gpu算力換算
『壹』 rx470顯卡挖礦算力21.5mh/s,那麼換算成一天算力是多少T
顯卡現在挖不出來比特幣的。你這個算力是以太坊的算力。計算方法也不對
『貳』 GPU的浮點運算能力為什麼會如此恐怖
它包含了CUDA指令集架構(ISA)以及GPU內部的並行計算引擎。 開發人員現在可以使用C語言來為CUDA™架構編寫程序,C語言是應用最廣泛的一種高級編程語言。所編寫出的程序於是就可以在支持CUDA™的處理器上以超高性能運行。 將來還會支持其它語言,包括FORTRAN以及C++。
隨著顯卡的發展,GPU越來越強大,而且GPU為顯示圖像做了優化。在計算上已經超越了通用的CPU。如此強大的晶元如果只是作為顯卡就太浪費了,因此NVidia推出CUDA,讓顯卡可以用於圖像計算以外的目的。
目前只有G80、G92、G94和GT200平台的NVidia顯卡才能使用CUDA,工具集的核心是一個C語言編譯器。G80中擁有128個單獨的ALU,因此非常適合並行計算,而且數值計算的速度遠遠優於CPU。
CUDA的SDK中的編譯器和開發平台支持Windows、Linux系統,可以與Visual Studio2005集成在一起。
目前這項技術處在起步階段,僅支持32位系統,編譯器不支持雙精度數據等問題要在晚些時候解決。Geforce8CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一個新的基礎架構,這個架構可以使用GPU來解決商業、工業以及科學方面的復雜計算問題。它是一個完整的GPGPU解決方案,提供了硬體的直接訪問介面,而不必像傳統方式一樣必須依賴圖形API介面來實現GPU的訪問。
在架構上採用了一種全新的計算體系結構來使用GPU提供的硬體資源,從而給大規模的數據計算應用提供了一種比CPU更加強大的計算能力。CUDA採用C語言作為編程語言提供大量的高性能計算指令開發能力,使開發者能夠在GPU的強大計算能力的基礎上建立起一種效率更高的密集數據計算解決方案。
『叄』 cpu和GPU有什麼區別。
CPU和GPU主要區別:
1、CPU是電腦的中央處理器。
2、GPU是電腦的圖形處理器。
3、CPU是一塊超大規模的集成電路,其中包含ALU算術邏輯運算單元、Cache高速緩沖存儲器以及Bus匯流排。
4、CPU是一台計算機的控制和運算核心,它的主要功能便是解釋計算機發出的指令以及處理電腦軟體中的大數據。
5、GPU是圖像處理器的縮寫,它是一種專門為PC或者嵌入式設備進行圖像運算工作的微處理器。
6、GPU的工作與上面說過的CPU類似,但又不完全像是,它是專為執行復雜的數學和幾何計算而生的,而這游戲對這方面的要求很高,因此不少游戲玩家也對GPU有著很深的感情。
所以,CPU和GPU是兩個完全不一樣的東西,他們只是名字聽起來差不多。
(3)gpu算力換算擴展閱讀:
CPU和GPU因為最初用來處理的任務就不同,所以設計上有不小的區別,而某些任務和GPU最初用來解決的問題比較相似,所以用GPU來算了,GPU的運算速度取決於雇了多少小學生,CPU的運算速度取決於請了多麼厲害的教授,教授處理復雜任務的能力是碾壓小學生的,但是對於沒那麼復雜的任務,還是頂不住人多。
當然現在的GPU也能做一些稍微復雜的工作了,相當於升級成初中生高中生的水平,但還需要CPU來把數據喂到嘴邊才能開始幹活,究竟還是靠CPU來管的。
『肆』 GPU的浮點運算能力為什麼會如此恐怖
不知道你能否打開這兩個國外的網頁,這是我隨便google得到的兩個圖片
http://www.crunchgear.com/2008/02/25/gpu-programming-now-on-osx/
http://www.tacc.utexas.e/research/users/features/dragon.php
GPU計算能力強主要是因為他的大部分電路都是進行算術計算的單元,實際上加法器乘法器這些都是相對較小的電路,即使做很多這種運算單元,都不會佔用太多晶元的面積。而且由於GPU的其他部件佔得面積小,它也可以有更多的寄存器和緩存來存儲數據。CPU之所以那麼慢,一方面是因為有大量的處理其他程序如分支循環之類的單元,並且由於cpu處理要求有一定的靈活性,那麼cpu的算術邏輯單元的結構也要復雜很多。簡單的說,就為了提高分支指令的處理速度,cpu的很多部件都用於做分支預測,以及在分支預測錯誤的時候,修正和恢復算術邏輯單元的結果。這些都大大的增加了器件的復雜度。
