1T的算力和CPU比

Ⅰ GPU运算比CPU快很多倍吗

GPU运算是比CPU快很多倍。

CPU运行的是复杂指令，可以进行各种运算，所谓样样精样样松；而GPU指令集简单，工程师就可以将大部分晶体管投入数据运算，所以GPU在图形处理方面要比CPU快很多。

一、CPU 和 GPU 是为了不同的计算任务而设计的：

1、CPU 主要为串行指令而优化，而 GPU 则是为大规模的并行运算而优化。

2、从并行的角度来看，现代的多核 CPU 针对的是指令集并行（ILP）和任务并行（TLP），而 GPU 则是数据并行（DLP）。

3、在同样面积的芯片之上，CPU 更多的放置了多级缓存（L1/L2/LLC）和指令并行相关的控制部件（乱序执行，分支预测等等），而 GPU 上则更多的是运算单元（整数、浮点的乘加单元，特殊运算单元等等）

4、GPU 往往拥有更大带宽的 Memory，也就是所谓的显存，因此在大吞吐量的应用中也会有很好的性能。

二、其次GPU真正的速度优势并没有宣传中的那么大，这主要是因为：

1、所看到的这些比较中，并没有很好的利用上 CPU 中的 SIMD 运算部件。

2、GPU的运算任务无法独立于CPU而执行，运算任务与数据也必须通过总线在GPU与CPU之间传输，因此很多任务是无法达到理论加速的。

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GPU功能作用：

显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。某些最快速的GPU集成的晶体管数甚至超过了普通CPU。

时下的GPU多数拥有2D或3D图形加速功能。如果CPU想画一个二维图形，只需要发个指令给GPU，如“在坐标位置（x, y）处画个长和宽为a×b大小的长方形”，GPU就可以迅速计算出该图形的所有像素，并在显示器上指定位置画出相应的图形，画完后就通知CPU “我画完了”，然后等待CPU发出下一条图形指令。

有了GPU，CPU就从图形处理的任务中解放出来，可以执行其他更多的系统任务，这样可以大大提高计算机的整体性能。

Ⅱ GPU和CPU到底谁运算能力强

GPU的运算能力的确比CPU强按现在的形势看，理论上GPU比CPU运算能力强、设计的复杂度已经比CPU高，而电脑的其他配件的集成度也会越来越高，GPU也能通过软件运行一些CPU的工作。
两者的侧重点不同，GPU针对的是图像，CPU针对的是数据，两者不好做比较，如果非要比的话，GPU要强于CPU。

Ⅲ 为什么GPU的浮点运算能力比CPU强的多

首先，「速度区别主要是来自于架构上的区别」是一个表面化的解释。对，架构是不同。但是这种不同是目前各个厂家选择的现状，还是由于本质的原因决定的？CPU 能不能增加核？GPU 那张图为什么不需要 cache？

首先，CPU 能不能像 GPU 那样去掉 cache？不行。GPU 能去掉 cache 关键在于两个因素：数据的特殊性（高度对齐，pipeline 处理，不符合局部化假设，很少回写数据）、高速度的总线。对于后一个问题，CPU 受制于落后的数据总线标准，理论上这是可以改观的。对于前一个问题，从理论上就很难解决。因为 CPU 要提供通用性，就不能限制处理数据的种类。这也是 GPGPU 永远无法取代 CPU 的原因。

其次，CPU 能不能增加很多核？不行。首先 cache 占掉了面积。其次，CPU 为了维护 cache 的一致性，要增加每个核的复杂度。还有，为了更好的利用 cache 和处理非对齐以及需要大量回写的数据，CPU 需要复杂的优化（分支预测、out-of-order 执行、以及部分模拟 GPU 的 vectorization 指令和长流水线）。所以一个 CPU 核的复杂度要比 GPU 高的多，进而成本就更高（并不是说蚀刻的成本高，而是复杂度降低了成片率，所以最终成本会高）。所以 CPU 不能像 GPU 那样增加核。

至于控制能力，GPU 的现状是差于 CPU，但是并不是本质问题。而像递归这样的控制，并不适合高度对齐和 pipeline 处理的数据，本质上还是数据问题。

Ⅳ cpu和内存比

你说的是分频比，就是外频与内存核心频率的比值
1：1是同步，这种情况是最理想的
如果内存核心频率和外频不一致怎么办？主板厂商在BIOS里加入了分频比的设置，来提高系统稳定性。
回“什么值的时候比较恰当”：恰当的分频比不是确定的一个数值，而是根据你外频和内存核心的实际情况计算出来的。
回“还有就是我看网上帮人装机选的CPU是Intel
Core
2
Duo
、E4300，外频为200，为什么搭配DDR2667的内存呢？DD2667的实际频率不是166么？搭配DDR2800不是更好么”：
确实DDR2
800更好，但是可能当时内存还没有进入前两个月的颗粒厂对于消费量估计过大造成供大于求的大降价时期，DDR2
667比800便宜很多。外频为200，内存核心166时把分频比设置为你的BIOS中和200/166最接近的比值就可以了。每个人的BIOS都可能不同哈，一些杂牌主板中BIOS对分频比的设置自然不如大厂（华硕微星什么的）的主板丰富

