474显卡的算力是多少
可以参考下面，根据一些网吧市场常用的显卡,整理的一份相关显卡的价格和算力以及预计回本期,大概可以做个参考:
Radeon RX 580显卡
整机功耗：243W
计算力：22.4M
显卡售价：1999元
每24小时挖ETH数量：0.015
每24小时产生收益:24.48元
预计回本时间：81.66天
Radeon RX 470显卡
整机功耗:159W
计算力：24.3M
显卡售价：1599元
每24小时挖ETH数量：0.017
每24小时产生收益:27.9元
预计回本时间：57.31天
Radeon RX 480显卡
整机功耗:171W
计算力：24.4M
显卡售价：1999元
每24小时挖ETH数量：0.017
每24小时产生收益:27.87元
预计回本时间：71.73天
(1)474显卡的算力是多少扩展阅读：
显卡（Video card，Graphics card）全称显示接口卡，又称显示适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。
显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来，同时显卡还是有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。 民用和军用显卡图形芯片供应商主要包括AMD(超微半导体)和Nvidia(英伟达)2家。现在的top500计算机，都包含显卡计算核心。在科学计算中，显卡被称为显示加速卡。
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C. 各显卡算力对照表
显卡算力是衡量显卡性能的重要标准，它反映了显卡在执行复杂计算任务时的能力。随着科技的进步，显卡算力持续提升，以适应更高性能的需求。
下表展示了各大品牌的显卡算力，其中包括NVIDIA、AMD和Intel。其中，NVIDIA的GeForce RTX 3090拥有约32 TFLOPS的算力，而AMD的Radeon RX 6900 XT的算力约为31 TFLOPS。Intel的显卡性能相对较弱，但其Iris Pro Graphics 785的算力约为1.5 TFLOPS。
NVIDIA的GeForce RTX 3090、RTX 3080、RTX 3070、RTX 3060 Ti和RTX 3060分别拥有约32 TFLOPS、29 TFLOPS、25 TFLOPS、23 TFLOPS和20 TFLOPS的算力。AMD的Radeon RX 6900 XT、RX 6800 XT、RX 6800、RX 6700 XT和RX 6700的算力分别为约31 TFLOPS、28 TFLOPS、25 TFLOPS、24 TFLOPS和22 TFLOPS。Intel的Iris Plus Graphics G7和UHD Graphics 630的算力分别为约1.3 TFLOPS和1.1 TFLOPS。
虽然显卡算力是衡量显卡性能的重要指标，但它并非唯一标准。在评估显卡性能时，还需考虑其他因素，如核心架构、显存大小、内存带宽和处理器速度等。因此，用户在选择显卡时，应结合自己的实际需求和使用场景进行综合考量。
D. 怎么判断显卡是否锁算力了
显卡锁算力，是当显卡开始运行挖矿软件，进行哈希算法的时候（以太坊算法）显卡就会自动降低显存频率来锁住算力。
对于游戏玩家来说，平时不运行挖矿软件是不会对于显卡性能有影响的。
硬件驱动双锁算力是基于监测虚拟货币的算力砍半，并非日常使用也无脑砍半，所以玩家日常使用的话完全不用担心性能损失。全新的 LHR 核心仅仅是针对虚拟货币进行了哈希率限制，日常使用以及打游戏则完全不受影响。
显卡性能：
一、先看显存
在挑选电脑时听导购员说的最多的就是大显存好，其实这个观点又对又不对，咱们先来说说它为什么是对的。
显存就好像cpu的运行内存一样是非常重要的，显示画面中的各种图形都会在这里短暂的储存并交由显卡芯片进行处理，所以通常来说确实是越大越好，大的显存可以存储更多的数据供显卡芯片处理，你所看到的画面也会更加的流畅。
二、看传输方式
