算力電腦

㈠ 台式電腦達到12萬多的pag算力是什麼配置

現在隨便找一個最新i5處理器就有這個分數了！

㈡ 請問電腦的計算能力是如何算的謝謝大家！！！

家用電腦主要是看你的游戲能不能玩的爽，Window8能不能運行，視頻轉換的速度。沒有必要看計算能力，尤其是數值。

㈢ 台式電腦計算能力

單個處理器浮點計算能力為3Tflops

mpe浮點計算能力為8gflops

cpe浮點計算能力為11gflops

神威太湖之光系統峰值運算能力達到了100pflops。

這里有必要提到浮點運算能力指計算機浮點計算的處理能力，計算機有專用於浮點處理的浮點運算器FPU.

家用計算機2G赫茲，4g赫茲指的是計算機的主頻，主頻為4g赫茲，的計算機浮點處理能力在4gflops左右。不過主頻並不等於浮點處理能力。

主頻的意思是每秒能處理計算機時鍾周期的個數。每秒鍾處理的越多計算機的處理能力越強。

cpu的主頻不代表，cpu的處理能力，指令流水線對cpu處理能力的影響。

時鍾周期是cpu運算的基本單位，一次浮點計算可能需要幾次到幾十次時鍾周期。所以主頻和浮點處理能力的關系也就很明顯了。

㈣ 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。

㈤ 全世界電腦加起來算力有多少

全世界的電腦算力加起來，這個是沒辦法進行期估計的，因為每個人的電腦包括CPU，顯卡內存方面都是不同的，要算出來全世界的算力加起來，我想任何一個人他都沒辦法進行去計算。

㈥ 計算機/電腦為什麼擁有計算能力

在編程的層面，首先1，2，3都是二進制整形變數，
(為什麼二進制？）

我的理解是二進制運算沒有九九乘法表這么龐大的規則，更方便。

高低電平（電壓）很容易表示並且很難出錯，但是若要分成高低不同一系列電壓。。。那是要求高成本高吃力不討好的事情。簡單說來就是錢多燒的。做出來也會很貴，你會不會買？（具體可參考模擬電路）

下面幾句是摘錄：Basics of Binary Numbers

For computers, binary numbers are great stuff because:

They are simple to work with -- no big addition tables and multiplication tables to learn, just do the same things over and over, very fast.

They just use two values of voltage, magnetism, or other signal, which makes the hardware easier to design and more noise resistant.

對於計算機，二進制數字是偉大的東西，因為：

他們是簡單的一起工作 - 沒有什麼大的加法表和乘法表學習，只是做同樣的事情一遍又一遍，速度非常快。

他們僅僅使用電壓，磁，或其它信號，這使得硬體更易於設計和更抗雜訊的兩個值。
本質上都是二進制數——假設是8位表示（16位就在前邊加8個0，能表示更大的范圍而不溢出）：
這是計算機眼中的1——00000001——=0+1
這是計算機眼中的2——00000010——=2+0
這是計算機眼中的3——00000011——=2+1

二進制按位加法：
case1： 0+0 = 0
case2: 0+1 = 1+0 = 1
case3: 1+1 = 0， 並且進位。

㈦ 電腦怎麼利用手機的算力

1 現在的手機計算能力要超過當時美國阿波羅登月飛船的計算能力
2 台式機使用手機的計算能力，需要硬體和軟體的支持才可以
3 有興趣你可以研究一下SETI的軟體 用全世界的計算機運算資源來搜尋外星人的

㈧ 怎樣虛擬化兩個家用電腦成為一台計算能力更強的電腦

首先需要對「計算能力更強」做一個約束，因為這里除了考慮CPU/GPU的計算速度，還要考慮多台計算機之間數據傳輸的速度（帶寬），以及磁碟I/O。在很多情況下，數據傳輸消耗的時間要遠高於計算時間。
所有支持並行計算的任務，都應該是可以被拆分成多個並行計算過程，以MapRece為例，絕大多數MapRece演算法都需要滿足交換律和結合律。因此，需要確保所執行的任務符合並行計算模型（MapRece，MPI等）的要求，包括演算法和數據結構層面。或者，可以用滿足並行計算模型的演算法去近似地獲得原有演算法的結果。
從實現層面，最簡單的辦法是使用現有的並行計算框架，如MPI/OpenMPI，在其框架體系內編寫演算法執行任務。使用hadoop是另一個選擇，但hadoop由於本身是主從結構，以及對容災恢復等方面支持存在一定開銷，更適合於大數據存儲而非計算密集型任務。
BTW：GPU的SLI和CrossFire技術某種程度上也可以認為是這樣一個實現。

㈨ 買瑪雅算力需要一直開著電腦挖礦嗎

不用，雲算力幫你挖，挖到了收益打你錢包，你只要留意收益情況就好。