通用算力

Ⅰ 請問 台式機 顯卡gtx980ti通用計算能力為多少

這里說的都是頻率高的980ti
單精度浮點運算能力大約7400G Flops

雙精度浮點運算能力大約235G Flops（雙精度是單精度的32分之1）
顯存寫入速度以及讀取大約12GB每秒，復制速度大約210GB每秒。
每款980ti參數都不一樣，該數值只做參考。大約都是這個水平。

Ⅱ 400tops算力相當於多少台普通電腦的算力太瘋狂了吧

就描述，要看具體是算什麼，比方說浮點 還是整數 還是雙精度還是啥。每種都是不同的。類似自動駕駛用的是AI晶元，專用的，跟通用計算晶元實際是沒對比意義的。原因在於前者是用於某個領域，效率極高，後者是所有領域都可用，但效率不行。
所以要看，它沒有公布具體的情況，不好判斷。
不懂繼續問，滿意請採納。

Ⅲ 請問下什麼是GPU的浮點運算能力主要干什麼的

GPU計算能力強主要是因為他的大部分電路都是進行算術計算的單元，實際上加法器乘法器這些都是相對較小的電路，即使做很多這種運算單元，都不會佔用太多晶元的面積。而且由於GPU的其他部件佔得面積小，它也可以有更多的寄存器和緩存來存儲數據。CPU之所以那麼慢，一方面是因為有大量的處理其他程序如分支循環之類的單元，並且由於cpu處理要求有一定的靈活性，那麼cpu的算術邏輯單元的結構也要復雜很多。簡單的說，就為了提高分支指令的處理速度，cpu的很多部件都用於做分支預測，以及在分支預測錯誤的時候，修正和恢復算術邏輯單元的結果。這些都大大的增加了器件的復雜度。
另外，實際上現在的CPU的設計上也在向GPU學習，就是增加並行計算的，沒有那麼多控制結構的浮點運算單元。例如intel的sse指令集，到目前可以實現同時進行4個浮點運算，而且增加了很多寄存器 另外，想學習GPU計算的話，去下載一個CUDA的SDK，裡面有很詳細的說明文檔

Ⅳ 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。

(4)通用算力擴展閱讀：

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。

Ⅳ 顯卡通用計算能力作用是什麼

顯卡因為其架構，其計算能力其實遠遠強於CPU，針對顯卡開發的一些軟體或者特性可以調用顯卡的計算能力，從而大大提升計算的效率。
主要用於科學計算、視頻渲染、視頻處理等領域。

我們日常使用電腦較少使用到顯卡的通用計算能力，影響很小。

Ⅵ 按計算機的計算能力來分類，計算機可以分為……

1、超級計算機（Supercomputers）：

通常是指由數百數千甚至更多的處理器（機）組成的、能計算普通PC機和伺服器不能完成的大型復雜課題的計算機。超級計算機是計算機中功能最強、運算速度最快、存儲容量最大的一類計算機，是國家科技發展水平和綜合國力的重要標志。

2、伺服器：

專指某些高性能計算機，能通過網路，對外提供服務。相對於普通電腦來說，穩定性、安全性、性能等方面都要求更高，因此在CPU、晶元組、內存、磁碟系統、網路等硬體和普通電腦有所不同。

伺服器是網路的節點，存儲、處理網路上80%的數據、信息，在網路中起到舉足輕重的作用。它們是為客戶端計算機提供各種服務的高性能的計算機，其高性能主要表高速度的運算能力、長時間的可靠運行、強大的外部數據吞吐能力等方面。

3、台式機（Desktop）：

是一種獨立相分離的計算機，完完全全跟其它部件無聯系，相對於筆記本和上網本體積較大，主機、顯示器等設備一般都是相對獨立的，一般需要放置在電腦桌或者專門的工作台上。因此命名為台式機。

為非常流行的微型計算機，多數人家裡和公司用的機器都是台式機。台式機的性能相對較筆記本電腦要強。

4、嵌入式：

即嵌入式系統（ Embedded Systems）
，是一種以應用為中心、以微處理器為基礎，軟硬體可裁剪的，適應應用系統對功能、可靠性、成本、體積、功耗等綜合性嚴格要求的專用計算機系統。它一般由嵌入式微處理器、外圍硬體設備、嵌入式操作系統以及用戶的應用程序等四個部分組成。

(6)通用算力擴展閱讀

計算機微型處理器（CPU）以晶體管為基本元件，隨著處理器的不斷完善和更新換代的速度加快，計算機結構和元件也會發生很大的變化。隨著光電技術、量子技術和生物技術的發展，對新型計算機的發展具有極大的推動作用。

20世紀80年代以來ALU和控制單元（二者合成中央處理器，即CPU）逐漸被整合到一塊集成電路上，稱作微處理器。

這類計算機的工作模式十分直觀：在一個時鍾周期內，計算機先從存儲器中獲取指令和數據，然後執行指令，存儲數據，再獲取下一條指令。

這個過程被反復執行，直至得到一個終止指令。由控制器解釋，運算器執行的指令集是一個精心定義的數目十分有限的簡單指令集合。

傳統的計算機處理的信息主要是字元和數字。事實上，人們更習慣的是圖片、文字、聲音、像等多種形式的多媒體信息。多媒體技術可以集圖形、圖像、音頻、視頻、文字為一體，使信息處理的對象和內容更加接近真實世界。