这里就会涉及到光看显存为什么是不对的了，现在通用的显卡信息传输方式有ddr3和ddr5。如果将显存比作装满水的水池，将显卡芯片比作空水池的话，那么传输方式就是在二者之间联通的水管 。
若果想要将空水池灌满光是有足量的水自然是不够的，还要有流量足够大的水管，也就是说光是显存大是不管用的，你的水管还要更粗才行，ddr5相比ddr3拥有更宽的带宽，所以在挑选显卡时尽量要选择ddr5的显卡。
E. 2023年最新最全的显卡深度学习AI算法算力排行（包括单精度FP32和半精度FP16的对比）
2023年最新最全的显卡深度学习AI算法算力排行如下：
一、单精度FP32与半精度FP16算力对比
- H100 SXM版本：在半精度FP16下展现出惊人实力，算力高达近2000TFLOPS，远超其他显卡。在单精度FP32下的算力虽然未具体提及，但预计也十分强劲。
- 4090：在半精度FP16下的算力为165.2TFLOPS，与H100 SXM版本相比有较大差距。在单精度FP32下的算力同样未具体说明，但通常不会超过其在FP16下的表现。
二、其他显卡算力排行概览
- 特斯拉A100与V100：这两款显卡在深度学习领域也有广泛应用，其算力表现优秀，但具体数值需参考基准测试数据。
- Titan系列：包括Titan V、Titan RTX等，这些显卡在深度学习领域同样具有一定的竞争力，但相对于H100和A100等高端显卡，其算力可能稍逊一筹。
- RTX系列：如RTX 2080 Ti、RTX 2080等，这些显卡在性价比方面可能更具优势，适合预算有限的用户。
三、性价比分析
- 在选择显卡时，除了考虑算力外，性价比也是一个重要的考量因素。以RTX 3080为基准，不同显卡的性价比排行会有所不同。
- 对于深度学习应用来说，通常更关注半精度FP16的算力表现，因为这在很多情况下能带来更高的效率。
四、总结
- 在2023年的显卡深度学习AI算法算力排行中，H100 SXM版本以近2000TFLOPS的半精度FP16算力傲视群雄。
- 其他显卡如4090、特斯拉A100与V100、Titan系列以及RTX系列等也有各自的优势和适用场景。
- 在选择显卡时，除了考虑算力外，还需要综合考虑性价比、内存需求以及应用领域等因素。
F. rx470显卡能挖以太坊吗
GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。
作用是：出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。
采用2颗至强E5-2600V3系列处理器，内存采用128GB/256GB DDR4 2133/2400MHZ,系统硬盘采用2块512G SSD固态硬盘，数据硬盘采用3块25寸2T企业级硬盘，或者3块35寸 4T企业级硬盘，平台采用支持两GPU服务器（LZ-743GR），四GPU服务器(LZ-748GT)，八GPU服务器(LZ-4028GR)。
rx470显卡挖矿算力215mh/s，那么换算成一天算力是多少T？
算力是指计算设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。
算力广泛存在于手机、PC、超级计算机等各种硬件设备中，没有算力，这些软、硬件就不能正常使用。而玩虚拟货币的投资者，都听过算力这个词，在区块链中，算力通常是指挖矿机挖出比特币的能力，算力占全网算力的比例越高，算力产出的比特币就越多。
算力可分为三类：第一类，就是高性能计算，即“超算”。第二类算力，为人工智能计算机，主要用于处理人工智能应用问题；第三类就是数据中心，它更多是通过云计算的方式给大家提供算力的公共服务。这三种计算中心，合起来就反映出一个国家的算力。
2023年算力龙头上市公司：
1、拓维信息：公司依托兆瀚服务器和兆瀚AI推理服务器提供的通用和A算力支持，在云边端的技术框架内，重点发展鸿蒙行业专属操作系统、鸿蒙行业专属终端、拓维元操作系统、行业边缘一体机，“软+硬”深度融合，实现云边端协同，以边端促云。
