l3算力平均400

⑴ 1t算力一天能挖多少FILECOIN

2021年2月23日产量是0.1098FIL/T，最初可以挖0.22FIL左右，但由于网络参与者越来越多，单T均分的FIL也越来越少，平均单T产量以0.5%的速度下降。

⑵ 高通发布自动驾驶平台，预计2023年装车量产

1月7日，高通正式发布全新的自动驾驶计算平台——SnapdragonRide平台。该平台包括安全系统级芯片、安全加速器以及自动驾驶软件栈，能够满足最高L4/L5级自动驾驶的运算需求。高通宣布该平台将于2020年上半年交付给汽车制造商和一级供应商进行前期开发，预计搭载该平台的汽车将于2023年投入量产。

解读：早在2012年，高通就进入了汽车芯片领域。截至目前，高通在汽车板块的订单金额累计已达到70亿美元，而在两个月前，这一数字还是65亿美元。

不过，之前做的芯片都是通信及娱乐类芯片。在这次的发布会上，高通方面的透露，其发力自动驾驶芯片，也已经有四年多时间了。高通在2017年拿到了加州的自动驾驶测试牌照，该项测试的目的正是为了验证其芯片。

当前，自动驾驶芯片最大的一个痛点是很难实现算力和功耗的平衡，而高通从一开始就决定利用其在手机芯片产业的积累做高算力、低功耗的ASIC芯片。高通这次发布的L4级自动驾驶计算平台SnapdragonRide，搭载了两颗自研的自动驾驶处理器ML（ASIC）、还集成了GPU、CPU。

SnapdragonRide平台可在130W的功耗下达到最高700TOPS的算力。若这一规划能变成现实，那高通的自动驾驶方案在算力上还是挺有竞争力的。如与特斯拉Hardware3.0的144TOPS/72W相比，高通的产品能效优势很明显。，

目前已量产方案中，算力最强的是华为的MDC600，算力为352TOPS，但功耗也高达352W；其次为英伟达的DrivePegasus，算力为320TOPS，但功耗也高达500W。

据规划，英伟达基于下一款自动驾驶芯片的Orin的计算平台AGXOrin的算力可达2000TOPS，但功耗也高达750W，这种功耗，几乎无法应用于量产车。

相比之下，高通的自动驾驶计算平台不需要风扇或液体冷却系统散热，而是通过更简单的被动风冷系统，从而达到比较高的可靠性。

SnapdragonRide平台还将芯片减配，变成算力在60-120TOPS的L2-L3级自动驾驶解决方案，或者算力为30TOPS的ADAS解决方案。在这次CES上，高通与通用汽车就ADAS业务达成了合作。

在商业模式上，高通的做法比较开放，既可以提供全栈式解决方案，也可以只卖芯片，算法及传感器方案之类的由客户自己去处理。

今后，V2X芯片也会是高通在汽车业务上的重要收入来源之一。

此外，高通还通过其Car-to-CloudService为车企提供云计算、OTA方面的技术支持。值得一提的是，其Car-To-CloudSoftSKU支持芯片组的安全升级。

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。

⑶ 蚂蚁矿机L3+ 504m,24小时能挖多少

其实每天能挖到的币都是不一样的，L3+最早出来的时候，每天能挖1个莱特币。现在全网算力大幅度提升，每天能挖0.54个币左右。主要还是要看你的算力跟全网算力的比较吧。

⑷ 小鹏P7 的L3级别自动驾驶能力，具体是怎么样的

个人觉得这个设计非常的科技化，同时这个系统可以记住车主常用的车位，实现最后一公里的自动泊车，另外的话小鹏汽车还表示，根据行业技术的成熟度，未来的产品会升级L4级自动驾驶系统。这让很多人都充满了期待，而且新车小鹏P7还将首次搭载安全系数很高的数字车钥匙，同时支持蓝牙和无线网络连接。可以实现开关锁、启动车辆，钥匙分享、遥控车辆等功能。数字车钥匙的身份证技术由小鹏汽车与支付宝合作开发，安全性~高，是金融级别的标准。

