gt算力

Ⅰ 求計算能力較強的的電腦配置單

excel最多也就6萬多行吧，十萬多行沒反應了吧，來個i7花個6000配個好點的吧

Ⅱ NVIDIA GeForce GT 610M運行CUDA時的計算能力

GT610m實際是GT520m的超頻版，入門級顯卡，低端。
著色器數量：48Unified
製造工藝：40nm
光柵單元：4
位寬：64bit
容量：2048M
運算能力為：
像素填充率：1.7GPixel/S
紋理填充率：6.8GTexel/S
顯存帶寬：12.8GB。
希望幫到你。

Ⅲ 計算力的大小的公式

我想如果僅僅只知道體積和速度這兩個物理量，是無法求其所受力的大小的。抱歉！

Ⅳ gpu計算能力1.0是什麼意思

計算能力是Nvidia公司在發布CUDA（統一計算架構，Compute Unified Device Architecture，一種對GPU進行編程的語言，類似於C語言對CPU進行編程）時提出的一個概念。因為顯卡本身是一個浮點計算晶元，可以作為計算卡使用，所以顯卡就具有計算能力。不同的顯卡具有不同的計算能力，為了以示區分，Nvidia就在不同時期的產品上提出了相應版本的計算能力x.x。計算能力1.0出現在早期的圖形卡上，例如，最初的8800 Ultras和許多8000系列卡以及Tesla C/D/S870s卡，與這些顯卡相應發布的是CUDA1.0。今天計算能力1.0已經被市場淘汰了。此後還有計算能力1.1，這個出現在許多9000系列圖形卡上。計算能力1.2與GT200系列顯卡一起出現，而計算能力1.3是從GT200升級到GT200 a/b修訂版時提出的。再往後還有計算能力2.0、2.1、3.0等版本。最新發布的版本是計算能力6.1，由最新的帕斯卡架構顯卡所支持，同時CUDA版本也更新到CUDA8.0。

對於普通用戶無需關心顯卡的計算能力，只有GPU編程人員在編寫CUDA程序，對GPU的計算進行開發時才關心這個問題。只要知道自己電腦所帶的顯卡型號就能查詢到相應的計算能力，這里貼上官方網址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。

Ⅳ GPU的浮點運算能力為什麼會如此恐怖

它包含了CUDA指令集架構（ISA）以及GPU內部的並行計算引擎。 開發人員現在可以使用C語言來為CUDA™架構編寫程序，C語言是應用最廣泛的一種高級編程語言。所編寫出的程序於是就可以在支持CUDA™的處理器上以超高性能運行。 將來還會支持其它語言，包括FORTRAN以及C++。

隨著顯卡的發展，GPU越來越強大，而且GPU為顯示圖像做了優化。在計算上已經超越了通用的CPU。如此強大的晶元如果只是作為顯卡就太浪費了，因此NVidia推出CUDA，讓顯卡可以用於圖像計算以外的目的。

目前只有G80、G92、G94和GT200平台的NVidia顯卡才能使用CUDA，工具集的核心是一個C語言編譯器。G80中擁有128個單獨的ALU，因此非常適合並行計算，而且數值計算的速度遠遠優於CPU。

CUDA的SDK中的編譯器和開發平台支持Windows、Linux系統，可以與Visual Studio2005集成在一起。

目前這項技術處在起步階段，僅支持32位系統，編譯器不支持雙精度數據等問題要在晚些時候解決。Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一個新的基礎架構，這個架構可以使用GPU來解決商業、工業以及科學方面的復雜計算問題。它是一個完整的GPGPU解決方案，提供了硬體的直接訪問介面，而不必像傳統方式一樣必須依賴圖形API介面來實現GPU的訪問。

在架構上採用了一種全新的計算體系結構來使用GPU提供的硬體資源，從而給大規模的數據計算應用提供了一種比CPU更加強大的計算能力。CUDA採用C語言作為編程語言提供大量的高性能計算指令開發能力，使開發者能夠在GPU的強大計算能力的基礎上建立起一種效率更高的密集數據計算解決方案。

Ⅵ ltc算力大漲，怎麼回事大神們幫幫忙

我是說價格，價格和算力成正比。算力越高漲的幾率越高，預測目前估值太低了，很多礦工在調動算力加入，我前陣子就看好，果不其然。這樣挖礦還能苟延殘喘一陣沒錯，漲起來就意味著更多算力要進來了。 查看更多答案>>

