人工智能算力指标tfops

① 公司做人工智能项目，对算力要求很高，大家有推荐的GPU云计算产品吗

我跟你应该是相同行业，我们团队规模有限GPU云计算很适合我们。操作直截了当，很快就能上手，推荐给你。

② 1080ti算力多少tflops

莱特币是1.8G的算力。全网算力才8600Gh/s，1080ti显卡独占1/4700。







以太币（ETH），算力才32MH/s，1070都有40MH/s了。很多人说1080Ti算力拉不上去是因为gddr5x显存延迟高，果然还是A卡的挖矿好，网上看到别人说480都能有65MH/s的算力。







ZEC币，算力724Sol/s，接近三张10603G的算力，总价比3张1060贵个2K软妹币。但相比供不应求的A卡RX4808G，3张价格才5K不到，算力却有900+Sol/s，不过有价无市也白搭。

③ 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型

给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU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。

FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。

ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。

(3)人工智能算力指标tfops扩展阅读：

芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。

④ 我们公司是做人工智能的，怎样跟十次方的算力平台合作呢

人工智能和算力关系匪浅。推动人工智能发展的动力就是算法、数据、算力这三个，这三要素缺一不可，都是人工智能取得如此成就的必备条件。
而对于算力这方面，我们知道有了数据之后，是需要进行训练，而且还是不断地训练。因为只是把训练集从头到尾训练一遍网络是学不好的，就像和小孩说一个道理，一遍肯定学不会，当然除了过目不忘的神童。而且除了训练，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理，这些都需要算力支撑。
所以说人工智能是必须要有算力，并且随着现在越来越智能的发展，还需要更多更强的算力。

⑤ 三次人工智能浪潮都是啥情况

以下内容均来自袁国宝最新著作《新基建：数字经济重构经济增长新格局》

其实，人工智能、机器学习这些概念早在20世纪90年代就已出现。事实上，在人工智能的发展史上，这是距离我们最近的一个阶段。在此阶段，人工智能的发展取得了一些重大成果。比如，1997年，IBM公司开发的深蓝在与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫大战中获胜；2009年，洛桑联邦理工学院发起的“蓝脑计划”声称已经成功地模拟了部分鼠脑；2016年，谷歌研发的Alpha Go在与围棋世界冠军的大战中获胜……

近几年，机器学习、图像识别等技术在人们的日常生活与工作中得到了更广泛的应用。比如，人们可以通过Google Photos更快地寻找自己需要的图片，可以利用Google Now的自动推送功能获取所需信息，可以通过Inbox自动撰写邮件回复等。人工智能为我们的工作、生活带来了极大的便利。

一、第一次人工智能浪潮

1956年，在美国达特茅斯学院举办的夏季学术研讨会上，助理教授John McCarthy提出的“人工智能”概念被正式使用。此后，人工智能的先驱艾伦·图灵提出了著名的“图灵测试”：将人和机器分开进行测试，如果30%以上的被测试者无法确定他面对的是人还是机器，这台机器就顺利通过测试，被认为具有人工智能功能。受图灵测试的刺激，全球范围内出现了第一波人工智能浪潮。

在此阶段，研究方法方面符号主义方法盛行，数学证明、专家系统、知识推理等形式化的方法在人机交互过程中得到了广泛应用。但因为那个时候计算机和互联网技术刚刚起步，运算速度有限，在很大程度上制约了人工智能的发展。

二、第二次人工智能浪潮

进入20世纪80年代之后，人工智能出现了第二次浪潮。因为传统的符号主义学派发展缓慢，有研究者尝试使用基于概率统计模型的新方法，促使语音识别、机器翻译实现了进一步发展。在模式识别领域，人工神经网络大放异彩。在这个阶段，由于数据量不足，再加上测试环境有限，人工智能只限于学术研究，没能走出实验室，不具备实用价值。

三、第三次人工智能浪潮

2006年，Hinton等人提出深度学习技术掀起了人工智能的第三次浪潮。2015年，在图像识别领域，基于深度学习的人工智能算法的准确率首次超过了人类肉眼识图的准确率，人工智能实现了飞跃式发展。随着机器视觉研究领域的突破，在语音识别、自然语言处理、数据挖掘等领域，深度学习都取得了突破性进展。2016年，微软英语语音识别错词率降至5.9%，与人类不相上下。

现阶段，在各种利好条件的加持下，人工智能走出实验室，正式进入市场，实现了产业化。2017年，无人驾驶、搜索引擎、智能助理、机器人、新闻推荐与撰稿等应用相继进入人们的日常工作和生活，所以2017年又被称为人工智能产业化元年。

