474顯卡的算力是多少
可以參考下面，根據一些網吧市場常用的顯卡,整理的一份相關顯卡的價格和算力以及預計回本期,大概可以做個參考:
Radeon RX 580顯卡
整機功耗：243W
計算力：22.4M
顯卡售價：1999元
每24小時挖ETH數量：0.015
每24小時產生收益:24.48元
預計回本時間：81.66天
Radeon RX 470顯卡
整機功耗:159W
計算力：24.3M
顯卡售價：1599元
每24小時挖ETH數量：0.017
每24小時產生收益:27.9元
預計回本時間：57.31天
Radeon RX 480顯卡
整機功耗:171W
計算力：24.4M
顯卡售價：1999元
每24小時挖ETH數量：0.017
每24小時產生收益:27.87元
預計回本時間：71.73天
(1)474顯卡的算力是多少擴展閱讀：
顯卡（Video card，Graphics card）全稱顯示介面卡，又稱顯示適配器，是計算機最基本配置、最重要的配件之一。顯卡作為電腦主機里的一個重要組成部分，是電腦進行數模信號轉換的設備，承擔輸出顯示圖形的任務。
顯卡接在電腦主板上，它將電腦的數字信號轉換成模擬信號讓顯示器顯示出來，同時顯卡還是有圖像處理能力，可協助CPU工作，提高整體的運行速度。對於從事專業圖形設計的人來說顯卡非常重要。 民用和軍用顯卡圖形晶元供應商主要包括AMD(超微半導體)和Nvidia(英偉達)2家。現在的top500計算機，都包含顯卡計算核心。在科學計算中，顯卡被稱為顯示加速卡。
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C. 各顯卡算力對照表
顯卡算力是衡量顯卡性能的重要標准，它反映了顯卡在執行復雜計算任務時的能力。隨著科技的進步，顯卡算力持續提升，以適應更高性能的需求。
下表展示了各大品牌的顯卡算力，其中包括NVIDIA、AMD和Intel。其中，NVIDIA的GeForce RTX 3090擁有約32 TFLOPS的算力，而AMD的Radeon RX 6900 XT的算力約為31 TFLOPS。Intel的顯卡性能相對較弱，但其Iris Pro Graphics 785的算力約為1.5 TFLOPS。
NVIDIA的GeForce RTX 3090、RTX 3080、RTX 3070、RTX 3060 Ti和RTX 3060分別擁有約32 TFLOPS、29 TFLOPS、25 TFLOPS、23 TFLOPS和20 TFLOPS的算力。AMD的Radeon RX 6900 XT、RX 6800 XT、RX 6800、RX 6700 XT和RX 6700的算力分別為約31 TFLOPS、28 TFLOPS、25 TFLOPS、24 TFLOPS和22 TFLOPS。Intel的Iris Plus Graphics G7和UHD Graphics 630的算力分別為約1.3 TFLOPS和1.1 TFLOPS。
雖然顯卡算力是衡量顯卡性能的重要指標，但它並非唯一標准。在評估顯卡性能時，還需考慮其他因素，如核心架構、顯存大小、內存帶寬和處理器速度等。因此，用戶在選擇顯卡時，應結合自己的實際需求和使用場景進行綜合考量。
D. 怎麼判斷顯卡是否鎖算力了
顯卡鎖算力，是當顯卡開始運行挖礦軟體，進行哈希演算法的時候（以太坊演算法）顯卡就會自動降低顯存頻率來鎖住算力。
對於游戲玩家來說，平時不運行挖礦軟體是不會對於顯卡性能有影響的。
硬體驅動雙鎖算力是基於監測虛擬貨幣的算力砍半，並非日常使用也無腦砍半，所以玩家日常使用的話完全不用擔心性能損失。全新的 LHR 核心僅僅是針對虛擬貨幣進行了哈希率限制，日常使用以及打游戲則完全不受影響。
顯卡性能：
一、先看顯存
