算力2pb
A. 如何在短短48小時內用雲計算給地球做b超
今年杭州雲棲大會上，中國館地震局的地球物理科學家王偉濤博士在Tech Insight的數據存儲技術實戰專場做了一場主題分享：名為《雲計算在地震學研究中的應用-利用bcs和海量數據創建虛擬地震》。 他介紹，原本需要一年計算時間的整個中國數千個地震台兩兩之間的五年數據的計算任務，在雲計算中狂飆，48小時之內就計算完成了。
這到底是如何實現的呢?
我們的祖先凝望星河閃耀，卻花費萬年時間才摸索出天體運行規律。
我們的前輩坐看潮湧潮平，卻歷經千秋萬代才能航行到大洋彼岸。
而我們自己，在這片土地上繁衍至今，卻仍舊對腳下的大地懵然無知。
從觀察記錄到規律預測，幾乎是人類科學史的全部邏輯。
但每次我們拼盡全力記下的數據，都只是抬高知識瀚海的涓涓細流。
當我們提筆開始繁復演算的時候，期待的是阿基米德跳出浴缸、牛頓舉起蘋果的那一刻。
王偉濤博士正是這樣計算的執筆人，他來自中國地震局。他想知道的，是我們腳下大地的每個細節。
浩如煙海的計算
我們經歷的每一次地震，都在提醒自己預測和預警這種災害的迫切性。但是，我們距離這個目標還很遠。
為更好的認識地震這一物理現象，需要極其的詳細的地殼結構影像，而為了繪制這張地下地圖，又需要詳盡的數據計算。 目前為止人類打到地下最深的井是前蘇聯鑽探的科拉超深井，約12.2公里，但是地震的震源深度往往在地下十幾到幾十公里，當前的科技根本無法在震源深度開展直接觀測。
所以我們需要依靠分布在全國的數千個地震台來對地震波進行探測，震波在地下的傳播特性，受到地質結構的影響，這也是地震波可以用來繪制地底圖像的原理。這些地震台可以感知地震的「大震波」，也同樣可以捕捉日常的「大地雜訊」，例如海潮拍擊大陸的震動。
根據地震波進行地底成像的原理
王偉濤告訴記者，像他這樣的地球物理科學家幾乎都是半個程序員。 因為從地震波到地底成像，中間要經過超越一般人想像的大規模程序計算。他的計算模型是這樣的： 每一次震動都會由近至遠依次傳遞到各個地震台，所以理論上來說，每個地震台都會對同一次震動做出自己的記錄，這些數據既有差異有又聯系。
利用這些數據，可以計算出一些「虛擬地震」。 用每兩個地震台之間進行數據互相關對比計算，就可以獲取研究中國地下的總體結構所需要的寶貴數據。
虛擬地震可以模擬出和真實地震一樣的數據，所以可以用於本來沒有發生地震的地區的地底成像 每個地震波數據都有 E，N，Z(東西，南北，垂直)三個向度的分量，全國2000多個永久和臨時地震台就是 6000 個分量，每年的數據量大概是 30TB，而我們的總數據量已經到了 PB 級別。
由於我們要相互對比每一個地震台每個時間點的每個分量數據，這些計算量是呈指數級增長的。 王偉濤的智慧和經驗，恰恰表現在他所設計的程序和演算法之上。 但耗費很大心力完成這個演算法的王偉濤博士發現，他才踏上了萬里長征的第一步，還有一個巨大的困難橫亘在面前。
圖中每兩個地震台之間的連線(灰色)都是需要計算的數據，總計算量極其龐大。如果使用單機對這些數據進行計算，大概需要七年時間。按照一個人的職業生涯二十年計算的話，我在退休前只能完成三次計算。在這種情況下，大規模分布式的雲計算似乎成為了唯一的選擇。
然而，雲計算的機理絕不像聽起來這么輕盈。記者也采訪到了中國地震局的合作夥伴阿里雲的童鞋們，在他們眼裡，雲計算和科學研究一樣，集合了人類最頂尖的智慧。
所需存儲空間、計算量和預計單機計算所需的時間
分布式存儲：有關農場的游戲
