水泡算力板
A. 浙江算力網路科技有限公司怎麼樣
簡介： 算力寶是一個比特幣雲算力挖礦平台，以雲算力租賃為主營業務、將IDC服務提供商主板上市企業高升控股、區塊鏈頂尖晶元研發及計算設備提供商嘉楠耘智、全球最大的比特幣交易所及錢包服務商OKCoin、礦池等資源進行打通和整合，讓用戶通過網路即可實現遠程挖礦，體驗科技金融的同時享受算力產生的比特幣收益。
法定代表人：張蘇麗
成立時間：2015-11-12
注冊資本：1000萬人民幣
工商注冊號：330104000313768
企業類型：有限責任公司(自然人投資或控股)
公司地址：杭州市江干區九環路9號4號樓4樓407室
B. 誰知道這是干什麼用的
比特幣挖礦機
挖礦肯定是首推專業礦機，不少新入門的童鞋會選擇用顯卡挖礦，但顯卡挖礦就好比用「萬金油」去干一個專業的事兒，也能行，但效率肯定不高。挖比特幣，首要關注的就幾個點，一算力（即挖礦速度），二耗電，三性能穩定。算力，比特幣挖礦比的是解題速度，所以速度多重要不言而喻；耗電，直接關繫到效率，也就是成本支出的問題；性能穩定，主要是看工作頻率不變時算力的穩定性。試想一下，誰也不想礦機隔三差五掉算力甚至出故障吧，畢竟這燒的都是錢啊～
顯卡一般算力在幾個G，而專業礦機晶元高達幾千G，以目前全球功耗最低的一款晶元BM1387為例，搭載它的螞蟻礦機S9算力高達14T，牆上功耗僅為1400W ，額定的算力也到達了13.5 TH / s的±5%，電源效率是0.1J/GH + 12%（牆上，AC / DC 93%的效率，25°C的環境溫度），額定電壓：11.6~13.0V，除此之外在非獨立電源情況下，3個算力板可以分別連接到不同的電源，但是每塊算力板不能連接多個電源，並保證算力板最後通電。
礦機中，螞蟻礦機我個人是比較看好的，同時，以比特幣前期的平均投資成本來計算，用螞蟻S9基本上五個月左右就能完全回本，且後期收入不可估量。
C. 維修算力板賺錢嗎
這個怎麼說呢？生意的事，各人各人做，同樣一個行業，有些人做得生意好，有些人做得生意不好，很難說，也要看自己的運氣。運氣來了，做什麼都好。
D. 比特幣挖礦機能賺錢嗎
顯卡效率那麼低都可以賣脫銷，挖礦現在是大熱，一機難求啊。
挖礦肯定是首推專業礦機，不少新入門的童鞋會選擇用顯卡挖礦，但顯卡挖礦就好比用「萬金油」去干一個專業的事兒，也能行，但效率肯定不高。挖比特幣，首要關注的就幾個點，一算力（即挖礦速度），二耗電，三性能穩定。算力，比特幣挖礦比的是解題速度，所以速度多重要不言而喻；耗電，直接關繫到效率，也就是成本支出的問題；性能穩定，主要是看工作頻率不變時算力的穩定性。試想一下，誰也不想礦機隔三差五掉算力甚至出故障吧，畢竟這燒的都是錢啊～
顯卡一般算力在幾個G，而專業礦機晶元高達幾千G，以目前全球功耗最低的一款晶元BM1387為例，搭載它的螞蟻礦機S9算力高達14T，牆上功耗僅為1400W ，額定的算力也到達了13.5 TH / s的±5%，電源效率是0.1J/GH + 12%（牆上，AC / DC 93%的效率，25°C的環境溫度），額定電壓：11.6~13.0V，除此之外在非獨立電源情況下，3個算力板可以分別連接到不同的電源，但是每塊算力板不能連接多個電源，並保證算力板最後通電。
礦機中，螞蟻礦機我個人是比較看好的，同時，以比特幣前期的平均投資成本來計算，用螞蟻S9基本上五個月左右就能完全回本，且後期收入不可估量。
E. 中鏈雲filecoin雲算力平台收益高不高
挺高了，搞過同行業
F. 在超級算力的小幣獸交易所交易安全嗎
這是一個虛擬貨幣的交易場所，之所以啊，是礦幣交易所，是因為有人把把虛擬貨幣的產生比作挖礦，所以說是礦幣交易所
G. 請問大神，T9+算力板上的散熱片怎麼拆下來
還是請專業人事吧，如果自己搞壞了，還要唯修
H. 給人工智慧提供算力的晶元有哪些類型
給人工智慧提供算力的晶元類型有gpu、fpga和ASIC等。
GPU，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器，與CU類似，只不過GPU是專為執行復雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。
FPGA能完成任何數字器件的功能的晶元，甚至是高性能CPU都可以用FPGA來實現。 Intel在2015年以161億美元收購了FPGA龍 Alter頭，其目的之一也是看中FPGA的專用計算能力在未來人工智慧領域的發展。
ASIC是指應特定用戶要求或特定電子系統的需要而設計、製造的集成電路。嚴格意義上來講，ASIC是一種專用晶元，與傳統的通用晶元有一定的差異。是為了某種特定的需求而專門定製的晶元。谷歌最近曝光的專用於人工智慧深度學習計算的TPU其實也是一款ASIC。
(8)水泡算力板擴展閱讀：
晶元又叫集成電路，按照功能不同可分為很多種，有負責電源電壓輸出控制的，有負責音頻視頻處理的，還有負責復雜運算處理的。演算法必須藉助晶元才能夠運行，而由於各個晶元在不同場景的計算能力不同，演算法的處理速度、能耗也就不同在人工智慧市場高速發展的今天，人們都在尋找更能讓深度學習演算法更快速、更低能耗執行的晶元。