⑸ 最高280 TOPS算力，黑芝麻科技发布华山二号，PK特斯拉FSD

芯片作为智能汽车的核心「大脑」，成为诸多车企、Tier 1、自动驾驶企业重点布局的领域。
围绕着自动驾驶最为关键的计算单元，国内诞生了诸多自动驾驶芯片创新公司，在该领域的绝大部分市场份额依然被国外厂商控制的当下，他们正在争取成为「国产自动驾驶芯片之光」。
成立于 2016 年的黑芝麻智能科技便是这一名号的有力争夺者。
继 2019 年 8 月底发布旗下首款车规级自动驾驶芯片华山一号（HS-1）A500 后，黑芝麻又在这个 6 月推出了相较于前代在性能上实现跃迁的全新系列产品——华山二号（HS-2），两个系列产品的推出相隔仅 300 余天，整体研发效率可见一斑。
1、国产算力最高自动驾驶芯片的自我修养
华山二号系列自动驾驶芯片目前有两个型号的产品，包括：
应用于?L3/L4?级自动驾驶的华山二号 A1000?；针对?ADAS/L2.5?自动驾驶的华山二号 A1000L。
简单理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 则在性能上进行了裁剪。
这样的产品型号设置也让华山二号系列芯片能在不同的自动驾驶应用场景中进行集成。
相较于 A500 芯片，A1000?在算力上提升了近?8 倍，达到了?40 - 70TOPS，相应的功耗为?8W，能效比超过?6TOPS/W，这个数据指标目前在全球处于领先地位。
华山二号 A1000 之所以能有如此出色的能效表现，很大程度是因为这块芯片是基于黑芝麻自研的多层异构性的?TOA 架构打造的。
这个架构将黑芝麻核心的图像传感技术、图像视频压缩编码技术、计算机视觉处理技术以及深度学习技术有机地结合在了一起。
此外，这款芯片中内置的黑芝麻自研的高性能图像处理核心?NeuralIQ ISP?以及神经网络加速引擎?DynamAI DL?也为其能效跃升提供了诸多助力。
需要注意的是，这里的算力数值之所以是浮动的，是因为计算方式的不同。
如果只计算 A1000 的卷积阵列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上芯片上的 CPU 和 GPU 的算力，其总算力将达到?70TOPS。
在其他参数和特性方面，A1000 内置了 8 颗 CPU 核心，包含 DSP 数字信号处理和硬件加速器，支持市面上主流的自动驾驶传感器接入，包括激光雷达、毫米波雷达、4K 摄像头、GPS 等等。
另外，为了满足车路协同、车云协同的要求，这款芯片不仅集成了 PCIE 高速接口，还有车规级千兆以太网接口。
A1000 从设计开始就朝着车规级的目标迈进，它符合芯片 AEC-Q100 可靠性和耐久性 Grade 2 标准，芯片整体达到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 级别，芯片内部还有满足 ASIL-D 级别的安全岛，整个芯片系统的功能安全等级为?ASIL-D。
从这些特性来看，A1000 是一款非常标准的车规级芯片，完全可以满足在车载终端各种环境的使用要求。
A1000 芯片已于今年 4 月完成流片，采用的是台积电的 16nm FinFET 制程工艺。
今年 6 月，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试，为最后的大规模量产做准备。
据悉，搭载这款芯片的首款车型将在?2021 年底量产。
随着 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自动驾驶芯片产品路线图也更加清晰。
在华山二号之后，这家公司计划在 2021 年的某个时点推出华山三号，主要面向的是 L4/L5 级自动驾驶平台，芯片算力将超越 200TOPS，同时会采用更先进的 7nm 制程工艺。
华山三号的?200TOPS?算力，将追平英伟达 Orin 芯片的算力。