另外,實際上現在的CPU的設計上也在向GPU學習,就是增加並行計算的,沒有那麼多控制結構的浮點運算單元。例如intel的sse指令集,到目前可以實現同時進行4個浮點運算,而且增加了很多寄存器。
『伍』 有ti的GPU計算能力是否比無ti的高
是的,英偉達在產品設計取型號的時候都是TI比無TI的性能要好,也可以通俗地說GPU處理能力強。有時候細節分析上有時候不帶TI的會好一些,例如下圖中的不太TI的加速頻率和基礎速率要好,但是整體性能來說帶TI的會好得多。
goshes-i信息化英偉達GTX顯卡TI性能比
『陸』 顯卡怎麼計算挖礦算力
可以參考下面,根據一些網吧市場常用的顯卡,整理的一份相關顯卡的價格和算力以及預計回本期,大概可以做個參考:
Radeon RX 580顯卡
整機功耗:243W
計算力:22.4M
顯卡售價:1999元
每24小時挖ETH數量:0.015
每24小時產生收益:24.48元
預計回本時間:81.66天
Radeon RX 470顯卡
整機功耗:159W
計算力:24.3M
顯卡售價:1599元
每24小時挖ETH數量:0.017
每24小時產生收益:27.9元
預計回本時間:57.31天
Radeon RX 480顯卡
整機功耗:171W
計算力:24.4M
顯卡售價:1999元
每24小時挖ETH數量:0.017
每24小時產生收益:27.87元
預計回本時間:71.73天
(6)gpu算力換算擴展閱讀:
顯卡(Video card,Graphics card)全稱顯示介面卡,又稱顯示適配器,是計算機最基本配置、最重要的配件之一。顯卡作為電腦主機里的一個重要組成部分,是電腦進行數模信號轉換的設備,承擔輸出顯示圖形的任務。
顯卡接在電腦主板上,它將電腦的數字信號轉換成模擬信號讓顯示器顯示出來,同時顯卡還是有圖像處理能力,可協助CPU工作,提高整體的運行速度。對於從事專業圖形設計的人來說顯卡非常重要。 民用和軍用顯卡圖形晶元供應商主要包括AMD(超微半導體)和Nvidia(英偉達)2家。現在的top500計算機,都包含顯卡計算核心。在科學計算中,顯卡被稱為顯示加速卡。
『柒』 gpu計算能力1.0是什麼意思
計算能力是Nvidia公司在發布CUDA(統一計算架構,Compute Unified Device Architecture,一種對GPU進行編程的語言,類似於C語言對CPU進行編程)時提出的一個概念。因為顯卡本身是一個浮點計算晶元,可以作為計算卡使用,所以顯卡就具有計算能力。不同的顯卡具有不同的計算能力,為了以示區分,Nvidia就在不同時期的產品上提出了相應版本的計算能力x.x。計算能力1.0出現在早期的圖形卡上,例如,最初的8800 Ultras和許多8000系列卡以及Tesla C/D/S870s卡,與這些顯卡相應發布的是CUDA1.0。今天計算能力1.0已經被市場淘汰了。此後還有計算能力1.1,這個出現在許多9000系列圖形卡上。計算能力1.2與GT200系列顯卡一起出現,而計算能力1.3是從GT200升級到GT200 a/b修訂版時提出的。再往後還有計算能力2.0、2.1、3.0等版本。最新發布的版本是計算能力6.1,由最新的帕斯卡架構顯卡所支持,同時CUDA版本也更新到CUDA8.0。
對於普通用戶無需關心顯卡的計算能力,只有GPU編程人員在編寫CUDA程序,對GPU的計算進行開發時才關心這個問題。只要知道自己電腦所帶的顯卡型號就能查詢到相應的計算能力,這里貼上官方網址:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。
『捌』 請問下什麼是GPU的浮點運算能力主要干什麼的
GPU計算能力強主要是因為他的大部分電路都是進行算術計算的單元,實際上加法器乘法器這些都是相對較小的電路,即使做很多這種運算單元,都不會佔用太多晶元的面積。而且由於GPU的其他部件佔得面積小,它也可以有更多的寄存器和緩存來存儲數據。CPU之所以那麼慢,一方面是因為有大量的處理其他程序如分支循環之類的單元,並且由於cpu處理要求有一定的靈活性,那麼cpu的算術邏輯單元的結構也要復雜很多。簡單的說,就為了提高分支指令的處理速度,cpu的很多部件都用於做分支預測,以及在分支預測錯誤的時候,修正和恢復算術邏輯單元的結果。這些都大大的增加了器件的復雜度。
另外,實際上現在的CPU的設計上也在向GPU學習,就是增加並行計算的,沒有那麼多控制結構的浮點運算單元。例如intel的sse指令集,到目前可以實現同時進行4個浮點運算,而且增加了很多寄存器 另外,想學習GPU計算的話,去下載一個CUDA的SDK,裡面有很詳細的說明文檔