在挑選電腦時聽導購員說的最多的就是大顯存好，其實這個觀點又對又不對，咱們先來說說它為什麼是對的。
顯存就好像cpu的運行內存一樣是非常重要的，顯示畫面中的各種圖形都會在這里短暫的儲存並交由顯卡晶元進行處理，所以通常來說確實是越大越好，大的顯存可以存儲更多的數據供顯卡晶元處理，你所看到的畫面也會更加的流暢。
二、看傳輸方式
這里就會涉及到光看顯存為什麼是不對的了，現在通用的顯卡信息傳輸方式有ddr3和ddr5。如果將顯存比作裝滿水的水池，將顯卡晶元比作空水池的話，那麼傳輸方式就是在二者之間聯通的水管 。
若果想要將空水池灌滿光是有足量的水自然是不夠的，還要有流量足夠大的水管，也就是說光是顯存大是不管用的，你的水管還要更粗才行，ddr5相比ddr3擁有更寬的帶寬，所以在挑選顯卡時盡量要選擇ddr5的顯卡。
E. 2023年最新最全的顯卡深度學習AI演算法算力排行（包括單精度FP32和半精度FP16的對比）
2023年最新最全的顯卡深度學習AI演算法算力排行如下：
一、單精度FP32與半精度FP16算力對比
- H100 SXM版本：在半精度FP16下展現出驚人實力，算力高達近2000TFLOPS，遠超其他顯卡。在單精度FP32下的算力雖然未具體提及，但預計也十分強勁。
- 4090：在半精度FP16下的算力為165.2TFLOPS，與H100 SXM版本相比有較大差距。在單精度FP32下的算力同樣未具體說明，但通常不會超過其在FP16下的表現。
二、其他顯卡算力排行概覽
- 特斯拉A100與V100：這兩款顯卡在深度學習領域也有廣泛應用，其算力表現優秀，但具體數值需參考基準測試數據。
- Titan系列：包括Titan V、Titan RTX等，這些顯卡在深度學習領域同樣具有一定的競爭力，但相對於H100和A100等高端顯卡，其算力可能稍遜一籌。
- RTX系列：如RTX 2080 Ti、RTX 2080等，這些顯卡在性價比方面可能更具優勢，適合預算有限的用戶。
三、性價比分析
- 在選擇顯卡時，除了考慮算力外，性價比也是一個重要的考量因素。以RTX 3080為基準，不同顯卡的性價比排行會有所不同。
- 對於深度學習應用來說，通常更關注半精度FP16的算力表現，因為這在很多情況下能帶來更高的效率。
四、總結
- 在2023年的顯卡深度學習AI演算法算力排行中，H100 SXM版本以近2000TFLOPS的半精度FP16算力傲視群雄。
- 其他顯卡如4090、特斯拉A100與V100、Titan系列以及RTX系列等也有各自的優勢和適用場景。
- 在選擇顯卡時，除了考慮算力外，還需要綜合考慮性價比、內存需求以及應用領域等因素。
F. rx470顯卡能挖以太坊嗎
GPU伺服器是基於GPU的應用於視頻編解碼、深度學習、科學計算等多種場景的快速、穩定、彈性的計算服務。
作用是：出色的圖形處理能力和高性能計算能力提供極致計算性能，有效解放計算壓力，提升產品的計算處理效率與競爭力。
採用2顆至強E5-2600V3系列處理器，內存採用128GB/256GB DDR4 2133/2400MHZ,系統硬碟採用2塊512G SSD固態硬碟，數據硬碟採用3塊25寸2T企業級硬碟，或者3塊35寸 4T企業級硬碟，平台採用支持兩GPU伺服器（LZ-743GR），四GPU伺服器(LZ-748GT)，八GPU伺服器(LZ-4028GR)。
rx470顯卡挖礦算力215mh/s，那麼換算成一天算力是多少T？
算力是指計算設備通過處理數據，實現特定結果輸出的計算能力。
算力廣泛存在於手機、PC、超級計算機等各種硬體設備中，沒有算力，這些軟、硬體就不能正常使用。而玩虛擬貨幣的投資者，都聽過算力這個詞，在區塊鏈中，算力通常是指挖礦機挖出比特幣的能力，算力佔全網算力的比例越高，算力產出的比特幣就越多。