雲存儲就像一個大的農場，每個伺服器就像一個工人，而你的數據就是羊。阿里雲存儲高級專家承宗說。看來他是個牧場達人。「分布式存儲」，可以看作分布式計算的基礎條件。也就是說，你的羊要先放進阿里雲的「農場」，它的工人才會幫你照料、喂養、剪毛、紡線。
對於王偉濤博士的數據來說，僅僅是存儲在雲端，就需要無數「黑科技」。
在將要進行的計算中，計算系統會對存儲系統進行大規模的訪問。而這些訪問必須要平均地打到伺服器上，絕不能存在熱點。而這還不夠，由於伺服器的硬體故障在大規模集群中會變成一個常態事件，所以必須做好資源的實時調度和提供故障容忍能力。
例如保證在摘掉一塊硬碟的時候，其餘的硬碟要迅速用備份數據把存儲追齊。
承宗舉了以上兩個例子。這兩個例子換成農場的比喻，大概是如下表述： 農場對於工人的工作量要平均分配，絕不能出現「對著一個羊薅羊毛」的情況發生。另外，農場每天都有工人病倒、請假，要在最短的時間把他的工作合理分配給很多人，這樣別的工人也不至於負荷過大。
整個阿里雲的分布式文件系統，被命名為盤古。在承宗心裡，盤古還有很多智能化的「黑科技」。
他舉例了一個例子： 我們人類看到的磁碟都一樣，但是盤古看到的磁碟各不相同。它會根據歷史訪問數據的積累，例如寫入的速度和效率，對每一塊磁碟的健康度進行打分。
對於健康狀況不好的磁碟，就相應減輕一些工作分配。這些底層的技術，都可以為王偉濤博士下一步真正的計算做准備。
承宗說，在分布式計算中，數據帶寬成為了一個重要的參數。從王偉濤博士的角度來看，如果把數據存儲在自己的伺服器上，僅僅利用阿里雲的計算能力進行結果輸出，是不能實現的。原理很簡單，分布式計算的所有伺服器都向一個存儲單位發送數據讀取請求，帶寬會被瞬間堵死，再強大的算力都無法發揮。
至於具體數據，百兆光纖的帶寬一般是 100Mb/s，而硬碟的帶寬最高可達幾Gb/s，而阿里雲存儲內網訪問帶寬(雲計算系統內部)可以高達Tb/s級別。
批量計算：建造一座金字塔
接下來，王偉濤博士的數據就會進入最終計算的環節。我熟悉了自己習慣的 Linux 系統，所有的計算代碼都是在這個環境中完成的，如何讓我的代碼在雲計算的環境中發揮作用，是一個很重要的問題。
地底成像數據的計算流程
在地震科學研究方面，阿里雲顯然沒辦法提出演算法建議，所以他們需要做的是，提供一個通用的介面，讓王偉濤可以使用自己機房中的電腦、界面和Linux 系統，來對雲上的計算進行控制。
阿里雲提供的兼容和適配能力，是阿里計算專家林河山頗為驕傲的地方。 王博士在此之前沒有使用過分布式集群，也沒有使用過「超算」，所以直接跨越到雲上，從操作和控制層面來說，對他來說會是個挑戰。
我們提供的計算介面可以讓單機程序不做修改就高效執行在雲環境下。用戶通過幾句簡單的命令就能在雲上調動大規模的計算資源進行分析，而不需要學習復雜的分布式計算知識。其實很多從其他地方過渡到雲計算的人都會有這樣的問題，所以不僅是王博士，很多其他用戶也會用到我們的通用計算介面。他說。 這個時候，大規模計算的障礙基本被掃清了。
不過，林河山告訴記者，雲計算真正的核心技術，還在於批量計算的算力調度之上。
大規模計算的加速流程和模式 計算規模擴大之後，就會造成對存儲資源的訪問非常頻繁，這時，對於訪問的並發量的控制就要非常「小心」了。
王博士的應用有非常多的小I/O請求，如果每一次I/O請求都直接訪問雲存儲，由此帶來的延時會對計算效率造成影響。為了進一步優化計算性能，批量計算採取了「分布式緩存」的策略，把有可能會用到的數據，提前緩存到計算節點周圍。這樣，就可以讓計算能力不受集群規模的限制。林河山說。
