算力加強卡

⑴ btcs算力卡有幾種

1、算力卡每天自動生成1張，最多5張； 2、算力卡互換相同礦工之間只允許互換一次；

⑵ 顯卡是不是可以刷BIOS提升挖礦的算力

用RadeonBIOSEditor來刷。可以提高核心電壓核心頻率顯存頻率等。不過刷了後可能不穩定萬一刷不好的話可能造就磚卡。一般不追求極致性能的還是別刷了3850還是不錯的

⑶ 算力卡掉算力怎樣處理

⑷ 什麼是鎖算力顯卡

顯卡鎖算力是指防止「礦工」大量購置游戲顯卡來挖礦。

把不鎖算力的顯卡，進行軟鎖翻新，也就是刷回以前的帶鎖BIOS，來進行售賣，眾說紛紜，說法萬千，至於可信度，還是仁者見仁智者見智。但是新堆積的礦卡會流入3個地方。

品相好一點的翻新到整機市場，整機售賣要簡單很多，一般品相的流入網吧、二道販子手中，進行包裝，或者使用，礦渣被散戶奸商掛上咸魚，包裝成女士一手自用，不會挖礦等各種說法。

台式機挖礦，損害的只是顯卡。再具體點說，RTX30和RTX20系顯卡來說對顯存危害比較大，對顯卡核心傷害小一點，因為30跟20系顯卡核心不需要超，只需要吵吵顯存就可以了。

筆記本就不一樣了，游戲本整個散熱系統都是連在一塊的，風道空間及其狹小，渦輪扇的進風量又很有限，一般來說，CPU和GPU的散熱是串聯在一起的，挖礦不僅影響GPU的溫度，還會影響CPU、固態、內存、主板VRM和各種晶元的溫度，甚至有一些曠工還在合著蓋子挖礦，怕是連屏幕都得壞。

⑸ 挖礦機的算力晶元算是一種加強型的GPU嗎

算 礦卡，顧名思義就是用於挖礦的顯卡，更嚴謹來說就是長期高負載運行挖礦的顯卡。用於挖礦的顯卡，一般會連續幾個月24小時不間斷地滿負載工作。這樣一來PCB與電子元件都會加速老化，影響元器件的壽命。且不計算顯卡的休息時間，即使以我們每日玩游戲8個小時作標准，礦卡的壽命也只有正常顯卡的三分之一。可以說，礦卡一般壽命也只有幾個月。

⑹ 顯卡鎖算力和不鎖算力的區別是什麼

沒有影響，顯卡鎖算力，是當顯卡開始運行挖礦軟體，進行哈希演算法的時候（以太坊演算法）顯卡就會自動降低顯存頻率來鎖住算力。

對於游戲玩家來說，平時不運行挖礦軟體是不會對於顯卡性能有影響的。

硬體驅動雙鎖算力是基於監測虛擬貨幣的算力砍半，並非日常使用也無腦砍半，所以玩家日常使用的話完全不用擔心性能損失。全新的 LHR 核心僅僅是針對虛擬貨幣進行了哈希率限制，日常使用以及打游戲則完全不受影響。

顯卡性能：

一、先看顯存。

在挑選電腦時聽導購員說的最多的就是大顯存好，其實這個觀點又對又不對，咱們先來說說它為什麼是對的。

顯存就好像cpu的運行內存一樣是非常重要的，顯示畫面中的各種圖形都會在這里短暫的儲存並交由顯卡晶元進行處理，所以通常來說確實是越大越好，大的顯存可以存儲更多的數據供顯卡晶元處理，你所看到的畫面也會更加的流暢。

二、看傳輸方式。

這里就會涉及到光看顯存為什麼是不對的了，現在通用的顯卡信息傳輸方式有ddr3和ddr5。如果將顯存比作裝滿水的水池，將顯卡晶元比作空水池的話，那麼傳輸方式就是在二者之間聯通的水管 。

若果想要將空水池灌滿光是有足量的水自然是不夠的，還要有流量足夠大的水管，也就是說光是顯存大是不管用的，你的水管還要更粗才行，ddr5相比ddr3擁有更寬的帶寬，所以在挑選顯卡時盡量要選擇ddr5的顯卡。

當然基礎的顯存還是需要的，對於現在的顯卡晶元來說，2gb的顯存就已經能夠滿足其高性能運轉的需求了，所以在大的顯存一般都是噱頭而已沒有必要為了選擇一個4gb顯存ddr3的顯卡而舍棄掉2gb顯存ddr5的顯卡。

