asic算力板

① 給人工智慧提供算力的晶元有哪些類型

給人工智慧提供算力的晶元類型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器，與CU類似，只不過GPU是專為執行復雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。

FPGA能完成任何數字器件的功能的晶元，甚至是高性能CPU都可以用FPGA來實現。 Intel在2015年以161億美元收購了FPGA龍 Alter頭，其目的之一也是看中FPGA的專用計算能力在未來人工智慧領域的發展。

ASIC是指應特定用戶要求或特定電子系統的需要而設計、製造的集成電路。嚴格意義上來講，ASIC是一種專用晶元，與傳統的通用晶元有一定的差異。是為了某種特定的需求而專門定製的晶元。谷歌最近曝光的專用於人工智慧深度學習計算的TPU其實也是一款ASIC。

(1)asic算力板擴展閱讀：

晶元又叫集成電路，按照功能不同可分為很多種，有負責電源電壓輸出控制的，有負責音頻視頻處理的，還有負責復雜運算處理的。演算法必須藉助晶元才能夠運行，而由於各個晶元在不同場景的計算能力不同，演算法的處理速度、能耗也就不同在人工智慧市場高速發展的今天，人們都在尋找更能讓深度學習演算法更快速、更低能耗執行的晶元。

② 算力板塊龍頭股有哪些

在當前的科技市場中，算力板塊的主導企業主要包括以下幾個：

• Bittrex: 作為2013年成立的全球知名企業，Bittrex以其領先的ASIC晶元技術和豐富的礦業經驗，在比特幣礦機製造和挖礦運營領域獨占鰲頭，是全球算力領域的領軍者。


• AntGroup: 誕生於2014年的中國金融科技巨頭，旗下支付寶和余額寶等業務廣受歡迎。AntGroup不僅在金融領域強大，也在算力板塊有所布局，推出了區塊鏈雲服務，展現了其多元化的影響力。


• Canaan Mining: 同樣成立於2013年，專注於比特幣礦機製造和挖礦運營，產品廣泛應用於數字貨幣挖掘，在全球范圍內享有聲譽。


• AAC Technologies: 成立於1993年的香港上市公司，專注於電子元器件的生產和研發，近年來也涉足算力領域，通過AI晶元展示了在新興科技中的實力。

然而，隨著區塊鏈技術的持續創新，未來算力板塊的龍頭極有可能會迎來新的變化，潛在的市場領導者有待市場發展和新技術的推動來顯現。因此，持續關注該領域的動態和新興企業將是投資者不可忽視的一環。

③ 顯卡挖礦原理是什麼

在挖礦裡面，礦指的是數據包，這些數據包都是需要去解密的。計算這些數據包，需要的計算量很大，但是計算的方法並不難，所以這正好符合了GPU的工作原理。一開始挖礦的都是CPU，但是隨著挖礦演算法的進一步研究，才發現原來挖礦都是在重復同樣的工作。但是CPU本身並不擅長運算，一次最多就執行十來個任務，這樣會導致顯卡高出太多，所以久而久之，大家就不再用CPU了。相比CPU，GPU就是為了挖礦而設計出來的。GPU可以輕松地進行上百個線程的整數計算。不過慢慢的大家還是覺得，顯卡太弱了，直接上ASIC大規模堆ALU單元就可以大幅度提升算力，一點點的算力板的算力就已經是顯卡的好幾十倍，所以比特幣如果不用專門的ASIC礦機，壓根就挖不動。後期的幣種LTC使用的Scrypt演算法引入了很多相互依賴的以及隨機的訪存指令，只要Footprint足夠大的時候，就會在GPU的L2級別，甚至TLB級別出現大量的緩存失敗，從而產生更多的DRAM訪問，因此目前只有專門的礦機才能挖礦。當然很多第二代虛擬貨幣（比如說是ETH、ZEC這種）由於吸取了前輩們被爆演算法的經驗，所以特別優化了挖掘演算法，為了防止出現無腦的運算，對顯存要求就更高了，也因此抵抗了礦機的入侵。同時因為ETH只能靠顯卡來進行挖礦，所以造成了2017年下半年的顯卡漲價潮以及缺貨潮，很多礦主都賣了自己的顯卡，然後回去組建礦機挖掘這些虛擬貨幣。時間一久，大家都認為CPU不能挖礦，而實質上CPU只是效率以及效益太低了而已，還是可以挖礦的。
我們通過以上關於顯卡挖礦原理是什麼內容介紹後,相信大家會對顯卡挖礦原理是什麼有一定的了解,更希望可以對你有所幫助。

④ 顯卡怎麼挖礦。新手求知道

如今大型礦場早已不流行用顯卡挖礦，使用ASIC礦機晶元，巴掌大的算力板已經是顯卡的好幾十倍，（點這里了解什麼是ASIC晶元？）現在用顯卡挖礦的行為基本上被淘汰了，只有一些散戶還在使用。

