两台算力相加等于一台高算力

❶ 算力银行可以解决哪些问题

一、算力银行可以将空闲的算力资源贷款给个人或者企业;

这里的算力资源包括软硬件，主要有以下2种情况

1、有算力软件资源，没有硬件资源情况，可在算力银行软硬合作的算力输出方式。十次方本身就是做服务器租用销售出身的，有大量的服务器等算力硬件资源，这样就可以避免购买硬件设备的费用。

2、算力软硬件资源都没有，只要求一个算力结果，算力银行通过已有搭建好的算力平台资源为用户输出算力结果，或者为用户提供VIP算力输出定制方案。

二、个人、企业有多余的算力资源，可存储在算力银行中，调度计算力需求方，然后根据实际情况向储户分成报酬。

如果企业有闲置的服务器等算力硬件资源也可以放在算力银行转租，实现共享租金。或者也可以把它兑换成算力服务。

❷ 超级算力是什么东西

超级算力是指把散布在世界网络上的闲置算力进行整合管理，聚集为超高性能的运算服务能力，可以简单理解为共享版分布式的云计算或共享版超级计算机。

算力可以理解为计算能力，即CPU、GPU等用于数据运算硬件的运算能力，目前一般多用于衡量虚拟货币矿机的运算速度。

单位

1kH/s=每秒1,000哈希

1MH/s=每秒1,000,000次哈希。

1GH/s=每秒1,000,000,000次哈希。

1TH/s=每秒1,000,000,000,000次哈希。

1PH/s=每秒1,000,000,000,000,000次哈希。

1EH/s=每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。

以上内容参考：网络-超级算力

❸ 假设有一台算力无限、存储量无限的计算机，是否可以预知未来

如果科技发展很强大的话，应该是可以预知未来的。

计算机的应用在中国越来越普遍，改革开放以后，中国计算机用户的数量不断攀升，应用水平不断提高，特别是互联网、通信、多媒体等领域的应用取得了不错的成绩。1996年至2009 年，计算机用户数量从原来的630万增长至6710 万台，联网计算机台数由原来的2.9万台上升至5940万台。互联网用户已经达到3.16 亿，无线互联网有6.7 亿移动用户，其中手机上网用户达1.17 亿，为全球第一位。

❹ 一个cpu有多少算力

这个说的就比较笼统了，相对来说一个CPU的算力还是比较强的，当然，这跟他的性能有很大的关系，越强大的性能，算力就越快越准

❺ 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。

❻ 全世界电脑加起来算力有多少

全世界的电脑算力加起来，这个是没办法进行期估计的，因为每个人的电脑包括CPU，显卡内存方面都是不同的，要算出来全世界的算力加起来，我想任何一个人他都没办法进行去计算。

❼ 实时算力和本地算力差距大吗

实时算力和本地算力一般差距较大。一般来说，显卡矿机的本地算力一直都很稳定，而矿池上显示的实时算力却经常波动。有的时候，这台矿机在矿池的实际算力会高于本地算力，有的时候，这台矿机在矿池的实际算力会低于本地算力。

理论上，矿池其实只需要按照有效share的数量，向每一个矿机（绑定的地址）发放奖励就可以了。不过，实际过程中，矿池是需要给矿机主提供一个数据，来帮助矿工判断矿机是否在正常工作。

因此，矿池需要把有效share的数量按照每一个任务的权重，反推计算出来一个算力值，来供矿机主参考，辨别矿机是否在正常工作。矿池算力其实并不是你本地的算力数据，而是通过你提交的有效share反推出来的一个帮助判断机器是否正常运行的数据指标。

本地算力与实时算力的关系

一般矿池算力会显示成两个数据：

一个是短时间的算力，或者叫瞬时算力（不同矿池会显示5分钟、10分钟、15分钟算力）；另一个则是长时间的算力，一般会选择24小时算力。

短时间算力，比如15分钟算力，就是统计15分钟提交的有效share然后按照权重反推出来的平均算力值。而长期算力，则是24小时内提交的有效share然后按照权重反推出来的平均算力值。那么两个数据的关系，则取决于统计时间内有效share提交的数量。

如果矿机的运算效率高，在此统计周期内（比如15分钟内），提交的有效share特别多，则这时候的15分钟算力数据会特别高，甚至比本地算力还要高很多。

（这种情况，可以理解为机器在超负荷运算。例如，机器的能力只有310M水平，却在这15分钟完成了400M水平的运算工作。）正常来说，一个机器当然不可能持续的超负荷工作。

所以我们会看到矿池反应的算力曲线是实时波动的，并且同一地址下的矿机数量越少，算力波动会越明显，若多台矿机一起显示的总算力会平稳些。而矿池显示的24小时平均算力，由于统计周期比较长，所以是一个比较稳定的数据。一般会比本地算力略低一些。

因此，也会出现很多时候，在此统计周期内（比如15分钟内），提交的有效share比较少。那么这个时候的15分钟算力数据就会比较低，低于本地算力。

❽ 200算力一组,15块钱一个,170个按比例算应该是多少钱呢

设170个应该是x元，
200:15=170:x
x= 12.75元

❾ 现在哪种矿机算力比较高

买矿机的话，可以去挖易矿业看看，前几天我就购置了一台，算力很高。