2、科大讯飞：讯飞的算力完全满足AI算法模型训练，可面向开放平台数百万开发者和其他行业伙伴提供相关AI服务的需求，公司持续打造人工智能核心技术的领先引擎，通过无监督训练、小数据学习算法的突破，用更少的标记数据实现更好的效果，从而降低人工智能在各个领域推广落地的成本。
3、首都在线：公司的CDS首云异构算力平台，主要面向以GPU算力为主的业务场景，既包括了以深度学习、AI计算、超算为主的算力业务，也覆盖了以影视渲染、实时渲染、云游戏、XR等视觉计算需求。
算盘和计算机
显卡现在挖不出来比特币的。你这个算力是以太坊的算力。计算方法也不对
具体步骤如下：
一天有86400秒，而你提供的单位mh/s并不是容量单位，所以请自行计算。
ETH ETC ZEC SC 等才是显卡挖矿的。
最近因为挖矿火爆，部分显卡型号供货紧张，A卡就有好几款基本断货了，价格也上涨了不少。英伟达专业矿卡可能就在本月10号左右出货，而A卡这边有RX470、RX560两款专业矿卡，后续是否还会有其它型号的专业矿卡型号推出，那就得看挖矿还是否能稳定下去了。本次我们要对比的是RX460和GTX1060两款显卡的挖矿算力，下面的测试数据是以太币挖矿算力。
英伟达发布史上最强计算平台，黄教主：自动驾驶不再担心算力问题
硅谷的计算机博物馆认为中国的算盘是最早的计算机之一。算盘具备了计算机的基本特点，软件就是口诀，输入、输出、计算、存储就靠算珠和算盘的框架。仔细想想，这还真是一台极简主义的发明。
算盘非常好用，在中国，直到90年代随着计算机的普及，算盘才被彻底取代掉。80年代计算器发明以后，在很多专业的财会领域，并没有取代算盘，很多老师傅还是觉得算盘更快。
在电视剧《暗算》里，我们甚至看到一堆人使用算盘计算来破解密码。
算盘在中国的出现，最早可以追溯到东汉，最晚也基本是宋元时代了。可以想象在那个年代，有了算盘的中国人，在算力上绝对碾压全球。
西方世界开始钻研用机械来做计算大约要到17世纪了，也就是我们的晚明时期。帕斯卡发明了机械计算器，使用齿轮等复杂机械装置来做加减法。虽然它的计算速度还是不如算盘，但它的好处是完全自动的，我们只管输入，具体计算完全靠机械装置来完成，不需要我们背诵乘法口诀了。
巴贝奇后来发明了差分机和分析机，可以进行加减乘除以外的更加复杂的计算，如对数、三角函数、平方、微积分计算等。
当然，机械计算机过于复杂，并没有真正流行开，但是从机械计算机和算盘的区别，我们已经开出东西方思维的不同，甚至文明的不同走向。
1、在制造和使用工具上，中国在明末之前并不落后。
2、但是，中国的工具相对简单，要进一步提高效率，需要的不是进一步升级工具，而是很多人一起使用工具，比如100个人一起用算盘。但是西方对工具赋予了几乎无限的能力预期，使得他们发明了只需要极少数人操作，但可以完成巨大工作量的工具。机械计算器是一种，其它还有很多，比如纺织机、蒸汽机等。
3、中国文化自己对于工具的进一步发展几乎停滞了，而西方是日新月异。
西方学者有个观点，说中国在明朝和清朝时期，农业和人口政策都发展的太好了，人口规模达到了数亿，这样造成了一种内卷化效应，也就是说中国的廉价劳动力太多了，对任何提升劳动效率的发明创造都没有需求。所以，中华文明自己把自己锁死了，只能靠西方文明的强势入侵才能走出死循环。
李约瑟也有著名一问，为什么古代科技那么发达的中国没有诞生科学。
其实科学是一整套思维和认知体系，包括形而上学、逻辑、数学、怀疑精神、独立思想等等。这些其实在中国古代的皇权社会都不具备。所以，也不仅仅是内卷化的问题。
我们再回头看看题目里说的，算盘也使计算机的问题。
我们发明了算盘，但是直到90年代，我们还在使用算盘。但是西方社会已经从机械计算器发展到了今天的各种电子计算机。
我们的文明在工具的进化上停止了，但是西方文明却在一直不断的进步。这其实像极了，人和动物的区别，不管是使用工具还是群体协作，动物一直停留在一个水平不再发展了，但是人却一直发展，其速度远超生物基因的变异速度。所以很多学者认为，智人的思维升级以后，人类的发展速度已经摆脱了生物基因，我们超越了进化论。道金斯提出了文化基因的概念，meme，他认为文化基因自己也在变异和复制。
从这个意义上说，应该是某种文化基因，比如科技基因，在东西方文明中有着巨大区别，这种区别在晚明以后发生了质变。科技基因自己在全世界繁殖、变异、进化。而我们中国人，自己并没有演化出科技基因。