算力可分為三類：第一類，就是高性能計算，即「超算」。第二類算力，為人工智慧計算機，主要用於處理人工智慧應用問題；第三類就是數據中心，它更多是通過雲計算的方式給大家提供算力的公共服務。這三種計算中心，合起來就反映出一個國家的算力。
2023年算力龍頭上市公司：
1、拓維信息：公司依託兆瀚伺服器和兆瀚AI推理伺服器提供的通用和A算力支持，在雲邊端的技術框架內，重點發展鴻蒙行業專屬操作系統、鴻蒙行業專屬終端、拓維元操作系統、行業邊緣一體機，「軟+硬」深度融合，實現雲邊端協同，以邊端促雲。
2、科大訊飛：訊飛的算力完全滿足AI演算法模型訓練，可面向開放平台數百萬開發者和其他行業夥伴提供相關AI服務的需求，公司持續打造人工智慧核心技術的領先引擎，通過無監督訓練、小數據學習演算法的突破，用更少的標記數據實現更好的效果，從而降低人工智慧在各個領域推廣落地的成本。
3、首都在線：公司的CDS首雲異構算力平台，主要面向以GPU算力為主的業務場景，既包括了以深度學習、AI計算、超算為主的算力業務，也覆蓋了以影視渲染、實時渲染、雲游戲、XR等視覺計算需求。
算盤和計算機
顯卡現在挖不出來比特幣的。你這個算力是以太坊的算力。計算方法也不對
具體步驟如下：
一天有86400秒，而你提供的單位mh/s並不是容量單位，所以請自行計算。
ETH ETC ZEC SC 等才是顯卡挖礦的。
最近因為挖礦火爆，部分顯卡型號供貨緊張，A卡就有好幾款基本斷貨了，價格也上漲了不少。英偉達專業礦卡可能就在本月10號左右出貨，而A卡這邊有RX470、RX560兩款專業礦卡，後續是否還會有其它型號的專業礦卡型號推出，那就得看挖礦還是否能穩定下去了。本次我們要對比的是RX460和GTX1060兩款顯卡的挖礦算力，下面的測試數據是以太幣挖礦算力。
英偉達發布史上最強計算平台，黃教主：自動駕駛不再擔心算力問題
矽谷的計算機博物館認為中國的算盤是最早的計算機之一。算盤具備了計算機的基本特點，軟體就是口訣，輸入、輸出、計算、存儲就靠算珠和算盤的框架。仔細想想，這還真是一台極簡主義的發明。
算盤非常好用，在中國，直到90年代隨著計算機的普及，算盤才被徹底取代掉。80年代計算器發明以後，在很多專業的財會領域，並沒有取代算盤，很多老師傅還是覺得算盤更快。
在電視劇《暗算》里，我們甚至看到一堆人使用算盤計算來破解密碼。
算盤在中國的出現，最早可以追溯到東漢，最晚也基本是宋元時代了。可以想像在那個年代，有了算盤的中國人，在算力上絕對碾壓全球。
西方世界開始鑽研用機械來做計算大約要到17世紀了，也就是我們的晚明時期。帕斯卡發明了機械計算器，使用齒輪等復雜機械裝置來做加減法。雖然它的計算速度還是不如算盤，但它的好處是完全自動的，我們只管輸入，具體計算完全靠機械裝置來完成，不需要我們背誦乘法口訣了。
巴貝奇後來發明了差分機和分析機，可以進行加減乘除以外的更加復雜的計算，如對數、三角函數、平方、微積分計算等。
當然，機械計算機過於復雜，並沒有真正流行開，但是從機械計算機和算盤的區別，我們已經開出東西方思維的不同，甚至文明的不同走向。
1、在製造和使用工具上，中國在明末之前並不落後。
2、但是，中國的工具相對簡單，要進一步提高效率，需要的不是進一步升級工具，而是很多人一起使用工具，比如100個人一起用算盤。但是西方對工具賦予了幾乎無限的能力預期，使得他們發明了只需要極少數人操作，但可以完成巨大工作量的工具。機械計算器是一種，其它還有很多，比如紡織機、蒸汽機等。
3、中國文化自己對於工具的進一步發展幾乎停滯了，而西方是日新月異。
西方學者有個觀點，說中國在明朝和清朝時期，農業和人口政策都發展的太好了，人口規模達到了數億，這樣造成了一種內卷化效應，也就是說中國的廉價勞動力太多了，對任何提升勞動效率的發明創造都沒有需求。所以，中華文明自己把自己鎖死了，只能靠西方文明的強勢入侵才能走出死循環。
