算力20TFLOPS

⑴ rtx4000显卡什么级别

NVIDIA®Quadro RTX™ 4000 采用NVIDIA Turing™ 架构和NVIDIA RTX 平台，可在单插槽 PCI-e 外形中提供卓越的性能和功能。

它是基于TU106核心的，整体规格跟RTX 2070显卡差不多，2304个CUDA核心，36个RT核心，还有288个Tensor核心，浮点性能7.1TFLOPS，显存容量8GB GDDR6，不过频率降至6.5Gbps。

Quadro RTX 4000 经过专门的设计、构造和测试，以适应要求苛刻的专业视觉计算工作流程。Quadro 在 OEM 工作站经过验证，并获得了专业软件应用的认可，可为专业人士提供所需的性能、稳定性和可靠性。如下图：

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显卡类型：工作站显卡；显存类型：GDDR6；显卡类型：专业级；

显卡芯片：Quadro RTX 4000；显存容量：8GB；

显存位宽：256bit；电源接口：8pin；

⑵ Xbox天蝎座强调“6 TFLOPS的计算能力” 到底怎么回事

6 TFLOPS是指每秒6万亿次浮点运算，6万亿什么概念？性能是Xbox One的4.6倍，索尼PS4的3.26倍，真正意义上达到了跨时代的主机，到时会有相对应的真4K和高质量的VR游戏与之对应。

⑶ 升腾910芯片和台积电的7nm芯片有什么不同

1、性质不同：Ascend 910（升腾910）与之配套的新一代AI开源计算框架MindSpore。麒麟芯片采用海思K3V2一举跻身顶级智能手机处理器行列。

2、特点不同：升腾910主打云场景的超高算力，其计算密度达到了 256 TFLOPS。麒麟990 5G 采用7nm+ EUV工艺制程，首次将5G Modem集成到SoC上。

3、原理不同：升腾910的算力是国际顶尖AI芯片的2倍，相当50个当前最新最强的CPU；其训练速度，也比当前最新最强的芯片提升了50%-100%。海思麒麟990处理器将会使用台积电二代的7nm工艺制造，加上V光刻录机的使用，使得海思麒麟990处理器在整体性能表现会比上代海思麒麟980提升10%左右。

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注意事项：

升腾910AI芯片属于Ascend-max系列。实际测试结果表明，在算力方面，升腾910完全达到了设计规格，即半精度（FP16）算力达到256 Tera-FLOPS，整数精度（INT8）算力达到512 Tera-OPS，重要的是达到规格算力所需功耗仅310W，明显低于设计规格的350W。

通过MindSpore框架自身的技术创新及其与升腾处理器协同优化，有效克服AI计算的复杂性和算力的多样性挑战，实现了运行态的高效，大大提高了计算性能。除了升腾处理器，MindSpore同时也支持GPU，CPU等其它处理器。

⑷ 华为升腾910处理器会用在手机上么

去年10月10日，华为在全联接大会2018上，首次宣布了华为的AI战略以及全栈解决方案。与此同时，华为宣布了自研云端AI芯片“升腾（Ascend ）”系列，基于达芬奇架构，首批推出7nm增强版EUV工艺的升腾910以及12nm的升腾310。

今天下午，华为在深圳总部发布了目前算力最强的AI芯片升腾910，同时推出了全场景AI计算框架MindSpore。

华为轮值董事长徐直军在发布会上表示，升腾910、MindSpore的推出，标志着华为已完成全栈全场景AI解决方案的构建，也标志着华为AI战略的执行进入了新阶段。

据了解，升腾910是目前单芯片计算密度最大的芯片，计算力远超谷歌和英伟达。升腾910半精度（FP16）运算能力为256TFLOPS，比NVIDIA的Tesla V100要高一倍，整数精度（INT8）512TOPS，支持128通道全高清视频解码（H.264/265），设计功耗350W（实测达到规格算力仅310W）。

徐直军透露，华为已经把升腾910用于实际AI训练任务，升腾910与MindSpore配合与现有主流训练单卡配合TensorFlow相比，显示出接近2倍的性能提升。

同时，华为还发布了全场景AI计算框架MindSpore。除了升腾处理器，MindSpore同时也支持GPU等其他处理器。据悉，MindSpore将在2020年第一季度实现开源，促进AI产业生态发展。

谈及华为的AI战略，徐直军表示，华为定位AI是一种新的通用目的技术，如同19世纪的铁路和电力，以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样，将应用到经济的几乎所有地方。

同时，华为也认为AI的应用总体还处于发展初期，AI技术和能力相比于长远期望还有很大差距。减小甚至消除这些差距，加速AI的应用，是华为AI战略的初衷和目标。

⑸ 计算机的计算能力“峰值280.6TFlops/s”到底有多快

IBM BlueGene/L 反正就是很快,我还真无法形容.

