算力深度

Ⅰ 水的壓力與深度計算

如果是下底面處於100處的話根據Pa=pgh=10^6=F/S所以F=10^6N上表面同理得到F=pgh1*S=99*10^4四周的受力相對的面相互抵消，所以在水平方向受合力為0所以受合力向上為10^4N，而它就是這個方塊在水中的浮力

Ⅱ 給人工智慧提供算力的晶元有哪些類型

給人工智慧提供算力的晶元類型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器，與CU類似，只不過GPU是專為執行復雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。

FPGA能完成任何數字器件的功能的晶元，甚至是高性能CPU都可以用FPGA來實現。 Intel在2015年以161億美元收購了FPGA龍 Alter頭，其目的之一也是看中FPGA的專用計算能力在未來人工智慧領域的發展。

ASIC是指應特定用戶要求或特定電子系統的需要而設計、製造的集成電路。嚴格意義上來講，ASIC是一種專用晶元，與傳統的通用晶元有一定的差異。是為了某種特定的需求而專門定製的晶元。谷歌最近曝光的專用於人工智慧深度學習計算的TPU其實也是一款ASIC。

(2)算力深度擴展閱讀：

晶元又叫集成電路，按照功能不同可分為很多種，有負責電源電壓輸出控制的，有負責音頻視頻處理的，還有負責復雜運算處理的。演算法必須藉助晶元才能夠運行，而由於各個晶元在不同場景的計算能力不同，演算法的處理速度、能耗也就不同在人工智慧市場高速發展的今天，人們都在尋找更能讓深度學習演算法更快速、更低能耗執行的晶元。

Ⅲ 深度學習的好處

深度學習的主要優點如下：
優點1：學習能力強
從結果來看，深度學習具備很強的學習能力，表現非常好。
優點2：覆蓋范圍廣，適應性好
深度學習的神經網路層數很多，寬度很廣，理論上可以映射到任意函數，所以能解決很復雜的問題。
優點3：數據驅動，上限高
深度學習高度依賴數據，數據量越大，它的表現就越好。在圖像識別、面部識別、NLP 等領域表現尤為突出。
優點4：可移植性好
由於深度學習的優異表現，很多框架都可以使用，例如 TensorFlow、Pytorch。這些框架可以兼容很多平台。
深度學習也是有缺點的：
缺點1：計算量大，便攜性差
深度學習需要大量的數據與算力，所以成本很高。而且現在很多應用還不適合在移動設備上使用。目前已經有很多公司和團隊在研發針對便攜設備的晶元。
缺點2：硬體需求高
深度學習對算力要求很高，普通的CPU已經無法滿足深度學習的要求。
缺點3：模型設計復雜
深度學習的模型設計非常復雜，需要投入大量的人力物力和時間來開發新的演算法和模型。大部分人只能使用現成的模型。
缺點4：沒有」人性」，容易存在偏見
由於深度學習依賴數據，並且可解釋性不高。在訓練數據不平衡的情況下會出現性別歧視、種族歧視等問題。

Ⅳ 人工智慧，機器學習與深度學習，到底是什麼關系

有人說，人工智慧（AI）是未來，人工智慧是科幻，人工智慧也是我們日常生活中的一部分。這些評價可以說都是正確的，就看你指的是哪一種人工智慧。

今年早些時候，Google DeepMind的AlphaGo打敗了韓國的圍棋大師李世乭九段。在媒體描述DeepMind勝利的時候，將人工智慧（AI）、機器學習（machine learning）和深度學習（deep learning）都用上了。這三者在AlphaGo擊敗李世乭的過程中都起了作用，但它們說的並不是一回事。

今天我們就用最簡單的方法——同心圓，可視化地展現出它們三者的關系和應用。

向左轉|向右轉

人工神經網路（Artificial Neural Networks）是早期機器學習中的一個重要的演算法，歷經數十年風風雨雨。神經網路的原理是受我們大腦的生理結構——互相交叉相連的神經元啟發。但與大腦中一個神經元可以連接一定距離內的任意神經元不同，人工神經網路具有離散的層、連接和數據傳播的方向。

例如，我們可以把一幅圖像切分成圖像塊，輸入到神經網路的第一層。在第一層的每一個神經元都把數據傳遞到第二層。第二層的神經元也是完成類似的工作，把數據傳遞到第三層，以此類推，直到最後一層，然後生成結果。