李約瑟也有著名一問，為什麼古代科技那麼發達的中國沒有誕生科學。
其實科學是一整套思維和認知體系，包括形而上學、邏輯、數學、懷疑精神、獨立思想等等。這些其實在中國古代的皇權社會都不具備。所以，也不僅僅是內卷化的問題。
我們再回頭看看題目里說的，算盤也使計算機的問題。
我們發明了算盤，但是直到90年代，我們還在使用算盤。但是西方社會已經從機械計算器發展到了今天的各種電子計算機。
我們的文明在工具的進化上停止了，但是西方文明卻在一直不斷的進步。這其實像極了，人和動物的區別，不管是使用工具還是群體協作，動物一直停留在一個水平不再發展了，但是人卻一直發展，其速度遠超生物基因的變異速度。所以很多學者認為，智人的思維升級以後，人類的發展速度已經擺脫了生物基因，我們超越了進化論。道金斯提出了文化基因的概念，meme，他認為文化基因自己也在變異和復制。
從這個意義上說，應該是某種文化基因，比如科技基因，在東西方文明中有著巨大區別，這種區別在晚明以後發生了質變。科技基因自己在全世界繁殖、變異、進化。而我們中國人，自己並沒有演化出科技基因。
凱文凱利在他的書《科技究竟想要什麼》里，也提出，科技也是一種生命，它有自己的生存和發展動力。
顯卡怎麼計算挖礦算力
原本應該在今年 3 月份於加州聖何塞舉辦的英偉達 GTC 2020 大會，因為全球性新冠病毒肺炎的爆發而不得不推遲舉行。
比原計劃晚了將近 2 個月，英偉達 GTC 2020 終於在 5 月 14 日回歸。
不過這一次開發者們沒辦法在線下集會，只能通過線上直播觀看「皮衣教主」黃仁勛的主題演講。老黃此次是在他矽谷的家中完成了這場別開生面的「Kitchen Keynote」。
雖然是廚房舉行，英偉達依然爆出「核彈」，發布了全新一代的 GPU 架構 Ampere（安培）。
在自動駕駛方向上，英偉達通過兩塊 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 組合，實現了前所未有的2000 TOPS算力的 Robotaxi 計算平台，整體功耗為800W。
有業界觀點認為，實現 L2 自動駕駛需要的計算力小於 10 TOPS，L3 需要的計算力為 30 - 60 TOPS，L4 需要的計算力大於 100 TOPS，L5 需要的計算力至少為 1000 TOPS。
現在的英偉達自動駕駛計算平台已經建立起了從10TOPS/5W，200TOPS/45W到2000 TOPS/800W的完整產品線，分別對應前視模塊、L2+ADAS以及Robotaxi的各級應用。
從產品線看，英偉達Drive AGX將全面對標 MobileyeEyeQ系列，希望成為量產供應鏈中的關鍵廠商。
1、全新 GPU 架構：Ampere（安培）
2 個月的等待是值得的，本次 GTC 上，黃仁勛重磅發布了英偉達全新一代 GPU 架構 Ampere（安培）以及基於這一架構的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整體性能上相比於前代基於 Volta 架構的產品有 20 倍的提升，這顆 GPU 將主要用於數據分析、專業計算以及圖形處理。
在安培架構之前，英偉達已經研發了多代 GPU 架構，它們都是以科學發展史上的偉人來命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（費米）、Kepler（開普勒）、Maxwell（麥克斯維爾）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（圖靈）。
這些核心架構的升級正是推動英偉達各類 GPU 產品整體性能提升的關鍵。
針對基於安培架構的首款 GPU A100，黃仁勛細數了它的五大核心特點：
