算力规模达如何计算
A. 6600xt算力为什么低
6600xt算力低的原因是产品规格设计有限。
6600xt算力低的原因有很多，比较一分钱一分货，其价格比3060便宜几百块，所以算力比较低了算是。被吹是新一代矿神卡，其实辣鸡，有点虚假宣传的意思。
在游戏方面也没有比3060强好吧，6600xt只是单机游戏比60稍微好一丢丢，网游都是不如60的。比算力更是被吊打。6600xt的价格，也不知道是怎么被炒起来的。
因为算力又称计算力，指的是数据的处理能力。它广泛存在于手机、PC、超级计算机等各种硬件设备中，没有算力这些软硬件就不能正常使用。
而算力越高对我们生活的影响也越深刻。比如，因为使用了超级计算机，电影《阿凡达》的后期渲染只用了一年的时间，而如果用普通电脑的话需要一万年。
X6600XT显卡简介：
RX6600XT采用全新7纳米工艺的RDNA2架构，核心规模为Navi23，比起RX6700XT的Navi22要小一些。显卡拥有32组计算单元，2048个流处理器，32个光追单元，基础频率1968MHz，加速频率2589MHz。搭载8G GDDR6显存。
显存位宽128位，显存频率16GHz，带宽达到256GB每s，TBP功耗为160W，TDP功耗为145W。此外，为了弥补显存带宽不足的问题，RX6600XT配备了32MB容量的无限缓存Infinity，Cache，不过这个容量的Infinity，Cache真心给的有点太抠，只当它是锦上添花就行了。
B. “东数西算”工程正式启动，全国数据中心是如何布局的
“东数西算”工程中的“数”，指的是数据；“算”指的是算力，即对数据的处理能力。与“西气东输”“西电东送”“南水北调”等工程相似，作为一项国家级的算力资源跨域调配战略工程，“东数西算”工程对于优化我国算力资源空间布局，加快打造全国算力“一张网”，构筑我国数字经济发展新优势，都具有重要的意义。
在满负荷运行的情况下，这家数据中心每年可节省电力10.1亿千瓦时，减少碳排放81万吨，相当于植树3567万棵。它所承载的大数据、云渲染、容灾备份等业务，则广泛覆盖重庆、广西、广东、云南、四川等地。未来，这里有望达到100万台服务器规模。
在全球数据量持续爆发式增长、数据中心产业规模迅速扩大的当下，绿色低碳成为数据中心行业的发展趋势，以保证在满足数字经济发展的同时，减少甚至“消除”数据中心建设对全球气候的影响，已经成为行业共识。“东数西算”工程的正式启动，对于推动算力建设，加速数字产业化和产业数字化进程，支撑经济高质量发展将起到重要作用。
京东云依托京东集团多年的基础设施建设和运维管理经验，已在全国范围内完成了数据中心布局，总计超过70座数据中心为客户提供强大的算力资源保障，并通过科学规划打造了多元化配套园区，全面辐射京津冀、长三角、粤港澳大湾区及成渝地区等核心经济带。
C. 中国量子计算原型机“九章”的算力究竟有多强
量子计算机是一种全新的基于量子理论的计算机。遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。量子计算机的概念源于对可逆计算机的研究。量子计算机应用的是量子比特，可以同时处在多个状态，而不像传统计算机那样只能处于二进制状态。
D. 280TOPS算力爆表！北京车展最强国产自动驾驶平台是它
▲左右分别为黑芝麻CEO单记章、COO刘卫红
黑芝麻CEO单记章此前是全球视觉芯片领军企业OmniVision创始团队成员，在硅谷芯片行业打拼了20多年，在图像处理芯片和软件算法上具有丰富的经验和技术积累。
CTO齐峥是英特尔奔腾二代芯片主要设计成员、CSO曾代兵是中兴微电子总工程师，COO刘卫红则曾是博世中国ADAS主力部门——底盘与控制系统事业部的中国区总裁。
正因为有超强的研发团队，让黑芝麻这家初创公司可以在3年时间内做出ADAS芯片华山一号A500并量产上市，在今年推出华山二号A1000芯片，发布FAD自动驾驶平台。
今年以来，新车如果没有配备L1/L2级自动驾驶，都“不好意思卖”，自动驾驶的普及程度正在快速提高，而更高等级的L3级甚至L4级自动驾驶也已经到了量产前夜，行业内对自动驾驶芯片和计算平台解决方案需求呈爆发性增长态势。仅自动驾驶芯片的市场规模，都有望达到万亿美元级别，成为半导体行业最大单一市场。
因此，FAD此时进入自动驾驶市场可谓正当其时。
今年8月，一汽智能网联开发院与黑芝麻达成技术合作协议。一汽智能网联开发院将启动基于华山二号A1000的智能驾驶平台的开发，以满足后续量产车型需求。双方将共同推动人工智能技术在汽车工业领域的应用，加速国产智能驾驶芯片的产业化落地。
另外，黑芝麻也已经签约多个FAD定点车型，预计明年就将有搭载FAD自动驾驶平台的车型上市。此外，国内外也已经有多家企业开始测试FAD自动驾驶平台，测试车辆已经上路。
