1T的算力和CPU比

Ⅰ GPU運算比CPU快很多倍嗎

GPU運算是比CPU快很多倍。

CPU運行的是復雜指令，可以進行各種運算，所謂樣樣精樣樣松；而GPU指令集簡單，工程師就可以將大部分晶體管投入數據運算，所以GPU在圖形處理方面要比CPU快很多。

一、CPU 和 GPU 是為了不同的計算任務而設計的：

1、CPU 主要為串列指令而優化，而 GPU 則是為大規模的並行運算而優化。

2、從並行的角度來看，現代的多核 CPU 針對的是指令集並行（ILP）和任務並行（TLP），而 GPU 則是數據並行（DLP）。

3、在同樣面積的晶元之上，CPU 更多的放置了多級緩存（L1/L2/LLC）和指令並行相關的控制部件（亂序執行，分支預測等等），而 GPU 上則更多的是運算單元（整數、浮點的乘加單元，特殊運算單元等等）

4、GPU 往往擁有更大帶寬的 Memory，也就是所謂的顯存，因此在大吞吐量的應用中也會有很好的性能。

二、其次GPU真正的速度優勢並沒有宣傳中的那麼大，這主要是因為：

1、所看到的這些比較中，並沒有很好的利用上 CPU 中的 SIMD 運算部件。

2、GPU的運算任務無法獨立於CPU而執行，運算任務與數據也必須通過匯流排在GPU與CPU之間傳輸，因此很多任務是無法達到理論加速的。

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GPU功能作用：

顯卡的處理器稱為圖形處理器（GPU），它是顯卡的「心臟」，與CPU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。某些最快速的GPU集成的晶體管數甚至超過了普通CPU。

時下的GPU多數擁有2D或3D圖形加速功能。如果CPU想畫一個二維圖形，只需要發個指令給GPU，如「在坐標位置（x, y）處畫個長和寬為a×b大小的長方形」，GPU就可以迅速計算出該圖形的所有像素，並在顯示器上指定位置畫出相應的圖形，畫完後就通知CPU 「我畫完了」，然後等待CPU發出下一條圖形指令。

有了GPU，CPU就從圖形處理的任務中解放出來，可以執行其他更多的系統任務，這樣可以大大提高計算機的整體性能。

Ⅱ GPU和CPU到底誰運算能力強

GPU的運算能力的確比CPU強按現在的形勢看，理論上GPU比CPU運算能力強、設計的復雜度已經比CPU高，而電腦的其他配件的集成度也會越來越高，GPU也能通過軟體運行一些CPU的工作。
兩者的側重點不同，GPU針對的是圖像，CPU針對的是數據，兩者不好做比較，如果非要比的話，GPU要強於CPU。

Ⅲ 為什麼GPU的浮點運算能力比CPU強的多

首先，「速度區別主要是來自於架構上的區別」是一個表面化的解釋。對，架構是不同。但是這種不同是目前各個廠家選擇的現狀，還是由於本質的原因決定的？CPU 能不能增加核？GPU 那張圖為什麼不需要 cache？

首先，CPU 能不能像 GPU 那樣去掉 cache？不行。GPU 能去掉 cache 關鍵在於兩個因素：數據的特殊性（高度對齊，pipeline 處理，不符合局部化假設，很少回寫數據）、高速度的匯流排。對於後一個問題，CPU 受制於落後的數據匯流排標准，理論上這是可以改觀的。對於前一個問題，從理論上就很難解決。因為 CPU 要提供通用性，就不能限制處理數據的種類。這也是 GPGPU 永遠無法取代 CPU 的原因。

其次，CPU 能不能增加很多核？不行。首先 cache 佔掉了面積。其次，CPU 為了維護 cache 的一致性，要增加每個核的復雜度。還有，為了更好的利用 cache 和處理非對齊以及需要大量回寫的數據，CPU 需要復雜的優化（分支預測、out-of-order 執行、以及部分模擬 GPU 的 vectorization 指令和長流水線）。所以一個 CPU 核的復雜度要比 GPU 高的多，進而成本就更高（並不是說蝕刻的成本高，而是復雜度降低了成片率，所以最終成本會高）。所以 CPU 不能像 GPU 那樣增加核。

至於控制能力，GPU 的現狀是差於 CPU，但是並不是本質問題。而像遞歸這樣的控制，並不適合高度對齊和 pipeline 處理的數據，本質上還是數據問題。

Ⅳ cpu和內存比

你說的是分頻比，就是外頻與內存核心頻率的比值
1：1是同步，這種情況是最理想的
如果內存核心頻率和外頻不一致怎麼辦？主板廠商在BIOS里加入了分頻比的設置，來提高系統穩定性。
回「什麼值的時候比較恰當」：恰當的分頻比不是確定的一個數值，而是根據你外頻和內存核心的實際情況計算出來的。
回「還有就是我看網上幫人裝機選的CPU是Intel
Core
2
Duo
、E4300，外頻為200，為什麼搭配DDR2667的內存呢？DD2667的實際頻率不是166么？搭配DDR2800不是更好么」：
確實DDR2
800更好，但是可能當時內存還沒有進入前兩個月的顆粒廠對於消費量估計過大造成供大於求的大降價時期，DDR2
667比800便宜很多。外頻為200，內存核心166時把分頻比設置為你的BIOS中和200/166最接近的比值就可以了。每個人的BIOS都可能不同哈，一些雜牌主板中BIOS對分頻比的設置自然不如大廠（華碩微星什麼的）的主板豐富

