百萬算力

A. 計算器。請問，目前，地球上，計算能力，最強大的，計算器是哪個品牌的哪個型號謝謝

由富士通製造的日本超級計算機「K」排名首位，成為全球運算速度最快的超級計算機。
超級計算機K的運行速度為每秒8.16千萬億次浮點計算(Petaflops)，由68544個SPARC64 VIIIfx處理器組成，每個處理器均內置8個內核，總內核數量為548352個。據富士通稱，該款超級計算機仍在建造之中，將於2012年11月投入運行，屆時處理器數量將增加到8萬個。

此前排名首位是中國的天河一號(Tianhe-1A)，在最新榜單中排名第二位，運算速度為每秒2.57千萬億次浮點計算。與此同時，中國也在提升天河一號的運算速度。排在第三位的是美國的「美洲虎」(Jaguar)，運算速度為每秒1.759千萬億次浮點計算。

B. 純電+增程式！嵐圖首款SUV搭載百萬級硬核配置 12月全球首發

【EV視界報道】從7月品牌戰略發布，到9月量產車初定型，不知不覺，嵐圖汽車進入強手如林的新能源汽車賽場已滿百天，這個看起來姍姍來遲的種子選手，有種明知山有虎，偏向虎山行的執念，每一次快速出擊都顯露出自己的造車新「實力」。

結語

新能源汽車市場的盤子足夠大，容得下多種技術路線的存在，嵐圖汽車能否後來者居上，重塑市場格局，現在下定論還為時尚早，

但好的開始是成功的一半，在正確的路上前行，終歸會完成「藍圖」的繪制。

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。

C. 條工作鏈的計算難度，就能估算出平均每小時有多少cpu算力耗

可以用以下計算方法：
例如：微機Z_80CPU的時鍾頻率為f=2.5MHz，則其時鍾周期T=1/f=1/2.5MHz=400毫微秒（T是計算機操作的基本節拍），其最短的指令執行時間為4T=4×400毫微秒=1.6微秒，則其運算速度為：
V=1/4T=1/1.6×10-6秒=0.625×106次/秒=62.5萬次/秒。
又如：Z_80A機，其時鍾頻率為f=4MHz，則時鍾周期T=1/f=1/4×106Hz=0.25微秒。
而其最短的指令執行時間為4T=4×0.25微秒=1微秒。
則其運算速度為：V=1/1微秒=100萬次/秒。
運算速度是衡量計算機性能的一項重要指標。
通常所說的計算機運算速度（平均運算速度），單字長定點指令平均執行速度MIPS（Million Instructions Per Second）的縮寫，每秒處理的百萬級的機器語言指令數。
這是衡量CPU速度的一個指標。
像是一個Intel80386 電腦可以每秒處理3百萬到5百萬機器語言指令，即可以說80386是3到5MIPS的CPU。
MIPS只是衡量CPU性能的指標。
是指每秒鍾所能執行的指令條數，一般用「百萬條指令/ 秒」來描述。
微機一般採用主頻來描述運算速度，主頻越高，運算速度就越快。
電腦CPU頻率，這個一般就是說CPU主頻，把它當成一台汽車的發動機。
計算速度，相當於說這台電腦的性能，把它當成一台汽車的能跑多快的指標；
汽車能跑多快，跟路面，輪胎，車架等都有點關系。
計算速度是一個多單元配合後的結果，跟緩存，數據寬度，指令結構等
計算機運行速度和架構及主頻都有關系，架構優化越好，主頻越高性能就越好；
主頻要受架構和工藝及材料的限制。
這些相互之間的關系還是比較復雜的，比如奔4的主頻很輕易就超過了3GHz，沖擊4GHz失敗了，但是最高頻的奔4在不到2GHz的一代酷睿面前也是渣，實際運行速度差遠了。
所以說CPU主頻與速度沒有直接關系，但是基本成正相關，即主頻越大，運算速度越快，因為主頻是時鍾每秒跳動的次數，就像心臟一樣，只有在高電平的時候，cpu才會工作，所以某種程度講，主頻越大，運算速度越快 。

D. 高通發布全新自動駕駛計算平台 最高算力700TOPS，2023年量產

▲高通公司總裁CristianoAmon新聞發布會上向展示了SnapdragonRide（圖源CNET/James?Martin)

SnapdragonRide通過獨特的SoC、加速器和自動駕駛軟體棧的結合，為汽車製造商提供了一種可擴展的解決方案，可在三個細分領域對自動駕駛汽車提供支持，分別是：