去年 8 月和华山一号 A500 芯片一同发布的，还有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自动驾驶计算平台。
这个平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 芯片的基础上，有了更强的可扩展性，也有了更广泛的应用场景。
针对低级别的 ADAS 场景，客户可以基于 HS-2 A1000L 芯片搭建一个算力为 16TOPS、功耗为 5W 的计算平台。
而针对高级别的 L4 自动驾驶，客户可以将 4 块 HS-2 A1000 芯片并联起来，实现高达 280TOPS 算力的计算平台。
当然，根据不同客户需求，这些芯片的组合方式是可变换的。
与其他大多数自动驾驶芯片厂商一样，黑芝麻也在可扩展、灵活变换的计算平台层面投入了更多研发精力，为的是更大程度上去满足客户对计算平台的需求。
反过来，这样的做法也让黑芝麻这样的芯片厂商有了接触更多潜在客户的机会。
根据黑芝麻智能科技的规划，今年 7 月将向客户提供基于 A1000 的核心开发板。
到今年 9 月，他们还将推出应用于 L3 自动驾驶的域控制器（DCU），其中集成了两颗 A1000 芯片，算力可达 140TOPS。
2、黑芝麻自动驾驶芯片产品「圣经」
借着华山二号系列芯片的发布，黑芝麻智能科技创始人兼 CEO 单记章也阐述了公司 2020 年的「AI 三次方」产品发展战略，具体包括「看得懂、看得清和看得远」。
这一战略是基于目前市面上对自动驾驶域控制器和计算平台的诸多要求提出的，这些要求包括安全性、可靠性、易用性、开放性、可升级以及延续性等。
其中，看得懂直接指向的是?AI 技术能力，要求黑芝麻的芯片产品能够理解外界所有的信息，可以进行判断和决策。
而看得懂的基础是看得清，这指的是黑芝麻芯片产品的图像处理能力，需要具备准确接收外界信息的能力。
这里尤其以摄像头传感器为代表，其信息量最大、数据量也最多，当然传感器融合也不可或缺。
看得远则指的是车辆不仅要感知周边环境，还要了解更大范围的环境信息，这就涉及到了车路协同、车云协同这样的互联技术，所以我们看到黑芝麻的芯片产品非常注重对互联技术的支持。
作为一家自动驾驶芯片研发商，这一战略将成为黑芝麻后续芯片产品研发的「圣经」。
3、定位 Tier 2，绑定 Tier 1，服务 OEM
现阶段，发展智能汽车已经成为了国家意志，在政策如此支持的情况下，智能汽车的市场爆发期指日可待。
根据艾瑞咨询的报告数据显示，到 2025 年全球将会有 6662 万辆智能汽车的存量，中国市场的智能汽车保守预计在 1600 万辆左右。
如此规模庞大的智能汽车增量市场，将为那些打造智能汽车「大脑」的芯片供应商培育出无限的产品落地机会。
作为其中一员，黑芝麻智能科技也将融入到这股潮流之中，很有机会成长为潮流的引领者。
作为一家自动驾驶芯片研发商，黑芝麻智能科技将自己定位为?Tier 2，未来将绑定 Tier 1 合作伙伴，进而为车企提供产品和服务。
当然，黑芝麻不仅能提供车载芯片，未来还将为客户提供自动驾驶传感器和算法的解决方案，还有工具链、操作平台等产品。
凭借着此前发布的华山一号 A500 芯片，黑芝麻智能科技已经与中国一汽和中科创达两家达成了深入的合作伙伴关系，将在自动驾驶芯片、视觉感知算法等领域展开了诸多项目合作。
另外，全球顶级供应商博世也与黑芝麻建立起了战略合作关系。
目前，黑芝麻的华山一号 A500 芯片已经开启了量产，其与国内头部车企关于 L2+ 和 L3 级别自动驾驶的项目也正在展开。
如此快速的落地进程，未来可期。
有意思的是，黑芝麻此番发布华山二号系列芯片，包括中国一汽集团的副总经理王国强、上汽集团总工程师祖似杰、蔚来汽车 CEO 李斌以及博世中国区总裁陈玉东在内的多位行业大佬都为其云站台。
这背后意味着什么？给我们留下了很大的想象空间。
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。

