算力pflops
A. 有中国最快的电脑挖比特币一天能挖多少枚
谢邀。
中国最快的电脑目前是
神威·太湖之光超级计算机
，持续性能是持续性能93.015PFlops，他到底有多少比特币算力很难计算，cpu挖矿的效率要比显卡gpu低很多，估计一天可能都挖不出一个比特币，而且这种超级计算机非常耗电，电费都赚不回来，还不如用矿机。
B. 华为发布全球最快 AI 运算集群 Atlas900，会对 AI 领域带来什么变化
9月18日，华为发布一款重量级的产品——Atlas 900，这款产品汇聚了华为几十年的技术沉淀，是当前全球最快的AI训练集群，由数千颗升腾处理器组成。在衡量AI计算能力的金标准ResNet-50模型训练中，Atlas 900只用了59.8秒就完成了训练，这比原来的世界记录还快了10秒。
“ImageNet-1k 数据集” 包含 128 万张图片，精度为 75.9%，在同等精度下，其他两家业界主流厂家测试成绩分别是 70.2s 和 76.8s，Atlas 900 AI 训练集群比第 2 名快 15%。胡厚昆表示：Atlas 900 的强大算力，可广泛应用于科学研究和商业创新。比如天文探索、石油勘探等领域，都需要进行庞大的数据计算和处理，原来可能花费好几个月的工作，现在交给 Atlas 900，就是几秒钟的事情。Atlas 900 集成的数千颗升腾处理器，正是前段时间正式商用的升腾 910。
C. 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。
D. 浪潮AI微模块数据中心现在在哪些领域得到了应用
目前，浪潮AI微模块数据中心已经在多行业得到了应用。比如为高校算力平台的科研创新提供智能算力支撑。其中，浪潮AI微模块数据中心为上海交通大学打造的高性能计算集群（π2.0集群）的双精度理论峰值性能为2.1 PFLOPS，是国内高校和上海地区最快的超算之一。中南大学借助AI微模块数据中心的智能算力，将落地首个高校“智算平台”。然后，浪潮AI微模块数据中心为FAST提供基础设施环境，为高性能服务器的运行和可用容量达到30PB的分布式存储平台提供强有力的物理支撑。另外，浪潮AI微模块还应用在某国有大行金融业数据中心创新实验室。
E. 浪潮AI微模块现在高校算力平台有应用吗效果如何
浪潮AI微模块的智慧能力已经应用在高校算力平台，为我国科研创新提供智能算力支撑。其中，AI微模块数据中心为上海交通大学打造的高性能计算集群（π2.0集群）的双精度理论峰值性能为2.1PFLOPS，是国内高校和上海地区最快的超算之一。中南大学借助AI微模块数据中心的智能算力，将落地首个高校“智算平台”，在195平方的空间内实现五千多万亿次的超高算力，以高度智能化的高性能智算平台变革高校计算基础设施发展趋势，对于高校研发以及科研算力发展都大有助益。
F. 华为最新发布的Atlas 900号称全球最快的AI训练集群，到底有什么过人的地方
据悉，Atlas 900由数千颗升腾处理器组成，可以让AI训练工作效率提升数十万倍。假设一次训练需5个月，而使用Atlas 900仅需要数十秒！在衡量AI计算能力的金标准ResNet-50模型训练中，Atlas 900只用了59.8秒就完成了训练，比原世界纪录快了10秒。打个比方，相当于短跑冠军跑完终点，喝完一瓶水才等到第二名。
除此之外，Atlas 90在自动驾驶、气象预测、石油勘探等特定领域也能大展拳脚。其实，AI智能技术早已结合各行各业，发展得如火如荼，混搭跨界出了新火花。
今年七月，全球首个完全由人工智能（AI）研制的药物就已经进入人体试验阶段，原先研制一种疫苗，需要医药公司数千人连续工作5年，耗费数亿美元，而有了AI技术的帮助，一个小型科研团队只用两年左右就开发完成。AI既简化了疫苗的研制流程、大幅降低了成本，又提高了疫苗的有效性。
G. 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。
H. 特斯拉AI日：DOJO芯片亮相 助力自动驾驶/人形机器人到来
众所周知，特斯拉旗下产品的核心竞争力并非是纯电动零排放车辆，还有先进的自动驾驶技术，而这些都是人工智能技术领域的研究成果结晶，因此招募AI人才是特斯拉未来能持续保持领先优势的最优先选项之一，同时这也是AI日的目的之一。