1、L1/L2級主動安全ADAS——面向具備自動緊急制動、交通標志識別和車道保持輔助功能的汽車。

2、L2+級ADAS——面向在高速公路上進行自動駕駛、支持自助泊車，以及可在頻繁停車的城市交通中進行駕駛的汽車。

3、L4/L5級完全自動駕駛——面向在城市交通環境中的自動駕駛、無人計程車和機器人物流。

SnapdragonRide平台基於一系列不同的驍龍汽車SoC和加速器建立，採用可擴展且模塊化的高性能異構多核CPU、高能效的AI及計算機視覺引擎，以及GPU。

其中，ADASSoC系列和加速器系列採用異構計算，與此同時利用高通的新一代人工智慧引擎，ADAS和SoC能夠高效管理車載系統的大量數據。

得益於這些不同的SoC和加速器的組合，SnapdragonRide平台可以根據自動駕駛的不同細分市場的需求進行配備，同時提供良好的散熱效率，包括從面向L1/L2級別應用的30TOPS等級的設備，到面向L4/L5級別駕駛、超過700TOPS的功耗130瓦的設備。

此外，高通全新推出的SnapdragonRide自動駕駛軟體棧是集成在SnapdragonRide平台中的模塊化可擴展解決方案。

據介紹，SnapdragonRide平台的軟體框架可同時託管客戶特定的軟體棧組件和SnapdragonRide自動駕駛軟體棧組件。

SnapdragonRide平台也支持被動或風冷的散熱設計，因而能夠在成本降低的同時進一步優化汽車設計，提升可靠性。

現在，Arm、黑莓QNX、英飛凌、新思科技、Elektrobit、安森美半導體均已加入高通的自動駕駛朋友圈，成為SnapdragonRide自動駕駛平台的軟/硬體供應商。

Arm的功能安全解決方案，新思科技的汽車級DesignWare介面IP、ARC處理器IP和STARMemorySystemTM，黑莓QNX的汽車基礎軟體OS安全版及Hypervisor安全版，英飛凌的AURIXTM微控制器，以及安森美半導體的ADAS系列感測器都會集成到高通的自動駕駛平台上。

Elektrobit還計劃與高通合作，共同開發可規模化生產的新一代AUTOSAR架構，EBcorbos軟體和SnapdragonRide自動駕駛平台都將集成在這個架構上面。

據了解SnapdragonRide將在2020年上半年交付汽車製造商和一級供應商進行前期開發，而根據QualcommTechnologies估計，搭載SnapdragonRide的汽車將於2023年投入生產。

二、深耕汽車業務多年高通賦能超百萬台汽車

在發布SnapdragonRide自動駕駛平台之前，高通已在智能汽車領域深耕多年。

十多年來，高通子公司QualcommTechnologies一直在為通用汽車的網聯汽車應用提供先進的無線通信解決方案，包括通用汽車上安吉星設備所支持的安全應用。

在車載信息處理、信息影音和車內互聯等領域，QualcommTechnologies的訂單總價值目前已超過70億美元（約合人民幣487億元）。

而根據高通在CES2020發布會現場公布的信息，迄今為止已經有超百萬輛汽車使用了高通提供的汽車解決方案。

很顯然，如今高通在汽車領域的布局又向前邁進了一步。

CES2020期間，除發布SnapdragonRide自動駕駛平台外，高通還推出了全新的車對雲服務（Car-to-CloudService），該服務預計在2020年下半年開始提供。

據介紹，由QualcommTechnologies打造的車對雲服務支持SoftSKU晶元規格軟升級能力，不僅可以幫助汽車客戶滿足消費者不斷變化的需求，還可根據新增性能需求或新特性，讓晶元組在外場實現升級、以支持全新功能。

與此同時SoftSKU也支持客戶開發通用硬體，從而節省他們面向不同開發項目的專項投入。利用高通車對雲SoftSKU，汽車製造商不僅能夠為消費者提供各種定製化服務，還可以通過個性化特性打造豐富且具沉浸感的車內體驗。

另外高通的車對雲服務也支持實現全球蜂窩連接功能，既可用於引導初始化服務，也可以在整個汽車生命周期中提供無線通信連接。

QualcommTechnologies產品管理高級副總裁NakulDuggal表示，結合驍龍汽車4G和5G平台、驍龍數字座艙平台，高通的車對雲服務能夠幫助汽車製造商和一級供應商滿足當代車主的新期待，包括靈活、持續地進行技術升級，以及在整個汽車生命周期中不斷探索新功能。

此外，QualcommTechnologies也在CES2020上宣布，表示將繼續深化和通用汽車的合作。作為長期合作夥伴，通用汽車將通過與QualcommTechnologies的持續合作來支持數字座艙、車載信息處理和ADAS（先進駕駛輔助系統）。