Ⅳ 算力是什麼意思是什麼

算力指計算能力，指的是在通過「挖礦」得到比特幣的過程中，我們需要找到其相應的解m，而對於任何一個六十四位的哈希值，要找到其解m，都沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的hash碰撞，而一個挖礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s,這就是所謂工作量證明機制POW(Proof Of Work)。

Ⅵ CPU-Z裡面的顯示的command rate 2T和1T是什麼意思

Command Rate只能選擇是1T或2T，1T下的性能稍好於2T，領先幅度在1%-2%間，這對於狂熱的性能追求者來說，是一個不錯的可控參數。

Command Rate 1T/2T對內存穩定性的影響，和性能上兩者差距極小不同的是，穩定性的影響很明顯，Command Rate為1T時，內存的穩定性大幅降低，直接表現為內存超頻能力大降。

Command Rate是發生在對內存晶元讀寫操作之前的，它和內存本身的關系不大，更取決於主板晶元組的設計。和其它時序的單位一樣，Command Rate的單位為時鍾周期。

顯然也是越短越好。但當隨著現在內存向高頻率高密度高容量發展，內存控制晶元組的負載也隨之增加，過短的命令間隔可能會影響穩定性。

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軟體功能：

CPU-Z中文版界面

1、鑒定處理器的類別及名稱。

2、探測CPU的核心頻率以及倍頻指數。

3、探測處理器的核心電壓。

4、超頻可能性探測（指出CPU是否被超過頻，不過並不一定完全正確）。

5、探測處理器所支持的指令集。

6、探測處理器一、二級緩存信息，包括緩存位置、大小、速度等。

7、探測主板部分信息，包括BIOS種類、晶元組類型、內存容量、AGP介面信息等。

8、1.55以上版本已支持查看顯卡的詳細信息。

Ⅶ 請問GPU的計算精度和CPU相比差些嗎

CPU的浮點整點運算GPU幹不了。不然還要顯卡干什麼。CPU就想1輛普通汽車，顯卡是F1賽車，在專業賽車場上F1賽車比普通汽車塊，但普通汽車只要是路一般都能開，F1賽車離開專業跑道就開不了。

Ⅷ FIL裡面的算力增量是什麼意思

算力增量，就是計算機運算速度的增加量。
算力：簡單說就是你的礦機運算速度的一個量化指標，比如1T算力，就是1s能算10的12次方次運算。如果這10的12次方次能算出符合條件的結果那就挖到了，如果沒有，可以說是白算了。

面對指數級攀升的數據增量，算力是時刻擺在企業和機構面前最大的訴求，而提升算力就需要性能更高的CPU與GPU。
上一次AMD處理器將HPC的計算力推至億億次，而現在AMD攜EPYC處理器再次將超算的計算力推進到百億億次的級別。AMD打造的兩大E級超算系統Frontier和El Capitan分別計劃於2021和2023年交付，將分別實現超過 1.5 exaflops(百億億次)和2 exaflops的預期處理性能，預計交付後將成為世界上最快的超級計算機。。
短時間內在計算力方面有如此大的提升，對於任何一家廠商來說都是不小的挑戰。AMD是如何取得如此大的進步？我們要從2017年說起。
2017年，AMD採用了全新的Zen架構，推出了第一代EPYC處理器，並驚人地把單個處理器核心數提升到了32核。而在兩年之後，第二代EPYC處理器的推出，不僅把架構升級至Zen2，同時，製程工藝從14nm降至7nm，從而使其IPC性能提升15%。
相比與Zen架構，新推出Zen2架構優化了L1指令緩存，並使操作緩存容量和浮點單元數據位寬翻倍，同時L3緩存翻倍到16MB，64核EPYC處理器輕松擁有128MB L3緩存。而且很重要的一點是，第二代EPYC採用了7nm工藝，有效減低了功耗，使得在225W TDP下可以將核心數提升到64核，讓其性能提升明顯。
在過去的一年時間里，第二代AMD EPYC處理器取得了超過140項世界紀錄，其中涵蓋雲計算、虛擬化、高性能計算、大數據分析等多個領域，並且還以強大的性能來滿足企業或機構對計算力日漸增強的需求。
所以，AMD依靠著EPYC處理器的領先性能以及超高的功耗比，不僅贏得了更多市場份額、打破眾多世界紀錄，同時，也讓AMD的生態圈日漸擴大。

Ⅸ 1t算力一天能挖多少FILECOIN

2021年2月23日產量是0.1098FIL/T，最初可以挖0.22FIL左右，但由於網路參與者越來越多，單T均分的FIL也越來越少，平均單T產量以0.5%的速度下降。

Ⅹ 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪個算力更強

也就是比性能/功耗唄。比這個，gpu遠勝cpu。當初正是因為cpu要把大量功耗和晶體管花在控制電路和cache上，gpu才會被做成獨立晶元，並進一步有gpgpu。