l3沒算力
Ⅰ L3緩存重要嗎沒有L3影響大嗎
三級緩存是為讀取二級緩存後未命中的數據設計的—種緩存，在擁有三級緩存的CPU中，只有約5%的數據需要從內存中調用，這進一步提高了CPU的效率。 查看更多答案>>
Ⅱ 夢幻西遊中級回夢丹，在L3有沒有用
中級回夢丹是加100%經驗和40%錢，不過只限於周末活動和副本，還有SM，及一些常規活動，像你這樣去L3練級或者練BB，根本什麼都不加的，就是說在L3沒用，求採納
Ⅲ 比亞迪l3自動擋突然沒了倒檔
好，問汽車大師，如果是裝配雙離合器變速箱的話，建議你重點檢查此車的變速箱內部以及變速箱的電液模塊是否出現故障
希望對你有幫助【汽車有問題。4S店專業技師
Ⅳ L3緩存用處
你要知道在phonem出來之前，家用電腦的CPU是都沒有L3的。L1 L2 L3的存在只不過是為了給CPU進行數據提前解析的緩存……如果沒有L3則數據將必須從內存讀取。L2和內存的速度差異有將近10倍，因此會一定程度上影響性能，而L3的出現不過就是讓這個緩沖空間更加充裕。在電腦領域速度和價錢是成正比的……也就是速度順序是L1 L2 L3 內存，價錢也是L1 L2 L3 內存……因此L3就是可以有效減小大數據量計算時候的延遲提高性能……具體L3的功效大小也跟架構有關，不是所有CPU加上L3都會快很多，對於羿龍來說確實有一定的提升特別在大計算量的時候。
Ⅳ CPU有沒有l3有啥差別
這個問題，我分情況來討論吧。首先對於AMD的CPU,L2和L3是用來區分是速龍還是翼龍，一般而言，翼龍系列才有L3，有點是對於打BT游戲和超級運算有提升，一般情況的家用和小游戲幾乎可以忽略，還費電……對於英特爾CORE I 系列的新CPU而言，基本都有L3，為什麼呢，因為，在新的架構中，L1和L2隻相當於運輸的左右，處理還是在L3中進行。對於上一代CORE2系列，L1負責運輸，L2中運算。因你的需求而定了。回答完畢
其實每天能挖到的幣都是不一樣的，L3+最早出來的時候，每天能挖1個萊特幣。現在全網算力大幅度提升，每天能挖0.54個幣左右。主要還是要看你的算力跟全網算力的比較吧。
1.比特幣挖礦機，就是用於賺取比特幣的電腦，這類電腦一般有專業的挖礦晶元，多採用燒顯卡的方式工作，耗電量較大。用戶用個人計算機下載軟體然後運行特定演算法，與遠方伺服器通訊後可得到相應比特幣，是獲取比特幣的方式之一。
2.2013年流行的數字貨幣有，比特幣、萊特幣、澤塔幣、便士幣（外網）、隱形金條、紅幣、極點幣、燒烤幣、質數幣。目前全世界發行有上百種數字貨幣。
3.產值：按照比特幣產出的運算公式，幾乎每逢4年都會產出減半，最終達到極值2100萬個。而每逢此時，都會大幅升值。這種沒有中央銀行控制的貨幣，與不斷量化寬松的現實貨幣相比，也將會不斷升值。到2013年，比特幣已經產生出了大約1100多萬個。
(6)l3沒算力擴展閱讀：
1.螞蟻礦機是全球市佔率第一的加密貨幣挖礦機品牌，市佔率約為70%。礦機由比特大陸研發，在中國內地擁有專利。螞蟻礦機初時只有比特幣礦機，後來業務拓展至其他加密貨幣，如以太坊、達世幣、萊特幣、門羅幣等等。
2.螞蟻礦機採用比特大陸設計的ASIC晶元，該晶元由台積電生產。所有晶元均以BM字頭作為型號。每一步礦機里都有3至4塊的電路板，電路板上則有數十塊晶元，因此每一部螞蟻礦機都只能夠用以挖掘一種或多種利用相同演算法的加密貨幣。
3.螞蟻礦機需要配合專門的挖礦軟體，不能使用第三方軟體。另外，螞蟻礦機由於功率甚高，也需要配合專門火牛使用。
Ⅶ 零跑汽車發布自動駕駛晶元：算力4.2TOPS 支持L3級自動駕駛
國家發改委產業發展司機械裝備處處長吳衛
未來，中國製造的汽車將是全球新技術融合最多、創新融合最多的，也必將領跑全球汽車工業。
同時，汽車晶元領域的競爭也異常激烈。相比於消費電子產品的晶元，汽車晶元對安全性、穩定性的要求更高，是晶元行業共同面對的難題，這也是中國晶元公司的機會。
結語：自研技術讓零跑更具競爭力
零跑汽車是中國造車新勢力企業中第一個自主研發汽車自動駕駛晶元的，搭載這款晶元的量產車零跑C11下月就將發布。零跑汽車在自動駕駛領域的飛速進步，也得到了用戶的認可。