Ⅶ 彎曲的杠桿怎麼計算力

一、杠桿
（1）杠桿的基本概念
一根在力的作用下能繞著固定點轉動的硬棒就叫杠桿。
杠桿的五個術語：①支點：杠桿繞著轉動的點(o)；②動力：使杠桿轉動的力(F1)；③阻力：阻礙杠桿轉動的力(F2)； ④動力臂：從支點到動力的作用線的距離（L1）；⑤阻力臂：從支點到阻力作用線的距離（L2）。
（2）杠桿平衡的條件
動力×動力臂=阻力×阻力臂，這個平衡條件也就是阿基米德發現的杠桿原理。
（3）三種杠桿：
①省力杠桿：L1>L2,平衡時F1<F2。特點是省力，但費距離。（如剪鐵剪刀，鍘刀，起子）
②費力杠桿：L1<L2,平衡時F1>F2。特點是費力，但省距離。（如釣魚杠，理發剪刀等）
③等臂杠桿：L1=L2,平衡時F1=F2。特點是既不省力，也不費力。（如：天平）
二、浮力
（1）浮力
浸在液體或氣體里的物體受到液體或氣體向上托的力稱為浮力。浮力產生的原因是：浸在液體（或氣體）中的物體受到液體（或氣體）對它的向上和向下的壓力差。浮力的施力物體是液體（或氣體），浮力屬於彈力。
（2）阿基米德原理
浸在液體里的物體受到向上的浮力，浮力大小等於它排開的液體受到的重力。表達式：F浮=G排=ρ液V排g （阿基米德原理也適用於氣體）。
由此可得，影響浮力大小的兩個因素是液體的密度和物體排開液體的體積。
（3）浮力的計算方法
①阿基米德原理：F浮=G排=ρ液V排g (也適用於氣體)
②二力平衡：F浮=G物 (適用於漂浮、懸浮)
③多力平衡：F浮=G－F （此為用彈簧測力計測量浮力情況）
④壓力差法：F浮=F向上-F向下（不常用）
（4）浮力的測量
①常用方法：用彈簧測力計測量出物體的重力G，將物體浸入液體中讀出彈簧測力計的示數F，則物體浸入液體中受到的浮力是：F浮=G－F 。
②測V排(量筒)法:測量出V排,用F浮=G排=ρ液V排g 計算出浮力
（5）物體的浮沉條件
浸沒在液體中物體的浮沉，決定於它受到重力和浮力大小的關系。①重力大於浮力時，物體下沉；②重力等於浮力時，物體懸浮；③重力小於浮力時，物體上浮。
（6）浮力的利用
①輪船：採用空心的辦法增大可利用的浮力，從而使輪船能浮在水面上。輪船的大小是用它的排水量——滿載時排開水的質量來表示的。
②潛水艇：潛水艇是通過改變自身重力的方法來實現上浮和下沉的。
③氣球和飛艇：都是利用空氣的浮力來工作的。氣球和飛艇的升降，主要靠改變氣囊體積從而改變自身所受的浮力來實現。

Ⅷ 按計算機的計算能力來分類，計算機可以分為……

1、超級計算機（Supercomputers）：

通常是指由數百數千甚至更多的處理器（機）組成的、能計算普通PC機和伺服器不能完成的大型復雜課題的計算機。超級計算機是計算機中功能最強、運算速度最快、存儲容量最大的一類計算機，是國家科技發展水平和綜合國力的重要標志。

2、伺服器：

專指某些高性能計算機，能通過網路，對外提供服務。相對於普通電腦來說，穩定性、安全性、性能等方面都要求更高，因此在CPU、晶元組、內存、磁碟系統、網路等硬體和普通電腦有所不同。

伺服器是網路的節點，存儲、處理網路上80%的數據、信息，在網路中起到舉足輕重的作用。它們是為客戶端計算機提供各種服務的高性能的計算機，其高性能主要表高速度的運算能力、長時間的可靠運行、強大的外部數據吞吐能力等方面。

3、台式機（Desktop）：

是一種獨立相分離的計算機，完完全全跟其它部件無聯系，相對於筆記本和上網本體積較大，主機、顯示器等設備一般都是相對獨立的，一般需要放置在電腦桌或者專門的工作台上。因此命名為台式機。

為非常流行的微型計算機，多數人家裡和公司用的機器都是台式機。台式機的性能相對較筆記本電腦要強。

4、嵌入式：

即嵌入式系統（ Embedded Systems）
，是一種以應用為中心、以微處理器為基礎，軟硬體可裁剪的，適應應用系統對功能、可靠性、成本、體積、功耗等綜合性嚴格要求的專用計算機系統。它一般由嵌入式微處理器、外圍硬體設備、嵌入式操作系統以及用戶的應用程序等四個部分組成。

(8)gt算力擴展閱讀

計算機微型處理器（CPU）以晶體管為基本元件，隨著處理器的不斷完善和更新換代的速度加快，計算機結構和元件也會發生很大的變化。隨著光電技術、量子技術和生物技術的發展，對新型計算機的發展具有極大的推動作用。

20世紀80年代以來ALU和控制單元（二者合成中央處理器，即CPU）逐漸被整合到一塊集成電路上，稱作微處理器。

這類計算機的工作模式十分直觀：在一個時鍾周期內，計算機先從存儲器中獲取指令和數據，然後執行指令，存儲數據，再獲取下一條指令。

這個過程被反復執行，直至得到一個終止指令。由控制器解釋，運算器執行的指令集是一個精心定義的數目十分有限的簡單指令集合。

傳統的計算機處理的信息主要是字元和數字。事實上，人們更習慣的是圖片、文字、聲音、像等多種形式的多媒體信息。多媒體技術可以集圖形、圖像、音頻、視頻、文字為一體，使信息處理的對象和內容更加接近真實世界。

