gt算力

Ⅰ 求计算能力较强的的电脑配置单

excel最多也就6万多行吧，十万多行没反应了吧，来个i7花个6000配个好点的吧

Ⅱ NVIDIA GeForce GT 610M运行CUDA时的计算能力

GT610m实际是GT520m的超频版，入门级显卡，低端。
着色器数量：48Unified
制造工艺：40nm
光栅单元：4
位宽：64bit
容量：2048M
运算能力为：
像素填充率：1.7GPixel/S
纹理填充率：6.8GTexel/S
显存带宽：12.8GB。
希望帮到你。

Ⅲ 计算力的大小的公式

我想如果仅仅只知道体积和速度这两个物理量，是无法求其所受力的大小的。抱歉！

Ⅳ gpu计算能力1.0是什么意思

计算能力是Nvidia公司在发布CUDA（统一计算架构，Compute Unified Device Architecture，一种对GPU进行编程的语言，类似于C语言对CPU进行编程）时提出的一个概念。因为显卡本身是一个浮点计算芯片，可以作为计算卡使用，所以显卡就具有计算能力。不同的显卡具有不同的计算能力，为了以示区分，Nvidia就在不同时期的产品上提出了相应版本的计算能力x.x。计算能力1.0出现在早期的图形卡上，例如，最初的8800 Ultras和许多8000系列卡以及Tesla C/D/S870s卡，与这些显卡相应发布的是CUDA1.0。今天计算能力1.0已经被市场淘汰了。此后还有计算能力1.1，这个出现在许多9000系列图形卡上。计算能力1.2与GT200系列显卡一起出现，而计算能力1.3是从GT200升级到GT200 a/b修订版时提出的。再往后还有计算能力2.0、2.1、3.0等版本。最新发布的版本是计算能力6.1，由最新的帕斯卡架构显卡所支持，同时CUDA版本也更新到CUDA8.0。

对于普通用户无需关心显卡的计算能力，只有GPU编程人员在编写CUDA程序，对GPU的计算进行开发时才关心这个问题。只要知道自己电脑所带的显卡型号就能查询到相应的计算能力，这里贴上官方网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。

Ⅳ GPU的浮点运算能力为什么会如此恐怖

它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。 将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C++。

随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。

目前只有G80、G92、G94和GT200平台的NVidia显卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU。

CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统，可以与Visual Studio2005集成在一起。

目前这项技术处在起步阶段，仅支持32位系统，编译器不支持双精度数据等问题要在晚些时候解决。Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。

在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。

Ⅵ ltc算力大涨，怎么回事大神们帮帮忙

我是说价格，价格和算力成正比。算力越高涨的几率越高，预测目前估值太低了，很多矿工在调动算力加入，我前阵子就看好，果不其然。这样挖矿还能苟延残喘一阵没错，涨起来就意味着更多算力要进来了。 查看更多答案>>