而即使是這樣，還遠遠不夠，對於數據訪問究竟採取多大「粒度」，是考驗系統智能的重要時刻。如果一次讀取過多，可能造成帶寬擁堵，如果一次讀取過少，又會造成頻繁訪問。而針對不同類型的數據，都要做出合理的預判，自動地讀取，是一項艱巨的任務。
打個比方： 這如同建造一座金字塔，數萬名「奴隸」要分工合作。工程師要決定：是犧牲速度一次性運輸多個石塊到現場，還是犧牲數量，一次快速運輸一塊石頭到現場。
同樣，面對浩瀚的金字塔工程，每時每刻要分配多少奴隸來攪拌砂漿，分配多少奴隸來搬運石塊，分別分配多少奴隸來負責建造各個區塊，這個即使是工程師都需要仔細考量才能完成的任務，都要交給系統自動完成，難度可想而知。
當然，如此繁復的計算過程，出錯是經常會發生的。
林河山舉了一個例子： 在渲染追光動畫的動畫片《小門神》時，阿里雲的容錯機制就發揮了作用。(當時在峰值有 2000台伺服器參與了大規模批量計算。)一般情況下， 對於視頻的渲染工作是一個連續的長流程。如果某一幀渲染中哪怕只有一個節點出問題，都會造成訪問的大規模延時，造成邏輯上的擁堵，產生「熱點」。
林河山說：「阿里雲的做法是，在計算出錯之後，在最短的時間內重跑，如果在跑的過程中確認節點存在問題，還會自動調度到另一個地方，這些對於用戶來說都是沒有感知的，但是在背後，我們必須做出大量的努力。
繪制地下的世界
原本需要一年計算時間的整個中國數千個地震台兩兩之間的五年數據的計算任務，在雲計算中狂飆，48小時之內就計算完成了。
地球內部成像，恰似人體的B超
這在雲計算時代來臨以前是無法想像的。 從科學研究的角度來看，這些數據是原始的地震觀測數據的數據產品，同時也是後續科學研究所依賴的重要數據，可以很好地支撐王偉濤進行接下來的研究。 從外界看來計算過程非常順利，而剛才我們所感受的一切艱辛，都只發生在背後的代碼世界。
借用阿里雲產品總監李津的話： 當計算結果輸出的時候，我們所有的技術人員都沉默了。
我們多麼渴望這樣的數據早幾十年被計算出來，這樣我們就能為人類認識地震這一自然災害爭取寶貴的時間。
拋開商業的雲霧，可以看到雲計算真正的的鋒利所在。
王偉濤的研究並沒有停止，他說： 目前為止，我只做了2011年到2015年的一個向度上的數據分析，未來還會繼續把更多向度和頻率上的數據進行計算。科學研究的精確度是可以一直提高的。越來越精確的地底數據，會為礦產勘探、防震減災和地震科學研究提供非常強的支持。
科學的有趣之處，正是在於不斷地嘗試。有可能一覺醒來想到新的方法，就要重新改寫公式和代碼，通過計算進行驗證。
也許有一天，屬於王偉濤的那隻蘋果會悄然落下。那一刻，是王偉濤的勝利，也同樣是人類計算力的勝利。 我們傾盡全力提高算力，把數據的涓涓細流匯聚成洪荒之力，只是因為我們不願對腳下的大地懵然無知。
B. 比特幣雲算力有什麼坑嗎哪個平台靠譜
還是找大的靠譜的平台才能少遇到坑，載能平台就不錯，透明度高，沒有額外支出。 所有操作都是自己獨立管理。包括礦池，錢包和收入。高級安全級別的數據處理, 2FA雙重認證，SSL數據加密。 並通過Coinpayments處理帳單。。很高興能為你提供幫助
C. 訊景rx vega 64 8gb hbm2 air cooling 算力多少
水冷64單精度是13.7T，風冷64是12.6，按照價格來說，實際上風冷比水冷更值，風冷比水冷便宜了差不多以前，但是性能只少了一點。
D. 中鏈雲IPFS雲算力平台怎麼樣好不好
公司實力挺大的，還不錯
E. 大數據公司排名是什麼樣的
阿里雲、華為雲、網路、騰訊。
3、網路：作為國內綜合搜索的巨頭、行業老大，它擁有海量的數據，同時在自然語言處理能力和機器深度學習領域擁有豐富經驗。