統計數據顯示，零跑汽車兩款量產車型從今年7月以來銷量逐步攀升，9月銷量破千，10月銷量有望突破1600輛，大量的自研技術讓零跑這一造車新勢力具備了更強的競爭力。
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。
Ⅷ 自動駕駛進入L3時代，為什麼大家都需要高精地圖
前不久我們的一篇內容指出，目前自主廠商所推出的L3級量產車上都搭載了高精地圖。高精地圖究竟是什麼？為什麼自動駕駛需要它？今天我們就來詳細講一講。
在講高精地圖本身之前，我們先來回顧一下自動駕駛的基本邏輯。
簡單來講，自動駕駛的實現主要有三個步驟：感知、決策規劃、行車控制。這與你走路上班/上學的邏輯是相似的：眼睛看到畫面，告訴大腦，然後你就知道了自己在哪裡，以及要往哪個方向走，並指揮你的腿邁開步伐。
在自動駕駛系統中，感知主要解決兩個問題：車周圍有什麼，以及車在哪。車沒有眼睛，我們就要賦予它「眼睛」。這就是它的環境感知系統，一般由視覺感測器（攝像頭）、雷達（毫米波、超聲波、激光）等多種感測器融合而成。
在這些感測器的協同工作下，感知系統就可以知道，車輛周圍都有哪些東西，比如車、人、路、樹、牆、路牌等等。在將這些數據提供給決策系統後，決策系統根據演算法，就知道車輛可不可以行駛，可以以最大多少的速度行駛，以及是否需要控制前輪轉彎，並傳輸指定給行車控制系統。
在特定條件下，感知系統也會直接傳輸數據給行車控制系統，這主要應用在AEB上，也就是緊急主動安全系統，以保證在最短的時間內對緊急情況進行響應。
但這里有個問題，你走路之所以知道要怎麼走，是因為你對這條路線很熟悉，腦子里有地圖，知道接下來要怎麼走。但車輛僅憑感知系統，是無法知道接下來應該如何行使的，就像你到了一個陌生的城市。
這時候，就需要定位和地圖了。
自動駕駛系統中，車輛定位是及其關鍵的。它影響到幾乎所有的環節。通過GPS（衛星定位）、IMU（慣性測量單元）以及車輪測程儀等，車輛可以清晰地知道自己所在的位置，當前的運動狀態（時速，加速度）等。
這時，感知系統就不僅知道了車周圍有什麼，還知道了車在哪條道路上，在往哪個方向行進。決策系統也知道了整片地區的道路信息，並會根據目的地規劃合理的路線，以對行車控製做出指令。
這就是一套完整的自動駕駛流程，在理想狀態下，這些就足以讓車輛載著你安全到達任何一個地方。
但遺憾的是，以目前的技術水平，這種「理想狀態」很難達到，因為車輛的感知和定位系統依然無法像人一樣，可以識別出路上的所有信息，判斷自己的准確位置，並且不受環境的影響。
例如，在高樓林立的市中心，GPS信號可能會被阻擋，這時車輛就會丟失自己的位置信息，讓自動駕駛行程中斷。
又或者，在雨雪天氣，路上的車道線被積雪或積水覆蓋，車輛僅憑環境感知系統難以實現車道的判別，從而可能導致事故徵候。
再或者，目前的感知系統，還難以識別路上的坑洞、減速帶、較低矮的路肩等等，在高速行駛過程中如果漏判了這些東西的存在，也會導致相對嚴重的後果。
更或者，在高速上下匝道時，有時會出現左右分流的車道，這時如果僅憑導航地圖和環境感知，可能會讓車輛出現快速變道的情況，乘坐體驗會很差。
在這種技術條件下，想要實現L3級以上的自動駕駛，就需要高精地圖出場了。
高精地圖，顧名思義就是精度非常高的地圖，一般來講高精地圖的精度都是分米級的，但它不僅僅是精度高，在數據的維度上相較普通的地圖也更加豐富。
高精地圖將大量的行車輔助信息存儲為結構化數據，其中一類是道路數據，比如車道線的位置、類型、寬度、坡度和曲率等車道信息。另一類是車道周邊的固定對象信息，比如交通標志、交通信號燈等信息、車道限高、下水道口、障礙物及其他道路細節，還包括高架物體、防護欄、數目、道路邊緣類型、路邊地標等基礎設施信息。
圖片出處：未來汽車大講堂 - 網易雲課堂 高精地圖，自動駕駛的必由之路
簡單來說，在高精地圖的幫助下，車輛不需要環境感知就已經知道了道路的走向、曲率、詳細的車道、限速，以及道路邊線離路肩有多遠，路邊有幾棵樹，幾個消防栓，幾根電線桿，哪裡有個限速標志，哪裡有顯著的地標等等等等。
而這些信息，讓自動駕駛系統直接開了「上帝模式」。
有了高精地圖的幫助，可以讓車輛的定位更加精準，即便在路況復雜區域定位也可以讓定位系統向決策系統反饋更精準的車道信息，並讓決策系統進行車道/線路規劃。