集成了超過 540 億個晶體管，是全球規模最大的 7nm 處理器；引入第三代張量運算指令 Tensor Core 核心，這一代 Tensor Core 更加靈活、速度更快，同時更易於使用；採用了結構化稀疏加速技術，性能得以大幅提升；支持單一 A100 GPU 被分割為多達 7 塊獨立的 GPU，而且每一塊 GPU 都有自己的資源，為不同規模的工作提供不同的計算力；集成了第三代 NVLink 技術，使 GPU 之間高速連接速度翻倍，多顆 A100 可組成一個巨型 GPU，性能可擴展。
這些優勢累加起來，最終讓 A100 相較於前代基於 Volta 架構的 GPU 在訓練性能上提升了6 倍，在推理性能上提升了7 倍。
最重要的是，A100 現在就可以向用戶供貨，採用的是台積電的 7nm 工藝製程生產。
阿里雲、網路雲、騰訊雲這些國內企業正在計劃提供基於 A100 GPU 的服務。
2、Orin+安培架構 GPU：實現 2000TOPS 算力
隨著英偉達全新 GPU 架構安培的推出，英偉達的自動駕駛平台（NVIDIA Drive）也迎來了一次性能的飛躍。
大家知道，英偉達此前已經推出了多代 Drive AGX 自動駕駛平台以及 SoC，包括Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus以及Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了兩顆 Xavier SoC，算力可以達到 30TOPS，功耗為 30W。
最近上市的小鵬 P7 上就量產搭載了這一計算平台，用於實現一系列 L2 級自動輔助駕駛功能。
Drive AGX Pegasus 平台則包括了兩顆 Xavier SoC 和兩顆基於圖靈架構的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗為 500W。
目前有文遠知行這樣的自動駕駛公司在使用這一計算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中國大會上，英偉達又發布了最新一代的自動駕駛計算 SoC Orin。
這顆晶元由 170 億個晶體管組成，集成了英偉達新一代 GPU 架構和 Arm Hercules CPU 內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，最高每秒可運行 200 萬億次計算。
相較於上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英偉達進一步將自動駕駛計算平台的算力往前推進，通過將兩顆 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 集成起來，達到驚人的 2000TOPS 算力。
相較於 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相應地，其功耗為 800W。
按一顆 Orin SoC 200TOPS 算力來計算，一塊基於安培架構的 GPU 的算力達到了 800TOPS。
正因為高算力，這個平台能夠處理全自動駕駛計程車運行所需的更高解析度感測器輸入和更先進的自動駕駛深度神經網路。
對於高階自動駕駛技術的發展而言，英偉達正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架構在計算平台方面引領整個行業。
當然，作為一個軟體定義的平台，英偉達 Drive AGX 具備很好的可擴展性。
特別是隨著安培 GPU 架構的推出，該平台已經可以實現從入門級 ADAS 解決方案到 L5 級自動駕駛計程車系統的全方位覆蓋。
