算力时代
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)算力时代扩展阅读：
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。
2. 算力作为新基建产业一环，未来将有多大空间
IDC此前发布的《2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告》指出，到2022年，全球人工智能市场中用于算力的投资将超过176亿美元，未来五年（2018-2022），该市场的复合增长率将超过30%。而算力也将成为现代社会重要的基础设施，并成为中国新基建战略的重要组成部分。XnMatrix是全球化、去中心化的新一代云计算平台，是Web3.0智能时代数字经济领域的新型基础设施。
3. “算力”是什么意思
算力是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。
在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW。
(3)算力时代扩展阅读
算力为大数据的发展提供坚实的基础保障，大数据的爆发式增长，给现有算力提出了巨大挑战。互联网时代的大数据高速积累，全球数据总量几何式增长，现有的计算能力已经不能满足需求。据IDC报告，全球信息数据90% 产生于最近几年。并且到2020年，40% 左右的信息会被云计算服务商收存，其中1/3 的数据具有价值。
因此算力的发展迫在眉睫，否则将会极大束缚人工智能的发展应用。我国在算力、算法方面与世界先进水平有较大差距。算力的核心在芯片。因此需要在算力领域加大研发投入，缩小甚至赶超与世界发达国家差距。
算力单位
1 kH / s =每秒1,000哈希
1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。
1 GH / s =每秒1,000,000,000次哈希。
1 TH / s =每秒1,000,000,000,000次哈希。
1 PH / s =每秒1,000,000,000,000,000次哈希。
1 EH / s =每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。
4. 什么是算力
算力（也称哈希率）是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机（CPU）计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。
在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW(Proof Of Work)。
日前，比特币全网算力已经全面进入P算力时代（1P=1024T，1T=1024G，1G=1024M，1M=1024k），在不断飙升的算力环境中，P时代的到来意味着比特币进入了一个新的军备竞赛阶段。
算力是衡量在一定的网络消耗下生成新块的单位的总计算能力。每个硬币的单个区块链随生成新的交易块所需的时间而变化。
5. 每一个阶段计算机的计算能力
计算机的历史
现代计算机的诞生和发展 现代计算机问世之前，计算机的发展经历了机械式计算机、机电式计算机和萌芽期的电子计算机三个阶段。
早在17世纪，欧洲一批数学家就已开始设计和制造以数字形式进行基本运算的数字计算机。1642年，法国数学家帕斯卡采用与钟表类似的齿轮传动装置，制成了最早的十进制加法器。1678年，德国数学家莱布尼兹制成的计算机，进一步解决了十进制数的乘、除运算。
英国数学家巴贝奇在1822年制作差分机模型时提出一个设想，每次完成一次算术运算将发展为自动完成某个特定的完整运算过程。1884年，巴贝奇设计了一种程序控制的通用分析机。这台分析机虽然已经描绘出有关程序控制方式计算机的雏型，但限于当时的技术条件而未能实现。
巴贝奇的设想提出以后的一百多年期间，电磁学、电工学、电子学不断取得重大进展，在元件、器件方面接连发明了真空二极管和真空三极管；在系统技术方面，相继发明了无线电报、电视和雷达……。所有这些成就为现代计算机的发展准备了技术和物质条件。
与此同时，数学、物理也相应地蓬勃发展。到了20世纪30年代，物理学的各个领域经历着定量化的阶段，描述各种物理过程的数学方程，其中有的用经典的分析方法已根难解决。于是，数值分析受到了重视，研究出各种数值积分，数值微分，以及微分方程数值解法，把计算过程归结为巨量的基本运算，从而奠定了现代计算机的数值算法基础。
社会上对先进计算工具多方面迫切的需要，是促使现代计算机诞生的根本动力。20世纪以后，各个科学领域和技术部门的计算困难堆积如山，已经阻碍了学科的继续发展。特别是第二次世界大战爆发前后，军事科学技术对高速计算工具的需要尤为迫切。在此期间，德国、美国、英国部在进行计算机的开拓工作，几乎同时开始了机电式计算机和电子计算机的研究。
德国的朱赛最先采用电气元件制造计算机。他在1941年制成的全自动继电器计算机Z-3，已具备浮点记数、二进制运算、数字存储地址的指令形式等现代计算机的特征。在美国，1940～1947年期间也相继制成了继电器计算机MARK-1、MARK-2、Model-1、Model-5等。不过，继电器的开关速度大约为百分之一秒，使计算机的运算速度受到很大限制。
电子计算机的开拓过程，经历了从制作部件到整机从专用机到通用机、从“外加式程序”到“存储程序”的演变。1938年，美籍保加利亚学者阿塔纳索夫首先制成了电子计算机的运算部件。1943年，英国外交部通信处制成了“巨人”电子计算机。这是一种专用的密码分析机，在第二次世界大战中得到了应用。
