算力电脑

㈠ 台式电脑达到12万多的pag算力是什么配置

现在随便找一个最新i5处理器就有这个分数了！

㈡ 请问电脑的计算能力是如何算的谢谢大家！！！

家用电脑主要是看你的游戏能不能玩的爽，Window8能不能运行，视频转换的速度。没有必要看计算能力，尤其是数值。

㈢ 台式电脑计算能力

单个处理器浮点计算能力为3Tflops

mpe浮点计算能力为8gflops

cpe浮点计算能力为11gflops

神威太湖之光系统峰值运算能力达到了100pflops。

这里有必要提到浮点运算能力指计算机浮点计算的处理能力，计算机有专用于浮点处理的浮点运算器FPU.

家用计算机2G赫兹，4g赫兹指的是计算机的主频，主频为4g赫兹，的计算机浮点处理能力在4gflops左右。不过主频并不等于浮点处理能力。

主频的意思是每秒能处理计算机时钟周期的个数。每秒钟处理的越多计算机的处理能力越强。

cpu的主频不代表，cpu的处理能力，指令流水线对cpu处理能力的影响。

时钟周期是cpu运算的基本单位，一次浮点计算可能需要几次到几十次时钟周期。所以主频和浮点处理能力的关系也就很明显了。

㈣ 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。

㈤ 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。

㈥ 计算机/电脑为什么拥有计算能力

在编程的层面，首先1，2，3都是二进制整形变量，
(为什么二进制？）

我的理解是二进制运算没有九九乘法表这么庞大的规则，更方便。

高低电平（电压）很容易表示并且很难出错，但是若要分成高低不同一系列电压。。。那是要求高成本高吃力不讨好的事情。简单说来就是钱多烧的。做出来也会很贵，你会不会买？（具体可参考模拟电路）

下面几句是摘录：Basics of Binary Numbers

For computers, binary numbers are great stuff because:

They are simple to work with -- no big addition tables and multiplication tables to learn, just do the same things over and over, very fast.

They just use two values of voltage, magnetism, or other signal, which makes the hardware easier to design and more noise resistant.

对于计算机，二进制数字是伟大的东西，因为：

他们是简单的一起工作 - 没有什么大的加法表和乘法表学习，只是做同样的事情一遍又一遍，速度非常快。

他们仅仅使用电压，磁，或其它信号，这使得硬件更易于设计和更抗噪声的两个值。
本质上都是二进制数——假设是8位表示（16位就在前边加8个0，能表示更大的范围而不溢出）：
这是计算机眼中的1——00000001——=0+1
这是计算机眼中的2——00000010——=2+0
这是计算机眼中的3——00000011——=2+1

二进制按位加法：
case1： 0+0 = 0
case2: 0+1 = 1+0 = 1
case3: 1+1 = 0， 并且进位。

㈦ 电脑怎么利用手机的算力

1 现在的手机计算能力要超过当时美国阿波罗登月飞船的计算能力
2 台式机使用手机的计算能力，需要硬件和软件的支持才可以
3 有兴趣你可以研究一下SETI的软件 用全世界的计算机运算资源来搜寻外星人的

㈧ 怎样虚拟化两个家用电脑成为一台计算能力更强的电脑

首先需要对“计算能力更强”做一个约束，因为这里除了考虑CPU/GPU的计算速度，还要考虑多台计算机之间数据传输的速度（带宽），以及磁盘I/O。在很多情况下，数据传输消耗的时间要远高于计算时间。
所有支持并行计算的任务，都应该是可以被拆分成多个并行计算过程，以MapRece为例，绝大多数MapRece算法都需要满足交换律和结合律。因此，需要确保所执行的任务符合并行计算模型（MapRece，MPI等）的要求，包括算法和数据结构层面。或者，可以用满足并行计算模型的算法去近似地获得原有算法的结果。
从实现层面，最简单的办法是使用现有的并行计算框架，如MPI/OpenMPI，在其框架体系内编写算法执行任务。使用hadoop是另一个选择，但hadoop由于本身是主从结构，以及对容灾恢复等方面支持存在一定开销，更适合于大数据存储而非计算密集型任务。
BTW：GPU的SLI和CrossFire技术某种程度上也可以认为是这样一个实现。

㈨ 买玛雅算力需要一直开着电脑挖矿吗

不用，云算力帮你挖，挖到了收益打你钱包，你只要留意收益情况就好。