哈希算力服务器

Ⅰ 电脑上面说的挖矿是什么意思

挖矿：即比特币挖矿，是一种利用电脑硬件计算出比特币的位置并获取的过程。

Ⅱ 比特币矿机是什么

比特币挖矿机，就是用于赚取比特币的电脑，这类电脑一般有专业的挖矿芯片，多采用烧显卡的方式工作，耗电量较大。用户用个人计算机下载软件然后运行特定算法，与远方服务器通讯后可得到相应比特币，是获取比特币的方式之一。

挖矿实际是性能的竞争、装备的竞争，是矿工之间比拼算力，拥有较多算力的矿工挖到比特币的概率更大。随着全网算力上涨，用传统的设备（CPU、GPU）挖到比特的难度越来越大，人们开发出专门用来挖矿的芯片。芯片是矿机最核心的零件。芯片运转的过程会产生大量的热，为了散热降温，比特币矿机一般配有散热片和风扇。

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比特币为一种虚拟的货币，比特币挖矿制度为通过计算机硬件为比特币网络开展数学运算的过程，提供服务的矿工可以得到一笔报酬，因为网络报酬依据矿工完成的任务来计算，为此挖矿的竞争十分激烈。

比特币挖矿开始于CPU 或者GPU 这种低成本的硬件，不过随着比特币的流行，挖矿的过程出现较大变化。如今，挖矿活动转移到现场可编程门阵列上来，通过优化可以实现哈希速度，这种模式的挖矿效率非常高。

Ⅲ gpu服务器是什么有什么作用

GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。

作用是：出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。

Ⅳ GHP联盟是什么

哈希通证联盟。

GHP全称为Global Hash Power哈希通证。是由全球比特币矿工组成全球算力联盟，并成立算力联盟基金会，基于以太坊ERC2.0发行的通证，总发行量100亿枚，其中50亿枚长期锁仓，流通5000万枚。

GHP由矿工提供比特币算力，围绕着比特币算力产业链建设矿场、挖矿、矿机生产、算力商城、算力钱包、矿池、算力游戏等，实现算力资产通证化。

(4)哈希算力服务器扩展阅读：

Global Hash Power哈希通证与ZT交易所达成战略合作关系，Global Hash Power哈希通证（GHP）定于近期内上线ZT.COM 数字货币交易所，并开通GHP/ETH，GHP/CNT交易对，届时ZT交易所将同步开通Global Hash Power哈希通证（GHP）的充提币功能。

数字货币交易所依靠稳定、专业、可靠的技术支持，ZT交易所为区块链数字货币建设了一个买币最方便、手续最便捷交易平台，真正满足全球用户的需求。交易所的操作性能也很稳定，交易信息实时对比，弹性流量防护，高效订单匹配引擎。

Ⅳ 在哪里可以租到算力

十次方算力租赁平台是硬件平台租赁+专业软件应用，基于P2P网络形式搭建起来的算力共享平台。通过这个平台，企业可以进行大量的算力租用，或者开展行业应用深度合作，获取更高效、安全稳定、低成本的算力输出方案。
例如企业如果有自己的算力软件资源，但却没有服务器等算力硬件设备，这时就可以考虑在十次方算力平台上租赁服务器等硬件合作方式，避免一次性投入大量的资金。
再者说企业如果软硬件两者资源都没有的话，也可以通过十次方已有的算力项目直接输出算力结果，或者由十次方根据企业具体应用输出定制的算力方案。

Ⅵ 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。

Ⅶ AI服务器和普通服务器区别在哪

随着大数据、云计算、人工智能等技术的成熟与在各行各业的应用，在人工智能时代，AI服务器这个新兴名词也频繁地出现在人们的视线范围内，有人预测在人工智能时代，AI服务器将会广泛的应用于各个行业，那么AI服务器与普通服务器有什么区别呢？为什么AI服务器在人工智能时代能替代大多数的普通服务器呢？
从服务器的硬件架构来看，AI服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。
我们都知道普通的服务器是以CPU为算力的提供者，采用的是串行架构，在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长。因为在进行逻辑判断时需要大量的分支跳转处理，使得CPU的结构复杂，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心数来实现。
但是在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用，充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长，这对以CPU为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验，并且在目前CPU的制程工艺、单个CPU的核心数已经接近极限，但数据的增加却还在持续，因此必须提升服务器的数据处理能力。因此在这种大环境下，AI服务器应运而生。