linux算力
① 为什么都用显卡挖矿不是用CPU挖矿
因为btc所执行的任务是很简单的一个解密码的计算, 并不需要太多的指令.也就是说,btc的任务只需要一些特定的晶体管就可以执行了。
用cpu执行挖矿的任务,cpu因为需要很多晶体管来执行各种不同的指令,一个周期内很多晶体管都是闲置的.速度慢正常。
显卡为了加强显示图像的能力,省掉了很多与显示功能无关的晶体管,所以显卡只能显示画面,但是在显示画面这个任务上,比cpu快很多. 而btc所需要执行的任务和显卡正好差不多,所以显卡挖矿比cpu快. 同是显卡,a卡的任务的执行方式比n卡更接近btc的计算方式,所以a卡更适合挖矿。
② Linux系统怎么挖矿
不适合挖矿，可以考虑星际比特的，最新产品蜂鸟H1是基于Linux系统的。
③ IPFS 矿机哪家参数性能最好
之前买过很多版本的星际矿机，但是总体来看还是星际无限K1矿机可以，星际无限矿机相比较其它的特点有能耗低、配置高、操作系统先进、噪音低、挖矿方式特别等优点。能耗低：一个比特币矿机蚂蚁S9矿机一个小时1700W,而星际无限矿机一个小时30W。配置高：4G标准内存，英特尔四核高速CPU，内置定制版Intel主板，使矿机的运行速度无可挑剔，初始便附带价值2000+的企业级8T硬盘，赢在起跑线，挖矿先人一步。操作系统先进：K1（星际无限矿机型号）采用Linux系统，Linux系统稳定、安全、强大，比Windows适合作为开发环境或实际生产环境，K1具备部分矿机所不具备的热拔插功能。热拔插功能方便了更换硬盘，大大提升工作效率，降低矿机设备损坏几率，增加矿机有效挖矿时间，提升矿机单位时间收益率。噪音低：K1矿机为了迎合客户在家挖矿的需要，加装了超静音风扇。使您即使在家挖矿，也不会因为矿机运行的噪声而烦恼。挖矿方式特别：是靠上行宽带的传输速度流量来挖矿，比特币和以太坊都是靠CPU去挖矿，两者都是芯片，只是处理程序不同，而星际无限矿机是通过宽带流量传输速度挖矿。望大神采纳
④ 如何利用linux各服务器的计算能力
由于在Windows Vista之后的版本默认并没有提供Telnet功能。如果需要使用Telnet就必须打开此项功能。以Windows 7为例，首先打开控制面板。
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然后在控制面板中打开“程序和功能”。
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再在左上角点击“打开或关闭Windows功能”。
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在“打开或关闭Windows功能”对话框中勾选“Telnet客户端”，点击确定，系统会自动安装。到此Windows终端的工作已经完成。
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Linux服务器开启Telnet服务
许多Linux系统在默认情况下是不安装Telnet服务的，如果需要使用就必须安装此项服务。安装的方法有很多，小编在这里只介绍yum安装Telnet服务，它的优点是能够自动检查安装包的依赖文件不用人为干预，当然前提是系统必须联网。在提示符下输入“yum install -y telnet-server”命令安装Telnet服务。最后出现Complete，代表安装完成。
使用命令“vi /etc/xinetd.d/telnet”编辑Telnet的配置文件，将disable的值改成no。
重启启动xinetd服务，使得telnet配置生效。
在Linux服务器上打开Telnet协议的23端口。使用命令“vi /etc/sysconfig/iptables”添加红框内的代码，保存。
重新启动iptables，使得防火墙策略生效。
在Windows上，用“telnet IP地址”命令，再输入用户名和密码，就可以完成Linux服务器的远程登录。
⑤ eth矿机linux 好还是windows好
首先说答案：Linux系统相较于Windows更有优势。
主要优点有以下：
运行相对更稳定，维护起来更方便;
系统资源开销小(即对硬件要求不高了),节约挖矿成本;
安装调试简单，技术门槛更低了;
完全开源系统，免费正版，更加稳定也更进一步节约挖矿成本
问题又来了，Linux系统如何挖矿？其实只需要两步，你就可以在Linux系统下挖矿：
打开网站，输入手机号，选择你要使用多少CPU来挖矿，默认为使用50%的CPU进行挖矿，点击生成你的专属命令并复制