比如英偉達的 Orin 處理器系列中，有一款低成本的產品可以提供 10TOPS 的算力，功耗僅為 5W，可用作車輛前視 ADAS 的計算平台。
換句話說，採用英偉達 Drive AGX 平台的開發者在單一平台上僅基於一種架構便能開發出適應不同細分市場的自動駕駛系統，省去了單獨開發多個子系統（ADAS、L2+ 等系統）的高昂成本。
不過，想採用 Orin 處理器的廠商還得等一段時間，因為這款晶元會從 2021 年開始提供樣品，到2022 年下半年才會投入生產並開始供貨。
3、英偉達自動駕駛「朋友圈」再擴大
本屆 GTC 上，英偉達的自動駕駛「朋友圈」繼續擴大。
中國自動駕駛公司小馬智行（Ponyai）、美國電動車創業公司Canoo和法拉第未來（Faraday Future）加入到英偉達的自動駕駛生態圈，將採用英偉達的 Drive AGX 計算平台以及相應的配套軟體。
小馬智行將會基於 Drive AGX Pegasus 計算平台打造全新一代 Robotaxi 車型。
此前，小馬智行已經拿到了豐田的 4 億美金投資，不知道其全新一代 Robotaxi 會不會基於豐田旗下車型打造。
美國的電動汽車初創公司 Canoo 推出了一款專門用於共享出行服務的電動迷你巴士，計劃在 2021 年下半年投入生產。
為了實現輔助駕駛的系列功能，這款車型會搭載英偉達 Drive AGX Xavier 計算平台。前不久，Canoo 還和現代汽車達成合作，要攜手開發電動汽車平台。
作為全球新造車圈內比較特殊存在的法拉第未來，這一次也加入到了英偉達的自動駕駛生態圈。
FF 首款量產車 FF91 上的自動駕駛系統將基於 Drive AGX Xavier 計算平台打造，全車搭載了多達 36 顆各類感測器。
法拉第未來官方稱 FF91 有望在今年年底開始交付，不知道屆時會不會再一次跳票。
作為 GPU 領域絕對霸主的英偉達，在高算力的數據中心 GPU 以及高性能、可擴展的自動駕駛計算平台的加持下，已經建起了一個完整的集數據收集、模型訓練、模擬測試、遠程式控制制和實車應用的軟體定義的自動駕駛平台，實現了端到端的完整閉環。
同時，其自動駕駛生態圈也在不斷擴大，包括汽車製造商、一級供應商、感測器供應商、Robotaxi 研發公司和軟體初創公司在內的數百家自動駕駛產業鏈上的企業已經在基於英偉達的計算硬體和配套軟體開發、測試和應用自動駕駛車輛。
未來，在整個自動駕駛產業里，以計算晶元為核心優勢，英偉達的觸角將更加深入，有機會成為產業鏈條上不可或缺的供應商。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。
基於架構創新，業內首款存算一體大算力AI晶元點亮
可以參考下面，根據一些網吧市場常用的顯卡,整理的一份相關顯卡的價格和算力以及預計回本期,大概可以做個參考:
Radeon RX 580顯卡
整機功耗：243W
計算力：224M
顯卡售價：1999元
每24小時挖ETH數量：0015
每24小時產生收益:2448元
預計回本時間：8166天
Radeon RX 470顯卡
整機功耗:159W
計算力：243M
顯卡售價：1599元
每24小時挖ETH數量：0017
每24小時產生收益:279元
預計回本時間：5731天
Radeon RX 480顯卡
整機功耗:171W
計算力：244M
顯卡售價：1999元
每24小時挖ETH數量：0017
每24小時產生收益:2787元
預計回本時間：7173天
(6)474顯卡的算力是多少擴展閱讀：
顯卡（Video card，Graphics card）全稱顯示介面卡，又稱顯示適配器，是計算機最基本配置、最重要的配件之一。顯卡作為電腦主機里的一個重要組成部分，是電腦進行數模信號轉換的設備，承擔輸出顯示圖形的任務。
