算力tflops

❶ alpha-go的計算能力等同於多少台伺服器

找到一篇文章

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。

❷ 華為升騰910處理器會用在手機上么

去年10月10日，華為在全聯接大會2018上，首次宣布了華為的AI戰略以及全棧解決方案。與此同時，華為宣布了自研雲端AI晶元「升騰（Ascend ）」系列，基於達芬奇架構，首批推出7nm增強版EUV工藝的升騰910以及12nm的升騰310。

今天下午，華為在深圳總部發布了目前算力最強的AI晶元升騰910，同時推出了全場景AI計算框架MindSpore。

華為輪值董事長徐直軍在發布會上表示，升騰910、MindSpore的推出，標志著華為已完成全棧全場景AI解決方案的構建，也標志著華為AI戰略的執行進入了新階段。

據了解，升騰910是目前單晶元計算密度最大的晶元，計算力遠超谷歌和英偉達。升騰910半精度（FP16）運算能力為256TFLOPS，比NVIDIA的Tesla V100要高一倍，整數精度（INT8）512TOPS，支持128通道全高清視頻解碼（H.264/265），設計功耗350W（實測達到規格算力僅310W）。

徐直軍透露，華為已經把升騰910用於實際AI訓練任務，升騰910與MindSpore配合與現有主流訓練單卡配合TensorFlow相比，顯示出接近2倍的性能提升。

同時，華為還發布了全場景AI計算框架MindSpore。除了升騰處理器，MindSpore同時也支持GPU等其他處理器。據悉，MindSpore將在2020年第一季度實現開源，促進AI產業生態發展。

談及華為的AI戰略，徐直軍表示，華為定位AI是一種新的通用目的技術，如同19世紀的鐵路和電力，以及20世紀的汽車、電腦、互聯網一樣，將應用到經濟的幾乎所有地方。

同時，華為也認為AI的應用總體還處於發展初期，AI技術和能力相比於長遠期望還有很大差距。減小甚至消除這些差距，加速AI的應用，是華為AI戰略的初衷和目標。

❸ Xbox天蠍座強調「6 TFLOPS的計算能力」 到底怎麼回事

6 TFLOPS是指每秒6萬億次浮點運算，6萬億什麼概念？性能是Xbox One的4.6倍，索尼PS4的3.26倍，真正意義上達到了跨時代的主機，到時會有相對應的真4K和高質量的VR游戲與之對應。

❹ 2021服貿會：特斯拉推介Dojo超級計算機、Tesla Bot等技術

根據聯合國組織統計，交通領域佔全球碳排放的14%。在中國，降低汽車行駛階段與製造過程中能源消耗的問題，同樣也迫在眉睫。特斯拉的願景，與中國「雙碳」目標與聯合國應對全球氣候變化的號召高度契合，特斯拉的舉措，也切實為節能減碳做出了貢獻，向全世界展現綠色發展的「T路線」。

❺ 號稱中國最大AI單晶元，有何特色競爭力到底如何

中國最大AI單晶元邃思2.0在上海正式發布。

這款晶元面向AI雲端訓練，尺寸為57.5毫米×57.5毫米（面積為3306mm2），達到了晶元採用的日月光2.5D封裝的極限，與上代產品一樣採用格羅方德12nm工藝，單精度FP32算力為40TFLOPS，單精度張量TF32算力為160TFLOPS，整數精度INT8算力為320TOPS。

3.個人觀點

這是我國生產出來的最大優秀的晶元，我們應該感到自豪，並且給予最大的支持，雖然晶元不是世界上最頂尖的晶元，但是也可以和世界的其他晶元抗衡。

大家有什麼不一樣的看法歡迎留言評論，謝謝大家。

❻ 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。

❼ 想問問，小鵬P7怎樣，智能化程度高嗎

在新勢力造車中，小鵬汽車算是做得不錯的一家，特別是小鵬P7，最近上熱門的頻率也是挺高的，這也是因為小鵬P7在4月27號發布上市了。小鵬P7一開始就是作為智能的產物，小鵬P7是一款定位年輕人的智能電動車，在目前行業內，小鵬P7的智能化水平還是比較高的，可以實現L3級別自動駕駛場景體驗，包括全自動高速導航，