4、騰訊：在大數據領域騰訊也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交領域，只是想想QQ和微信的用戶量就覺得可怕。
大數據是寶藏，人工智慧是工匠。大數據給了我們前所未有的收集海量信息的可能，因為數據交互廣闊，存儲空間近乎無限，所以我們再也不用因「沒地方放」而不得棄掉那些「看似無用」的數據。
當數據變得多多益善，當移動設備、穿戴設備以及其他一切設備都變成了數據收集的「介面」，我們便可以盡可能的讓數據的海洋變得浩瀚無垠，因為那裡面「全都是寶」。
F. poct算力桶剛買多少時間進桶
m=pv1t
由v^2=2gh v=8.12m/s
由動量定理得
N-mg=mv/t=pv1*v
N=mg+pv1*v=8.32+17.2=25.4N
G. TokenBetter算力系統有哪幾種獲取途徑啊
主要從四個維度（基礎算力、邀請算力、持倉算力、交易算力）核算個人總算力。算力系統將作為首期TB（TokenBetter平台積分）認購基數，參與平台積分認購。算力獲取細則如下：
1、基礎算力
首推活動期間，所有完成平台高級認證（KYC2）的平台注冊用戶，均可獲得50,000基礎算力值；
2、邀請算力
首推活動期間，用戶的邀請算力=該用戶直接有效邀請人數*100，有效邀請為完成平台高級認證（KYC2）的實名注冊用戶。
3、持倉算力
首推活動期間，用戶的每日持倉算力=該用戶當日幣幣資產中USDT、BTC、ETH總價值的摺合USDT數值/7，活動期間總持倉算力為每日持倉算力總和。用戶幣幣資產價值將根據平台每日不定時快照數據為准；
4、交易算力
首推活動期間，用戶交易算力=當日0:00-24:00用戶幣幣交易總手續費摺合USDT數值*10，當日交易必須大於5次方可結算當日交易算力。
TB持有者享有權益：
1. 持TB者享受手續費折扣/返還，不同數量的持有者將享有不同數量的折扣/返還；
2. 持TB者享將在年終享有不同額度的合夥人獎勵金，進一步回饋平台忠實用戶；
3. 認證OTC商家權益，可獲得專屬認證標志，一對一客戶服務；
4. 持TB者有機會成為TokenBetter的全球合夥人；
5. 持TB者可直接參與認購Explore X計劃內所有有關項目；
6. 持TB者將優先使用TokenBetter的所有新產品；
7. 持TB者將優先享有平台不定期專項活動；
8. 持TB者將獲得部分項目上線投票權；
9. TB將作為項目上幣唯一指定Token；
10. TokenBetter全球生態唯一指定通證等；
H. 最高280 TOPS算力，黑芝麻科技發布華山二號，PK特斯拉FSD
晶元作為智能汽車的核心「大腦」，成為諸多車企、Tier 1、自動駕駛企業重點布局的領域。
圍繞著自動駕駛最為關鍵的計算單元，國內誕生了諸多自動駕駛晶元創新公司，在該領域的絕大部分市場份額依然被國外廠商控制的當下，他們正在爭取成為「國產自動駕駛晶元之光」。
成立於 2016 年的黑芝麻智能科技便是這一名號的有力爭奪者。
繼 2019 年 8 月底發布旗下首款車規級自動駕駛晶元華山一號（HS-1）A500 後，黑芝麻又在這個 6 月推出了相較於前代在性能上實現躍遷的全新系列產品——華山二號（HS-2），兩個系列產品的推出相隔僅 300 余天，整體研發效率可見一斑。
1、國產算力最高自動駕駛晶元的自我修養
華山二號系列自動駕駛晶元目前有兩個型號的產品，包括：
