1060Ti的AI算力

1. 手機上用的中低端顯卡都能拿來做AI演算法運算嗎

算力太低了，不適合ai運算，只能類似於845的協同ai演算法

2. 華為正式發布最強算力AI晶元升騰910，這款處理器到底有多強

升騰910處理器計算能力非常強大，可以算是目前最厲害的了。

3. 顯卡2080ti對Ai圍棋重要嗎

用AI來下圍棋，那麼選用的演算法必定是強化學習相關的。根據強化學習的理論，狀態空間決定了對硬體資源的消耗程度。如果你要解決的問題是一個小狀態空間的問題，那麼主流級別顯卡(即6級別的顯卡)的頻率與顯存大小是足以支持完成整個訓練的，區別僅僅是時間長短的問題。但是如果是為了解決圍棋這樣的具有極大狀態空間（3的19*19次方）問題，那麼不僅對頻率有所要求，對顯存也是有極大的需求的，因此需要更好的顯卡。

現在英偉達的產品線單獨劃分出了A與V系列的人工智慧專用顯卡，其具有更強的數值穩定性與更快的推理速度，但其售價較高且主要面向數據中心與人工智慧領域的企業銷售（這些機構不允許購買消費級顯卡來進行相關研究），因此對個人開發者來說，肯定是消費級顯卡更加具有性價比，因此20/30系的高端顯卡(即8/9級別的顯卡)更適合個人開發者選擇。

4. i3-8100，配1060顯卡，8g運行內存的筆記本，運行ps ae ai的編輯軟體會不會很吃力

首先我要問一下，有這么奇葩的筆記本嗎？
i3-8100是一款台式機的處理器。65w的功耗，沒有筆記本能承受的了。
難道筆記本有10cm厚？？？？？
PS是修照片用的，看cpu性能。
AI是矢量繪圖軟體，用於插畫排版設計，看顯卡性能。強烈建議專業顯卡或是A卡，你的1060顯卡表現不會太好，這個顯卡更適於游戲。
AE是視頻特效製作軟體，看顯卡性能。

5. 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。

6. 現在的計算機有能力做出有感情的ai嗎

目前還沒有任何官方或者小道消息透露出華為在研製自己的光刻機。其旗下公司海思只是在研發晶元，晶元的生產是找台積電代工。個人認為，華為現在並不具備

答案是：現在的計算機沒有能力做出有感情的ai人工智慧，即類人類的行為、類人類的思考。廣義是用於研究、開發用於模擬、延伸和拓展人的智能理論、方法、技術及其應用系統的一門新的技術科學。

荷蘭ASML公司是全球EUV光刻機的唯一供應商，Intel、三星、台積電等公司都要依賴它，近期中芯國際花費1.2億美元訂購了一台EUV光刻機用於研究7nm及以下的先進工藝。中國光刻機的現狀說到國內光刻機的現狀不得不提到上海微電子（SMEE），目前僅能夠實現90nm的工藝製成。而目前主流的7nm晶元均是由ASML公司EUV光刻機生產。可見，在光刻機上我們還是有相當大的差距的。近期有報道顯示，武漢光電國家研究中心研究成功研製出了一台9nm光刻機，但還處於實驗室階段。總結不管是從時間成本還是投入產出比來說，我覺得華為作為一個企業都不太可能去研發光刻機。相信在未來，我們一定可以突破光刻機的極限，無論用電子、離子還是最終放棄硅基。在半導體製造中，光刻只是其中一個環節。另外還有無數先進科技用於前後道工藝。以上是我個人的一些經驗和總結，希望能夠幫助到大家，如果有不同意見歡迎評論區留言一起討論。

7. AI時代計算能力如何分配

從技術層面來說，A11仿生處理器內含的「神經網路引擎（neuralengine）」是其AI功能實現的基礎，盡管目前還沒有更加詳盡的官方技術解析發布，但根據已知的信息來看，「神經網路引擎（neuralengine）」就是將部分需要實時響應的「人工智慧」相關功能（如語音識別、人臉識別等等）進行加速，讓其在手機端達成高效的計算，進而提升「人工智慧」相關功能的用戶體驗，呈現出更高等級的「人工智慧」功能。

8. aierxuan 焰魔 G2 游戲本i7獨顯 GTX1060/6G顯卡 這個電腦行不行

這牌子買來打游戲只能爽一時，還不如買神州

9. 人工智慧技術包括哪些

人工智慧包括五大核心技術：

1.計算機視覺：計算機視覺技術運用由圖像處理操作及機器學習等技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便於管理的小塊任務。
2.機器學習：機器學習是從數據中自動發現模式，模式一旦被發現便可以做預測，處理的數據越多，預測也會越准確。
3.自然語言處理：對自然語言文本的處理是指計算機擁有的與人類類似的對文本進行處理的能力。例如自動識別文檔中被提及的人物、地點等，或將合同中的條款提取出來製作成表。
4.機器人技術：近年來，隨著演算法等核心技術提升，機器人取得重要突破。例如無人機、家務機器人、醫療機器人等。
5.生物識別技術：生物識別可融合計算機、光學、聲學、生物感測器、生物統計學，利用人體固有的生體特性如指紋、人臉、虹膜、靜脈、聲音、步態等進行個人身份鑒定，最初運用於司法鑒定。