黑芝麻在自动驾驶芯片和域控制器中取得的巨大成功，让行业研究机构开始重视这家刚成立4年有余创业公司。今年4月，硅谷最强智库之一的CBInsights发布中国芯片设计企业榜单，黑芝麻在车载芯片领域上榜，成为中国芯片设计企业65强之一。
今年7月，黑芝麻华山二号A1000芯片也亮相世界人工智能大会，与平头哥、依图、寒武纪等高端人工智能芯片同台亮相。
可以说，黑芝麻经过四年多的发展，已经成为全球领先的自动驾驶芯片设计公司，甚至已经有能力和芯片行业的老大哥们一较高下。同时，黑芝麻的快速进步，也推动着国内自动驾驶芯片设计再上新台阶。
在与两位创始人的交谈中，他们还透露了一个彩蛋，明年黑芝麻将发布性能更强的芯片，届时搭载这一芯片的FAD自动驾驶平台最高算力有望突破1000TOPS，其算力已经可以进行完全自动驾驶。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
E. 矿池算力是怎么计算的，币安矿池算力能达到多少
币安矿池官网显示btc算力已经达到1.75E，有效矿工36053名，目前算力排名第11名，目前ok矿池的算力6.89E，火币矿池的算力4.75E。币安矿池目前差距还比较大。但是作为旁观者眼光要独到，纵观之前币圈的风风雨雨，各种新技术的开发与上线，币安虽迟但到，而且总能做到后来者居上，大概不需要多久这个排名就需要变一变了。
F. 人人矿场怎么样
摘要 亲您好，人人矿场不仅作为ipfs的头部矿商，整个矿场算力规模达到惊人的891p，这个算力换算成人民币大概有10个亿左右的规模，也就是说这家企业至少已经完成了十几个亿的矿机销售托管业务。这还不算之前比特币矿机和以太坊矿机的销售额，以及最近BZZ挖矿所销售出去的算力。实力还是不错的。
G. IT行业哪个领域发展前景好IT行业哪个领域发展前景好
摘要 人工智能、大数据和云计算。
H. 有什么科学运算,需要大量的计算力吗
模拟黑洞这样的课题是肯定有的。09年听过个报告就是做这个的。其它的我也有同学在做。除了天体\高能物理,我的朋友们在做或做过需要大规模计算的科研包括:生物大分子的行为、基因序列分析、基因表达模式的分析、各种催化剂、金融、液体性质、超导体等材料的能带、地质活动、气象。。。呃。。。这么一列发现应该给我个不需要大量计算能力的科学计算。感觉好多老师们都是很贪心的,计算资源多多益善多多益善。
希望采纳
I. 东数西算工程如何解读
东数西算工程中，“数”指的是数据，“算”指的是算力。简单来说，东数西算是指将东部的数据传输到西部进行计算和处理，与南水北调、西电东送、西气东输属于同系列工程，都是全国范围内的资源调配。东数西算有利于带动西部的经济发展，同时支持东部地区的企业日益增长的算力需求。
目前，“东数西算”产业联盟已经在甘肃省兰州市成立，成员包括省发改委、国家信息中心、上海市闵行区政府等政府机构，以及华为、腾讯、滴滴、移动等企业及高校。阿里巴巴、网络、快手等行业头部企业云计算数据中心也已经在乌兰察布、贵州等西部城市落地建设。
在人工智能时代，数据量在呈现指数级上涨，各种AI算法和模型对于海量数据的处理能力和算力的大小密切相关，算力俨然已经成为一项重要的基础设施，未来对它需求还会继续增加。根据《先进计算产业发展白皮书》中所显示，用于AI测试的全球的算力需求每3.5个月就会翻倍，远超当前算力的增长速度。而随着数字技术向经济社会各领域全面持续渗透，全社会对算力需求预计每年仍将以20%以上的速度快速增长。
而目前，我国的数据中心大多分布在东部地区，由于地价高企、能源紧张等问题，只有像BAT、抖音、快手等人才密集型的公司，才能够实现持续发展和生存，而在东部大规模发展数据中心则难以为继。但我国西部地区资源充裕，特别是可再生能源丰富，具备发展数据中心、承接东部算力需求的潜力。
截至目前，我国数据中心规模已达500万标准机架，算力达到130EFLOPS。同时，数据中心作为高耗能行业，用电量已占我国社会总用电量的4%。降低能耗、提升绿电使用率是新能源战略的重要环节。东数西算也对数据中心的能耗、平均利用率提出了更高要求：各枢纽节点数据中心的建设要求为上架率不低于65%，电源使用效率（PUE）不高于1.2或1.25，有利于提升行业资源利用水平。
八大枢纽和十大集群
对于8大枢纽来说，依托它们则有利于集中政策和资源，着力优化网络、能源等配套保障，更好引导数据中心集约化、规模化、绿色化发展，促进东西部数据流通、价值传递，带动数据中心相关产业由东向西有效转移。
同时，在8个算力枢纽内，还进一步规划设立了10个国家数据中心集群。
J. 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。