AI算力與ARM算力區別

❶ 在智慧時代，算力就是核心競爭力，那麼浪潮AI是如何支撐算力發展的

浪潮AI多年來一直打造人工智慧基礎措施。在算力生產層面，浪潮打造了業內最強最全的AI計算產品陣列。
其中，浪潮自研的新一代人工智慧伺服器NF5488A5在2020年一舉打破MLPerf AI推理&訓練基準測試19項世界紀錄；
在算力調度層面，浪潮AIStation人工智慧開發平台能夠為AI模型開發訓練與推理部署提供從底層資源到上層業務的全平台全流程管理支持，幫助企業提升資源使用率與開發效率90%以上，加快AI開發應用創新；
在聚合算力方面，浪潮AI持續打造更高效率更低延遲硬體加速設備與優化軟體棧；
在算力釋放上，浪潮AutoML Suite為人工智慧客戶與開發者提供快速高效開發AI模型的能力，開啟 AI 全自動建模新方式，加速產業化應用。

❷ 高通發布全新自動駕駛計算平台 最高算力700TOPS，2023年量產

▲高通公司總裁CristianoAmon新聞發布會上向展示了SnapdragonRide（圖源CNET/James?Martin)

SnapdragonRide通過獨特的SoC、加速器和自動駕駛軟體棧的結合，為汽車製造商提供了一種可擴展的解決方案，可在三個細分領域對自動駕駛汽車提供支持，分別是：

1、L1/L2級主動安全ADAS——面向具備自動緊急制動、交通標志識別和車道保持輔助功能的汽車。

2、L2+級ADAS——面向在高速公路上進行自動駕駛、支持自助泊車，以及可在頻繁停車的城市交通中進行駕駛的汽車。

3、L4/L5級完全自動駕駛——面向在城市交通環境中的自動駕駛、無人計程車和機器人物流。

SnapdragonRide平台基於一系列不同的驍龍汽車SoC和加速器建立，採用可擴展且模塊化的高性能異構多核CPU、高能效的AI及計算機視覺引擎，以及GPU。

其中，ADASSoC系列和加速器系列採用異構計算，與此同時利用高通的新一代人工智慧引擎，ADAS和SoC能夠高效管理車載系統的大量數據。

得益於這些不同的SoC和加速器的組合，SnapdragonRide平台可以根據自動駕駛的不同細分市場的需求進行配備，同時提供良好的散熱效率，包括從面向L1/L2級別應用的30TOPS等級的設備，到面向L4/L5級別駕駛、超過700TOPS的功耗130瓦的設備。

此外，高通全新推出的SnapdragonRide自動駕駛軟體棧是集成在SnapdragonRide平台中的模塊化可擴展解決方案。

據介紹，SnapdragonRide平台的軟體框架可同時託管客戶特定的軟體棧組件和SnapdragonRide自動駕駛軟體棧組件。

SnapdragonRide平台也支持被動或風冷的散熱設計，因而能夠在成本降低的同時進一步優化汽車設計，提升可靠性。

現在，Arm、黑莓QNX、英飛凌、新思科技、Elektrobit、安森美半導體均已加入高通的自動駕駛朋友圈，成為SnapdragonRide自動駕駛平台的軟/硬體供應商。

Arm的功能安全解決方案，新思科技的汽車級DesignWare介面IP、ARC處理器IP和STARMemorySystemTM，黑莓QNX的汽車基礎軟體OS安全版及Hypervisor安全版，英飛凌的AURIXTM微控制器，以及安森美半導體的ADAS系列感測器都會集成到高通的自動駕駛平台上。

Elektrobit還計劃與高通合作，共同開發可規模化生產的新一代AUTOSAR架構，EBcorbos軟體和SnapdragonRide自動駕駛平台都將集成在這個架構上面。

據了解SnapdragonRide將在2020年上半年交付汽車製造商和一級供應商進行前期開發，而根據QualcommTechnologies估計，搭載SnapdragonRide的汽車將於2023年投入生產。