Ⅶ 高通發布全新自動駕駛計算平台 最高算力700TOPS，2023年量產

▲高通公司總裁CristianoAmon新聞發布會上向展示了SnapdragonRide（圖源CNET/James?Martin)

SnapdragonRide通過獨特的SoC、加速器和自動駕駛軟體棧的結合，為汽車製造商提供了一種可擴展的解決方案，可在三個細分領域對自動駕駛汽車提供支持，分別是：

1、L1/L2級主動安全ADAS——面向具備自動緊急制動、交通標志識別和車道保持輔助功能的汽車。

2、L2+級ADAS——面向在高速公路上進行自動駕駛、支持自助泊車，以及可在頻繁停車的城市交通中進行駕駛的汽車。

3、L4/L5級完全自動駕駛——面向在城市交通環境中的自動駕駛、無人計程車和機器人物流。

SnapdragonRide平台基於一系列不同的驍龍汽車SoC和加速器建立，採用可擴展且模塊化的高性能異構多核CPU、高能效的AI及計算機視覺引擎，以及GPU。

其中，ADASSoC系列和加速器系列採用異構計算，與此同時利用高通的新一代人工智慧引擎，ADAS和SoC能夠高效管理車載系統的大量數據。

得益於這些不同的SoC和加速器的組合，SnapdragonRide平台可以根據自動駕駛的不同細分市場的需求進行配備，同時提供良好的散熱效率，包括從面向L1/L2級別應用的30TOPS等級的設備，到面向L4/L5級別駕駛、超過700TOPS的功耗130瓦的設備。

此外，高通全新推出的SnapdragonRide自動駕駛軟體棧是集成在SnapdragonRide平台中的模塊化可擴展解決方案。

據介紹，SnapdragonRide平台的軟體框架可同時託管客戶特定的軟體棧組件和SnapdragonRide自動駕駛軟體棧組件。

SnapdragonRide平台也支持被動或風冷的散熱設計，因而能夠在成本降低的同時進一步優化汽車設計，提升可靠性。

現在，Arm、黑莓QNX、英飛凌、新思科技、Elektrobit、安森美半導體均已加入高通的自動駕駛朋友圈，成為SnapdragonRide自動駕駛平台的軟/硬體供應商。

Arm的功能安全解決方案，新思科技的汽車級DesignWare介面IP、ARC處理器IP和STARMemorySystemTM，黑莓QNX的汽車基礎軟體OS安全版及Hypervisor安全版，英飛凌的AURIXTM微控制器，以及安森美半導體的ADAS系列感測器都會集成到高通的自動駕駛平台上。

Elektrobit還計劃與高通合作，共同開發可規模化生產的新一代AUTOSAR架構，EBcorbos軟體和SnapdragonRide自動駕駛平台都將集成在這個架構上面。

據了解SnapdragonRide將在2020年上半年交付汽車製造商和一級供應商進行前期開發，而根據QualcommTechnologies估計，搭載SnapdragonRide的汽車將於2023年投入生產。

二、深耕汽車業務多年高通賦能超百萬台汽車

在發布SnapdragonRide自動駕駛平台之前，高通已在智能汽車領域深耕多年。

十多年來，高通子公司QualcommTechnologies一直在為通用汽車的網聯汽車應用提供先進的無線通信解決方案，包括通用汽車上安吉星設備所支持的安全應用。

在車載信息處理、信息影音和車內互聯等領域，QualcommTechnologies的訂單總價值目前已超過70億美元（約合人民幣487億元）。

而根據高通在CES2020發布會現場公布的信息，迄今為止已經有超百萬輛汽車使用了高通提供的汽車解決方案。

很顯然，如今高通在汽車領域的布局又向前邁進了一步。

CES2020期間，除發布SnapdragonRide自動駕駛平台外，高通還推出了全新的車對雲服務（Car-to-CloudService），該服務預計在2020年下半年開始提供。

據介紹，由QualcommTechnologies打造的車對雲服務支持SoftSKU晶元規格軟升級能力，不僅可以幫助汽車客戶滿足消費者不斷變化的需求，還可根據新增性能需求或新特性，讓晶元組在外場實現升級、以支持全新功能。

與此同時SoftSKU也支持客戶開發通用硬體，從而節省他們面向不同開發項目的專項投入。利用高通車對雲SoftSKU，汽車製造商不僅能夠為消費者提供各種定製化服務，還可以通過個性化特性打造豐富且具沉浸感的車內體驗。

另外高通的車對雲服務也支持實現全球蜂窩連接功能，既可用於引導初始化服務，也可以在整個汽車生命周期中提供無線通信連接。

QualcommTechnologies產品管理高級副總裁NakulDuggal表示，結合驍龍汽車4G和5G平台、驍龍數字座艙平台，高通的車對雲服務能夠幫助汽車製造商和一級供應商滿足當代車主的新期待，包括靈活、持續地進行技術升級，以及在整個汽車生命周期中不斷探索新功能。