凯文凯利在他的书《科技究竟想要什么》里，也提出，科技也是一种生命，它有自己的生存和发展动力。
显卡怎么计算挖矿算力
原本应该在今年 3 月份于加州圣何塞举办的英伟达 GTC 2020 大会，因为全球性新冠病毒肺炎的爆发而不得不推迟举行。
比原计划晚了将近 2 个月，英伟达 GTC 2020 终于在 5 月 14 日回归。
不过这一次开发者们没办法在线下集会，只能通过线上直播观看「皮衣教主」黄仁勋的主题演讲。老黄此次是在他硅谷的家中完成了这场别开生面的「Kitchen Keynote」。
虽然是厨房举行，英伟达依然爆出「核弹」，发布了全新一代的 GPU 架构 Ampere（安培）。
在自动驾驶方向上，英伟达通过两块 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 组合，实现了前所未有的2000 TOPS算力的 Robotaxi 计算平台，整体功耗为800W。
有业界观点认为，实现 L2 自动驾驶需要的计算力小于 10 TOPS，L3 需要的计算力为 30 - 60 TOPS，L4 需要的计算力大于 100 TOPS，L5 需要的计算力至少为 1000 TOPS。
现在的英伟达自动驾驶计算平台已经建立起了从10TOPS/5W，200TOPS/45W到2000 TOPS/800W的完整产品线，分别对应前视模块、L2+ADAS以及Robotaxi的各级应用。
从产品线看，英伟达Drive AGX将全面对标 MobileyeEyeQ系列，希望成为量产供应链中的关键厂商。
1、全新 GPU 架构：Ampere（安培）
2 个月的等待是值得的，本次 GTC 上，黄仁勋重磅发布了英伟达全新一代 GPU 架构 Ampere（安培）以及基于这一架构的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整体性能上相比于前代基于 Volta 架构的产品有 20 倍的提升，这颗 GPU 将主要用于数据分析、专业计算以及图形处理。
在安培架构之前，英伟达已经研发了多代 GPU 架构，它们都是以科学发展史上的伟人来命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（费米）、Kepler（开普勒）、Maxwell（麦克斯维尔）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（图灵）。
这些核心架构的升级正是推动英伟达各类 GPU 产品整体性能提升的关键。
针对基于安培架构的首款 GPU A100，黄仁勋细数了它的五大核心特点：
集成了超过 540 亿个晶体管，是全球规模最大的 7nm 处理器；引入第三代张量运算指令 Tensor Core 核心，这一代 Tensor Core 更加灵活、速度更快，同时更易于使用；采用了结构化稀疏加速技术，性能得以大幅提升；支持单一 A100 GPU 被分割为多达 7 块独立的 GPU，而且每一块 GPU 都有自己的资源，为不同规模的工作提供不同的计算力；集成了第三代 NVLink 技术，使 GPU 之间高速连接速度翻倍，多颗 A100 可组成一个巨型 GPU，性能可扩展。
这些优势累加起来，最终让 A100 相较于前代基于 Volta 架构的 GPU 在训练性能上提升了6 倍，在推理性能上提升了7 倍。
最重要的是，A100 现在就可以向用户供货，采用的是台积电的 7nm 工艺制程生产。
阿里云、网络云、腾讯云这些国内企业正在计划提供基于 A100 GPU 的服务。
2、Orin+安培架构 GPU：实现 2000TOPS 算力
随着英伟达全新 GPU 架构安培的推出，英伟达的自动驾驶平台（NVIDIA Drive）也迎来了一次性能的飞跃。
大家知道，英伟达此前已经推出了多代 Drive AGX 自动驾驶平台以及 SoC，包括Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus以及Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了两颗 Xavier SoC，算力可以达到 30TOPS，功耗为 30W。