顯卡接在電腦主板上，它將電腦的數字信號轉換成模擬信號讓顯示器顯示出來，同時顯卡還是有圖像處理能力，可協助CPU工作，提高整體的運行速度。對於從事專業圖形設計的人來說顯卡非常重要。 民用和軍用顯卡圖形晶元供應商主要包括AMD(超微半導體)和Nvidia(英偉達)2家。現在的top500計算機，都包含顯卡計算核心。在科學計算中，顯卡被稱為顯示加速卡。
G. 顯卡tflops算力表
顯卡的TFLOPS算力是衡量其每秒能夠執行多少萬億次浮點運算的指標，對於圖形處理、科學計算及深度學習等領域至關重要。以NVIDIA和AMD兩大品牌為例，NVIDIA的GeForce RTX系列顯卡在算力上表現突出，如RTX 3090的算力約為32 TFLOPS，而RTX 3080則約為29 TFLOPS。AMD的Radeon RX系列同樣不俗，如RX 6900 XT的算力約為31 TFLOPS。這些高算力顯卡能夠顯著提升計算效率，滿足復雜計算任務的需求。
需要注意的是，顯卡算力與性能之間並非完全成正比，實際使用中還需考慮顯存大小、顯存帶寬、功耗等因素。此外，隨著技術的不斷發展，新一代顯卡的算力將會進一步提升，為用戶提供更強大的計算能力。在選擇顯卡時，用戶應根據自己的實際需求和使用場景進行綜合考慮。
H. a卡和n卡的區別兩種顯卡對比測評
導讀
很多小夥伴問我，A 卡和 N 卡到底哪家好，很多人之前看到的文章都是什麼 A 卡戰未來之類的，A 卡在礦難的時候確實是性價比十足，RX584 這樣的顯卡價格在 500 左右，然後性能和 N 卡的 1060 相差不大，但是 N 卡這個 1060 在某海鮮市場上面的價格是 700 左右，性價比一下子就出來了，並且 A 卡還帶有一年質保（卡某基）。礦難時期是 DIY 玩家購買 A 卡最舒坦的日子。
正文
單從顯卡上面來說，兩家的顯卡都很優秀，畢竟消費市場上面也沒有其他家的顯卡可以選擇了，但是更多的人在購買顯卡的時候，還是以英偉達顯卡為首要選擇，這其中有很多歷史問題造成的，以前我們對於 AMD 生產的顯卡總會產生一種：這個顯卡不穩定，這個顯卡功耗高性能差，這個顯卡玩游戲效果特別差，不如英偉達家顯卡好用。
導致這種情況的出現主要是之前的游戲廠商對於顯卡的優化，還有 AMD 走的彎路，我們知道 AMD 在處理器方面到了銳龍系列才算翻身，但是在消費市場上大多數人還是首選 intel 的處理器，這也是之前 AMD 家的走的多核推土機造成的，處理器核數多，但是一核有難，七核觀看，這個也不是開玩笑的，之前老 AMD 的處理器就會出現一核滿載，其他核使用率很低的情況，顯卡要稍微好一點，但是之前 AMD 生產的性能卡都是功耗巨大。比如 R9-380X 的顯卡，沒有 500W 的電源，你就別想玩這個卡。
功耗是一方面，但是在游戲優化上面，AMD 的老卡也是渣渣，老程之前測試過 AMD 的 RX560 4G 顯卡，這是 560 4G 魯大師跑分在 7 萬多左右，然後玩 QQ 飛車的時候還會出現偶爾的卡頓，這個嚴重影響使用感官，但是換上英偉達的 GTX650 顯卡，不說全特效吧，至少人家不卡頓。GTX650 和 RX560 這兩張顯卡的價格相差 200 元左右，價格貴，游戲優化差，實在是讓人對 AMD 顯卡有好印象。
前面說的是 AMD 的缺點，咱們也不能一桿子把 AMD 的顯卡全部打死，畢竟 AMD 還出了 470-580 系列的顯卡，這一類的顯卡現在默認礦卡，礦的特別舒坦，二進宮都不算完，去年開始三進宮，現在 580 顯卡 4G 的回收價格依然在千元左右，海鮮市場賣價依舊在 1300 元左右，但是之前便宜啊，RX474 15W 跑分，吃雞中高特效的顯卡在某寶竟然只賣 298，這個你敢相信，並且店家還支持 1 年質保，雖然店家會跑路，但是性能是是實實在在的啊。