同時，由於高精地圖中含有大量的靜態參照物，定位系統可以通過環境感知系統獲取到的環境信息與地圖信息進行比對，以此在GPS信號不佳的情況下，推算出車輛的實際位置，提高了整套系統的魯棒性。
對於感知系統來說，高精地圖可以對需要重點識別的區域進行劃定，向感知系統表明這個區域是你的圖像分析所關注的重點，並減少對其他區域的識別，這就是感興趣區域（ROI）。使用ROI，可以降低感知系統的負荷，解放算力，以並增加關鍵區域的識別精度。
例如，一般情況下，前置攝像頭只要重點識別畫面的下半部分就可以了，因為畫面的上邊是天空，車輛和人員都不會從天上出現。但信號燈是個例外，它往往掛得比較高，所以要想事實識別信號燈，就要不停地從整個畫面中搜尋，對算力的壓力很大。但如果開啟了ROI，在高精地圖中標註上，在定位的某個點，畫面的某個區域會出現信號燈，那麼系統只要重點識別標注的這個區域就可以搜尋到信號燈，並完成識別。
對於決策系統來說，有高精地圖的幫助，可以降低決策演算法的復雜度，只要保證在不撞車的前提下，將車輛盡量平穩地開到目的地就可以。因為在高精地圖中已經存有了詳細的車道、固定障礙物信息，只要按照規劃的路線走，就一定不會壓到坑、騎上路肩，甚至撞到電線桿。
同時，詳細的車道信息也可以讓系統規劃出更合理、更平穩的行車路徑。例如前文提到的匝道問題，如果系統早已提前知道了岔路的存在，那麼就會在還沒看到路時早早變到相應道，提高行車舒適性。
而且，由於高精地圖中詳細標注了每條道路上的車道劃分、車道寬度、每條車道的速度限制，這就讓系統可以實現計劃好更高效率的路線，讓決策系統可以在行車過程中更專注於行車安全。
通俗點說，沒有高精地圖的車輛，在自動駕駛時所做出的的反應都是「條件反射」：看到紅綠燈時才知道要減速；識別到電線桿時才知道不能撞上去。而有了高精地圖的協助，車輛在行駛到紅綠燈之前就已經准備減速了；在碰到電線桿之前就已經提前規劃好了規避路線。
可以說，高精地圖讓自動駕駛汽車「有備而來」。
但從目前講，高精地圖也有一定的不足。首先因為其信息量大，在採集上難度會更高，採集的周期也會相應拉長，所以目前的高精地圖，並不能做到大小路的全覆蓋，基本上只覆蓋了高速公路及主要的城市道路。
同時，在城市的不斷建設中，高精地圖所標注的要素有可能會出現改變，這就對高精地圖的實時更新提出了很高的要求，而這也是高精地圖在城市路況中應用的一大難點。
看到這你會發現，其實高精地圖是個「可有可無」的東西：如果自動駕駛系統的識別成功率足夠高，那麼只需要人類常用的平面導航地圖，一樣可以實現全自動駕駛。
比如特斯拉，一直堅持表示自己不需要高精地圖，因為他們認為自己的識別和決策演算法足夠強大，在不久的將來，只依靠實時識別和處理（條件反射），就可以在普通地圖的基礎上完成全自動的自動駕駛。
但遺憾的是，目前大部分的廠商包括即將推出L3量產車的這些自主廠商，在自動駕駛演算法的積累上是不如特斯拉的，為了彌補感知上的不足，就需要高精地圖所提供的超視距的感知能力和大量先驗信息的補充。
在高精地圖的幫助下，實現國標下的L3級自動駕駛完全沒有問題。這也解釋了，為什麼自動駕駛進入L3時代後，高精地圖也開始大范圍應用。
既宣傳了自己的技術力，又可以當成一個賣點和噱頭，何樂而不為呢，你說是不是？
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。
Ⅸ 螞蟻礦機l3+ 相當於電腦什麼什麼顯卡
其實每天能挖到的幣都是不一樣的，L3+最早出來的時候，每天能挖1個萊特幣。現在全網算力大幅度提升，每天能挖0.54個幣左右。主要還是要看你的算力跟全網算力的比較吧。 比特幣挖礦機，就是用於賺取比特幣的電腦
Ⅹ 四核CPU 沒有原生L3緩存 是什麼意思
算是新出的，不過也有人說它是由高端4核屏蔽L3而來，有人用x4
6系破解L3成功。L3緩存是AMD架構特有的，簡單來說就相當於二級緩存的變相加大。只不過inter的cpu分級（相同核心數）體現在二級緩存的不同，而amd的分級（相同核心數）就體現在有沒有L3。因為amd的架構對2級緩存要求並不大，不相inter那麼分明。所以amd的k10架構引入L3。