最近上市的小鹏 P7 上就量产搭载了这一计算平台，用于实现一系列 L2 级自动辅助驾驶功能。
Drive AGX Pegasus 平台则包括了两颗 Xavier SoC 和两颗基于图灵架构的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗为 500W。
目前有文远知行这样的自动驾驶公司在使用这一计算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中国大会上，英伟达又发布了最新一代的自动驾驶计算 SoC Orin。
这颗芯片由 170 亿个晶体管组成，集成了英伟达新一代 GPU 架构和 Arm Hercules CPU 内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，最高每秒可运行 200 万亿次计算。
相较于上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英伟达进一步将自动驾驶计算平台的算力往前推进，通过将两颗 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 集成起来，达到惊人的 2000TOPS 算力。
相较于 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相应地，其功耗为 800W。
按一颗 Orin SoC 200TOPS 算力来计算，一块基于安培架构的 GPU 的算力达到了 800TOPS。
正因为高算力，这个平台能够处理全自动驾驶出租车运行所需的更高分辨率传感器输入和更先进的自动驾驶深度神经网络。
对于高阶自动驾驶技术的发展而言，英伟达正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架构在计算平台方面引领整个行业。
当然，作为一个软件定义的平台，英伟达 Drive AGX 具备很好的可扩展性。
特别是随着安培 GPU 架构的推出，该平台已经可以实现从入门级 ADAS 解决方案到 L5 级自动驾驶出租车系统的全方位覆盖。
比如英伟达的 Orin 处理器系列中，有一款低成本的产品可以提供 10TOPS 的算力，功耗仅为 5W，可用作车辆前视 ADAS 的计算平台。
换句话说，采用英伟达 Drive AGX 平台的开发者在单一平台上仅基于一种架构便能开发出适应不同细分市场的自动驾驶系统，省去了单独开发多个子系统（ADAS、L2+ 等系统）的高昂成本。
不过，想采用 Orin 处理器的厂商还得等一段时间，因为这款芯片会从 2021 年开始提供样品，到2022 年下半年才会投入生产并开始供货。
3、英伟达自动驾驶「朋友圈」再扩大
本届 GTC 上，英伟达的自动驾驶「朋友圈」继续扩大。
中国自动驾驶公司小马智行（Ponyai）、美国电动车创业公司Canoo和法拉第未来（Faraday Future）加入到英伟达的自动驾驶生态圈，将采用英伟达的 Drive AGX 计算平台以及相应的配套软件。
小马智行将会基于 Drive AGX Pegasus 计算平台打造全新一代 Robotaxi 车型。
此前，小马智行已经拿到了丰田的 4 亿美金投资，不知道其全新一代 Robotaxi 会不会基于丰田旗下车型打造。
美国的电动汽车初创公司 Canoo 推出了一款专门用于共享出行服务的电动迷你巴士，计划在 2021 年下半年投入生产。
为了实现辅助驾驶的系列功能，这款车型会搭载英伟达 Drive AGX Xavier 计算平台。前不久，Canoo 还和现代汽车达成合作，要携手开发电动汽车平台。
作为全球新造车圈内比较特殊存在的法拉第未来，这一次也加入到了英伟达的自动驾驶生态圈。
FF 首款量产车 FF91 上的自动驾驶系统将基于 Drive AGX Xavier 计算平台打造，全车搭载了多达 36 颗各类传感器。
法拉第未来官方称 FF91 有望在今年年底开始交付，不知道届时会不会再一次跳票。