⑺ 1T算力的金奴隸數據卡，一個月挖比特幣可以挖多少

以現在挖礦難度越來越高的情況下，大概可以挖2-3個左右吧，這款卡2009年剛上市的時候國外要賣1200美元，摺合人民幣也七八千，算上電費，按照現在比特幣匯率，至少要挖兩個月才能回本，得不償失。以前挖的早的人都發達了，現在設備錢加電費保本都難，買個高檔顯卡，24小時不停機，如果壞了，就虧了

⑻ 顯卡鎖算力和丐卡啥意思

算力（也稱哈希率）是比特幣網路處理能力的度量單位。即為計算機（CPU）計算哈希函數輸出的速度。比特幣網路必須為了安全目的而進行密集的數學和加密相關操作。 例如，當網路達到10Th/s的哈希率時，意味著它可以每秒進行10萬億次計算。

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)。

丐卡

這個其實很好理解，同型號的顯卡核心都是一模一樣的，真實性能的差距其實都可以忽略不計。區分丐和非丐、旗艦的方式就是用料。

比如生產一把椅子，最開始就是簡單的木頭拼接，平平無奇這叫丐板。

那麼回到顯卡上，丐卡的話，用料的不同，雖然性能區別不大，但實際使用中的體驗還是有區別的。主要是外觀和散熱表現、噪音上面。旗艦卡通常外觀設計更豐富，噪音更低，溫度更低，價格更高。

香當然是丐卡香，但是體驗，旗艦一定是更好的。

以上內容參考知乎-求大佬解釋顯卡鎖算力和丐卡啥意思？

⑼ 21tops算力相當於什麼顯卡

英偉達的一個Jetson Xavier NX就是21tops算力。
11月7日，英偉達宣布推出全球尺寸最小的邊緣AI超級計算機Jetson Xavier NX，主要面向機器人和邊緣嵌入式計算設備。這款新品擁有比信用卡還小的外形，節能型Jetson Xavier NX模塊在運行AI工作負載時，可提供最高21 TOPS的伺服器級性能，售價399美元，即將在2020年3月開始出貨。英偉達推出更具競爭力的邊緣AI晶元產品，讓AI初創公司們面臨更大的競爭壓力。

英偉達邊緣AI晶元已經有四個系列
今天發布的Jetson Xavier NX最大的亮點在於，與Jetson Nano尺寸相同（70X45mm）的情況下，能夠在功耗10W的模式下提供最高14TOPS，在功耗15W模式下最高21 TOPS的性能。另外，Jetson Xavier NX能夠並行運行多個神經網路，也能同時處理來自多個高解析度感測器的數據。
Jetson Xavier NX模塊具體的規格如下：
GPU：配備384個 NVIDIA CUDA core和48 個Tensor core的 NVIDIA Volta，外加2個NVDLA
CPU：6-core Carmel Arm 64位CPU, 6MB L2 + 4MB L3
視頻：2x 4K30 編碼和2x 4K60解碼
攝像頭：最多6個 CSI攝像頭（通過虛擬通道最多36個），12路（3x4或6x2） MIPI CSI-2
內存：8GB 128位LPDDR4x；51.2GB/秒
連接：千兆乙太網
OS支持：基於Ubuntu的 Linux
模塊尺寸：70x45mm
Jetson Xavier NX面向的是對性能需求高，但受到尺寸、重量、功耗以及預算限制的嵌入式邊緣計算設備，比如小型商用機器人、無人機、智能高解析度感測器（用於工廠物流和生產線）、光學檢測、網路錄像機，攜帶型醫療設備以及其他工業物聯網（IoT）系統。
為了滿足這些場景，除了硬體外，軟體支持也非常重要。英偉達表示，對於已經開始打造嵌入式計算機的公司，Jetson Xavier NX與所有Jetson系列產品一樣都可以在相同的CUDA-X AI軟體架構上運行。同時，作為NVIDIA軟體架構方法的一部分，Jetson Xavier NX由NVIDIA JetPack SDK提供支持。
NVIDIA JetPack SDK是一個完整的AI軟體堆棧，可以運行復雜的AI網路，並用於深度學習的加速庫以及計算機視覺、計算機圖形、多媒體等。

