比特币网络运行在20个大型矿场上，那么关闭它就容易多了。

而截止到2017年末，已经有78%的算力集中在中国大陆，这导致中国监管部门事实上有对比特币发起致命攻击的可能性。

并且，大多数数字加密货币的使用场景都与“去中心化”有关，一旦中心化，将意味着这些使用场景不复存在。导致一个原本可能有价值的项目变成纯粹浪费算力的空气币。

那么，我们面对这一状况应该采取什么样的措施呢？

首先是作为项目方，也许是时候放弃纯粹的PoW机制了。事实上，在许多发行加密数字货币的项目中，尤其是在资产证券化类的项目里。类似于现实世界中股票概念的PoS本身就比PoW更为合理。

在不了解区块链的媒体中我们经常听到这样的话“比特币浪费了大量的算力还毫无价值”，这在一定程度上是有道理的。基于PoW的区块链很难将项目本身的价值与所发行的数字加密货币进行绑定——因为货币的价格背后真正的价值并非来自于项目，而来自于维持算力的成本。

而PoW+PoS的混合模式更像是未来，在混合模式中，持币用户和矿工都可以参与到这一社区的重大决策中。而如果一个决策被广泛认可，那么无需开发者过分干预，区块链就会软分叉到最新的状态，几乎不会有矿工或矿机私自抵制的状况。

其次，作为散户矿工，如果你现在还在挖一种纯粹的PoW机制货币，那你应该无条件的支持社区发起的为了抵御ASIC矿机进行的分叉活动，哪怕这会导致你的矿机失效。

这听起来有些自相矛盾，但是从长远利益考虑在一个被算力垄断控制的币种中竭泽而渔，不如促进社区的改革获得更多的收益。因为，在许多过去的算力与社区的冲突中，最终的结果是算力主会强行保留旧有算法对区块链进行硬分叉。

而一如ETH和ETC一样，属于算力主的经典以太坊（ETC）由于失去了开发者的支持，变成没有活力、不可能发展出应用的空气币。

作为散户韭菜，你应当谨慎交易比特大陆矿机所支持的非主流数字货币（比特币除外），避免掉入一个完全由比特大陆控制算力的区块链中。

最后，如果你就是比特大陆，你应该怎么办？

比特大陆的目标是成为Intel、AMD和Nvidia，为整个计算机行业做出更大的贡献，成为一家伟大的公司，而不只是纠结于挖矿的眼前利益。

华尔街的金融家们早就已经看透Nvidia显卡挖矿所带来的暴力，这家公司的股票价格涨跌已经和比特币的价格走向一致，甚至说是受数字货币行情的影响。知名做空机构香橼近日已看空Nvidia，认为这家公司将太多精力放在了为数字货币矿工提供服务，而不是把重点放在人工智能、游戏和无人驾驶等正经业务上。

芯片厂家的使命是提供更强大的芯片来驱动更智能的服务，最后为现实世界做贡献，而不是成为虚拟世界的垄断大亨。当大家再也不走进虚拟世界的大门时，剩下的只是一片无人的荒地。

在去年接受美媒的采访时，吴忌寒曾透露将以数十亿美元的市值进行IPO。作为一家即将上市的企业，比特大陆不仅要对投资人负责，还要接受投资人对业务的可持续性的质问，“如果你的矿机上市就遭遇分叉，该怎么办？”

而这个需要上市后才会问的问题，已经出现：门罗比团队分叉后的分叉币XMO目前一个的价格是7.5美元，而真的门罗币XMR目前一个的价格是194美元，分叉币被门罗社区彻底抛弃。

在比特大陆成为所有区块链社区唾弃的名字之前，完全可以靠这几年积累的巨额资本沿着此前的规划向人工智能芯片公司的转型，而不是继续开发各种各样数字货币矿机来榨取生态崩盘前的最后一滴油。

内容来源：凤凰网

㈧ 挖矿的演变

从最早的比特币被发明出来，中本聪挖出第一个创世区块奖励50个BTC后，开创了挖矿的时代。

CPU挖矿：

CPU挖矿是比特币挖矿门槛最低的时期，也是用户最少的时期，也是奖励最多的时期，那时候一个块的奖励是50个BTC，不过这个时候的BTC毫无价值。这个时候用户只需要有电脑，并在电脑上安装一个叫bitcoin-miner的程序，就可以进行挖矿了。因为CPU挖矿现在无法考证，必要的地址填写，钱包注册依然是需要的。CPU的挖矿单位为KH/S，现在比特币的总算力已经达到了EH/S，这其中的差距已经到了10的15次方以上，CPU的算力已经可以忽略不计。

越来越多的好事者开始研究比特币，这个时候大家会发现cpu只有一个，挖矿的话人越多你的可能性越低，而算力的提升在CPU上已经发展到了瓶颈，大家开始尝试依靠其他设备来实现更高效的挖矿，一些极客开始把注意力放在了计算机的另外一个计算设备GPU上。