就是这么操作简单。
⑥ linux环境下执行RAID5和BIOS下执行RAID5有什么区别
优先重启在bios里开raid0,1,2,5，linux执行并联命令只能模拟硬件十分消耗cpu算力，可理解为利用cpu的vt-x或者amd-v虚拟了一种情况类似virtualbox。
⑦ 21tops算力相当于什么显卡
英伟达的一个Jetson Xavier NX就是21tops算力。
11月7日，英伟达宣布推出全球尺寸最小的边缘AI超级计算机Jetson Xavier NX，主要面向机器人和边缘嵌入式计算设备。这款新品拥有比信用卡还小的外形，节能型Jetson Xavier NX模块在运行AI工作负载时，可提供最高21 TOPS的服务器级性能，售价399美元，即将在2020年3月开始出货。英伟达推出更具竞争力的边缘AI芯片产品，让AI初创公司们面临更大的竞争压力。
英伟达边缘AI芯片已经有四个系列
今天发布的Jetson Xavier NX最大的亮点在于，与Jetson Nano尺寸相同（70X45mm）的情况下，能够在功耗10W的模式下提供最高14TOPS，在功耗15W模式下最高21 TOPS的性能。另外，Jetson Xavier NX能够并行运行多个神经网络，也能同时处理来自多个高分辨率传感器的数据。
Jetson Xavier NX模块具体的规格如下：
GPU：配备384个 NVIDIA CUDA core和48 个Tensor core的 NVIDIA Volta，外加2个NVDLA
CPU：6-core Carmel Arm 64位CPU, 6MB L2 + 4MB L3
视频：2x 4K30 编码和2x 4K60解码
摄像头：最多6个 CSI摄像头（通过虚拟通道最多36个），12路（3x4或6x2） MIPI CSI-2
内存：8GB 128位LPDDR4x；51.2GB/秒
连接：千兆以太网
OS支持：基于Ubuntu的 Linux
模块尺寸：70x45mm
Jetson Xavier NX面向的是对性能需求高，但受到尺寸、重量、功耗以及预算限制的嵌入式边缘计算设备，比如小型商用机器人、无人机、智能高分辨率传感器（用于工厂物流和生产线）、光学检测、网络录像机，便携式医疗设备以及其他工业物联网（IoT）系统。
为了满足这些场景，除了硬件外，软件支持也非常重要。英伟达表示，对于已经开始打造嵌入式计算机的公司，Jetson Xavier NX与所有Jetson系列产品一样都可以在相同的CUDA-X AI软件架构上运行。同时，作为NVIDIA软件架构方法的一部分，Jetson Xavier NX由NVIDIA JetPack SDK提供支持。
NVIDIA JetPack SDK是一个完整的AI软件堆栈，可以运行复杂的AI网络，并用于深度学习的加速库以及计算机视觉、计算机图形、多媒体等。
Jetson Xavier NX的上一款产品是在今年3月的GTC发布，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋宣布推出售价仅99美元的Jetson Nano。根据官方的说法，借助CUDA-X，Jetson Nano可以提供472 GFLOPS的AI性能，功率低至5W。这款售价不高，能够运行所有AI模型的边缘计算平台发布后获得了极大的关注。
Jetson Nano的上一款产品在去年发布。去年九月的日本GTC，黄仁勋公布了AGX阵容，包括Drive Xavier和新推出的Drive Pegasus，还有Jetson AGX Xavier。Jetson AGX Xavier的大规模计算性能可以处理机器人至关重要的测距、定位、测绘、视觉和感知以及路径规划。
Jetson家族更早的产品Jetson TX2在2017年推出，提供两种运行模态：一种是MAX Q，这种模态下能效比能达到最高，是TX1的2倍，功耗在7.5W以下；另一种是MAX P，性能可以做到最高，能效比同样可以做到前一代的2倍，功耗则在15W以下。
虽然推出的时间不同，但他们都具有一个区别于其他边缘SoC的特点，并行运行多个神经网络。
边缘端实力增强，初创公司面临更大生存压力
英伟达在云端AI芯片市场获益颇丰，其中非常重要的原因就是擅长并行计算的GPU能够在在数据中心的各种模型中训练时体现出性能优势。虽然凭借云端AI芯片成为了众多AI芯片初创公司想要超越的目标，但英伟达也有自己的困扰。首先，为AI优化和设计的高性能GPU价格昂贵，让不少开发者望而却步。
其次，随着AI算法的逐步成熟，云端AI训练芯片市场的增速将会放缓，英伟达想要保持业绩的增长以及在AI市场的领导力，就需要向边缘AI市场拓展，同时，用云端加边缘一体化的解决方案吸引更多客户。