Jetson Xavier NX的上一款產品是在今年3月的GTC發布，英偉達創始人兼 CEO 黃仁勛宣布推出售價僅99美元的Jetson Nano。根據官方的說法，藉助CUDA-X，Jetson Nano可以提供472 GFLOPS的AI性能，功率低至5W。這款售價不高，能夠運行所有AI模型的邊緣計算平台發布後獲得了極大的關注。
Jetson Nano的上一款產品在去年發布。去年九月的日本GTC，黃仁勛公布了AGX陣容，包括Drive Xavier和新推出的Drive Pegasus，還有Jetson AGX Xavier。Jetson AGX Xavier的大規模計算性能可以處理機器人至關重要的測距、定位、測繪、視覺和感知以及路徑規劃。
Jetson家族更早的產品Jetson TX2在2017年推出，提供兩種運行模態：一種是MAX Q，這種模態下能效比能達到最高，是TX1的2倍，功耗在7.5W以下；另一種是MAX P，性能可以做到最高，能效比同樣可以做到前一代的2倍，功耗則在15W以下。

雖然推出的時間不同，但他們都具有一個區別於其他邊緣SoC的特點，並行運行多個神經網路。
邊緣端實力增強，初創公司面臨更大生存壓力
英偉達在雲端AI晶元市場獲益頗豐，其中非常重要的原因就是擅長並行計算的GPU能夠在在數據中心的各種模型中訓練時體現出性能優勢。雖然憑借雲端AI晶元成為了眾多AI晶元初創公司想要超越的目標，但英偉達也有自己的困擾。首先，為AI優化和設計的高性能GPU價格昂貴，讓不少開發者望而卻步。

其次，隨著AI演算法的逐步成熟，雲端AI訓練晶元市場的增速將會放緩，英偉達想要保持業績的增長以及在AI市場的領導力，就需要向邊緣AI市場拓展，同時，用雲端加邊緣一體化的解決方案吸引更多客戶。
從面向終端和邊緣設備的Jetson系列晶元的布局來看，英偉達早已明白自己該怎麼做。如今，Jetson系列晶元算力從0.5TFlops到32TOPS，應用覆蓋小型嵌入式設備、智能汽車、工業設備等多種應用。今天高性能小尺寸Jetson Xavier NX發布，讓Jetson家族能夠提供性能和功耗更加多樣的邊緣晶元，這背後就是為了滿足AIoT市場多樣化的市場需求。
不過，更應該看到的是，英偉達如今不僅能夠提供雲端和終端AI晶元硬體，其成功背後還有強大的軟體生態的支撐。據雷鋒網了解，Jetson系列已經吸引了40萬的開發者，擁有了3000用戶。

這對於AI晶元的初創公司而言顯然不是一個好消息，由於雲端AI晶元更加依賴生態，晶元的設計難度也更大，所以大部分AI晶元的初創公司都選擇在邊緣端市場，並且大都主要提供AI加速器。AI晶元初創公司們希望憑借獨特的架構設計以及領先的性能指標的晶元獲得市場的認可。
然而，開發者在進行AI演算法遷移的時候往往需要使用AI晶元公司提供的編譯器等工具，這不僅會增加軟體開發者的使用門檻，還可能達不到預期的效果。因此，初創公司的AI晶元大部分都沒有得到非常有價值的應用。
這就意味著，AI晶元初創公司們在產品設完成並流片之後，如何找到合適的市場以及模式進行商業化變得非常關鍵，特別是在資本寒冬以及AI晶元進入落地戰的當下。
顯然，AI晶元初創公司們面臨著更加嚴峻的生存挑戰，一方面，無論是英偉達還是英特爾，他們在雲端和邊緣端都已經有競爭力很強的產品，在邊緣端，憑借軟體生態以及渠道的優勢，巨頭們的晶元更容易獲得客戶，甚至連擅長軟體的Google都推出了面向邊緣市場的Google Edge TPU。另一方面，AI晶元初創公司想要推出有競爭力的產品就必須不斷迭代和投入，這就需要資金的持續支持，但融資環境以及更加激烈的市場競爭又增加了融資的難度。
正如雷鋒網在今年3月份的文章中指出的，AI晶元的戰火已經蔓延至邊緣端，Jetson Xavier NX的推出不僅是英偉達邊緣端AI晶元布局的完善和實力的進一步增強，更是邊緣端晶元市場競爭更加激烈的標志。
AI晶元市場更加激烈的競爭有助於推動AI的向前發展，但對於實力較弱的AI晶元初創公司而言，隨著晶元巨頭們更有競爭力產品的推出，以及像英偉達這樣的公司更願意稱自己為系統公司，而非單純的晶元公司，這讓AI晶元初創公司面臨著更加嚴峻的生存挑戰。