Ⅳ 算力是什么意思是什么

算力指计算能力，指的是在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW(Proof Of Work)。

Ⅵ CPU-Z里面的显示的command rate 2T和1T是什么意思

Command Rate只能选择是1T或2T，1T下的性能稍好于2T，领先幅度在1%-2%间，这对于狂热的性能追求者来说，是一个不错的可控参数。

Command Rate 1T/2T对内存稳定性的影响，和性能上两者差距极小不同的是，稳定性的影响很明显，Command Rate为1T时，内存的稳定性大幅降低，直接表现为内存超频能力大降。

Command Rate是发生在对内存芯片读写操作之前的，它和内存本身的关系不大，更取决于主板芯片组的设计。和其它时序的单位一样，Command Rate的单位为时钟周期。

显然也是越短越好。但当随着现在内存向高频率高密度高容量发展，内存控制芯片组的负载也随之增加，过短的命令间隔可能会影响稳定性。

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软件功能：

CPU-Z中文版界面

1、鉴定处理器的类别及名称。

2、探测CPU的核心频率以及倍频指数。

3、探测处理器的核心电压。

4、超频可能性探测（指出CPU是否被超过频，不过并不一定完全正确）。

5、探测处理器所支持的指令集。

6、探测处理器一、二级缓存信息，包括缓存位置、大小、速度等。

7、探测主板部分信息，包括BIOS种类、芯片组类型、内存容量、AGP接口信息等。

8、1.55以上版本已支持查看显卡的详细信息。

Ⅶ 请问GPU的计算精度和CPU相比差些吗

CPU的浮点整点运算GPU干不了。不然还要显卡干什么。CPU就想1辆普通汽车，显卡是F1赛车，在专业赛车场上F1赛车比普通汽车块，但普通汽车只要是路一般都能开，F1赛车离开专业跑道就开不了。

Ⅷ FIL里面的算力增量是什么意思

算力增量，就是计算机运算速度的增加量。
算力：简单说就是你的矿机运算速度的一个量化指标，比如1T算力，就是1s能算10的12次方次运算。如果这10的12次方次能算出符合条件的结果那就挖到了，如果没有，可以说是白算了。

面对指数级攀升的数据增量，算力是时刻摆在企业和机构面前最大的诉求，而提升算力就需要性能更高的CPU与GPU。
上一次AMD处理器将HPC的计算力推至亿亿次，而现在AMD携EPYC处理器再次将超算的计算力推进到百亿亿次的级别。AMD打造的两大E级超算系统Frontier和El Capitan分别计划于2021和2023年交付，将分别实现超过 1.5 exaflops(百亿亿次)和2 exaflops的预期处理性能，预计交付后将成为世界上最快的超级计算机。。
短时间内在计算力方面有如此大的提升，对于任何一家厂商来说都是不小的挑战。AMD是如何取得如此大的进步？我们要从2017年说起。
2017年，AMD采用了全新的Zen架构，推出了第一代EPYC处理器，并惊人地把单个处理器核心数提升到了32核。而在两年之后，第二代EPYC处理器的推出，不仅把架构升级至Zen2，同时，制程工艺从14nm降至7nm，从而使其IPC性能提升15%。
相比与Zen架构，新推出Zen2架构优化了L1指令缓存，并使操作缓存容量和浮点单元数据位宽翻倍，同时L3缓存翻倍到16MB，64核EPYC处理器轻松拥有128MB L3缓存。而且很重要的一点是，第二代EPYC采用了7nm工艺，有效减低了功耗，使得在225W TDP下可以将核心数提升到64核，让其性能提升明显。
在过去的一年时间里，第二代AMD EPYC处理器取得了超过140项世界纪录，其中涵盖云计算、虚拟化、高性能计算、大数据分析等多个领域，并且还以强大的性能来满足企业或机构对计算力日渐增强的需求。
所以，AMD依靠着EPYC处理器的领先性能以及超高的功耗比，不仅赢得了更多市场份额、打破众多世界纪录，同时，也让AMD的生态圈日渐扩大。

Ⅸ 1t算力一天能挖多少FILECOIN

2021年2月23日产量是0.1098FIL/T，最初可以挖0.22FIL左右，但由于网络参与者越来越多，单T均分的FIL也越来越少，平均单T产量以0.5%的速度下降。

Ⅹ 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪个算力更强

也就是比性能/功耗呗。比这个，gpu远胜cpu。当初正是因为cpu要把大量功耗和晶体管花在控制电路和cache上，gpu才会被做成独立芯片，并进一步有gpgpu。