Ⅶ 弯曲的杠杆怎么计算力

一、杠杆
（1）杠杆的基本概念
一根在力的作用下能绕着固定点转动的硬棒就叫杠杆。
杠杆的五个术语：①支点：杠杆绕着转动的点(o)；②动力：使杠杆转动的力(F1)；③阻力：阻碍杠杆转动的力(F2)； ④动力臂：从支点到动力的作用线的距离（L1）；⑤阻力臂：从支点到阻力作用线的距离（L2）。
（2）杠杆平衡的条件
动力×动力臂=阻力×阻力臂，这个平衡条件也就是阿基米德发现的杠杆原理。
（3）三种杠杆：
①省力杠杆：L1>L2,平衡时F1<F2。特点是省力，但费距离。（如剪铁剪刀，铡刀，起子）
②费力杠杆：L1<L2,平衡时F1>F2。特点是费力，但省距离。（如钓鱼杠，理发剪刀等）
③等臂杠杆：L1=L2,平衡时F1=F2。特点是既不省力，也不费力。（如：天平）
二、浮力
（1）浮力
浸在液体或气体里的物体受到液体或气体向上托的力称为浮力。浮力产生的原因是：浸在液体（或气体）中的物体受到液体（或气体）对它的向上和向下的压力差。浮力的施力物体是液体（或气体），浮力属于弹力。
（2）阿基米德原理
浸在液体里的物体受到向上的浮力，浮力大小等于它排开的液体受到的重力。表达式：F浮=G排=ρ液V排g （阿基米德原理也适用于气体）。
由此可得，影响浮力大小的两个因素是液体的密度和物体排开液体的体积。
（3）浮力的计算方法
①阿基米德原理：F浮=G排=ρ液V排g (也适用于气体)
②二力平衡：F浮=G物 (适用于漂浮、悬浮)
③多力平衡：F浮=G－F （此为用弹簧测力计测量浮力情况）
④压力差法：F浮=F向上-F向下（不常用）
（4）浮力的测量
①常用方法：用弹簧测力计测量出物体的重力G，将物体浸入液体中读出弹簧测力计的示数F，则物体浸入液体中受到的浮力是：F浮=G－F 。
②测V排(量筒)法:测量出V排,用F浮=G排=ρ液V排g 计算出浮力
（5）物体的浮沉条件
浸没在液体中物体的浮沉，决定于它受到重力和浮力大小的关系。①重力大于浮力时，物体下沉；②重力等于浮力时，物体悬浮；③重力小于浮力时，物体上浮。
（6）浮力的利用
①轮船：采用空心的办法增大可利用的浮力，从而使轮船能浮在水面上。轮船的大小是用它的排水量——满载时排开水的质量来表示的。
②潜水艇：潜水艇是通过改变自身重力的方法来实现上浮和下沉的。
③气球和飞艇：都是利用空气的浮力来工作的。气球和飞艇的升降，主要靠改变气囊体积从而改变自身所受的浮力来实现。

Ⅷ 按计算机的计算能力来分类，计算机可以分为……

1、超级计算机（Supercomputers）：

通常是指由数百数千甚至更多的处理器（机）组成的、能计算普通PC机和服务器不能完成的大型复杂课题的计算机。超级计算机是计算机中功能最强、运算速度最快、存储容量最大的一类计算机，是国家科技发展水平和综合国力的重要标志。

2、服务器：

专指某些高性能计算机，能通过网络，对外提供服务。相对于普通电脑来说，稳定性、安全性、性能等方面都要求更高，因此在CPU、芯片组、内存、磁盘系统、网络等硬件和普通电脑有所不同。

服务器是网络的节点，存储、处理网络上80%的数据、信息，在网络中起到举足轻重的作用。它们是为客户端计算机提供各种服务的高性能的计算机，其高性能主要表高速度的运算能力、长时间的可靠运行、强大的外部数据吞吐能力等方面。

3、台式机（Desktop）：

是一种独立相分离的计算机，完完全全跟其它部件无联系，相对于笔记本和上网本体积较大，主机、显示器等设备一般都是相对独立的，一般需要放置在电脑桌或者专门的工作台上。因此命名为台式机。

为非常流行的微型计算机，多数人家里和公司用的机器都是台式机。台式机的性能相对较笔记本电脑要强。

4、嵌入式：

即嵌入式系统（ Embedded Systems）
，是一种以应用为中心、以微处理器为基础，软硬件可裁剪的，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗等综合性严格要求的专用计算机系统。它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、嵌入式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。

(8)gt算力扩展阅读

计算机微型处理器（CPU）以晶体管为基本元件，随着处理器的不断完善和更新换代的速度加快，计算机结构和元件也会发生很大的变化。随着光电技术、量子技术和生物技术的发展，对新型计算机的发展具有极大的推动作用。

20世纪80年代以来ALU和控制单元（二者合成中央处理器，即CPU）逐渐被整合到一块集成电路上，称作微处理器。

这类计算机的工作模式十分直观：在一个时钟周期内，计算机先从存储器中获取指令和数据，然后执行指令，存储数据，再获取下一条指令。

这个过程被反复执行，直至得到一个终止指令。由控制器解释，运算器执行的指令集是一个精心定义的数目十分有限的简单指令集合。

传统的计算机处理的信息主要是字符和数字。事实上，人们更习惯的是图片、文字、声音、像等多种形式的多媒体信息。多媒体技术可以集图形、图像、音频、视频、文字为一体，使信息处理的对象和内容更加接近真实世界。