應用於?L3/L4?級自動駕駛的華山二號 A1000?；針對?ADAS/L2.5?自動駕駛的華山二號 A1000L。
簡單理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 則在性能上進行了裁剪。
這樣的產品型號設置也讓華山二號系列晶元能在不同的自動駕駛應用場景中進行集成。
相較於 A500 晶元，A1000?在算力上提升了近?8 倍，達到了?40 - 70TOPS，相應的功耗為?8W，能效比超過?6TOPS/W，這個數據指標目前在全球處於領先地位。
華山二號 A1000 之所以能有如此出色的能效表現，很大程度是因為這塊晶元是基於黑芝麻自研的多層異構性的?TOA 架構打造的。
這個架構將黑芝麻核心的圖像感測技術、圖像視頻壓縮編碼技術、計算機視覺處理技術以及深度學習技術有機地結合在了一起。
此外，這款晶元中內置的黑芝麻自研的高性能圖像處理核心?NeuralIQ ISP?以及神經網路加速引擎?DynamAI DL?也為其能效躍升提供了諸多助力。
需要注意的是，這里的算力數值之所以是浮動的，是因為計算方式的不同。
如果只計算 A1000 的卷積陣列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上晶元上的 CPU 和 GPU 的算力，其總算力將達到?70TOPS。
在其他參數和特性方面，A1000 內置了 8 顆 CPU 核心，包含 DSP 數字信號處理和硬體加速器，支持市面上主流的自動駕駛感測器接入，包括激光雷達、毫米波雷達、4K 攝像頭、GPS 等等。
另外，為了滿足車路協同、車雲協同的要求，這款晶元不僅集成了 PCIE 高速介面，還有車規級千兆乙太網介面。
A1000 從設計開始就朝著車規級的目標邁進，它符合晶元 AEC-Q100 可靠性和耐久性 Grade 2 標准，晶元整體達到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 級別，晶元內部還有滿足 ASIL-D 級別的安全島，整個晶元系統的功能安全等級為?ASIL-D。
從這些特性來看，A1000 是一款非常標準的車規級晶元，完全可以滿足在車載終端各種環境的使用要求。
A1000 晶元已於今年 4 月完成流片，採用的是台積電的 16nm FinFET 製程工藝。
今年 6 月，黑芝麻的研發團隊已經對這款晶元的所有模塊進行了性能測試，完全調試通過，接下來就是與客戶進行聯合測試，為最後的大規模量產做准備。
據悉，搭載這款晶元的首款車型將在?2021 年底量產。
隨著 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自動駕駛晶元產品路線圖也更加清晰。
在華山二號之後，這家公司計劃在 2021 年的某個時點推出華山三號，主要面向的是 L4/L5 級自動駕駛平台，晶元算力將超越 200TOPS，同時會採用更先進的 7nm 製程工藝。
華山三號的?200TOPS?算力，將追平英偉達 Orin 晶元的算力。
去年 8 月和華山一號 A500 晶元一同發布的，還有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自動駕駛計算平台。
這個平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 晶元的基礎上，有了更強的可擴展性，也有了更廣泛的應用場景。