二、深耕汽車業務多年高通賦能超百萬台汽車

在發布SnapdragonRide自動駕駛平台之前，高通已在智能汽車領域深耕多年。

十多年來，高通子公司QualcommTechnologies一直在為通用汽車的網聯汽車應用提供先進的無線通信解決方案，包括通用汽車上安吉星設備所支持的安全應用。

在車載信息處理、信息影音和車內互聯等領域，QualcommTechnologies的訂單總價值目前已超過70億美元（約合人民幣487億元）。

而根據高通在CES2020發布會現場公布的信息，迄今為止已經有超百萬輛汽車使用了高通提供的汽車解決方案。

很顯然，如今高通在汽車領域的布局又向前邁進了一步。

CES2020期間，除發布SnapdragonRide自動駕駛平台外，高通還推出了全新的車對雲服務（Car-to-CloudService），該服務預計在2020年下半年開始提供。

據介紹，由QualcommTechnologies打造的車對雲服務支持SoftSKU晶元規格軟升級能力，不僅可以幫助汽車客戶滿足消費者不斷變化的需求，還可根據新增性能需求或新特性，讓晶元組在外場實現升級、以支持全新功能。

與此同時SoftSKU也支持客戶開發通用硬體，從而節省他們面向不同開發項目的專項投入。利用高通車對雲SoftSKU，汽車製造商不僅能夠為消費者提供各種定製化服務，還可以通過個性化特性打造豐富且具沉浸感的車內體驗。

另外高通的車對雲服務也支持實現全球蜂窩連接功能，既可用於引導初始化服務，也可以在整個汽車生命周期中提供無線通信連接。

QualcommTechnologies產品管理高級副總裁NakulDuggal表示，結合驍龍汽車4G和5G平台、驍龍數字座艙平台，高通的車對雲服務能夠幫助汽車製造商和一級供應商滿足當代車主的新期待，包括靈活、持續地進行技術升級，以及在整個汽車生命周期中不斷探索新功能。

此外，QualcommTechnologies也在CES2020上宣布，表示將繼續深化和通用汽車的合作。作為長期合作夥伴，通用汽車將通過與QualcommTechnologies的持續合作來支持數字座艙、車載信息處理和ADAS（先進駕駛輔助系統）。

結語：巨頭紛紛入局自動駕駛領域風起雲涌

前有華為表示要造激光雷達、毫米波雷達等智能汽車核心感測器，後有Arm牽頭成立自動駕駛汽車計算聯盟，如今移動晶元巨頭高通也發布了全新的自動駕駛平台，在汽車和自動駕駛領域上又邁進一步。

巨頭入局有利於自動駕駛汽車更快更好地落地，然而另一方面隨著更多硬核玩家拓展業務邊界，此次市場上的競爭也必然會變得更加激烈。

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。

❸ 想買華為手機，想問一下華為處理器麒麟980好還是麒麟810好

980好。不過你打開app多的話運存同樣重要，建議買12+256配置

❹ 可編程式控制制器屬於人工智慧嗎

人工智慧與傳統編程並沒有太多差異，唯一的差異是需要大量數據和算力來進行模型擬合！

AI＝大數據(算料數據)+演算法(深度學習、基於規則、基於知識、基於統計等等大多是遞歸循環結構)+算力(算力非常高，智能演算法才能更好的運作)

傳統軟體編程＝數據結構(相對於AI少量數據)+演算法(演算法相對機器並不是太復雜遞歸運算較少)+算力(不需要太多算力)

三維模擬軟體＝數據結構(相對於普通應用軟體中等數據)+演算法(跟AI演算法類似，但有區別，差別相對來說不大都是遞歸或者矩陣運算)+中等算力(三維模擬軟體要的算力也不低但比起AI演算法來說比較低，但相對於普通應用軟體來說是高的，當然有些特殊應用軟體也可能比三維軟體高，不過大多情況是三維軟體要求比較高)

到了這里相信都明白人工智慧的程序與普通軟體並沒多大差別！差別就在於演算法的理解！傳統編程更多是基於邏輯運算！但人工智慧的演算法是囊括了邏輯運算的，而且多了比較復雜的建模擬合演算法！只要把線性代數理解透徹！人工智慧演算法並不是高不可攀！