GPU显卡挖矿：

GPU挖矿把比特币挖矿带入到了以M为单位的算力时代，一M是一K的1024倍，相当于一个GPU挖矿者最起码需要几十个CPU才能相提并论，如此大的差距，大家自然把矿机的主力放到GPU挖矿上面。2010年年底开始比特币算力开始了第一次跨越。

GPU挖矿最知名的矿工就是披萨哥，也是我们每年5月22日“比特币披萨日”的始作俑者。比特币也从披萨开始变成了有价值的货币，这个时候也有人开始计算自己的投入产出比，也就有了交易产生。不过这个时候比特币的价格还是要按照1分来计算。

GPU越来越普及，大家自然不满足于当下的算力，开始有人通过组装GPU的核心晶元来进行挖矿，这也是早期的FPGA矿机。这个时候其实已经进行到了比特币挖矿的第三个阶段，GPU和FPGA共同存在，也是在2011年年底-2012年之间比特币的算力经历了第二次跨越。

专业矿机：

FPGA是一种集成电路的技术，也可以说是ASIC的前身，而ASIC是一种专门为挖矿设计的集成电路，特点也取决于比特币的不需要太多CPU资源的特性（这其中所说的是CPU的内存资源），这个时候比特币挖矿开始走向专业时代，芯片从110nm一直发展到现在7nm。

算力购买：

云挖矿云算力是2019年比较火热的行业，云挖矿指的是托管矿机，通过云挖矿平台购买矿机并托管，向托管平台缴付管理费和电费，获得挖矿收益。云算力简单说就是不需要你付电费和管理费，只需要你付出你购买算力的时间成本，如果你购买1年的时间，可以根据当下的价格算出未来一年你的算力收益，但是要注意的是你购买的只是未来一段时间的算力，到期之后这些算力和你是没有关系的。

随着市面上更多其他虚拟货币的诞生,虚拟货币的产品形态和挖矿方式也随之慢慢进行改变,到如今，各种各样的挖矿概念层出不穷。

可以看出它的演变过程，从最初的CPU挖矿，到GPU挖矿，再到专业矿机，最后发展为每个人都能参加的云挖矿。

矿机发展从CPU到ASIC挖矿变得越来越专业，挖矿的商业从矿池、矿机再到云挖矿和云算力，经历了从易到难，再从难到易的全过程。

交易所的交易挖矿曾经几乎撼动了交易所的排名，一夜之间大大小小的交易挖矿层出不穷；你看花时间看广告、玩游戏、写文章等，耗费时间的都可以被称为注意力挖矿，让每个人意识到注意力的耗费是值钱的；经过自己的思考、经验得出的内容分享，也可以被称为脑力挖矿经验挖矿；甚至跑步、睡觉都能挖矿，瞬间有一个人全天都在挖矿的感觉。

伴随着挖矿概念的滥用，更多的是出现各种各样的区块链项目，身处其中，希望每个项目真真实实的把产品做好、落地成功，而不是经常炒作概念割一把韭菜。

㈨ 简述cpu、gpu、fpga和asic四种人工智能芯片的性能

FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）具有足够的计算能力和足够的灵活性。FPGA的计算速度快是源于它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存，因此FPGA在运算速度足够快，优于GPU。同时FPGA也是一种半定制的硬件，通过编程可定义其中的单元配置和链接架构进行计算，因此具有较强的灵活性。相对于GPU，FPGA能管理能运算，但是相对开发周期长，复杂算法开发难度大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成电路）根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路，能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗。缺点是研发成本高，前期研发投入周期长，且由于是定制化，可复制性一般，因此只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。
CPU：
中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，CPU 是对计算机的所有硬件资源（如存储器、输入输出单元） 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。
优点：CPU有大量的缓存和复杂的逻辑控制单元，非常擅长逻辑控制、串行的运算
缺点：不擅长复杂算法运算和处理并行重复的操作。
对于AI芯片来说，算力最弱的是cpu。虽然cpu主频最高，但是单颗也就8核,16核的样子，一个核3.5g,16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。
生产厂商:intel、AMD
现在设计师最需要的就是GPUCPU，呆猫桌面云可以享受高GPUCPU的待遇。
GPU：
图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
优点：提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，拥有更高的浮点运算能力。
缺点：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。
生产厂商：AMD、NVIDIA

㈩ 公司算力问题怎么解决

摘要 然而，几十年来 FPGA 也一直面临 ASIC 的竞争。通常认为，客户的产品在达到一定体量后，从成本角度会迁移到 ASIC。雪湖科技认为，虽然这样的竞争无法避免，但如果能把“Crossover Point(交叉点)”往右边延伸（如图1），那就能扩大 FPGA 应用市场的空间，充分受益于异构计算强大的算力优势。所以雪湖科技选择“用 ASIC 的思路去做 FPGA 开发”，在应用开发的过程中，珍惜一点一滴的计算资源，从时间利用率和空间利用率上做优化，最终通过提升 FPGA 的资源使用率来提升应用端加速性能。