Ⅸ CPU的每秒浮點計算能力GigaFloat 是什麼意思

1，Giga簡稱G，是表示數量的前綴，表示10^9，即10億，比如9G，就是90億。,2，表示浮點運算能力的單位是FLOPS（即「每秒浮點運算次數」，「每秒峰值速度」），而非「Float」。是「每秒所執行的浮點運算次數」(floating-point operations per second) 的縮寫。它常被用來估算電腦的執行效能，尤其是在使用到大量浮點運算的科學計算領域中。因為 FLOPS 字尾的那個 S，代表秒，而不是復數，所以不能省略掉。
在這里所謂的「浮點運算」，實際上包括了所有涉及小數的運算。這類運算在某類應用軟體中常常出現，而它們也比整數運算更花時間。現今大部分的處理器中，都有一個專門用來處理浮點運算的「浮點運算器」（FPU）。也因此 FLOPS 所量測的，實際上就是 FPU 的執行速度。而最常用來測量 FLOPS 的基準程式 (benchmark) 之一，就是 Linpack。
3，GigaFLOPS即每秒10億次浮點運算，也是是描述計算機浮點運算能力的單位，現在的主流CPU一般在20-60 GFLOPS之間。

Ⅹ 何為浮點運算，貌似在看到巨型計算機的運算能力時，都是使用浮點運算來衡量的

浮點運算 當我們用不同的電腦計算圓周率時,會發現一台電腦的計算較另一台來講結果更加精確。徐如倜或者我們在進行槍戰游戲的時候,當一粒子彈擊中牆壁時,牆上剝落下一塊牆皮,同樣的場面在一台電腦上的表現可能會非常的呆板、做作;而在另外一台電腦上就會非常生動形象,甚至與我們在現實中看到的所差無幾。 這都是浮點運算能力的差異導致的。 浮點運算就是實數運算,因為計算機只能存儲整數,所以實數都是約數,這樣浮點運算是很慢的而且會有誤差
現在大多數機器都是32位的,也就是說32為都用來表示整數的話,那麼對於無符號整數就是0 到 2^32-1,對於有符號的話就是-2^31 到 2^31-1。如果是實數的話,就不是這樣了,機器有兩種辦法表示實數,一種是定點,就是小數點位置是固定的,一種是浮點,就是小數點位置不固定,計算方法也比較麻煩,通常會比整數運算代價大很多 FPU->Floating Point Unit,浮點運算部件
BCD->Binary Coded Decimal 壓縮的二十進制數,是用4個位來表示數字0~9,一個byte表示兩個十進制數,比如01111001表示89
科學計數法:這是科學的~~~~具體含義查查初中還是小學的數學課本 D:)
浮點運算使用三種不同的數據:
1)整數(Integer),又分為字,短整數(Short Integer)和長整數(Long Integer)
2)實數(Real)分單精度(Single Real)和雙精度(Double Real)
3)壓縮的二十進制數(BCD)
下面是其位數(bits)和能表示的大致范圍和
Type Length Range
-----------------------------------------------
Word Integer 16 bit -32768 to 32768
Short Integer 32 bit -2.14e9 to 2.14e9
Long Integer 64 bit -9.22e18 to 9.22e18
Single Real 32 bit 1.18e-38 to 3.40e38
Double Real 64 bit 2.23e-308 to 1.79e308
extended Real 80 bit 3.37e-1932 to 1.18e4932
Packed BCD 80 bit -1e18 to 1e18
雙精度數和擴展精度數表示範圍對一般應用來說已經足夠大了!
1)整數,以補碼形式存儲,正數的補碼是其本身,負數補碼是其絕對值的各位變反後加1,下面是實際存儲的例子:
0024 var1 dw 24
FFFE var2 dw -2
000004D2 var3 dd 1234
FFFFFF85 var4 dd -123
0000000000002694var5 dq 9876
2)BCD數
在FPU中用80位表示正好是浮點堆寄存器的寬度,在其格式如下存儲:
Bit
79___72_71________________________________________0
符號 ---18個二十進制數--------
看下面的例子:
00000000000000012345 var1 dt 12345
80000000000000000100 var2 dt -100
3)浮點數,這個復雜點,有三種格式
單精度:_31_30________23_22___________0
符號 指數 有效數
雙精度:_63_62__________52_51__________________0
符號 指數 有效數
擴展精度數:
_79_78____________64_63___________________0
符號 指數 有效數
例子:
C377999A var1 dd -247.6
40000000 var2 dd 2.0
486F4200 var3 real4 2.45e+5
4059100000000000 var4 dq 100.25
3F543BF727136A40 var5 real8 0.00123
C377999A var1 dd -247.6
40000000 var2 dd 2.0
486F4200 var3 real4 2.45e+5
4059100000000000 var4 dq 100.25
3F543BF727136A40 var5 real8 0.001235
400487F34D6A161E4F76 var6 real10
另外,浮點運算的常見形式是開方運算。