750ti門羅算力

A. 求歷代英偉達顯卡架構名稱

NVIDIA顯卡的核心微架構經歷了特斯拉（Tesla）、費米（Fermi）、開普勒（Kepler）、麥克斯韋爾（Maxwell）、帕斯卡（Pascal）、圖靈（Turing）。

CPU架構是CPU廠商給屬於同一系列的CPU產品定的一個規范，主要目的是為了區分不同類型CPU的重要標示。目前市面上的CPU指令集分類主要分有兩大陣營，一個是intel、AMD為首的復雜指令集CPU，另一個是以IBM、ARM為首的精簡指令集CPU。

NVIDIA顯卡架構詳情如下：

2000年—收購圖形技術先驅3dfx；2001年—進入集成圖形市場；2002年—被《財富》雜志評為美國成長最快的公司；2003年—收購MediaQ；2004年—SLI發布，大幅提升了單台PC的圖形處理能力；2005年—為索尼游戲機開發處理器；2006年—革命性CUDA架構亮相；

2007年—被《福布斯》評選為年度最佳企業；2008年—Tegra移動處理器問世；2009年—首屆GPU技術大會，推出Fermi架構；2010年—助力世界上最快的超級計算機；2011年—收購基帶領先者ICERA；2012年—推出基於Kepler架構的GPU；2013年——推出Tegra4系列處理器；

2014年—發布TegraK1SHIELD平板電腦，安卓游戲大火；2015年—深耕深度學習；2016年—驅動AI革命；2017年—Volta架構問世，進一步推動現代AI；2018年—Turing架構問世，重新定義了計算機圖形；2019年—AI算力將持續革新各行各業；

B. gh/s等於多少塊顯卡570的算力

1G=1024M
一塊570撐死撐死假設是30的算力，那麼需要達到1GH/s的速度，需要35+塊卡。

C. 750TI能挖礦嗎

可以，聽說可以挖以太幣，因為功耗低，算力也不錯，單卡價格也較便宜

D. mx250顯卡怎麼樣

MX250顯卡是英偉達於2019年第一季度發布的一款用於筆記本電腦的下顯卡，用於替代之前的MX150顯卡。

從以下幾個方面分析MX250顯卡的性能

一、頻率及加速頻率

MX250顯卡的默認頻率為1519MHz，加速頻率為1582MHz。與MX150相比較，不管是默認頻率還是加速頻率都有提高，這也使MX250的運行速度以及效率比起MX150來說更高。對於輕薄本來說，MX250的頻率還算不錯。

二、架構

MX250顯卡採用的是英偉達2018年推出的帕斯卡架構，帕斯卡架構雖然是兩三年前的架構了，但是與其它架構相比，還是在功耗等方面具有一定的優勢，而且MX250是搭載在輕薄本上，對於功耗有著嚴格的要求，使用帕斯卡架構是一個不錯的選擇。

三、顯存及顯存位寬

MX250的顯存為2GB GDDR5，顯存位寬為64bit。作為輕薄本搭載的顯卡，MX250的顯存以及顯存位寬能滿足日常生活需求以及部分游戲需求，運行大型的3D游戲會稍顯吃力，但是，對於輕薄本來說，能運行基本應用以及部分主流的網游已經算是很不錯了。

四、流處理器數量

MX250的流處理器數量為384個，比起游戲顯卡來說，MX250的流處理器數量較少，性能比起主流獨立顯卡來說較低，運行大型游戲會顯得很吃力。但是不玩大型游戲的話，這些數量的流處理器也是足夠的，日常使用很輕松。

綜上，作為搭載在輕薄本上的顯卡，MX250能滿足一般的P圖、中小型游戲等場景使用，功耗也不高，發熱控製得較好。如果要流暢運行大型游戲的話，還是推薦GTX1660以上的顯卡。

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現在的形勢下，低端獨立顯卡的日子已經愈發難過，因為無論是Intel還是AMD，在整合顯示核心性能方面都已經有了長足進步，完全有徹底取代低端獨立顯卡的勢頭。不過，高效能獨立顯卡仍舊是DIY市場上的明星，3D性能上的優勢讓它們能夠更好地服務於高端用戶。

NVIDIA仍舊以較為微弱的優勢在人氣PK中勝出，不過大約在3年前，NVIDIA相對於AMD的市場人氣優勢極為明顯，而在將重心轉向Tegra移動晶元後，AMD逐漸通過領先的製造工藝和眾多高效新品縮小了這一差距。

顯卡才是大男孩最好的玩具，因為它能夠讓他們真正享受到3D游戲的快感和樂趣。超過六成的用戶選購獨立顯卡的需求是玩游戲，同時高清視頻和繪圖工作也佔到了一定比例，但很少有用戶認為日常家庭使用會需要獨立顯卡。

E. amd athlon ii x4 641 四核配GTX750ti可以嗎

不好，此處理器速度慢，還不如I3 4160的算力，發熱高，這個平台未來1年就要落後了，顯卡確可以用2-3年不過時

F. geforce gtx750ti有沒有雙精度計算能力

有還是用的，但是麥克斯韋架構（包括GTX750TI）的游戲卡基本雙精度都砍到很低的水平了，以此獲得更高的性能/功耗比，因為畢竟對應一般民用雙精度沒有多大用處。

麥克斯韋架構採用的是1/32的單雙精度比，單精度32，雙精度為1；

如果樓主想買普通的家用游戲卡，同時需要兼顧科學計算，或許AMD目前的GCN架構更理想，一般為1/4或者1/8（依不同GCN架構版本有差異。）