⑤ 簡述cpu、gpu、fpga和asic四種人工智慧晶元的性能

FPGA（Field Programmable Gate Array，現場可編程門陣列）具有足夠的計算能力和足夠的靈活性。FPGA的計算速度快是源於它本質上是無指令、無需共享內存的體系結構。對於保存狀態的需求，FPGA中的寄存器和片上內存（BRAM）是屬於各自的控制邏輯的，無需不必要的仲裁和緩存，因此FPGA在運算速度足夠快，優於GPU。同時FPGA也是一種半定製的硬體，通過編程可定義其中的單元配置和鏈接架構進行計算，因此具有較強的靈活性。相對於GPU，FPGA能管理能運算，但是相對開發周期長，復雜演算法開發難度大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成電路）根據產品的需求進行特定設計和製造的集成電路，能夠在特定功能上進行強化，具有更高的處理速度和更低的能耗。缺點是研發成本高，前期研發投入周期長，且由於是定製化，可復制性一般，因此只有用量足夠大時才能夠分攤前期投入，降低成本。
CPU：
中央處理器作為計算機系統的運算和控制核心，是信息處理、程序運行的最終執行單元，CPU 是對計算機的所有硬體資源（如存儲器、輸入輸出單元） 進行控制調配、執行通用運算的核心硬體單元。
優點：CPU有大量的緩存和復雜的邏輯控制單元，非常擅長邏輯控制、串列的運算
缺點：不擅長復雜演算法運算和處理並行重復的操作。
對於AI晶元來說，算力最弱的是cpu。雖然cpu主頻最高，但是單顆也就8核,16核的樣子，一個核3.5g,16核也就56g，再考慮指令周期，每秒最多也就30g次乘法。還是定點的。
生產廠商:intel、AMD
現在設計師最需要的就是GPUCPU，呆貓桌面雲可以享受高GPUCPU的待遇。
GPU：
圖形處理器，又稱顯示核心、視覺處理器、顯示晶元，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。
優點：提供了多核並行計算的基礎結構，且核心數非常多，可以支撐大量數據的並行計算，擁有更高的浮點運算能力。
缺點：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。
生產廠商：AMD、NVIDIA

⑥ 挖礦疑問解答：挖礦為什麼用顯卡不用cpu

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最近顯卡漲價的風波讓不少挖礦的門外漢也知道了這樣一件事：挖礦需要一塊好顯卡，因此礦工們瘋搶顯卡，導致了顯卡供不應求，價格高漲。很多人也奇怪這樣一個問題-- 挖礦為什麼用顯卡不用 cpu 。
其實這個問題本身是有點毛病的，挖礦並不是說不能用cpu，最開始大家都是用CPU在挖礦。但是隨著對挖礦演算法的深入研究，曠工們發現原來挖礦都是在重復一樣的工作，而CPU作為通用性計算單元，裡面設計了很多諸如分支預測單元、寄存單元等等模塊，這些對於提升算力是根本沒有任何幫助的，而且CPU根本不擅長於進行並行運算，一次最多就執行十幾個任務，這個和顯卡擁有數以千計的流處理器差太遠了，顯卡高太多了，因此大家慢慢針對顯卡開發出對應的挖礦演算法進行挖礦。

就拿BTC為例，它最基本的演算法原理就是，把已有的10分鍾內的所有交易作為一個輸入，加上一個隨機數，當10分鍾內所有交易記錄加上你的這個隨機數計算出一個SHA256的hash。裡面幾乎都是整數運算，這個根本就像是為顯卡特別打造一樣，顯卡非常適合這種無腦性演算法，流處理器數目越多約占優勢。就Hash計算而言，它幾乎都是獨立並發的整數計算，GPU簡直就是為了這個而設計生產出來的。相比較CPU可憐的2-8線程和長度驚人的控制判斷和調度分支，GPU可以輕易的進行數百個線程的整數計算並發（無需任何判斷的無腦暴力破解乃是A卡的強項）。OpenCL可以利用GPU在片的大量unified shader都可以用來作為整數計算的資源。而A卡的shader（流處理器）資源又是N的數倍（同等級別的卡）
然而後來大家發現顯卡還是太弱了，直接上ASIC大規模堆ALU單元就能極大程度提升算力，巴掌大的算力板的算力已經是顯卡的好幾十倍，所以現在比特幣不用專門的ASIC礦機根本挖不動。盡管後期的幣種LTC所使用的 Scrypt 演算法還引入了大量相互依賴的、隨機的訪存指令，當 Footprint 足夠大時，還會在 GPU 的 L2 級別、甚至 TLB 級別出現大量的緩存失效，從而產生更多的 DRAM 訪問，以弱化礦機（ASIC/FPGA）相較於 GPU 在整數運算性能上的優勢，但是依然被人針對性研發出礦機，目前也只有專門礦機才能挖。

不過像第二代虛擬貨幣（比如說是ETH、ZEC這種）由於吸取了前輩們被爆演算法的經驗，在挖掘演算法上做了更加特別優化，防止出現無腦的運算，對於顯存要求特別高，因此可以有效抵抗礦機的入侵。也因為ETH這種只能靠顯卡挖礦，造成了2017年下半年開始的顯卡漲價潮、缺貨潮，很多礦主都賣了成千張顯卡回去組建礦機挖掘這些虛擬貨幣，久而久之，大家都認為CPU不能挖礦，其實只是效率、效益太低了而已。
總結：挖礦為什麼用顯卡不用cpu

其實cpu也是可以用來挖礦的，只不過cpu挖礦的效率沒有顯卡高而已。曠工們為了賺錢都是要計算投入產出比的，用顯卡來挖礦的投入產出比更高，所以大家就慢慢的都開始用顯卡來挖礦了，現在你該明白挖礦為什麼用顯卡不用cpu了吧

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