針對低級別的 ADAS 場景，客戶可以基於 HS-2 A1000L 晶元搭建一個算力為 16TOPS、功耗為 5W 的計算平台。
而針對高級別的 L4 自動駕駛，客戶可以將 4 塊 HS-2 A1000 晶元並聯起來，實現高達 280TOPS 算力的計算平台。
當然，根據不同客戶需求，這些晶元的組合方式是可變換的。
與其他大多數自動駕駛晶元廠商一樣，黑芝麻也在可擴展、靈活變換的計算平台層面投入了更多研發精力，為的是更大程度上去滿足客戶對計算平台的需求。
反過來，這樣的做法也讓黑芝麻這樣的晶元廠商有了接觸更多潛在客戶的機會。
根據黑芝麻智能科技的規劃，今年 7 月將向客戶提供基於 A1000 的核心開發板。
到今年 9 月，他們還將推出應用於 L3 自動駕駛的域控制器（DCU），其中集成了兩顆 A1000 晶元，算力可達 140TOPS。
2、黑芝麻自動駕駛晶元產品「聖經」
借著華山二號系列晶元的發布，黑芝麻智能科技創始人兼 CEO 單記章也闡述了公司 2020 年的「AI 三次方」產品發展戰略，具體包括「看得懂、看得清和看得遠」。
這一戰略是基於目前市面上對自動駕駛域控制器和計算平台的諸多要求提出的，這些要求包括安全性、可靠性、易用性、開放性、可升級以及延續性等。
其中，看得懂直接指向的是?AI 技術能力，要求黑芝麻的晶元產品能夠理解外界所有的信息，可以進行判斷和決策。
而看得懂的基礎是看得清，這指的是黑芝麻晶元產品的圖像處理能力，需要具備准確接收外界信息的能力。
這里尤其以攝像頭感測器為代表，其信息量最大、數據量也最多，當然感測器融合也不可或缺。
看得遠則指的是車輛不僅要感知周邊環境，還要了解更大范圍的環境信息，這就涉及到了車路協同、車雲協同這樣的互聯技術，所以我們看到黑芝麻的晶元產品非常注重對互聯技術的支持。
作為一家自動駕駛晶元研發商，這一戰略將成為黑芝麻後續晶元產品研發的「聖經」。
3、定位 Tier 2，綁定 Tier 1，服務 OEM
現階段，發展智能汽車已經成為了國家意志，在政策如此支持的情況下，智能汽車的市場爆發期指日可待。
根據艾瑞咨詢的報告數據顯示，到 2025 年全球將會有 6662 萬輛智能汽車的存量，中國市場的智能汽車保守預計在 1600 萬輛左右。
如此規模龐大的智能汽車增量市場，將為那些打造智能汽車「大腦」的晶元供應商培育出無限的產品落地機會。
作為其中一員，黑芝麻智能科技也將融入到這股潮流之中，很有機會成長為潮流的引領者。
作為一家自動駕駛晶元研發商，黑芝麻智能科技將自己定位為?Tier 2，未來將綁定 Tier 1 合作夥伴，進而為車企提供產品和服務。
當然，黑芝麻不僅能提供車載晶元，未來還將為客戶提供自動駕駛感測器和演算法的解決方案，還有工具鏈、操作平台等產品。
憑借著此前發布的華山一號 A500 晶元，黑芝麻智能科技已經與中國一汽和中科創達兩家達成了深入的合作夥伴關系，將在自動駕駛晶元、視覺感知演算法等領域展開了諸多項目合作。
另外，全球頂級供應商博世也與黑芝麻建立起了戰略合作關系。
目前，黑芝麻的華山一號 A500 晶元已經開啟了量產，其與國內頭部車企關於 L2+ 和 L3 級別自動駕駛的項目也正在展開。
如此快速的落地進程，未來可期。
有意思的是，黑芝麻此番發布華山二號系列晶元，包括中國一汽集團的副總經理王國強、上汽集團總工程師祖似傑、蔚來汽車 CEO 李斌以及博世中國區總裁陳玉東在內的多位行業大佬都為其雲站台。
這背後意味著什麼？給我們留下了很大的想像空間。
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。