算力tflops

❶ 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。

❷ 华为升腾910处理器会用在手机上么

去年10月10日，华为在全联接大会2018上，首次宣布了华为的AI战略以及全栈解决方案。与此同时，华为宣布了自研云端AI芯片“升腾（Ascend ）”系列，基于达芬奇架构，首批推出7nm增强版EUV工艺的升腾910以及12nm的升腾310。

今天下午，华为在深圳总部发布了目前算力最强的AI芯片升腾910，同时推出了全场景AI计算框架MindSpore。

华为轮值董事长徐直军在发布会上表示，升腾910、MindSpore的推出，标志着华为已完成全栈全场景AI解决方案的构建，也标志着华为AI战略的执行进入了新阶段。

据了解，升腾910是目前单芯片计算密度最大的芯片，计算力远超谷歌和英伟达。升腾910半精度（FP16）运算能力为256TFLOPS，比NVIDIA的Tesla V100要高一倍，整数精度（INT8）512TOPS，支持128通道全高清视频解码（H.264/265），设计功耗350W（实测达到规格算力仅310W）。

徐直军透露，华为已经把升腾910用于实际AI训练任务，升腾910与MindSpore配合与现有主流训练单卡配合TensorFlow相比，显示出接近2倍的性能提升。

同时，华为还发布了全场景AI计算框架MindSpore。除了升腾处理器，MindSpore同时也支持GPU等其他处理器。据悉，MindSpore将在2020年第一季度实现开源，促进AI产业生态发展。

谈及华为的AI战略，徐直军表示，华为定位AI是一种新的通用目的技术，如同19世纪的铁路和电力，以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样，将应用到经济的几乎所有地方。

同时，华为也认为AI的应用总体还处于发展初期，AI技术和能力相比于长远期望还有很大差距。减小甚至消除这些差距，加速AI的应用，是华为AI战略的初衷和目标。

❸ Xbox天蝎座强调“6 TFLOPS的计算能力” 到底怎么回事

6 TFLOPS是指每秒6万亿次浮点运算，6万亿什么概念？性能是Xbox One的4.6倍，索尼PS4的3.26倍，真正意义上达到了跨时代的主机，到时会有相对应的真4K和高质量的VR游戏与之对应。

❹ 2021服贸会：特斯拉推介Dojo超级计算机、Tesla Bot等技术

根据联合国组织统计，交通领域占全球碳排放的14%。在中国，降低汽车行驶阶段与制造过程中能源消耗的问题，同样也迫在眉睫。特斯拉的愿景，与中国“双碳”目标与联合国应对全球气候变化的号召高度契合，特斯拉的举措，也切实为节能减碳做出了贡献，向全世界展现绿色发展的“T路线”。

❺ 号称中国最大AI单芯片，有何特色竞争力到底如何

中国最大AI单芯片邃思2.0在上海正式发布。

这款芯片面向AI云端训练，尺寸为57.5毫米×57.5毫米（面积为3306mm2），达到了芯片采用的日月光2.5D封装的极限，与上代产品一样采用格罗方德12nm工艺，单精度FP32算力为40TFLOPS，单精度张量TF32算力为160TFLOPS，整数精度INT8算力为320TOPS。

3.个人观点

这是我国生产出来的最大优秀的芯片，我们应该感到自豪，并且给予最大的支持，虽然芯片不是世界上最顶尖的芯片，但是也可以和世界的其他芯片抗衡。

大家有什么不一样的看法欢迎留言评论，谢谢大家。

❻ 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。

❼ 想问问，小鹏P7怎样，智能化程度高吗

在新势力造车中，小鹏汽车算是做得不错的一家，特别是小鹏P7，最近上热门的频率也是挺高的，这也是因为小鹏P7在4月27号发布上市了。小鹏P7一开始就是作为智能的产物，小鹏P7是一款定位年轻人的智能电动车，在目前行业内，小鹏P7的智能化水平还是比较高的，可以实现L3级别自动驾驶场景体验，包括全自动高速导航，