結語：巨頭紛紛入局自動駕駛領域風起雲涌

前有華為表示要造激光雷達、毫米波雷達等智能汽車核心感測器，後有Arm牽頭成立自動駕駛汽車計算聯盟，如今移動晶元巨頭高通也發布了全新的自動駕駛平台，在汽車和自動駕駛領域上又邁進一步。

巨頭入局有利於自動駕駛汽車更快更好地落地，然而另一方面隨著更多硬核玩家拓展業務邊界，此次市場上的競爭也必然會變得更加激烈。

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。

E. 阿里巴巴 AI labs 為什麼要引進兩位年薪百萬美元的科學家

兩位科學家的年薪達到百萬美元。據悉，阿里巴巴人工智慧實驗室以研發人員為主，佔比約八成。除了陳穎、譚平外，核心產品及技術研發團隊還包括負責人陳麗娟、語音技術首席科學家聶再清、首席設計師李劍葉、硬體終端總經理茹憶、產品運營總經理杜海濤等。

阿里方面表示，陳穎博士的專業積累可以幫助阿里提升視覺能力，更好的賦能AIoT生態合作夥伴，同時，阿里的業務可以為其繼續探索機器對於這個世界和人的理解力提供豐富的研究場景。而在譚平看來，阿里主要看中自己在演算法方面的一些經驗，「最近這幾年AI非常火，其中做兩維圖像的識別、檢測的工作比較多，但是在三維視覺方面還比較缺乏。」「譚平教授所從事的真實感的三維重建技術，則可以幫助阿里進行商品、店鋪的三維建模以及打造沉浸式的電商體驗。」阿里方面表示。譚平表示，團隊未來可能會做一個全息世界的項目，通過建立一個真實世界的三維數字化版本，讓用戶可以在虛擬的世界裡面來做真實世界裡面的很多事情。比如用戶可以在虛擬商店裡購物，而店鋪也可以脫離空間的限制，實時進行空間或者貨物更新，相比單純的商品列表更加豐富立體，進而提高消費者的購物體驗。

除了三維空間購物，譚平及團隊未來還將研究AR或機器人導航產品的落地。

F. gec環保幣是、合法嗎，還是騙人的，說的人人都是百萬富翁

任何網路虛擬貨幣都是騙人的，國家不承認，並且不具備一般等價物的特質，正常貨幣有金本位，有銀本位。

gec是以虛擬貨幣為形式的傳銷項目。「GEC環保幣」不斷拉人頭入伙，靠拉下線發展資金的模式確實存在。

「GEC環保幣」類似於環保幣這種交易模式，已經有點觸及一些法律的底線，類似傳銷架構的模式，用高收益吸納用戶，最終由於自身本身不產生盈利，或者說收入覆蓋不了支出，也就是只能演變成抬轎子的游戲，擊鼓傳花的可能性較大，建議投資者警惕。

如果靠發展下線，才能獲取上線收益，這種業務模式和傳銷十分類似。GEC環保幣的虛擬貨幣是其幕後操控者設計出來的新幣種，其交易的合法性沒有取得認可，建議投資者不要參與。

(6)百萬算力擴展閱讀：

「GEC環保幣」的特點，很明顯符合傳銷騙局的性質。

1、以極高的收入吸引客戶，而對外索賠只升不降，對投資者有很大的誘惑。

2、構建人頭金字塔式銷售結構，構建會員模式，實現GEC的病毒式銷售。

3、其銷售和運營不敢暴露在「陽光下」，只能通過私人手段，如微信集團，它具有極高的隱蔽性和逃避監管的性質。

綜上所述，「GEC綠色貨幣」的收入模式嚴重偏離了比特幣類資產的性質，甚至違反了相關法律法規。建議投資者謹慎使用類似於虛擬貨幣的投資模式。這樣的模式可以被特徵為ICO，核心是非法的ICO，手段為傳銷模式。

G. 中國將研發計算能力達全球電腦總和百萬倍的計算機了嗎

據報道，近日有媒體報道稱，中國正針對量子技術的應用建造一座大型研究中心，最終目標是建造計算能力是目前世界上所有計算機計算能力總和百萬倍的量子計算機。

專家表示，量子計算利用了亞原子粒子在任何時候都能以不止一種狀態存在的屬性，這使得量子計算機的計算速度比目前的計算機快很多，並且能耗更低。預計這種計算能力的巨幅提升將把人工智慧和其他新興技術推向新的高度。

