算力顯示

1. HelloFli&算力方舟他們數據是公開透明的嗎會不會出現更改數據的問題

當然了，他們的數據都是公開透明的，不會出現更改數據的問題，沒有暗箱操作，能夠給予投資人最真實完整的FIL分配。

2. 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

3. 魚池顯示的算力與顯卡顯示的算力有關系嗎

當然有關聯的

4. 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。

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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。

5. 雷達幣推廣算力顯示兩千多怎麼分

按太陽線分即可

6. 計算力學學報狀態顯示是「已採用」，這個是什麼意思

就是已經錄用了，完了會有版權協議，然後清樣校對，交費後發表刊出。

7. 挖礦顯卡沒有顯示算力，怎麼查看算力

N卡直接無視 A卡說白了就是看頻率跟SP的 ， 越好的A卡挖礦越強。

8. 如下圖，得力科學計算器的結果顯示怎麼設置為小數。

按S⇔D鍵。

9. 實時算力和本地算力差距大嗎

實時算力和本地算力一般差距較大。一般來說，顯卡礦機的本地算力一直都很穩定，而礦池上顯示的實時算力卻經常波動。有的時候，這台礦機在礦池的實際算力會高於本地算力，有的時候，這台礦機在礦池的實際算力會低於本地算力。

理論上，礦池其實只需要按照有效share的數量，向每一個礦機（綁定的地址）發放獎勵就可以了。不過，實際過程中，礦池是需要給礦機主提供一個數據，來幫助礦工判斷礦機是否在正常工作。

因此，礦池需要把有效share的數量按照每一個任務的權重，反推計算出來一個算力值，來供礦機主參考，辨別礦機是否在正常工作。礦池算力其實並不是你本地的算力數據，而是通過你提交的有效share反推出來的一個幫助判斷機器是否正常運行的數據指標。

本地算力與實時算力的關系

一般礦池算力會顯示成兩個數據：

一個是短時間的算力，或者叫瞬時算力（不同礦池會顯示5分鍾、10分鍾、15分鍾算力）；另一個則是長時間的算力，一般會選擇24小時算力。

短時間算力，比如15分鍾算力，就是統計15分鍾提交的有效share然後按照權重反推出來的平均算力值。而長期算力，則是24小時內提交的有效share然後按照權重反推出來的平均算力值。那麼兩個數據的關系，則取決於統計時間內有效share提交的數量。

如果礦機的運算效率高，在此統計周期內（比如15分鍾內），提交的有效share特別多，則這時候的15分鍾算力數據會特別高，甚至比本地算力還要高很多。

（這種情況，可以理解為機器在超負荷運算。例如，機器的能力只有310M水平，卻在這15分鍾完成了400M水平的運算工作。）正常來說，一個機器當然不可能持續的超負荷工作。

所以我們會看到礦池反應的算力曲線是實時波動的，並且同一地址下的礦機數量越少，算力波動會越明顯，若多台礦機一起顯示的總算力會平穩些。而礦池顯示的24小時平均算力，由於統計周期比較長，所以是一個比較穩定的數據。一般會比本地算力略低一些。

因此，也會出現很多時候，在此統計周期內（比如15分鍾內），提交的有效share比較少。那麼這個時候的15分鍾算力數據就會比較低，低於本地算力。