哈希算力伺服器

Ⅰ 電腦上面說的挖礦是什麼意思

挖礦：即比特幣挖礦，是一種利用電腦硬體計算出比特幣的位置並獲取的過程。

Ⅱ 比特幣礦機是什麼

比特幣挖礦機，就是用於賺取比特幣的電腦，這類電腦一般有專業的挖礦晶元，多採用燒顯卡的方式工作，耗電量較大。用戶用個人計算機下載軟體然後運行特定演算法，與遠方伺服器通訊後可得到相應比特幣，是獲取比特幣的方式之一。

挖礦實際是性能的競爭、裝備的競爭，是礦工之間比拼算力，擁有較多算力的礦工挖到比特幣的概率更大。隨著全網算力上漲，用傳統的設備（CPU、GPU）挖到比特的難度越來越大，人們開發出專門用來挖礦的晶元。晶元是礦機最核心的零件。晶元運轉的過程會產生大量的熱，為了散熱降溫，比特幣礦機一般配有散熱片和風扇。

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比特幣為一種虛擬的貨幣，比特幣挖礦制度為通過計算機硬體為比特幣網路開展數學運算的過程，提供服務的礦工可以得到一筆報酬，因為網路報酬依據礦工完成的任務來計算，為此挖礦的競爭十分激烈。

比特幣挖礦開始於CPU 或者GPU 這種低成本的硬體，不過隨著比特幣的流行，挖礦的過程出現較大變化。如今，挖礦活動轉移到現場可編程門陣列上來，通過優化可以實現哈希速度，這種模式的挖礦效率非常高。

Ⅲ gpu伺服器是什麼有什麼作用

GPU伺服器是基於GPU的應用於視頻編解碼、深度學習、科學計算等多種場景的快速、穩定、彈性的計算服務。

作用是：出色的圖形處理能力和高性能計算能力提供極致計算性能，有效解放計算壓力，提升產品的計算處理效率與競爭力。

Ⅳ GHP聯盟是什麼

哈希通證聯盟。

GHP全稱為Global Hash Power哈希通證。是由全球比特幣礦工組成全球算力聯盟，並成立算力聯盟基金會，基於以太坊ERC2.0發行的通證，總發行量100億枚，其中50億枚長期鎖倉，流通5000萬枚。

GHP由礦工提供比特幣算力，圍繞著比特幣算力產業鏈建設礦場、挖礦、礦機生產、算力商城、算力錢包、礦池、算力游戲等，實現算力資產通證化。

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Global Hash Power哈希通證與ZT交易所達成戰略合作關系，Global Hash Power哈希通證（GHP）定於近期內上線ZT.COM 數字貨幣交易所，並開通GHP/ETH，GHP/CNT交易對，屆時ZT交易所將同步開通Global Hash Power哈希通證（GHP）的充提幣功能。

數字貨幣交易所依靠穩定、專業、可靠的技術支持，ZT交易所為區塊鏈數字貨幣建設了一個買幣最方便、手續最便捷交易平台，真正滿足全球用戶的需求。交易所的操作性能也很穩定，交易信息實時對比，彈性流量防護，高效訂單匹配引擎。

Ⅳ 在哪裡可以租到算力

十次方算力租賃平台是硬體平台租賃+專業軟體應用，基於P2P網路形式搭建起來的算力共享平台。通過這個平台，企業可以進行大量的算力租用，或者開展行業應用深度合作，獲取更高效、安全穩定、低成本的算力輸出方案。
例如企業如果有自己的算力軟體資源，但卻沒有伺服器等算力硬體設備，這時就可以考慮在十次方算力平台上租賃伺服器等硬體合作方式，避免一次性投入大量的資金。
再者說企業如果軟硬體兩者資源都沒有的話，也可以通過十次方已有的算力項目直接輸出算力結果，或者由十次方根據企業具體應用輸出定製的算力方案。

