人工智慧算力指標tfops

① 公司做人工智慧項目，對算力要求很高，大家有推薦的GPU雲計算產品嗎

我跟你應該是相同行業，我們團隊規模有限GPU雲計算很適合我們。操作直截了當，很快就能上手，推薦給你。

② 1080ti算力多少tflops

萊特幣是1.8G的算力。全網算力才8600Gh/s，1080ti顯卡獨佔1/4700。







以太幣（ETH），算力才32MH/s，1070都有40MH/s了。很多人說1080Ti算力拉不上去是因為gddr5x顯存延遲高，果然還是A卡的挖礦好，網上看到別人說480都能有65MH/s的算力。







ZEC幣，算力724Sol/s，接近三張10603G的算力，總價比3張1060貴個2K軟妹幣。但相比供不應求的A卡RX4808G，3張價格才5K不到，算力卻有900+Sol/s，不過有價無市也白搭。

③ 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。

(3)人工智慧算力指標tfops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。

④ 我們公司是做人工智慧的，怎樣跟十次方的算力平台合作呢

人工智慧和算力關系匪淺。推動人工智慧發展的動力就是演算法、數據、算力這三個，這三要素缺一不可，都是人工智慧取得如此成就的必備條件。
而對於算力這方面，我們知道有了數據之後，是需要進行訓練，而且還是不斷地訓練。因為只是把訓練集從頭到尾訓練一遍網路是學不好的，就像和小孩說一個道理，一遍肯定學不會，當然除了過目不忘的神童。而且除了訓練，AI實際需要運行在硬體上，也需要推理，這些都需要算力支撐。
所以說人工智慧是必須要有算力，並且隨著現在越來越智能的發展，還需要更多更強的算力。

⑤ 三次人工智慧浪潮都是啥情況

以下內容均來自袁國寶最新著作《新基建：數字經濟重構經濟增長新格局》

其實，人工智慧、機器學習這些概念早在20世紀90年代就已出現。事實上，在人工智慧的發展史上，這是距離我們最近的一個階段。在此階段，人工智慧的發展取得了一些重大成果。比如，1997年，IBM公司開發的深藍在與國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫大戰中獲勝；2009年，洛桑聯邦理工學院發起的「藍腦計劃」聲稱已經成功地模擬了部分鼠腦；2016年，谷歌研發的Alpha Go在與圍棋世界冠軍的大戰中獲勝……

近幾年，機器學習、圖像識別等技術在人們的日常生活與工作中得到了更廣泛的應用。比如，人們可以通過Google Photos更快地尋找自己需要的圖片，可以利用Google Now的自動推送功能獲取所需信息，可以通過Inbox自動撰寫郵件回復等。人工智慧為我們的工作、生活帶來了極大的便利。

一、第一次人工智慧浪潮

1956年，在美國達特茅斯學院舉辦的夏季學術研討會上，助理教授John McCarthy提出的「人工智慧」概念被正式使用。此後，人工智慧的先驅艾倫·圖靈提出了著名的「圖靈測試」：將人和機器分開進行測試，如果30%以上的被測試者無法確定他面對的是人還是機器，這台機器就順利通過測試，被認為具有人工智慧功能。受圖靈測試的刺激，全球范圍內出現了第一波人工智慧浪潮。

在此階段，研究方法方面符號主義方法盛行，數學證明、專家系統、知識推理等形式化的方法在人機交互過程中得到了廣泛應用。但因為那個時候計算機和互聯網技術剛剛起步，運算速度有限，在很大程度上制約了人工智慧的發展。

二、第二次人工智慧浪潮

進入20世紀80年代之後，人工智慧出現了第二次浪潮。因為傳統的符號主義學派發展緩慢，有研究者嘗試使用基於概率統計模型的新方法，促使語音識別、機器翻譯實現了進一步發展。在模式識別領域，人工神經網路大放異彩。在這個階段，由於數據量不足，再加上測試環境有限，人工智慧只限於學術研究，沒能走出實驗室，不具備實用價值。

三、第三次人工智慧浪潮

2006年，Hinton等人提出深度學習技術掀起了人工智慧的第三次浪潮。2015年，在圖像識別領域，基於深度學習的人工智慧演算法的准確率首次超過了人類肉眼識圖的准確率，人工智慧實現了飛躍式發展。隨著機器視覺研究領域的突破，在語音識別、自然語言處理、數據挖掘等領域，深度學習都取得了突破性進展。2016年，微軟英語語音識別錯詞率降至5.9%，與人類不相上下。

現階段，在各種利好條件的加持下，人工智慧走出實驗室，正式進入市場，實現了產業化。2017年，無人駕駛、搜索引擎、智能助理、機器人、新聞推薦與撰稿等應用相繼進入人們的日常工作和生活，所以2017年又被稱為人工智慧產業化元年。