網友紛紛表示，希望量子計算機得研發可以早日完成！

H. 中國車規級邊緣計算晶元或落地日內瓦 地平線吹響車上算力集結號

雖然歐洲當下也受到疫情的影響，但截至目前，將於3月5日開幕的日內瓦國際車展，官方並沒有正式發布推遲或取消的計劃。包括中國車企在內的多家汽車產業巨頭仍將如約參展。相比往年，今年中國車企的參展作品具有特別的意義，因為搭載中國車規級邊緣計算晶元的全新車型即將在車展上亮相。這意味著，中國車企的競爭力，已不再局限於以往的發動機、變速箱、車身、底盤、外觀，而是面向著汽車更高層次的發展，面向著汽車發展的未來——人工智慧，吹響集結號。而號手——這枚車規級邊緣計算晶元的生產商，便是來自中國的地平線。

地平線在自動駕駛領域的車規級晶元量產落地，對於中國汽車業整體無疑是一個好消息。可以預見的是，未來汽車以及人工智慧產業對算力的需求是驚人的。在過去的數年裡，我們看到智能駕駛的等級每提高一級，算力差不多要提升一個數量級。如果要實現全自動駕駛，車輛需要數千個TOPs量級的算力。但當下汽車市場上的產品，其平均算力也沒能達到個位數的TOPs。所以在龐大的市場需求面前，中國企業的力量就顯得至關重要。如果我們並不注重這塊戰略高地，或許依舊會像飛機發動機、汽車的動力總成一樣受制於海外。而中國國力量的出現，不僅意味著我們的戰略高地有望得到堅守，並可能在世界市場上攻城略地。有行業內專家預計，征程晶元兩年內將有望達到百萬量級的前裝裝車量，五年內則有望完成千萬量級的目標。

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。

I. 比特幣機器是怎麼運轉的

很多朋友對於比特幣的算力比特幣的礦機礦場以及挖礦的回報率都是比較陌生的，下面我們就詳細科普一下比特幣以及區塊鏈記錄之間的運行機制。首先解釋一下什麼叫區塊鏈？我們可以把它看成是分布式的賬本以及構成的一個相對應的信用網路，在這個網路中每個人的言行舉止都可以記錄在鏈上，並且支持驗證和回溯調查，多個鏈組合在一起就形成了區塊，而負責把這個信息記錄在鏈上的我們把它稱之為礦工。

所以看到這里，相信大家也就能夠理解什麼是比特幣的算力，什麼是比特幣的挖礦？另外提一句，當前的礦場基本上已經被大機構所壟斷，或者說所謂的入門門檻非常之高，沒有幾百萬元的投資或者上千萬的投資，基本上在當前的比特幣挖礦行業中都屬於散戶，而散戶礦工經常會因為算力波動較大以及電費成本的上升入不敷出而放棄挖礦。

J. 為什麼計算機的計算能力是人腦所達不到

人腦是不可能叨叨計算機的計算能力的，因為，人類發明計算機的目的就是為了計算，雖然我們現在可以用電腦做很多事情，
但真正的計算機應用，就是那些大型、巨型計算機，他們可能看不了電影，聽不了歌，他們的目的就是為了計算，想像，太空梭入太空，預測天氣的計算，軍用計算機的計算，沃爾瑪每天把全世界所有的連鎖店的所有數據收集起來急性數據挖掘，不都是為了計算嗎？這么龐大的計算能力，人腦怎麼達到。
導致電腦在計算能力上凌駕於人類的時速度，在學計算機技術一定會涉及到電腦的速度，具體數字o忘了，但普通pc
可以達到百萬次/s
還是
億/s
記不得了，但可見它的速度之快，而人類也就是
1/s
，
100/s
可能就是神通了吧，當然，計算機的計算是二進制，任何數據的任何計算都要轉化為二進制，而那個多少次/s也是指二進制計算速度。具體的轉化，你可以學一下計算機基礎或導論。
如果人類也能擁有計算機那強大的邏輯技術能力多好啊
這個話，我不同意，因為我認為計算機的邏輯能力是低於人的，因為計算機一切計算的基礎是二進制，其他一切依賴於轉化，而人類不用，人類的頭腦是計算機無法比擬的，因為，人類的日常生活蘊含著大量的計算機無法進行的運算，這也就是，為什麼
「人工智慧」雖發展良好，但即使是最先進的機器人，也只能做出最簡的動作，o認為，這是人類生說的非邏輯性表現的，要轉化，就要經過龐大的運算，而這，是計算機的瓶頸。
順便說一句，建議你看一下計算機導論，上面預測，下一點computer將改變馮諾依曼
的模式，採用蛋白質，
我想，你所說的人腦與電腦結合，或許在那一天