深度学习的不断发展促使人工智能迎来了第三次发展浪潮，在数据、算力、算法、平台四个方面取得了很大的进步。

⑥ 简述cpu、gpu、fpga和asic四种人工智能芯片的性能

FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）具有足够的计算能力和足够的灵活性。FPGA的计算速度快是源于它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存，因此FPGA在运算速度足够快，优于GPU。同时FPGA也是一种半定制的硬件，通过编程可定义其中的单元配置和链接架构进行计算，因此具有较强的灵活性。相对于GPU，FPGA能管理能运算，但是相对开发周期长，复杂算法开发难度大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成电路）根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路，能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗。缺点是研发成本高，前期研发投入周期长，且由于是定制化，可复制性一般，因此只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。
CPU：
中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，CPU 是对计算机的所有硬件资源（如存储器、输入输出单元） 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。
优点：CPU有大量的缓存和复杂的逻辑控制单元，非常擅长逻辑控制、串行的运算
缺点：不擅长复杂算法运算和处理并行重复的操作。
对于AI芯片来说，算力最弱的是cpu。虽然cpu主频最高，但是单颗也就8核,16核的样子，一个核3.5g,16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。
生产厂商:intel、AMD
现在设计师最需要的就是GPUCPU，呆猫桌面云可以享受高GPUCPU的待遇。
GPU：
图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
优点：提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，拥有更高的浮点运算能力。
缺点：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。
生产厂商：AMD、NVIDIA

⑦ 人工智能对国家能有什么贡献，特别是在军事和战略上

基于人工智能的深度学习系统，未来会有很大的发展空间。

特别是人工智能的芯片化，低功耗后，低成本后，人工智能会迎来巨大的发展空间。
在深度卷积神经网络芯片化后，各种设备可以实现实时智能分析，可以做到武器的传感器像鹰的眼晴一样实时盯着目标。
可以实时识别战场的各类物体，进行敌我分析。
如用在视频卫星上，可以实时监控地面动态，对地面的军事布置，人员行动，战略布局，可以实时分布，不需要传回地面，做到最高速度的预警。
如分析航母的卫星，可以实时绘制航母的运动轨迹，预测航母的轨迹。
用在无人机上，可以实时高空识别，甚至可以实现基于实时行为识别，的实时攻击无人机，把敌人消灭在萌芽状态。
另外在多光谱，多电磁空间的视频实时分析系统，对于反潜艇，反埋伏，反伪装等军事方面，作用也是非常大的。
所以深度学习神经网络不断发展下的人工智能，未来有巨大发展空间，完全无人化作战，实时化分析作战，在AI芯片的进步下，很快就可以实现一大部分。
所以人工智能军事化，核心竞争力在于AI的芯片化。
只有芯片化才能解决算力问题，解决功耗问题，解决布置问题，解决实时分析问题。
大家知道昆虫的复眼由几千个小眼组成，如果AI芯片成本降低后，可以在多数武器上装上这种类似复眼的视频实时分析系统，实现矩阵自动分析决策，实现全方位分析，以面盯点。构建全方位无死角的AI矩阵眼睛分析系统，多谱空间实时分析，真正做到实时人工智能，让武器和侦察设备具有人的眼睛识别分析能力，这样真正做到智能化部队，智能化侦察，智能化预警。
算力芯片化硬件化，对军事战斗力的提升会有革命性作用，未来是算力的天下，真正无人化战争也会实现，以后只需要游戏高手做下军事远程指挥，在大山洞中打着游戏，吹着空调，喝着不上火的凉茶，现场智能化无人武器全是自动的实时分析，甚至可以使用基于人工智能决策系统，完全无人化作战。

⑧ 用于深度学习的边缘计算设备,计算能力单位是看FLOPS还是TOPS

看TFLOPS。

可以这么说，在需要进行浮点运算时，同量级的1TFLOPS处理速度是比1TOPS快的。大约可以认为1TOPS<1TFLOPS<2TOPS，具体的量化对比两个单位。

TFLOPS定义是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。OPS与FLOPS类似，只不过OPS是操作次数，FLOPS是浮点操作次数。带F的是可以直接进行浮点运算的，不带F的是不能直接进行浮点运算，需要进行转换。

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习的概念：

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。

它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

⑨ 为什么国内没有一个大的人工智能数据标注平台

目前国内的数据标注行业还处于粗放的状态中，虽然披着人工智能的外衣，但是本质上仍然属于劳动密集型产业。
需求决定市场，这种场景的出现在一定程度上也与此前人工智能行业发展的情况有关。此前，很多AI企业关注的重点主要集中于算法与算力领域，对于数据领域的关注度则很低。
不过，随着AI落地进程的加快，这种状况出现了很大转变。目前很多企业都意识到了标注数据的重要性，定制化、精细化、高质量、高效率成为了目前AI企业对于数据标注行业的新要求。

⑩ 3090算力多少tflops

3090算力能达到35.6TFLOPS。

是每秒所执行的浮点运算次数（英文：Floating-point operations per second；缩写：FLOPS）的简称，被用来评估电脑效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。

正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能够省略。

浮点运算实际上包括了所有涉及小数的运算，在某类应用软件中常常出现，比整数运算更费时间。现今大部分的处理器中都有浮点运算器。因此每秒浮点运算次数所量测的实际上就是浮点运算器的执行速度。

而最常用来测量每秒浮点运算次数的基准程序（benchmark）之一，就是Linpack。