每一個神經元都為它的輸入分配權重，這個權重的正確與否與其執行的任務直接相關。最終的輸出由這些權重加總來決定。

我們仍以停止（Stop）標志牌為例。將一個停止標志牌圖像的所有元素都打碎，然後用神經元進行「檢查」：八邊形的外形、救火車般的紅顏色、鮮明突出的字母、交通標志的典型尺寸和靜止不動運動特性等等。神經網路的任務就是給出結論，它到底是不是一個停止標志牌。神經網路會根據所有權重，給出一個經過深思熟慮的猜測——「概率向量」。

這個例子里，系統可能會給出這樣的結果：86%可能是一個停止標志牌；7%的可能是一個限速標志牌；5%的可能是一個風箏掛在樹上等等。然後網路結構告知神經網路，它的結論是否正確。

即使是這個例子，也算是比較超前了。直到前不久，神經網路也還是為人工智慧圈所淡忘。其實在人工智慧出現的早期，神經網路就已經存在了，但神經網路對於「智能」的貢獻微乎其微。主要問題是，即使是最基本的神經網路，也需要大量的運算。神經網路演算法的運算需求難以得到滿足。

不過，還是有一些虔誠的研究團隊，以多倫多大學的Geoffrey Hinton為代表，堅持研究，實現了以超算為目標的並行演算法的運行與概念證明。但也直到GPU得到廣泛應用，這些努力才見到成效。

我們回過頭來看這個停止標志識別的例子。神經網路是調制、訓練出來的，時不時還是很容易出錯的。它最需要的，就是訓練。需要成百上千甚至幾百萬張圖像來訓練，直到神經元的輸入的權值都被調製得十分精確，無論是否有霧，晴天還是雨天，每次都能得到正確的結果。

只有這個時候，我們才可以說神經網路成功地自學習到一個停止標志的樣子；或者在Facebook的應用里，神經網路自學習了你媽媽的臉；又或者是2012年吳恩達（Andrew Ng）教授在Google實現了神經網路學習到貓的樣子等等。

吳教授的突破在於，把這些神經網路從基礎上顯著地增大了。層數非常多，神經元也非常多，然後給系統輸入海量的數據，來訓練網路。在吳教授這里，數據是一千萬YouTube視頻中的圖像。吳教授為深度學習（deep learning）加入了「深度」（deep）。這里的「深度」就是說神經網路中眾多的層。

現在，經過深度學習訓練的圖像識別，在一些場景中甚至可以比人做得更好：從識別貓，到辨別血液中癌症的早期成分，到識別核磁共振成像中的腫瘤。Google的AlphaGo先是學會了如何下圍棋，然後與它自己下棋訓練。它訓練自己神經網路的方法，就是不斷地與自己下棋，反復地下，永不停歇。

|深度學習，給人工智慧以璀璨的未來

深度學習使得機器學習能夠實現眾多的應用，並拓展了人工智慧的領域范圍。深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務，使得似乎所有的機器輔助功能都變為可能。無人駕駛汽車，預防性醫療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現。