深度學習的不斷發展促使人工智慧迎來了第三次發展浪潮，在數據、算力、演算法、平台四個方面取得了很大的進步。

⑥ 簡述cpu、gpu、fpga和asic四種人工智慧晶元的性能

FPGA（Field Programmable Gate Array，現場可編程門陣列）具有足夠的計算能力和足夠的靈活性。FPGA的計算速度快是源於它本質上是無指令、無需共享內存的體系結構。對於保存狀態的需求，FPGA中的寄存器和片上內存（BRAM）是屬於各自的控制邏輯的，無需不必要的仲裁和緩存，因此FPGA在運算速度足夠快，優於GPU。同時FPGA也是一種半定製的硬體，通過編程可定義其中的單元配置和鏈接架構進行計算，因此具有較強的靈活性。相對於GPU，FPGA能管理能運算，但是相對開發周期長，復雜演算法開發難度大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成電路）根據產品的需求進行特定設計和製造的集成電路，能夠在特定功能上進行強化，具有更高的處理速度和更低的能耗。缺點是研發成本高，前期研發投入周期長，且由於是定製化，可復制性一般，因此只有用量足夠大時才能夠分攤前期投入，降低成本。
CPU：
中央處理器作為計算機系統的運算和控制核心，是信息處理、程序運行的最終執行單元，CPU 是對計算機的所有硬體資源（如存儲器、輸入輸出單元） 進行控制調配、執行通用運算的核心硬體單元。
優點：CPU有大量的緩存和復雜的邏輯控制單元，非常擅長邏輯控制、串列的運算
缺點：不擅長復雜演算法運算和處理並行重復的操作。
對於AI晶元來說，算力最弱的是cpu。雖然cpu主頻最高，但是單顆也就8核,16核的樣子，一個核3.5g,16核也就56g，再考慮指令周期，每秒最多也就30g次乘法。還是定點的。
生產廠商:intel、AMD
現在設計師最需要的就是GPUCPU，呆貓桌面雲可以享受高GPUCPU的待遇。
GPU：
圖形處理器，又稱顯示核心、視覺處理器、顯示晶元，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）上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。
優點：提供了多核並行計算的基礎結構，且核心數非常多，可以支撐大量數據的並行計算，擁有更高的浮點運算能力。
缺點：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。
生產廠商：AMD、NVIDIA

⑦ 人工智慧對國家能有什麼貢獻，特別是在軍事和戰略上

基於人工智慧的深度學習系統，未來會有很大的發展空間。

特別是人工智慧的晶元化，低功耗後，低成本後，人工智慧會迎來巨大的發展空間。
在深度卷積神經網路晶元化後，各種設備可以實現實時智能分析，可以做到武器的感測器像鷹的眼晴一樣實時盯著目標。
可以實時識別戰場的各類物體，進行敵我分析。
如用在視頻衛星上，可以實時監控地面動態，對地面的軍事布置，人員行動，戰略布局，可以實時分布，不需要傳回地面，做到最高速度的預警。
如分析航母的衛星，可以實時繪制航母的運動軌跡，預測航母的軌跡。
用在無人機上，可以實時高空識別，甚至可以實現基於實時行為識別，的實時攻擊無人機，把敵人消滅在萌芽狀態。
另外在多光譜，多電磁空間的視頻實時分析系統，對於反潛艇，反埋伏，反偽裝等軍事方面，作用也是非常大的。
所以深度學習神經網路不斷發展下的人工智慧，未來有巨大發展空間，完全無人化作戰，實時化分析作戰，在AI晶元的進步下，很快就可以實現一大部分。
所以人工智慧軍事化，核心競爭力在於AI的晶元化。
只有晶元化才能解決算力問題，解決功耗問題，解決布置問題，解決實時分析問題。
大家知道昆蟲的復眼由幾千個小眼組成，如果AI晶元成本降低後，可以在多數武器上裝上這種類似復眼的視頻實時分析系統，實現矩陣自動分析決策，實現全方位分析，以面盯點。構建全方位無死角的AI矩陣眼睛分析系統，多譜空間實時分析，真正做到實時人工智慧，讓武器和偵察設備具有人的眼睛識別分析能力，這樣真正做到智能化部隊，智能化偵察，智能化預警。
算力晶元化硬體化，對軍事戰鬥力的提升會有革命性作用，未來是算力的天下，真正無人化戰爭也會實現，以後只需要游戲高手做下軍事遠程指揮，在大山洞中打著游戲，吹著空調，喝著不上火的涼茶，現場智能化無人武器全是自動的實時分析，甚至可以使用基於人工智慧決策系統，完全無人化作戰。

⑧ 用於深度學習的邊緣計算設備,計算能力單位是看FLOPS還是TOPS

看TFLOPS。

可以這么說，在需要進行浮點運算時，同量級的1TFLOPS處理速度是比1TOPS快的。大約可以認為1TOPS<1TFLOPS<2TOPS，具體的量化對比兩個單位。

TFLOPS定義是「每秒所執行的浮點運算次數」（floating-point operations per second）的縮寫。OPS與FLOPS類似，只不過OPS是操作次數，FLOPS是浮點操作次數。帶F的是可以直接進行浮點運算的，不帶F的是不能直接進行浮點運算，需要進行轉換。

深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智慧(AI, Artificial Intelligence)。

深度學習的概念：

深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。

它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習演算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。

⑨ 為什麼國內沒有一個大的人工智慧數據標注平台

目前國內的數據標注行業還處於粗放的狀態中，雖然披著人工智慧的外衣，但是本質上仍然屬於勞動密集型產業。
需求決定市場，這種場景的出現在一定程度上也與此前人工智慧行業發展的情況有關。此前，很多AI企業關注的重點主要集中於演算法與算力領域，對於數據領域的關注度則很低。
不過，隨著AI落地進程的加快，這種狀況出現了很大轉變。目前很多企業都意識到了標注數據的重要性，定製化、精細化、高質量、高效率成為了目前AI企業對於數據標注行業的新要求。

⑩ 3090算力多少tflops

3090算力能達到35.6TFLOPS。

是每秒所執行的浮點運算次數（英文：Floating-point operations per second；縮寫：FLOPS）的簡稱，被用來評估電腦效能，尤其是在使用到大量浮點運算的科學計算領域中。

正因為FLOPS字尾的那個S，代表秒，而不是復數，所以不能夠省略。

浮點運算實際上包括了所有涉及小數的運算，在某類應用軟體中常常出現，比整數運算更費時間。現今大部分的處理器中都有浮點運算器。因此每秒浮點運算次數所量測的實際上就是浮點運算器的執行速度。

而最常用來測量每秒浮點運算次數的基準程序（benchmark）之一，就是Linpack。