算力pflops

A. 有中國最快的電腦挖比特幣一天能挖多少枚

謝邀。

中國最快的電腦目前是
神威·太湖之光超級計算機
，持續性能是持續性能93.015PFlops，他到底有多少比特幣算力很難計算，cpu挖礦的效率要比顯卡gpu低很多，估計一天可能都挖不出一個比特幣，而且這種超級計算機非常耗電，電費都賺不回來，還不如用礦機。

B. 華為發布全球最快 AI 運算集群 Atlas900，會對 AI 領域帶來什麼變化

9月18日，華為發布一款重量級的產品——Atlas 900，這款產品匯聚了華為幾十年的技術沉澱，是當前全球最快的AI訓練集群，由數千顆升騰處理器組成。在衡量AI計算能力的金標准ResNet-50模型訓練中，Atlas 900隻用了59.8秒就完成了訓練，這比原來的世界記錄還快了10秒。

「ImageNet-1k 數據集」 包含 128 萬張圖片，精度為 75.9%，在同等精度下，其他兩家業界主流廠家測試成績分別是 70.2s 和 76.8s，Atlas 900 AI 訓練集群比第 2 名快 15%。胡厚昆表示：Atlas 900 的強大算力，可廣泛應用於科學研究和商業創新。比如天文探索、石油勘探等領域，都需要進行龐大的數據計算和處理，原來可能花費好幾個月的工作，現在交給 Atlas 900，就是幾秒鍾的事情。Atlas 900 集成的數千顆升騰處理器，正是前段時間正式商用的升騰 910。

C. 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。

D. 浪潮AI微模塊數據中心現在在哪些領域得到了應用

目前，浪潮AI微模塊數據中心已經在多行業得到了應用。比如為高校算力平台的科研創新提供智能算力支撐。其中，浪潮AI微模塊數據中心為上海交通大學打造的高性能計算集群（π2.0集群）的雙精度理論峰值性能為2.1 PFLOPS，是國內高校和上海地區最快的超算之一。中南大學藉助AI微模塊數據中心的智能算力，將落地首個高校「智算平台」。然後，浪潮AI微模塊數據中心為FAST提供基礎設施環境，為高性能伺服器的運行和可用容量達到30PB的分布式存儲平台提供強有力的物理支撐。另外，浪潮AI微模塊還應用在某國有大行金融業數據中心創新實驗室。

E. 浪潮AI微模塊現在高校算力平台有應用嗎效果如何

浪潮AI微模塊的智慧能力已經應用在高校算力平台，為我國科研創新提供智能算力支撐。其中，AI微模塊數據中心為上海交通大學打造的高性能計算集群（π2.0集群）的雙精度理論峰值性能為2.1PFLOPS，是國內高校和上海地區最快的超算之一。中南大學藉助AI微模塊數據中心的智能算力，將落地首個高校「智算平台」，在195平方的空間內實現五千多萬億次的超高算力，以高度智能化的高性能智算平台變革高校計算基礎設施發展趨勢，對於高校研發以及科研算力發展都大有助益。

F. 華為最新發布的Atlas 900號稱全球最快的AI訓練集群，到底有什麼過人的地方

據悉，Atlas 900由數千顆升騰處理器組成，可以讓AI訓練工作效率提升數十萬倍。假設一次訓練需5個月，而使用Atlas 900僅需要數十秒！在衡量AI計算能力的金標准ResNet-50模型訓練中，Atlas 900隻用了59.8秒就完成了訓練，比原世界紀錄快了10秒。打個比方，相當於短跑冠軍跑完終點，喝完一瓶水才等到第二名。

除此之外，Atlas 90在自動駕駛、氣象預測、石油勘探等特定領域也能大展拳腳。其實，AI智能技術早已結合各行各業，發展得如火如荼，混搭跨界出了新火花。

今年七月，全球首個完全由人工智慧（AI）研製的葯物就已經進入人體試驗階段，原先研製一種疫苗，需要醫葯公司數千人連續工作5年，耗費數億美元，而有了AI技術的幫助，一個小型科研團隊只用兩年左右就開發完成。AI既簡化了疫苗的研製流程、大幅降低了成本，又提高了疫苗的有效性。

G. 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。

H. 特斯拉AI日：DOJO晶元亮相 助力自動駕駛/人形機器人到來

眾所周知，特斯拉旗下產品的核心競爭力並非是純電動零排放車輛，還有先進的自動駕駛技術，而這些都是人工智慧技術領域的研究成果結晶，因此招募AI人才是特斯拉未來能持續保持領先優勢的最優先選項之一，同時這也是AI日的目的之一。