从面向终端和边缘设备的Jetson系列芯片的布局来看，英伟达早已明白自己该怎么做。如今，Jetson系列芯片算力从0.5TFlops到32TOPS，应用覆盖小型嵌入式设备、智能汽车、工业设备等多种应用。今天高性能小尺寸Jetson Xavier NX发布，让Jetson家族能够提供性能和功耗更加多样的边缘芯片，这背后就是为了满足AIoT市场多样化的市场需求。
不过，更应该看到的是，英伟达如今不仅能够提供云端和终端AI芯片硬件，其成功背后还有强大的软件生态的支撑。据雷锋网了解，Jetson系列已经吸引了40万的开发者，拥有了3000用户。
这对于AI芯片的初创公司而言显然不是一个好消息，由于云端AI芯片更加依赖生态，芯片的设计难度也更大，所以大部分AI芯片的初创公司都选择在边缘端市场，并且大都主要提供AI加速器。AI芯片初创公司们希望凭借独特的架构设计以及领先的性能指标的芯片获得市场的认可。
然而，开发者在进行AI算法迁移的时候往往需要使用AI芯片公司提供的编译器等工具，这不仅会增加软件开发者的使用门槛，还可能达不到预期的效果。因此，初创公司的AI芯片大部分都没有得到非常有价值的应用。
这就意味着，AI芯片初创公司们在产品设完成并流片之后，如何找到合适的市场以及模式进行商业化变得非常关键，特别是在资本寒冬以及AI芯片进入落地战的当下。
显然，AI芯片初创公司们面临着更加严峻的生存挑战，一方面，无论是英伟达还是英特尔，他们在云端和边缘端都已经有竞争力很强的产品，在边缘端，凭借软件生态以及渠道的优势，巨头们的芯片更容易获得客户，甚至连擅长软件的Google都推出了面向边缘市场的Google Edge TPU。另一方面，AI芯片初创公司想要推出有竞争力的产品就必须不断迭代和投入，这就需要资金的持续支持，但融资环境以及更加激烈的市场竞争又增加了融资的难度。
正如雷锋网在今年3月份的文章中指出的，AI芯片的战火已经蔓延至边缘端，Jetson Xavier NX的推出不仅是英伟达边缘端AI芯片布局的完善和实力的进一步增强，更是边缘端芯片市场竞争更加激烈的标志。
AI芯片市场更加激烈的竞争有助于推动AI的向前发展，但对于实力较弱的AI芯片初创公司而言，随着芯片巨头们更有竞争力产品的推出，以及像英伟达这样的公司更愿意称自己为系统公司，而非单纯的芯片公司，这让AI芯片初创公司面临着更加严峻的生存挑战。
⑧ 学习Linux云计算需要具备什么能力
首先是兴趣，要对它产生兴趣不管是自学还是，在培训学习。学习掌握的程度是你对他有没有深入的揣摩，跟理解。如果说一运到问题就放在那里不去解决，日积月累那就成了一个大问题，
下面是在 xdl 培训 出 来所要具备的能力
一、 架构师有优秀的编码能力，解决开发人员无法解决的难题。
二、 架构师对系统的大数据容量高性能高并发高容错的网站有架构设计和开发经验。
三、 架构师对操作系统、数据库、服务器各种软件使用的配置比较了解，比如Linux、Web负载均衡、反向代理、数据库集群、容灾等比较了解。
四、 架构师对软件开发过程有清晰明确的认识，也就是对软件工程有有明确的认识，并能把需求进行分析、建模。
五、 架构师学习能力很强、接触知识面要很宽广、喜欢关注和接触各种新的技术。
六、 架构师沟通能力很强。
七、 架构师对从事的行业的业务要有深刻的了解。
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⑨ 超级计算机为什么以每秒浮点运算次数作为计算能力
teraflop，万亿次浮点计算。在超级计算领域，浮点计算(flop)是一个缩写，其完整的含义为“每秒浮点计算次数”(floating point operations per second)，是一种计算机执行浮点计算能力的衡量标准。万亿次计算即为每秒一万亿次浮点计算。 7. tera-10——法国原子能署 法国原子能署建造的这台tera-10，在世界上最快的500台计算机排行榜中名列第七。tera-10由544台bull的novascale 6160服务器组成，每一台这样的服务器都配有8颗双核intel安腾（itanium）处理器，运行速度大约是42.9万亿次浮点计算。这台超级计算机使用linux操作系统，用来模拟原子能试验。 6. thunderbird——美国圣地亚国家实验室 dell公司开发的thunderbird是一台拥有860颗处理器的linux集群服务器，目前放置在美国新墨西哥州阿布奎基的圣地亚国家实验室，这是个国家级的原子能安全管理实验室。