Ⅸ CPU的每秒浮点计算能力GigaFloat 是什么意思

1，Giga简称G，是表示数量的前缀，表示10^9，即10亿，比如9G，就是90亿。,2，表示浮点运算能力的单位是FLOPS（即“每秒浮点运算次数”，“每秒峰值速度”），而非“Float”。是“每秒所执行的浮点运算次数”(floating-point operations per second) 的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。因为 FLOPS 字尾的那个 S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。
在这里所谓的“浮点运算”，实际上包括了所有涉及小数的运算。这类运算在某类应用软件中常常出现，而它们也比整数运算更花时间。现今大部分的处理器中，都有一个专门用来处理浮点运算的“浮点运算器”（FPU）。也因此 FLOPS 所量测的，实际上就是 FPU 的执行速度。而最常用来测量 FLOPS 的基准程式 (benchmark) 之一，就是 Linpack。
3，GigaFLOPS即每秒10亿次浮点运算，也是是描述计算机浮点运算能力的单位，现在的主流CPU一般在20-60 GFLOPS之间。

Ⅹ 何为浮点运算，貌似在看到巨型计算机的运算能力时，都是使用浮点运算来衡量的

浮点运算 当我们用不同的电脑计算圆周率时,会发现一台电脑的计算较另一台来讲结果更加精确。徐如倜或者我们在进行枪战游戏的时候,当一粒子弹击中墙壁时,墙上剥落下一块墙皮,同样的场面在一台电脑上的表现可能会非常的呆板、做作;而在另外一台电脑上就会非常生动形象,甚至与我们在现实中看到的所差无几。 这都是浮点运算能力的差异导致的。 浮点运算就是实数运算,因为计算机只能存储整数,所以实数都是约数,这样浮点运算是很慢的而且会有误差
现在大多数机器都是32位的,也就是说32为都用来表示整数的话,那么对于无符号整数就是0 到 2^32-1,对于有符号的话就是-2^31 到 2^31-1。如果是实数的话,就不是这样了,机器有两种办法表示实数,一种是定点,就是小数点位置是固定的,一种是浮点,就是小数点位置不固定,计算方法也比较麻烦,通常会比整数运算代价大很多 FPU->Floating Point Unit,浮点运算部件
BCD->Binary Coded Decimal 压缩的二十进制数,是用4个位来表示数字0~9,一个byte表示两个十进制数,比如01111001表示89
科学计数法:这是科学的~~~~具体含义查查初中还是小学的数学课本 D:)
浮点运算使用三种不同的数据:
1)整数(Integer),又分为字,短整数(Short Integer)和长整数(Long Integer)
2)实数(Real)分单精度(Single Real)和双精度(Double Real)
3)压缩的二十进制数(BCD)
下面是其位数(bits)和能表示的大致范围和
Type Length Range
-----------------------------------------------
Word Integer 16 bit -32768 to 32768
Short Integer 32 bit -2.14e9 to 2.14e9
Long Integer 64 bit -9.22e18 to 9.22e18
Single Real 32 bit 1.18e-38 to 3.40e38
Double Real 64 bit 2.23e-308 to 1.79e308
extended Real 80 bit 3.37e-1932 to 1.18e4932
Packed BCD 80 bit -1e18 to 1e18
双精度数和扩展精度数表示范围对一般应用来说已经足够大了!
1)整数,以补码形式存储,正数的补码是其本身,负数补码是其绝对值的各位变反后加1,下面是实际存储的例子:
0024 var1 dw 24
FFFE var2 dw -2
000004D2 var3 dd 1234
FFFFFF85 var4 dd -123
0000000000002694var5 dq 9876
2)BCD数
在FPU中用80位表示正好是浮点堆寄存器的宽度,在其格式如下存储:
Bit
79___72_71________________________________________0
符号 ---18个二十进制数--------
看下面的例子:
00000000000000012345 var1 dt 12345
80000000000000000100 var2 dt -100
3)浮点数,这个复杂点,有三种格式
单精度:_31_30________23_22___________0
符号 指数 有效数
双精度:_63_62__________52_51__________________0
符号 指数 有效数
扩展精度数:
_79_78____________64_63___________________0
符号 指数 有效数
例子:
C377999A var1 dd -247.6
40000000 var2 dd 2.0
486F4200 var3 real4 2.45e+5
4059100000000000 var4 dq 100.25
3F543BF727136A40 var5 real8 0.00123
C377999A var1 dd -247.6
40000000 var2 dd 2.0
486F4200 var3 real4 2.45e+5
4059100000000000 var4 dq 100.25
3F543BF727136A40 var5 real8 0.001235
400487F34D6A161E4F76 var6 real10
另外,浮点运算的常见形式是开方运算。