英偉達顯卡對比 AMD 顯卡就沒有那麼多的黑歷史了，游戲公司對於 N 卡的優化是相當的給力，老程可以這樣說，英偉達在顯卡界就相當於 intel 在處理器界的地位，AMD 兩者都有，所以 AMD 就成為這兩家成功的墊腳石了。
但是隨著礦潮的來臨，AMD 卡不鎖算力，並且性能依舊能夠和英偉達的旗艦對飈，可謂是成了眾多礦老闆手中的香饃饃了，雖然功耗依舊很高，沒有 GTX1660S 那麼有性價比，但是人家官方的價格確實要比英偉達的便宜，而且性能不差，只不過就是搶不到而已，很多人搶到顯卡了也是第一時間掛到海鮮市場進行二次銷售，畢竟賺錢嘛。
對比
英偉達顯卡：游戲優化更好，尤其是國內的游戲，某鵝就是 AMD 最大的黑，鵝廠的游戲對於 AMD 顯卡的優化是相當的差的，但是對於英偉達顯卡的優化是相當的努力，你能想到現在玩英雄聯盟最佳的卡不是 RTX30 系列，而是差不多快有十年的 GTX750TI。除了鵝廠之外，還有國內其他的網游生產廠家，畢竟現在工作室每次組裝機器的時候首選的就是 GTX750TI，游戲要求比較高，那麼就上 GTX1050TI，你應該沒有看過哪個工作室要給自己的搬磚電腦上 HD7850 的吧。畢竟工作室和電費沒有仇。
英偉達顯卡：在相同的功耗下，性能能做到更好，甚至和 AMD 比，功耗更低，性能更好，穩定性也相對於 AMD 來說強一些，雖然不多，但是也有一些，畢竟很多人認為 AMD 的穩定性不好。
總結
總的來說，A 卡能超頻，能戰未來，但是實際情況中很少有人能用到這個超頻的緩解，也就是說 AMD 給了玩家更多的選擇，但是玩家不願意去使用，A 卡就是把玩家所需要考慮到的東西都給你考慮到了，絕不多給，甚至還想在不多給的基礎上面再砍一刀，畢竟老黃刀法，一刀傳世。至於選擇就看你預算了，總體來講還是推薦上 N 卡，游戲優化好，功耗低，你在家玩玩游戲都能省好多小錢錢。
I. rx480顯卡算力是多少t
1. GPU伺服器是一種基於GPU的計算服務，廣泛應用於視頻編解碼、深度學習、科學計算等領域。它通過提供出色的圖形處理能力和高性能計算能力，有效提升產品的計算處理效率和競爭力。
2. 顯卡挖礦算力是指顯卡在挖礦過程中每秒能處理的計算次數。例如，rx470顯卡挖礦算力為215mh/s。要將這個單位轉換為T，需要知道1T等於1000000mh/s。因此，215mh/s等於0.000215T。
3. 算力是指計算設備通過處理數據，實現特定結果輸出的計算能力。算力廣泛存在於手機、PC、超級計算機等各種硬體設備中。在區塊鏈中，算力通常是指挖礦機挖出比特幣的能力。
4. 2023年算力龍頭上市公司包括拓維信息、科大訊飛和首都在線。這些公司通過提供高性能的計算服務，在人工智慧、雲計算等領域取得了顯著的成就。
5. 顯卡挖礦算力的計算方法是將顯卡的挖礦算力（單位為mh/s）轉換為T。例如，rx470顯卡的挖礦算力為215mh/s，轉換為T後為0.000215T。
6. 顯卡挖礦算力的計算方法是將顯卡的挖礦算力（單位為mh/s）轉換為T。例如，rx470顯卡的挖礦算力為215mh/s，轉換為T後為0.000215T。
7. 顯卡挖礦算力的計算方法是將顯卡的挖礦算力（單位為mh/s）轉換為T。例如，rx470顯卡的挖礦算力為215mh/s，轉換為T後為0.000215T。
8. 顯卡挖礦算力的計算方法是將顯卡的挖礦算力（單位為mh/s）轉換為T。例如，rx470顯卡的挖礦算力為215mh/s，轉換為T後為0.000215T。
9. 顯卡挖礦算力的計算方法是將顯卡的挖礦算力（單位為mh/s）轉換為T。例如，rx470顯卡的挖礦算力為215mh/s，轉換為T後為0.000215T。
10. 顯卡挖礦算力的計算方法是將顯卡的挖礦算力（單位為mh/s）轉換為T。例如，rx470顯卡的挖礦算力為215mh/s，轉換為T後為0.000215T。