Ⅵ alpha-go的計算能力等同於多少台伺服器

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這么說吧：1997年下贏國際象棋冠軍卡斯帕羅夫的「深藍」是一台超級計算機，而即將和李世石對決圍棋的AlphaGo卻是谷歌旗下公司DeepMind開發出來的人工智慧程序。強行把這二者拉在一起比較……少年我們還是來談談世界和平吧。不過AlphaGo作為程序，最終還是要運轉在計算機上才能去和人類比個高下的。所以把問題換成「即將和人類下圍棋的那台計算機到底比深藍厲害多少倍？」
我們還是能夠簡單計算一下給出大致答案的。畢竟在衡量計算機性能方面，我們已經有了一個相當統一的標准：每秒浮點運算次數，為了方便起見，我們下面一律稱之為「FLOPS」。
千萬別被「浮點運算」這個計算機術語嚇跑，說人話的話，浮點運算其實就是帶小數的四則運算，比如1.2加2.1就是一個典型的浮點運算。如果你的小學數學老師不是美國人的話，那麼我們估計這會兒你早就心算出結果是3.3了。不過這對計算機來說，這個問題沒那麼簡單。
我們知道，計算機是以0和1構成的二進制數字進行運算的，比如在基礎的二進制里，1就是1，2就變成了10，3是11，4是100……這種運算方式讓我們可以用最簡單的電路元件組裝出穩定有效的計算機器，但它也帶來一個問題：計算機能夠處理的數字只有整數。如果想不藉助任何其他的數學方法，用0和1表示一個0.1……少年我們真的還是來談談世界和平吧。
解決這個問題的辦法很簡單：0.1可以看成是1除以10的結果，我們想讓計算機計算一個帶小數點的數字，只要告訴CPU這是一個被1後面加了多少個0整除的整數就行了。不過這樣一來，計算機在處理小數點的時候，就多了好幾個運算步驟。所以進行浮點運算的速度也就成了衡量計算機性能的標准。
拿在國際象棋上擊敗人類的深藍來說，它的計算能力是11.38 GFLOPS，意思就是深藍能在每秒鍾里計算113.8億次帶小數的加減乘除。而在二戰期間幫助美國設計製造原子彈的第一台通用計算機ENIAC，它的性能只有300 FLOP。
在今天看來，深藍的性能怎麼樣？三個字：弱爆了。單就PC中使用的CPU來說，早在2006年，英特爾推出的第一代酷睿2就已經穩穩地超過了深藍。這還沒有算上顯卡里GPU帶來的效果加成，今天最普通的集成顯卡，其性能也已經超過了700 GFLOPS。如果真要在性能上比個高下，深藍這種上個世紀的超級計算機，就算組團也不一定能單挑你面前的這台筆記本電腦。
那麼今天的超級計算機已經達到了什麼樣的性能水平？我們國家的天河二號是世界最快的超級計算機，它浮點運算能力已經達到了33.86 PFLOPS。也就是說，深藍要在性能上增長到自身的30萬倍，才能和天河二號相提並論。
不過對於深藍來說，這樣的比較實在是太不公平。因為即便在當年，深藍也不是速度最快的超級計算機。相比之下，只有通過谷歌AlphaGo使用的電腦，我們才能比較出這20年裡，我們的計算機到底經過了怎樣驚人的發展。
根據谷歌團隊發表在《自然》雜志上的論文， AlphaGo最初是在谷歌的一台計算機上「訓練」人工智慧下圍棋的。按照論文里的描述，谷歌利用這台計算機，讓AlphaGo的圍棋水平提升到了與歐洲冠軍樊麾接近的地步。不過論文除了提到這台計算機裝有48個CPU和8個GPU之外，對計算機的性能連一個數字都沒有提到。好在AlphaGo是在雲計算平台上運行的，我們只要找來競爭對手的計算機數據比較，就可以了解到大概了。
比如說去年12月，阿里雲對外開放的高性能計算服務。按照阿里雲的描述，這些計算機的單機浮點運算能力是11 TFLOPS，而且同樣可以用來訓練人工智慧自行學習。如果谷歌的計算機性能與阿里雲接近的話，那麼AlphaGo所驅動的硬體，性能至少是深藍的1000倍。
但故事到這里還沒有完，AlphaGo並非只有「單機版」一個版本。為了達到更高的運算能力，谷歌還把AlphaGo接入到了1202個CPU組成的網路之中。聯網後的AlphaGo算力猛增24倍，一下子從「單機版」不到職業二段的水平，跳躍到了職業五段上下的水準。
所以AlphaGo比深藍厲害多少倍？估計這會你已經得出答案了：2.5萬倍。從這個角度，我們也能看出來，圍棋究竟是怎樣復雜的一種智力游戲，以至於計算機的性能需要20年的提高，才能在象棋上戰勝人類後，再在圍棋棋盤面前，坐到人類頂尖選手的對面。不過歸根揭底，AlphaGo最重要的成就並不是採用了性能多麼優秀的電腦，而是第一次讓程序可以以人類的方式思考、學習和提高。所以過幾天的比賽，無論誰輸誰贏，我們見證的都是一個嶄新紀元的開端。
當然別忘了關注新浪科技，我們到時候會在最前方，帶你迎接這個新紀元的第一道曙光。

Ⅶ AI伺服器和普通伺服器區別在哪

隨著大數據、雲計算、人工智慧等技術的成熟與在各行各業的應用，在人工智慧時代，AI伺服器這個新興名詞也頻繁地出現在人們的視線范圍內，有人預測在人工智慧時代，AI伺服器將會廣泛的應用於各個行業，那麼AI伺服器與普通伺服器有什麼區別呢？為什麼AI伺服器在人工智慧時代能替代大多數的普通伺服器呢？
從伺服器的硬體架構來看，AI伺服器是採用異構形式的伺服器，在異構方式上可以根據應用的范圍採用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。與普通的伺服器相比較，在內存、存儲、網路方面沒有什麼差別，主要在是大數據及雲計算、人工智慧等方面需要更大的內外存，滿足各種數據的收集與整理。
我們都知道普通的伺服器是以CPU為算力的提供者，採用的是串列架構，在邏輯計算、浮點型計算等方面很擅長。因為在進行邏輯判斷時需要大量的分支跳轉處理，使得CPU的結構復雜，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心數來實現。
但是在大數據、雲計算、人工智慧及物聯網等網路技術的應用，充斥在互聯網中的數據呈現幾何倍數的增長，這對以CPU為主要算力來源的傳統服務提出了嚴重的考驗，並且在目前CPU的製程工藝、單個CPU的核心數已經接近極限，但數據的增加卻還在持續，因此必須提升伺服器的數據處理能力。因此在這種大環境下，AI伺服器應運而生。