实时算力大于本地算力
『壹』 在本地开了一家矿币公司 以算力挣钱 最低3500元入场 每天都会有收益 靠谱吗
不靠谱，，，不靠谱，，，不靠谱，，不要为小利丢了本金，，，，，，，个人意见仅供参考
『贰』 算力平台算的是什么
拿十次方和算力地球联手推出的免费算力来说，主要为需要大量算力输出的项目提供免费算力支持，算力银行可提供全球范围内个人设备的闲置算力，为世界级科研项目提供算力支持，涉及数学、物理、化学、生命科学、天文学等各个领域。
『叁』 如何投资算力
现在市场上有很多算力平台，购买算力就可以间接投资FIL币了，星际蚂蚁算力平台实力强大，封装期短，产币能力强，投资回报还是不错的。我之前买的算力900多，现在应该涨了一点，可以去官网看看。
『肆』 挖矿所消耗的算力最终用到了哪里
从廉价电力到集中采矿作业，我国的资源环境为比特币矿商提供了多项优势。近年来，比特币矿商们在新疆和内蒙古等煤炭丰富的地区利用廉价电力来扩大业务，这些地区可以说是一些世界领先的采矿公司的创始人的家园。
随着比特币价格的攀升，加入比特币挖矿业务的人群越来越多，相应的，挖矿消耗的能源也越来越多。很显然，我国政府也意识到了这一点。
根据文件要求，监管者要求地方政府采取与电价、土地使用、税收和环境保护相关的措施来指导比特币矿工退出该业务。根据外媒报道，监管监管部门出台关停政策主要是担心其中所涉及的洗钱和金融风险，但过高的电力消耗也是不可忽视的因素。从原理上来说，比特币采矿消耗大量电力的原因在于，每生产一个新比特币都需要通过高性能计算机执行的加密过程来解决复杂的数学难题。挖掘计算过程用于在区块链中验证比特币交易来确保安全，而缺点就是要消耗大量的能源。
『伍』 400tops算力相当于多少台普通电脑的算力太疯狂了吧
就描述，要看具体是算什么，比方说浮点 还是整数 还是双精度还是啥。每种都是不同的。类似自动驾驶用的是AI芯片，专用的，跟通用计算芯片实际是没对比意义的。原因在于前者是用于某个领域，效率极高，后者是所有领域都可用，但效率不行。
所以要看，它没有公布具体的情况，不好判断。
不懂继续问，满意请采纳。
『陆』 提供超过 4TOPS 算力 地平线征程 2 入选世界互联网科技成果
在第七届世界互联网大会上，中国首款车规级人工智能芯片地平线征程2入选“世界互联网领先科技成果”。征程2代表了地平线在边缘人工智能芯片领域所取得的技术突破，实现了国产车规级AI芯片的前装量产。
地平线征程2满足AEC-Q100标准，可提供超过4TOPS（1TOPS=1万亿次计算每秒）的等效算力，典型功耗仅2瓦，配合高效的算法，每TOPS的算力可以处理的帧数可达同等算力GPU的10倍以上。
2020年，征程2实现了在智能座舱领域和辅助驾驶领域国产AI芯片量产上车的突破。继征程2在长安UNI-T上实现前装量产，成为首个上车量产的国产AI芯片，同年9月，搭载自动驾驶中国芯的纯电SUV奇瑞蚂蚁正式上市，搭载地平线征程2，实现了L2级自动驾驶辅助。
地平线目前已同长安、上汽、广汽、一汽、理想汽车、奇瑞汽车、长城汽车等国内主机厂以及奥迪、大陆集团，佛吉亚等主机厂及Tier1合作，快速搭建智能汽车“芯”生态。2020年，地平线已推出新一代高效能车载AI芯片征程3，明年还将发布更强算力、面向高等级自动驾驶的征程5，打造车载中央计算平台，助力产业智变。
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『柒』 显卡矿机不能达到标准算力是由哪些原因造成的
挖矿过程中由于一般都是大量显卡并联进行数据处理。
显卡所在的工作环境会非常恶劣，环境温度达到50度以上市经常的，而显卡本身的运行温度也绝对会超过你日常打游戏时在机箱中享受着良好散热系统保护的状态。
另外就是长时间高负载运行时显卡的供电模组损耗会非常严重。跑几个月的挖矿程序，相当于在工厂的老化测试环节连续工作几个月。
『捌』 智能语音产品的本地唤醒对主控芯片的算力要求大概是咋样的
1）目前的智能音箱，放在云端做NLP是因为问答系统需要的知识图谱、算力在本地无法实现 2）目前音箱用的A7和A53的芯片居多 3）根据google发布的local home kit、小米发布的小爱老师来看，A53实现本地ASR是完全没有问题的，基于ASR进行一些简单、有限领域的NLP并执行相应回答/命令，是可以预期的 4）如果是扫地机器人，只需要简单的命令词的话，A7、A53可以胜任 5）对于主控芯片的要求，其实最大取决于应用场景的需求，准确度、抗干扰能力决定了对芯片的要求；如果是低功耗场景，如TWS耳机也的唤醒和命令词功能，可以用Ambiqmicro的Apollo 2/3这种就能实现，如果扫地机器人对成本不敏感，对性能要求高（有极大的噪声），这时候一般的MCU就不一定适合了，可以考虑A7、A53
『玖』 R239 语音芯片为什么需要这么大的算力语音芯片需要跑很复杂的应用吗能否举几个例子吗
语音处理技术，前处理(降噪)-ASR-NLP-TTS,均需要算力，趋势看云端的ASR-NLP-TTS会部分往端侧迁移，在本地可以做命令词识别，随意说等各种应用。
『拾』 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。