❺ AIMiner挖礦軟體在運行的時候偷算力嗎

用了一段時間了，AIMiner在運行的過程中，只有1%的抽水，沒有偷算力的情況。要是別人推薦你免抽水的軟體，那你要當心了，要是真的不抽水，那肯定會偷算力！天下沒有免費的午餐，貪小便宜吃大虧。如果發現挖礦軟體算力跟礦池相差太大的情況下。一般是由於網路原因，或者礦池存在偷算力的情況，不管是魚池還是星火，一般會存在偷5~10%算力的情況。也可以檢查一下自己是不是用WIFI挖的，用WIFI挖會造成經常丟包的現象。

❻ AI算力平台的算力怎麼評估

單CPU 的發展已經不能滿足實際應用的需求，AI 時代必須要依靠並行計算。目前，並行計算的主流架構是異構並行計算平台。如果您需要算力方面的服務，可以去十次方了解下。

❼ AI伺服器和普通伺服器區別在哪

隨著大數據、雲計算、人工智慧等技術的成熟與在各行各業的應用，在人工智慧時代，AI伺服器這個新興名詞也頻繁地出現在人們的視線范圍內，有人預測在人工智慧時代，AI伺服器將會廣泛的應用於各個行業，那麼AI伺服器與普通伺服器有什麼區別呢？為什麼AI伺服器在人工智慧時代能替代大多數的普通伺服器呢？
從伺服器的硬體架構來看，AI伺服器是採用異構形式的伺服器，在異構方式上可以根據應用的范圍採用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。與普通的伺服器相比較，在內存、存儲、網路方面沒有什麼差別，主要在是大數據及雲計算、人工智慧等方面需要更大的內外存，滿足各種數據的收集與整理。
我們都知道普通的伺服器是以CPU為算力的提供者，採用的是串列架構，在邏輯計算、浮點型計算等方面很擅長。因為在進行邏輯判斷時需要大量的分支跳轉處理，使得CPU的結構復雜，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心數來實現。
但是在大數據、雲計算、人工智慧及物聯網等網路技術的應用，充斥在互聯網中的數據呈現幾何倍數的增長，這對以CPU為主要算力來源的傳統服務提出了嚴重的考驗，並且在目前CPU的製程工藝、單個CPU的核心數已經接近極限，但數據的增加卻還在持續，因此必須提升伺服器的數據處理能力。因此在這種大環境下，AI伺服器應運而生。

❽ AI伺服器的優勢有哪些

從伺服器的硬體架構來看，AI伺服器是採用異構形式的伺服器，在異構方式上可以根據應用的范圍採用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。與普通的伺服器相比較，在內存、存儲、網路方面沒有什麼差別，主要在是大數據及雲計算、人工智慧等方面需要更大的內外存，滿足各種數據的收集與整理。

我們都知道普通的伺服器是以CPU為算力的提供者，採用的是串列架構，在邏輯計算、浮點型計算等方面很擅長。因為在進行邏輯判斷時需要大量的分支跳轉處理，使得CPU的結構復雜，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心數來實現。

但是在大數據、雲計算、人工智慧及物聯網等網路技術的應用，充斥在互聯網中的數據呈現幾何倍數的增長，這對以CPU為主要算力來源的傳統服務提出了嚴重的考驗，並且在目前CPU的製程工藝、單個CPU的核心數已經接近極限，但數據的增加卻還在持續，因此必須提升伺服器的數據處理能力。因此在這種大環境下，AI伺服器應運而生。

現在市面上的AI伺服器普遍採用CPU+GPU的形式，因為GPU與CPU不同，採用的是並行計算的模式，擅長梳理密集型的數據運算，如圖形渲染、機器學習等。在GPU上，NVIDIA具有明顯優勢，GPU的單卡核心數能達到近千個，如配置16顆NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心數可過10240個，計算性能高達每秒2千萬億次。且經過市場這些年的發展，也都已經證實CPU+GPU的異構伺服器在當前環境下確實能有很大的發展空間。

但是不可否認每一個產業從起步到成熟都需要經歷很多的風雨，並且在這發展過程中，競爭是一直存在的，並且能推動產業的持續發展。AI伺服器可以說是趨勢，也可以說是異軍崛起，但是AI伺服器也還有一條較長的路要走，以上就是浪潮伺服器分銷平台十次方的解答。

❾ 顯卡算力跟中央處理器計算能力的區別是什麼，為什麼

顯卡主要是為了顯示輸出服務的，CPU是為了通用計算服務的