⑹ TFlops/s 是什么计数单位啊

所谓petaflop，是衡量计算机性能的一个重要单位，1petaflop等于每秒钟进行1千万亿次的数学运算。

当今最快的并行计算操作可以达到teraflop量级的速度。美国的国家科学基金会，连同NASA和DARPA一起，已经为构想一个petaflop计算机赞助八个研究计划。一个petaflop计算机会实际上需要一个在相同的问题方面的平行工作的庞大数量的计算机。

所谓petaflop，其应用可能包括外科手术中的实时核磁共振成像，以计算器为基础的麻醉药设计、天体物理学的模拟、环境污染的模型建立和研究长期气候。

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我国制造的天河二号超级电脑于近日问鼎了世界超级电脑500强。据悉这台电脑问世的时间比原定计划早了不少，它采用了32,000 颗Xeon 处理器，同时还配有48,000 颗 Xeon Phi 加速处理器。其运算速度达到了33.85 Petaflop，差不多是上一个冠军 Titan 的两倍。

全系统包含6144个通用处理器（CPU）和5120个加速处理器（GPU），仅系统级软件就有20多万行代码。按照每人每个小时写20行代码的速度，需要写1万小时。互联通信网络的单根线传输速率为10Gbps，这是目前国际上最快的速率，相当于在“天河一号”计算机内部修了一条信息高速公路。

⑺ 中国最大AI芯片问世，这款芯片有多牛

这款中国最大的AI 芯片的性能如何？有什么特点？

中国最大AI单芯片邃思2.0面向AI云端训练，尺寸为57.5毫米×57.5毫米（面积为3306mm2），达到了芯片采用的日月光2.5D封装的极限，与上代产品一样采用格罗方德12nm工艺，单精度FP32算力为40TFLOPS，单精度张量TF32算力为160TFLOPS，整数精度INT8算力为320TOPS。 基于邃思2.0芯片打造的云燧T20可以打造一个E级单精度算力集群CloudBlazer Matrix 2.0。

⑻ 号称中国最大AI单芯片，有何特色竞争力到底如何

中国最大AI单芯片邃思2.0在上海正式发布。

这款芯片面向AI云端训练，尺寸为57.5毫米×57.5毫米（面积为3306mm2），达到了芯片采用的日月光2.5D封装的极限，与上代产品一样采用格罗方德12nm工艺，单精度FP32算力为40TFLOPS，单精度张量TF32算力为160TFLOPS，整数精度INT8算力为320TOPS。