作为 GPU 领域绝对霸主的英伟达，在高算力的数据中心 GPU 以及高性能、可扩展的自动驾驶计算平台的加持下，已经建起了一个完整的集数据收集、模型训练、仿真测试、远程控制和实车应用的软件定义的自动驾驶平台，实现了端到端的完整闭环。
同时，其自动驾驶生态圈也在不断扩大，包括汽车制造商、一级供应商、传感器供应商、Robotaxi 研发公司和软件初创公司在内的数百家自动驾驶产业链上的企业已经在基于英伟达的计算硬件和配套软件开发、测试和应用自动驾驶车辆。
未来，在整个自动驾驶产业里，以计算芯片为核心优势，英伟达的触角将更加深入，有机会成为产业链条上不可或缺的供应商。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
基于架构创新，业内首款存算一体大算力AI芯片点亮
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Radeon RX 580显卡
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(6)474显卡的算力是多少扩展阅读：
显卡（Video card，Graphics card）全称显示接口卡，又称显示适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。
显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来，同时显卡还是有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。 民用和军用显卡图形芯片供应商主要包括AMD(超微半导体)和Nvidia(英伟达)2家。现在的top500计算机，都包含显卡计算核心。在科学计算中，显卡被称为显示加速卡。
G. 显卡tflops算力表
显卡的TFLOPS算力是衡量其每秒能够执行多少万亿次浮点运算的指标，对于图形处理、科学计算及深度学习等领域至关重要。以NVIDIA和AMD两大品牌为例，NVIDIA的GeForce RTX系列显卡在算力上表现突出，如RTX 3090的算力约为32 TFLOPS，而RTX 3080则约为29 TFLOPS。AMD的Radeon RX系列同样不俗，如RX 6900 XT的算力约为31 TFLOPS。这些高算力显卡能够显著提升计算效率，满足复杂计算任务的需求。
需要注意的是，显卡算力与性能之间并非完全成正比，实际使用中还需考虑显存大小、显存带宽、功耗等因素。此外，随着技术的不断发展，新一代显卡的算力将会进一步提升，为用户提供更强大的计算能力。在选择显卡时，用户应根据自己的实际需求和使用场景进行综合考虑。
H. a卡和n卡的区别两种显卡对比测评
导读
很多小伙伴问我，A 卡和 N 卡到底哪家好，很多人之前看到的文章都是什么 A 卡战未来之类的，A 卡在矿难的时候确实是性价比十足，RX584 这样的显卡价格在 500 左右，然后性能和 N 卡的 1060 相差不大，但是 N 卡这个 1060 在某海鲜市场上面的价格是 700 左右，性价比一下子就出来了，并且 A 卡还带有一年质保（卡某基）。矿难时期是 DIY 玩家购买 A 卡最舒坦的日子。
正文
单从显卡上面来说，两家的显卡都很优秀，毕竟消费市场上面也没有其他家的显卡可以选择了，但是更多的人在购买显卡的时候，还是以英伟达显卡为首要选择，这其中有很多历史问题造成的，以前我们对于 AMD 生产的显卡总会产生一种：这个显卡不稳定，这个显卡功耗高性能差，这个显卡玩游戏效果特别差，不如英伟达家显卡好用。
导致这种情况的出现主要是之前的游戏厂商对于显卡的优化，还有 AMD 走的弯路，我们知道 AMD 在处理器方面到了锐龙系列才算翻身，但是在消费市场上大多数人还是首选 intel 的处理器，这也是之前 AMD 家的走的多核推土机造成的，处理器核数多，但是一核有难，七核观看，这个也不是开玩笑的，之前老 AMD 的处理器就会出现一核满载，其他核使用率很低的情况，显卡要稍微好一点，但是之前 AMD 生产的性能卡都是功耗巨大。比如 R9-380X 的显卡，没有 500W 的电源，你就别想玩这个卡。