L3級別的自動駕駛輔助，目前在國內還是比較少見，普遍是L2或者L2.5，別小看L2.5到L3，這其中的難度超過想像，它需要有精確的演算法，才能保證不出意外，同時，在硬體上，小鵬P7所搭載的XPILOT 3.0也配備了性能強勁的專用硬體，其核心是來自英偉達的DRIVE Xavier。小鵬P7搭載了一顆 Tegra Xavier CPU 和一顆擁有 512 CUDA 核心的 Volta IGPU，在 INT8 精度下的算力可達 30 TFLOPS，也就是可以實現每秒30萬億次運算，可以說是車規級安全晶元中的又一個「超算」，數據上的改變，是研發過程中克服無數困難才達到的，並不僅僅只是一些冷冰冰的數字，小鵬P7在感知系統上以視覺感知為主、

多種感測器為輔，目前來說，小鵬P7的感知系統要比特斯拉更豐富也更復雜，但實際的操作，還是要等實地體驗才能清楚。

❽ rtx40系什麼時候出

RX40系列顯卡又有了一絲消息，不過大概了也很少出貨，保持廠商的高價狀態，資本家喝血無底線，用戶們期待恢復原價是不可能的，下面就一起來了解一下RTX40系列顯卡還有多久。

英偉達在2020年9月發布了全新的RX30系列顯卡，但目前由於多種原因導致供需失衡，漲價嚴重，因此部分小夥伴甚至放棄RX30系列，而開始考慮等RTX40系列，考慮到英偉達平均兩年對其進行一次換代。我們還將在未來一年多的時間內使用RX30系列顯卡。

現在推特網友@ greymon55爆料稱，英偉達將在2022年第四季度或2023年第一季度發布新一代的RTx40系列顯卡此外，英偉達 GeForce RTX40系列顯卡將平用5nm工藝(預計為三星)，可實現RX3090的兩倍性能。

當然，這只是早期的標准，我們無法估計最終最產版能有多強的性能。

英偉達已經暗示過，Grace伺服器晶元將在2023年發布，而這個數據中心晶元同樣也是基於5納米製造工藝打造的對於游戲玩家和N粉來說，這是一個非常值得期待的存在。

值得一提的是,所謂的「RX4080/4090°規格早在2020年12月就有爆料，就1.8GHz的FP32而言，安培GA102晶元的算力為387 TFLOPS，而消息稱 Lovelace AD102晶元的算力為664 TFLOPS，近乎翻倍。

較於 GeForce RIX3090擁有的10752個CUDA內核,新代卡皇據稱有18432個CUDA內核,性能方面肯定毋屬置疑，大家僅需要考慮錢包是否滿足條件便是了。

❾ 關於浪潮伺服器NE5260M5與燧原科技的合作，產生了什麼實際性的效果

在2020年的12月，浪潮邊緣計算伺服器NE5260M5宣布對燧原科技全新發布的人工智慧推理加速卡 「雲燧i10」完成兼容適配與深度優化，可根據客戶需求支持2-4張雲燧i10，為邊緣AI推理應用如自動駕駛、智慧交通、ETC識別、精密儀器預測性維護、AI工業質檢等場景提供強大算力支持，最高性能可達每秒70萬億次（70Tflops)，高精度主流推理模型的性能實現了業界領先為邊緣環境提供更加靈活的加速選擇。目前，基於雲燧i10的浪潮伺服器NE5260M5，將進一步推動AI向邊緣場景的產業化落地，驅動各行業的數字化、智慧化轉型。

❿ 中國最大AI晶元問世，這款晶元有多牛

這款中國最大的AI 晶元的性能如何？有什麼特點？

中國最大AI單晶元邃思2.0面向AI雲端訓練，尺寸為57.5毫米×57.5毫米（面積為3306mm2），達到了晶元採用的日月光2.5D封裝的極限，與上代產品一樣採用格羅方德12nm工藝，單精度FP32算力為40TFLOPS，單精度張量TF32算力為160TFLOPS，整數精度INT8算力為320TOPS。 基於邃思2.0晶元打造的雲燧T20可以打造一個E級單精度算力集群CloudBlazer Matrix 2.0。