L3级别的自动驾驶辅助，目前在国内还是比较少见，普遍是L2或者L2.5，别小看L2.5到L3，这其中的难度超过想象，它需要有精确的算法，才能保证不出意外，同时，在硬件上，小鹏P7所搭载的XPILOT 3.0也配备了性能强劲的专用硬件，其核心是来自英伟达的DRIVE Xavier。小鹏P7搭载了一颗 Tegra Xavier CPU 和一颗拥有 512 CUDA 核心的 Volta IGPU，在 INT8 精度下的算力可达 30 TFLOPS，也就是可以实现每秒30万亿次运算，可以说是车规级安全芯片中的又一个“超算”，数据上的改变，是研发过程中克服无数困难才达到的，并不仅仅只是一些冷冰冰的数字，小鹏P7在感知系统上以视觉感知为主、

多种传感器为辅，目前来说，小鹏P7的感知系统要比特斯拉更丰富也更复杂，但实际的操作，还是要等实地体验才能清楚。

❽ rtx40系什么时候出

RX40系列显卡又有了一丝消息，不过大概了也很少出货，保持厂商的高价状态，资本家喝血无底线，用户们期待恢复原价是不可能的，下面就一起来了解一下RTX40系列显卡还有多久。

英伟达在2020年9月发布了全新的RX30系列显卡，但目前由于多种原因导致供需失衡，涨价严重，因此部分小伙伴甚至放弃RX30系列，而开始考虑等RTX40系列，考虑到英伟达平均两年对其进行一次换代。我们还将在未来一年多的时间内使用RX30系列显卡。

现在推特网友@ greymon55爆料称，英伟达将在2022年第四季度或2023年第一季度发布新一代的RTx40系列显卡此外，英伟达 GeForce RTX40系列显卡将平用5nm工艺(预计为三星)，可实现RX3090的两倍性能。

当然，这只是早期的标准，我们无法估计最终最产版能有多强的性能。

英伟达已经暗示过，Grace服务器芯片将在2023年发布，而这个数据中心芯片同样也是基于5纳米制造工艺打造的对于游戏玩家和N粉来说，这是一个非常值得期待的存在。

值得一提的是,所谓的“RX4080/4090°规格早在2020年12月就有爆料，就1.8GHz的FP32而言，安培GA102芯片的算力为387 TFLOPS，而消息称 Lovelace AD102芯片的算力为664 TFLOPS，近乎翻倍。

较于 GeForce RIX3090拥有的10752个CUDA内核,新代卡皇据称有18432个CUDA内核,性能方面肯定毋属置疑，大家仅需要考虑钱包是否满足条件便是了。

❾ 关于浪潮服务器NE5260M5与燧原科技的合作，产生了什么实际性的效果

在2020年的12月，浪潮边缘计算服务器NE5260M5宣布对燧原科技全新发布的人工智能推理加速卡 “云燧i10”完成兼容适配与深度优化，可根据客户需求支持2-4张云燧i10，为边缘AI推理应用如自动驾驶、智慧交通、ETC识别、精密仪器预测性维护、AI工业质检等场景提供强大算力支持，最高性能可达每秒70万亿次（70Tflops)，高精度主流推理模型的性能实现了业界领先为边缘环境提供更加灵活的加速选择。目前，基于云燧i10的浪潮服务器NE5260M5，将进一步推动AI向边缘场景的产业化落地，驱动各行业的数字化、智慧化转型。

❿ 中国最大AI芯片问世，这款芯片有多牛

这款中国最大的AI 芯片的性能如何？有什么特点？

中国最大AI单芯片邃思2.0面向AI云端训练，尺寸为57.5毫米×57.5毫米（面积为3306mm2），达到了芯片采用的日月光2.5D封装的极限，与上代产品一样采用格罗方德12nm工艺，单精度FP32算力为40TFLOPS，单精度张量TF32算力为160TFLOPS，整数精度INT8算力为320TOPS。 基于邃思2.0芯片打造的云燧T20可以打造一个E级单精度算力集群CloudBlazer Matrix 2.0。