實時算力大於本地算力
『壹』 在本地開了一家礦幣公司 以算力掙錢 最低3500元入場 每天都會有收益 靠譜嗎
不靠譜，，，不靠譜，，，不靠譜，，不要為小利丟了本金，，，，，，，個人意見僅供參考
『貳』 算力平台算的是什麼
拿十次方和算力地球聯手推出的免費算力來說，主要為需要大量算力輸出的項目提供免費算力支持，算力銀行可提供全球范圍內個人設備的閑置算力，為世界級科研項目提供算力支持，涉及數學、物理、化學、生命科學、天文學等各個領域。
『叄』 如何投資算力
現在市場上有很多算力平台，購買算力就可以間接投資FIL幣了，星際螞蟻算力平台實力強大，封裝期短，產幣能力強，投資回報還是不錯的。我之前買的算力900多，現在應該漲了一點，可以去官網看看。
『肆』 挖礦所消耗的算力最終用到了哪裡
從廉價電力到集中采礦作業，我國的資源環境為比特幣礦商提供了多項優勢。近年來，比特幣礦商們在新疆和內蒙古等煤炭豐富的地區利用廉價電力來擴大業務，這些地區可以說是一些世界領先的采礦公司的創始人的家園。
隨著比特幣價格的攀升，加入比特幣挖礦業務的人群越來越多，相應的，挖礦消耗的能源也越來越多。很顯然，我國政府也意識到了這一點。
根據文件要求，監管者要求地方政府採取與電價、土地使用、稅收和環境保護相關的措施來指導比特幣礦工退出該業務。根據外媒報道，監管監管部門出台關停政策主要是擔心其中所涉及的洗錢和金融風險，但過高的電力消耗也是不可忽視的因素。從原理上來說，比特幣采礦消耗大量電力的原因在於，每生產一個新比特幣都需要通過高性能計算機執行的加密過程來解決復雜的數學難題。挖掘計算過程用於在區塊鏈中驗證比特幣交易來確保安全，而缺點就是要消耗大量的能源。
『伍』 400tops算力相當於多少台普通電腦的算力太瘋狂了吧
就描述，要看具體是算什麼，比方說浮點 還是整數 還是雙精度還是啥。每種都是不同的。類似自動駕駛用的是AI晶元，專用的，跟通用計算晶元實際是沒對比意義的。原因在於前者是用於某個領域，效率極高，後者是所有領域都可用，但效率不行。
所以要看，它沒有公布具體的情況，不好判斷。
不懂繼續問，滿意請採納。
『陸』 提供超過 4TOPS 算力 地平線征程 2 入選世界互聯網科技成果
在第七屆世界互聯網大會上，中國首款車規級人工智慧晶元地平線征程2入選「世界互聯網領先科技成果」。征程2代表了地平線在邊緣人工智慧晶元領域所取得的技術突破，實現了國產車規級AI晶元的前裝量產。
地平線征程2滿足AEC-Q100標准，可提供超過4TOPS（1TOPS=1萬億次計算每秒）的等效算力，典型功耗僅2瓦，配合高效的演算法，每TOPS的算力可以處理的幀數可達同等算力GPU的10倍以上。
2020年，征程2實現了在智能座艙領域和輔助駕駛領域國產AI晶元量產上車的突破。繼征程2在長安UNI-T上實現前裝量產，成為首個上車量產的國產AI晶元，同年9月，搭載自動駕駛中國芯的純電SUV奇瑞螞蟻正式上市，搭載地平線征程2，實現了L2級自動駕駛輔助。
地平線目前已同長安、上汽、廣汽、一汽、理想汽車、奇瑞汽車、長城汽車等國內主機廠以及奧迪、大陸集團，佛吉亞等主機廠及Tier1合作，快速搭建智能汽車「芯」生態。2020年，地平線已推出新一代高效能車載AI晶元征程3，明年還將發布更強算力、面向高等級自動駕駛的征程5，打造車載中央計算平台，助力產業智變。
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。
『柒』 顯卡礦機不能達到標准算力是由哪些原因造成的
挖礦過程中由於一般都是大量顯卡並聯進行數據處理。
顯卡所在的工作環境會非常惡劣，環境溫度達到50度以上市經常的，而顯卡本身的運行溫度也絕對會超過你日常打游戲時在機箱中享受著良好散熱系統保護的狀態。
另外就是長時間高負載運行時顯卡的供電模組損耗會非常嚴重。跑幾個月的挖礦程序，相當於在工廠的老化測試環節連續工作幾個月。
『捌』 智能語音產品的本地喚醒對主控晶元的算力要求大概是咋樣的
1）目前的智能音箱，放在雲端做NLP是因為問答系統需要的知識圖譜、算力在本地無法實現 2）目前音箱用的A7和A53的晶元居多 3）根據google發布的local home kit、小米發布的小愛老師來看，A53實現本地ASR是完全沒有問題的，基於ASR進行一些簡單、有限領域的NLP並執行相應回答/命令，是可以預期的 4）如果是掃地機器人，只需要簡單的命令詞的話，A7、A53可以勝任 5）對於主控晶元的要求，其實最大取決於應用場景的需求，准確度、抗干擾能力決定了對晶元的要求；如果是低功耗場景，如TWS耳機也的喚醒和命令詞功能，可以用Ambiqmicro的Apollo 2/3這種就能實現，如果掃地機器人對成本不敏感，對性能要求高（有極大的雜訊），這時候一般的MCU就不一定適合了，可以考慮A7、A53
『玖』 R239 語音晶元為什麼需要這么大的算力語音晶元需要跑很復雜的應用嗎能否舉幾個例子嗎
語音處理技術，前處理(降噪)-ASR-NLP-TTS,均需要算力，趨勢看雲端的ASR-NLP-TTS會部分往端側遷移，在本地可以做命令詞識別，隨意說等各種應用。
『拾』 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。