⑹ FIL里面的算力增量是什么意思

算力增量，就是计算机运算速度的增加量。
算力：简单说就是你的矿机运算速度的一个量化指标，比如1T算力，就是1s能算10的12次方次运算。如果这10的12次方次能算出符合条件的结果那就挖到了，如果没有，可以说是白算了。

面对指数级攀升的数据增量，算力是时刻摆在企业和机构面前最大的诉求，而提升算力就需要性能更高的CPU与GPU。
上一次AMD处理器将HPC的计算力推至亿亿次，而现在AMD携EPYC处理器再次将超算的计算力推进到百亿亿次的级别。AMD打造的两大E级超算系统Frontier和El Capitan分别计划于2021和2023年交付，将分别实现超过 1.5 exaflops(百亿亿次)和2 exaflops的预期处理性能，预计交付后将成为世界上最快的超级计算机。。
短时间内在计算力方面有如此大的提升，对于任何一家厂商来说都是不小的挑战。AMD是如何取得如此大的进步？我们要从2017年说起。
2017年，AMD采用了全新的Zen架构，推出了第一代EPYC处理器，并惊人地把单个处理器核心数提升到了32核。而在两年之后，第二代EPYC处理器的推出，不仅把架构升级至Zen2，同时，制程工艺从14nm降至7nm，从而使其IPC性能提升15%。
相比与Zen架构，新推出Zen2架构优化了L1指令缓存，并使操作缓存容量和浮点单元数据位宽翻倍，同时L3缓存翻倍到16MB，64核EPYC处理器轻松拥有128MB L3缓存。而且很重要的一点是，第二代EPYC采用了7nm工艺，有效减低了功耗，使得在225W TDP下可以将核心数提升到64核，让其性能提升明显。
在过去的一年时间里，第二代AMD EPYC处理器取得了超过140项世界纪录，其中涵盖云计算、虚拟化、高性能计算、大数据分析等多个领域，并且还以强大的性能来满足企业或机构对计算力日渐增强的需求。
所以，AMD依靠着EPYC处理器的领先性能以及超高的功耗比，不仅赢得了更多市场份额、打破众多世界纪录，同时，也让AMD的生态圈日渐扩大。

⑺ 想入手一台蚂蚁L3+矿机，每天收益大概有多少呢

现在基本挖不倒了，总共就2100万个。都挖的差不多了，不能说多久挖到一个，就是靠计算机每日每月的计算挖掘的。很难说运气多久会降临在你身上。

⑻ 火币网 为什么矿机的算力会波动

您好，所有矿机都存在这样的正常现象，矿机芯片的计算并不是一个稳定输出的过程，只要平均算力和日收益是稳定的即可。
除此之外，矿机算力还会因为矿机状态、工作环境、网络不稳定等因素存在波动，矿场管理人员需要注意排查所有相关因素，保护收益的稳定。

⑼ 1063与1066挖矿ETH算力一样吗

很简单，就是把你自己多余的空间用来存储数据，然后赚取数字资产。如果你是普通散户，想在家挖矿，可以考虑购置一台家用型矿机，比如星际比特蜂鸟H1

⑽ 火币Global为什么矿机的算力会波动

所有矿机都存在这样的正常现象，矿机芯片的计算并不是一个稳定输出的过程，只要平均算力和日收益是稳定的即可。
除此之外，矿机算力还会因为矿机状态、工作环境、网络不稳定等因素存在波动，矿场管理人员需要注意排查所有相关因素，保护收益的稳定。