功耗是一方面，但是在游戏优化上面，AMD 的老卡也是渣渣，老程之前测试过 AMD 的 RX560 4G 显卡，这是 560 4G 鲁大师跑分在 7 万多左右，然后玩 QQ 飞车的时候还会出现偶尔的卡顿，这个严重影响使用感官，但是换上英伟达的 GTX650 显卡，不说全特效吧，至少人家不卡顿。GTX650 和 RX560 这两张显卡的价格相差 200 元左右，价格贵，游戏优化差，实在是让人对 AMD 显卡有好印象。
前面说的是 AMD 的缺点，咱们也不能一杆子把 AMD 的显卡全部打死，毕竟 AMD 还出了 470-580 系列的显卡，这一类的显卡现在默认矿卡，矿的特别舒坦，二进宫都不算完，去年开始三进宫，现在 580 显卡 4G 的回收价格依然在千元左右，海鲜市场卖价依旧在 1300 元左右，但是之前便宜啊，RX474 15W 跑分，吃鸡中高特效的显卡在某宝竟然只卖 298，这个你敢相信，并且店家还支持 1 年质保，虽然店家会跑路，但是性能是是实实在在的啊。
英伟达显卡对比 AMD 显卡就没有那么多的黑历史了，游戏公司对于 N 卡的优化是相当的给力，老程可以这样说，英伟达在显卡界就相当于 intel 在处理器界的地位，AMD 两者都有，所以 AMD 就成为这两家成功的垫脚石了。
但是随着矿潮的来临，AMD 卡不锁算力，并且性能依旧能够和英伟达的旗舰对飚，可谓是成了众多矿老板手中的香馍馍了，虽然功耗依旧很高，没有 GTX1660S 那么有性价比，但是人家官方的价格确实要比英伟达的便宜，而且性能不差，只不过就是抢不到而已，很多人抢到显卡了也是第一时间挂到海鲜市场进行二次销售，毕竟赚钱嘛。
对比
英伟达显卡：游戏优化更好，尤其是国内的游戏，某鹅就是 AMD 最大的黑，鹅厂的游戏对于 AMD 显卡的优化是相当的差的，但是对于英伟达显卡的优化是相当的努力，你能想到现在玩英雄联盟最佳的卡不是 RTX30 系列，而是差不多快有十年的 GTX750TI。除了鹅厂之外，还有国内其他的网游生产厂家，毕竟现在工作室每次组装机器的时候首选的就是 GTX750TI，游戏要求比较高，那么就上 GTX1050TI，你应该没有看过哪个工作室要给自己的搬砖电脑上 HD7850 的吧。毕竟工作室和电费没有仇。
英伟达显卡：在相同的功耗下，性能能做到更好，甚至和 AMD 比，功耗更低，性能更好，稳定性也相对于 AMD 来说强一些，虽然不多，但是也有一些，毕竟很多人认为 AMD 的稳定性不好。
总结
总的来说，A 卡能超频，能战未来，但是实际情况中很少有人能用到这个超频的缓解，也就是说 AMD 给了玩家更多的选择，但是玩家不愿意去使用，A 卡就是把玩家所需要考虑到的东西都给你考虑到了，绝不多给，甚至还想在不多给的基础上面再砍一刀，毕竟老黄刀法，一刀传世。至于选择就看你预算了，总体来讲还是推荐上 N 卡，游戏优化好，功耗低，你在家玩玩游戏都能省好多小钱钱。
I. rx480显卡算力是多少t
1. GPU服务器是一种基于GPU的计算服务，广泛应用于视频编解码、深度学习、科学计算等领域。它通过提供出色的图形处理能力和高性能计算能力，有效提升产品的计算处理效率和竞争力。
2. 显卡挖矿算力是指显卡在挖矿过程中每秒能处理的计算次数。例如，rx470显卡挖矿算力为215mh/s。要将这个单位转换为T，需要知道1T等于1000000mh/s。因此，215mh/s等于0.000215T。
3. 算力是指计算设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。算力广泛存在于手机、PC、超级计算机等各种硬件设备中。在区块链中，算力通常是指挖矿机挖出比特币的能力。
4. 2023年算力龙头上市公司包括拓维信息、科大讯飞和首都在线。这些公司通过提供高性能的计算服务，在人工智能、云计算等领域取得了显著的成就。
5. 显卡挖矿算力的计算方法是将显卡的挖矿算力（单位为mh/s）转换为T。例如，rx470显卡的挖矿算力为215mh/s，转换为T后为0.000215T。
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