1946年2月美国宾夕法尼亚大学莫尔学院制成的大型电子数字积分计算机(ENIAC)，最初也专门用于火炮弹道计算，后经多次改进而成为能进行各种科学计算的通用计算机。这台完全采用电子线路执行算术运算、逻辑运算和信息存储的计算机，运算速度比继电器计算机快1000倍。这就是人们常常提到的世界上第一台电子计算机。但是，这种计算机的程序仍然是外加式的，存储容量也太小，尚未完全具备现代计算机的主要特征。
新的重大突破是由数学家冯·诺伊曼领导的设计小组完成的。1945年3月他们发表了一个全新的存储程序式通用电子计算机方案—电子离散变量自动计算机(EDVAC)。随后于1946年6月，冯·诺伊曼等人提出了更为完善的设计报告《电子计算机装置逻辑结构初探》。同年7～8月间，他们又在莫尔学院为美国和英国二十多个机构的专家讲授了专门课程《电子计算机设计的理论和技术》，推动了存储程序式计算机的设计与制造。
1949年，英国剑桥大学数学实验室率先制成电子离散时序自动计算机(EDSAC)；美国则于1950年制成了东部标准自动计算机(SFAC)等。至此，电子计算机发展的萌芽时期遂告结束，开始了现代计算机的发展时期。
在创制数字计算机的同时，还研制了另一类重要的计算工具——模拟计算机。物理学家在总结自然规律时，常用数学方程描述某一过程；相反，解数学方程的过程，也有可能采用物理过程模拟方法，对数发明以后，1620年制成的计算尺，己把乘法、除法化为加法、减法进行计算。麦克斯韦巧妙地把积分(面积)的计算转变为长度的测量，于1855年制成了积分仪。
19世纪数学物理的另一项重大成就——傅里叶分析，对模拟机的发展起到了直接的推动作用。19世纪后期和20世纪前期，相继制成了多种计算傅里叶系数的分析机和解微分方程的微分分析机等。但是当试图推广微分分析机解偏微分方程和用模拟机解决一般科学计算问题时，人们逐渐认识到模拟机在通用性和精确度等方面的局限性，并将主要精力转向了数字计算机。
电子数字计算机问世以后，模拟计算机仍然继续有所发展，并且与数字计算机相结合而产生了混合式计算机。模拟机和混合机已发展成为现代计算机的特殊品种，即用在特定领域的高效信息处理工具或仿真工具。
20世纪中期以来，计算机一直处于高速度发展时期，计算机由仅包含硬件发展到包含硬件、软件和固件三类子系统的计算机系统。计算机系统的性能—价格比，平均每10年提高两个数量级。计算机种类也一再分化，发展成微型计算机、小型计算机、通用计算机(包括巨型、大型和中型计算机)，以及各种专用机(如各种控制计算机、模拟—数字混合计算机)等。
计算机器件从电子管到晶体管，再从分立元件到集成电路以至微处理器，促使计算机的发展出现了三次飞跃。
在电子管计算机时期(1946～1959)，计算机主要用于科学计算。主存储器是决定计算机技术面貌的主要因素。当时，主存储器有水银延迟线存储器、阴极射线示波管静电存储器、磁鼓和磁心存储器等类型，通常按此对计算机进行分类。
6. 十次方算力租赁平台是怎样产生的
为什么会出现这样一个平台？随着大数据、人工智能这样一个时代的到来，数据的处理就已经成了重要的生产力，而数据的生产力就是需要算力来做支撑。十次方的算力平台，就是提供这种算力支持的平台。
7. 什么是算力
在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW(Proof Of Work)。
日前，比特币全网算力已经全面进入P算力时代（1P=1024T，1T=1024G，1G=1024M，1M=1024k），在不断飙升的算力环境中，P时代的到来意味着比特币进入了一个新的军备竞赛阶段。这是算力的含义，想知道更多推荐去挖链网看看。（亲 请采纳）
8. 在智慧时代，算力就是核心竞争力，那么浪潮AI是如何支撑算力发展的
浪潮AI多年来一直打造人工智能基础措施。在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。
其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录；
在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新；
在聚合算力方面，浪潮AI持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；
在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启 AI 全自动建模新方式，加速产业化应用。
9. 算力平台的发展与应用有哪些
我们生活在数据化的时代，一切数据化的服务都离不开算力的支持，算力平台的应用领域挺广的，我给你发2张图看看你就知道了。
10. 算力是什么意思
算力是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。
在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW。
(10)算力时代扩展阅读
算力为大数据的发展提供坚实的基础保障，大数据的爆发式增长，给现有算力提出了巨大挑战。互联网时代的大数据高速积累，全球数据总量几何式增长，现有的计算能力已经不能满足需求。据IDC报告，全球信息数据90% 产生于最近几年。并且到2020年，40% 左右的信息会被云计算服务商收存，其中1/3 的数据具有价值。
因此算力的发展迫在眉睫，否则将会极大束缚人工智能的发展应用。我国在算力、算法方面与世界先进水平有较大差距。算力的核心在芯片。因此需要在算力领域加大研发投入，缩小甚至赶超与世界发达国家差距。
算力单位
1 kH / s =每秒1,000哈希
1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。
1 GH / s =每秒1,000,000,000次哈希。
1 TH / s =每秒1,000,000,000,000次哈希。
1 PH / s =每秒1,000,000,000,000,000次哈希。
1 EH / s =每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。