3.个人观点

这是我国生产出来的最大优秀的芯片，我们应该感到自豪，并且给予最大的支持，虽然芯片不是世界上最顶尖的芯片，但是也可以和世界的其他芯片抗衡。

大家有什么不一样的看法欢迎留言评论，谢谢大家。

⑼ alpha-go的计算能力等同于多少台服务器

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这么说吧：1997年下赢国际象棋冠军卡斯帕罗夫的“深蓝”是一台超级计算机，而即将和李世石对决围棋的AlphaGo却是谷歌旗下公司DeepMind开发出来的人工智能程序。强行把这二者拉在一起比较……少年我们还是来谈谈世界和平吧。不过AlphaGo作为程序，最终还是要运转在计算机上才能去和人类比个高下的。所以把问题换成“即将和人类下围棋的那台计算机到底比深蓝厉害多少倍？”
我们还是能够简单计算一下给出大致答案的。毕竟在衡量计算机性能方面，我们已经有了一个相当统一的标准：每秒浮点运算次数，为了方便起见，我们下面一律称之为“FLOPS”。
千万别被“浮点运算”这个计算机术语吓跑，说人话的话，浮点运算其实就是带小数的四则运算，比如1.2加2.1就是一个典型的浮点运算。如果你的小学数学老师不是美国人的话，那么我们估计这会儿你早就心算出结果是3.3了。不过这对计算机来说，这个问题没那么简单。
我们知道，计算机是以0和1构成的二进制数字进行运算的，比如在基础的二进制里，1就是1，2就变成了10，3是11，4是100……这种运算方式让我们可以用最简单的电路元件组装出稳定有效的计算机器，但它也带来一个问题：计算机能够处理的数字只有整数。如果想不借助任何其他的数学方法，用0和1表示一个0.1……少年我们真的还是来谈谈世界和平吧。
解决这个问题的办法很简单：0.1可以看成是1除以10的结果，我们想让计算机计算一个带小数点的数字，只要告诉CPU这是一个被1后面加了多少个0整除的整数就行了。不过这样一来，计算机在处理小数点的时候，就多了好几个运算步骤。所以进行浮点运算的速度也就成了衡量计算机性能的标准。
拿在国际象棋上击败人类的深蓝来说，它的计算能力是11.38 GFLOPS，意思就是深蓝能在每秒钟里计算113.8亿次带小数的加减乘除。而在二战期间帮助美国设计制造原子弹的第一台通用计算机ENIAC，它的性能只有300 FLOP。
在今天看来，深蓝的性能怎么样？三个字：弱爆了。单就PC中使用的CPU来说，早在2006年，英特尔推出的第一代酷睿2就已经稳稳地超过了深蓝。这还没有算上显卡里GPU带来的效果加成，今天最普通的集成显卡，其性能也已经超过了700 GFLOPS。如果真要在性能上比个高下，深蓝这种上个世纪的超级计算机，就算组团也不一定能单挑你面前的这台笔记本电脑。
那么今天的超级计算机已经达到了什么样的性能水平？我们国家的天河二号是世界最快的超级计算机，它浮点运算能力已经达到了33.86 PFLOPS。也就是说，深蓝要在性能上增长到自身的30万倍，才能和天河二号相提并论。
不过对于深蓝来说，这样的比较实在是太不公平。因为即便在当年，深蓝也不是速度最快的超级计算机。相比之下，只有通过谷歌AlphaGo使用的电脑，我们才能比较出这20年里，我们的计算机到底经过了怎样惊人的发展。
根据谷歌团队发表在《自然》杂志上的论文， AlphaGo最初是在谷歌的一台计算机上“训练”人工智能下围棋的。按照论文里的描述，谷歌利用这台计算机，让AlphaGo的围棋水平提升到了与欧洲冠军樊麾接近的地步。不过论文除了提到这台计算机装有48个CPU和8个GPU之外，对计算机的性能连一个数字都没有提到。好在AlphaGo是在云计算平台上运行的，我们只要找来竞争对手的计算机数据比较，就可以了解到大概了。
比如说去年12月，阿里云对外开放的高性能计算服务。按照阿里云的描述，这些计算机的单机浮点运算能力是11 TFLOPS，而且同样可以用来训练人工智能自行学习。如果谷歌的计算机性能与阿里云接近的话，那么AlphaGo所驱动的硬件，性能至少是深蓝的1000倍。
但故事到这里还没有完，AlphaGo并非只有“单机版”一个版本。为了达到更高的运算能力，谷歌还把AlphaGo接入到了1202个CPU组成的网络之中。联网后的AlphaGo算力猛增24倍，一下子从“单机版”不到职业二段的水平，跳跃到了职业五段上下的水准。
所以AlphaGo比深蓝厉害多少倍？估计这会你已经得出答案了：2.5万倍。从这个角度，我们也能看出来，围棋究竟是怎样复杂的一种智力游戏，以至于计算机的性能需要20年的提高，才能在象棋上战胜人类后，再在围棋棋盘面前，坐到人类顶尖选手的对面。不过归根揭底，AlphaGo最重要的成就并不是采用了性能多么优秀的电脑，而是第一次让程序可以以人类的方式思考、学习和提高。所以过几天的比赛，无论谁输谁赢，我们见证的都是一个崭新纪元的开端。
当然别忘了关注新浪科技，我们到时候会在最前方，带你迎接这个新纪元的第一道曙光。

⑽ 30系显卡怎么样

性能应该不错！价格很贵！目前还有些问题没有解决！据说延迟发布了！