人工智慧就在現在，就在明天。有了深度學習，人工智慧甚至可以達到我們暢想的科幻小說一般。你的C-3PO我拿走了，你有你的終結者就好了。

Ⅳ 英偉達發布史上最強計算平台，黃教主：自動駕駛不再擔心算力問題

原本應該在今年 3 月份於加州聖何塞舉辦的英偉達 GTC 2020 大會，因為全球性新冠病毒肺炎的爆發而不得不推遲舉行。
比原計劃晚了將近 2 個月，英偉達 GTC 2020 終於在 5 月 14 日回歸。
不過這一次開發者們沒辦法在線下集會，只能通過線上直播觀看「皮衣教主」黃仁勛的主題演講。老黃此次是在他矽谷的家中完成了這場別開生面的「Kitchen Keynote」。
雖然是廚房舉行，英偉達依然爆出「核彈」，發布了全新一代的 GPU 架構 Ampere（安培）。
在自動駕駛方向上，英偉達通過兩塊 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 組合，實現了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 計算平台，整體功耗為?800W。
有業界觀點認為，實現 L2 自動駕駛需要的計算力小於 10 TOPS，L3 需要的計算力為 30 - 60 TOPS，L4 需要的計算力大於 100 TOPS，L5 需要的計算力至少為 1000 TOPS。
現在的英偉達自動駕駛計算平台已經建立起了從?10TOPS/5W，200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整產品線，分別對應前視模塊、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各級應用。
從產品線看，英偉達?Drive AGX?將全面對標 Mobileye?EyeQ?系列，希望成為量產供應鏈中的關鍵廠商。
1、全新 GPU 架構：Ampere（安培）
2 個月的等待是值得的，本次 GTC 上，黃仁勛重磅發布了英偉達全新一代 GPU 架構 Ampere（安培）以及基於這一架構的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整體性能上相比於前代基於 Volta 架構的產品有 20 倍的提升，這顆 GPU 將主要用於數據分析、專業計算以及圖形處理。
在安培架構之前，英偉達已經研發了多代 GPU 架構，它們都是以科學發展史上的偉人來命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（費米）、Kepler（開普勒）、Maxwell（麥克斯維爾）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（圖靈）。
這些核心架構的升級正是推動英偉達各類 GPU 產品整體性能提升的關鍵。
針對基於安培架構的首款 GPU A100，黃仁勛細數了它的五大核心特點：
集成了超過 540 億個晶體管，是全球規模最大的 7nm 處理器；引入第三代張量運算指令 Tensor Core 核心，這一代 Tensor Core 更加靈活、速度更快，同時更易於使用；採用了結構化稀疏加速技術，性能得以大幅提升；支持單一 A100 GPU 被分割為多達 7 塊獨立的 GPU，而且每一塊 GPU 都有自己的資源，為不同規模的工作提供不同的計算力；集成了第三代 NVLink 技術，使 GPU 之間高速連接速度翻倍，多顆 A100 可組成一個巨型 GPU，性能可擴展。
這些優勢累加起來，最終讓 A100 相較於前代基於 Volta 架構的 GPU 在訓練性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是，A100 現在就可以向用戶供貨，採用的是台積電的 7nm 工藝製程生產。
阿里雲、網路雲、騰訊雲這些國內企業正在計劃提供基於 A100 GPU 的服務。
2、Orin+安培架構 GPU：實現 2000TOPS 算力
隨著英偉達全新 GPU 架構安培的推出，英偉達的自動駕駛平台（NVIDIA Drive）也迎來了一次性能的飛躍。
大家知道，英偉達此前已經推出了多代 Drive AGX 自動駕駛平台以及 SoC，包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了兩顆 Xavier SoC，算力可以達到 30TOPS，功耗為 30W。
最近上市的小鵬 P7 上就量產搭載了這一計算平台，用於實現一系列 L2 級自動輔助駕駛功能。
Drive AGX Pegasus 平台則包括了兩顆 Xavier SoC 和兩顆基於圖靈架構的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗為 500W。
目前有文遠知行這樣的自動駕駛公司在使用這一計算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中國大會上，英偉達又發布了最新一代的自動駕駛計算 SoC Orin。
這顆晶元由 170 億個晶體管組成，集成了英偉達新一代 GPU 架構和 Arm Hercules CPU 內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，最高每秒可運行 200 萬億次計算。
相較於上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英偉達進一步將自動駕駛計算平台的算力往前推進，通過將兩顆 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 集成起來，達到驚人的 2000TOPS 算力。
相較於 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相應地，其功耗為 800W。
按一顆 Orin SoC 200TOPS 算力來計算，一塊基於安培架構的 GPU 的算力達到了 800TOPS。
正因為高算力，這個平台能夠處理全自動駕駛計程車運行所需的更高解析度感測器輸入和更先進的自動駕駛深度神經網路。
對於高階自動駕駛技術的發展而言，英偉達正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架構在計算平台方面引領整個行業。
當然，作為一個軟體定義的平台，英偉達 Drive AGX 具備很好的可擴展性。
特別是隨著安培 GPU 架構的推出，該平台已經可以實現從入門級 ADAS 解決方案到 L5 級自動駕駛計程車系統的全方位覆蓋。
比如英偉達的 Orin 處理器系列中，有一款低成本的產品可以提供 10TOPS 的算力，功耗僅為 5W，可用作車輛前視 ADAS 的計算平台。
換句話說，採用英偉達 Drive AGX 平台的開發者在單一平台上僅基於一種架構便能開發出適應不同細分市場的自動駕駛系統，省去了單獨開發多個子系統（ADAS、L2+ 等系統）的高昂成本。
不過，想採用 Orin 處理器的廠商還得等一段時間，因為這款晶元會從 2021 年開始提供樣品，到?2022 年下半年才會投入生產並開始供貨。
3、英偉達自動駕駛「朋友圈」再擴大
本屆 GTC 上，英偉達的自動駕駛「朋友圈」繼續擴大。
中國自動駕駛公司小馬智行（Pony.ai）、美國電動車創業公司?Canoo?和法拉第未來（Faraday Future）加入到英偉達的自動駕駛生態圈，將採用英偉達的 Drive AGX 計算平台以及相應的配套軟體。
小馬智行將會基於 Drive AGX Pegasus 計算平台打造全新一代 Robotaxi 車型。
此前，小馬智行已經拿到了豐田的 4 億美金投資，不知道其全新一代 Robotaxi 會不會基於豐田旗下車型打造。
美國的電動汽車初創公司 Canoo 推出了一款專門用於共享出行服務的電動迷你巴士，計劃在 2021 年下半年投入生產。
為了實現輔助駕駛的系列功能，這款車型會搭載英偉達 Drive AGX Xavier 計算平台。前不久，Canoo 還和現代汽車達成合作，要攜手開發電動汽車平台。
作為全球新造車圈內比較特殊存在的法拉第未來，這一次也加入到了英偉達的自動駕駛生態圈。
FF 首款量產車 FF91 上的自動駕駛系統將基於 Drive AGX Xavier 計算平台打造，全車搭載了多達 36 顆各類感測器。
法拉第未來官方稱 FF91 有望在今年年底開始交付，不知道屆時會不會再一次跳票。
作為 GPU 領域絕對霸主的英偉達，在高算力的數據中心 GPU 以及高性能、可擴展的自動駕駛計算平台的加持下，已經建起了一個完整的集數據收集、模型訓練、模擬測試、遠程式控制制和實車應用的軟體定義的自動駕駛平台，實現了端到端的完整閉環。
同時，其自動駕駛生態圈也在不斷擴大，包括汽車製造商、一級供應商、感測器供應商、Robotaxi 研發公司和軟體初創公司在內的數百家自動駕駛產業鏈上的企業已經在基於英偉達的計算硬體和配套軟體開發、測試和應用自動駕駛車輛。
未來，在整個自動駕駛產業里，以計算晶元為核心優勢，英偉達的觸角將更加深入，有機會成為產業鏈條上不可或缺的供應商。
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。

Ⅵ 深度學習顯卡怎麼看CUDA compute capability

該項目的計算力，GTX1080TI算力6.1/3.7，約K80的1.64倍
目前深度學習比較熱門的卡：RTX2080TI，RTX2070（多路），GTX1080TI目前退市不容易買到多張。（二手另說）
*CUDA平台的深度學習，顯卡主要看：單精度浮點運算，顯存，Tensor Core（圖靈架構與伏特架構才有，RTX系列與TITAN V）
*Tesla主要穩定性與一些特殊功能上,雙精度（目前這個深度學慣用的少），跑單精度與半精度浮點運算優勢不大，價格昂貴（想要超過GTX1080TI算力，需要Tesla V100，一張幾萬）

Ⅶ 如何提高圍棋的計算力(既可以在腦子里擺出棋形來)麻煩弈城5段以上的高手指教。

建議要提高計算力，就別下30秒讀秒，畢竟30秒讀秒的話一般很難提升計算深度。下快棋很容易養成棋感，但依賴棋感。很多棋型會因為經驗而下出，下棋時用的時間不是用於計算而是用於回憶棋型。下棋的時候不要piapiapia地下下去，除非是讀秒了，否則即使是走定時也盡量要讓自己行棋節奏慢一點，每走一步都習慣性的在頭腦里模擬下幾步。有時候下棋的時候棋感會讓你否定了一些看起來愚形、不合理的棋，然而通過計算可能那步棋可能是好棋。
然後是計算模擬時，最好在對方有多種應對方法的那一幕停幾秒深刻記憶，否則過長的計算很容易讓自己誤算後，然後又要重算...
大概就這些吧，平時除了下棋也可以做做死活題提高計算力。嗯，還有不要用那個形勢判斷功能，自己算自己的目數。
望採納，謝謝！

Ⅷ 比特幣投資新玩法 算力證券化是開創歷史還是深度投機

其他包郵埃及噢思考物理關於我

Ⅸ 壓力角30度花鍵，外徑，模數，切削深度，的計算公式且怎麼計算

漸開線花鍵（GB3478.1-83),計算方法和正齒輪基本一樣。但有些特殊規定。分度圓直徑D=mz，周節P=πm,外徑De=m(z+1)，根徑Di=m(z-1.5),基圓直徑=mzcos30°。計算很多，不在此贅述了。請看《機械設計手冊》第二卷5-169頁~177頁，化學工業出版社。

Ⅹ 壓力計算：深度2230m，密度：1.25g/cm3，g：9.8，壓力是多少啊

密度：ρ
=1.25g/cm3
=1.25×10^3kg/m^3
壓強：p＝ρgh=1.25×10^3kg/m^3×2230m×9.8N/kg=2.73×10^7Pa
不知所指的壓力是否就是壓強，如果嚴格來說，要知道某一個面所承受的壓力，
還須知道這個面的受力面積S
則壓力：F＝壓強×受力面積＝pS
進行計算