此外，QualcommTechnologies也在CES2020上宣布，表示將繼續深化和通用汽車的合作。作為長期合作夥伴，通用汽車將通過與QualcommTechnologies的持續合作來支持數字座艙、車載信息處理和ADAS（先進駕駛輔助系統）。

結語：巨頭紛紛入局自動駕駛領域風起雲涌

前有華為表示要造激光雷達、毫米波雷達等智能汽車核心感測器，後有Arm牽頭成立自動駕駛汽車計算聯盟，如今移動晶元巨頭高通也發布了全新的自動駕駛平台，在汽車和自動駕駛領域上又邁進一步。

巨頭入局有利於自動駕駛汽車更快更好地落地，然而另一方面隨著更多硬核玩家拓展業務邊界，此次市場上的競爭也必然會變得更加激烈。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅷ 求寶貝坦克通用公式！！！力和度的！如題 謝謝了

觀賞價值:8 技術難度:9.5 打法7:逆風滿力算角 價值:逆風攻擊最實用的打法,盲點小,對手感要求小. 技術要求:半屏13度.一屏30度.1.5屏43度. 90-距離度數-逆風度數X圖中系數=開炮角度 http://photo.viafriend.com/photo ... 33728/840093501.JPG 開炮力量:滿力 圖內注:此風因為後作用力過大,視大小要加上1-5度,注意是"加"不是減,也就是把公式改成90-距離度數+(1-5不等) (打法8參照此注) 觀賞價值:8.5 技術難度:7 打法8:逆風3.0力算角 價值:逆風上風大時打用滿力演算法會折回,用3.0演算法能解決這一問題,並且3.0演算法比起滿力演算法盲點更小,幾乎不存在. 技術要求:0.8屏40度.一屏50度. 90-距離度數-逆風度數X圖中系數=開炮角度 http://photo.viafriend.com/photo ... 33728/840093501.JPG 開炮力量:3.0 觀賞價值:7 技術難度7.5 打法9:89度算力 價值:右攻左木鏢所特有的優勢所在,在深坑中照樣能發起強大攻勢. 技術要求:這種打發與其說是算,不如說是背. 右風: →風5度:半屏1.75力量;一屏2.75力量.左89開炮. →風10度:半屏1.9力量;一屏3力量.左89開炮. →風15度:半屏2.1力量;一屏3.2力量.左89開炮. →風20度:半屏2.25力量;一屏3.45力量.左89開炮. +30度的→風把風力X0.5 +20度的→風把風力X0.75 +10度的→風把風力X0.9 -30度的→風把風力X1.2 -45度的→風把風力X1.25 -60度的→風把風力X1 -85度的→風把風力X0.8 左風: ←風5度:0.6屏2力量;一屏2.5力量.右89開炮. 對於左風資料不多,在這里給大家說聲抱歉.特別左上風力量甚至存在盲點,所以左風的89更多的是需要玩家自身的熟練. 觀賞價值:9.5 技術難度:10

Ⅸ alpha-go的計算能力等同於多少台伺服器

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這么說吧：1997年下贏國際象棋冠軍卡斯帕羅夫的「深藍」是一台超級計算機，而即將和李世石對決圍棋的AlphaGo卻是谷歌旗下公司DeepMind開發出來的人工智慧程序。強行把這二者拉在一起比較……少年我們還是來談談世界和平吧。不過AlphaGo作為程序，最終還是要運轉在計算機上才能去和人類比個高下的。所以把問題換成「即將和人類下圍棋的那台計算機到底比深藍厲害多少倍？」
我們還是能夠簡單計算一下給出大致答案的。畢竟在衡量計算機性能方面，我們已經有了一個相當統一的標准：每秒浮點運算次數，為了方便起見，我們下面一律稱之為「FLOPS」。
千萬別被「浮點運算」這個計算機術語嚇跑，說人話的話，浮點運算其實就是帶小數的四則運算，比如1.2加2.1就是一個典型的浮點運算。如果你的小學數學老師不是美國人的話，那麼我們估計這會兒你早就心算出結果是3.3了。不過這對計算機來說，這個問題沒那麼簡單。
我們知道，計算機是以0和1構成的二進制數字進行運算的，比如在基礎的二進制里，1就是1，2就變成了10，3是11，4是100……這種運算方式讓我們可以用最簡單的電路元件組裝出穩定有效的計算機器，但它也帶來一個問題：計算機能夠處理的數字只有整數。如果想不藉助任何其他的數學方法，用0和1表示一個0.1……少年我們真的還是來談談世界和平吧。
解決這個問題的辦法很簡單：0.1可以看成是1除以10的結果，我們想讓計算機計算一個帶小數點的數字，只要告訴CPU這是一個被1後面加了多少個0整除的整數就行了。不過這樣一來，計算機在處理小數點的時候，就多了好幾個運算步驟。所以進行浮點運算的速度也就成了衡量計算機性能的標准。
拿在國際象棋上擊敗人類的深藍來說，它的計算能力是11.38 GFLOPS，意思就是深藍能在每秒鍾里計算113.8億次帶小數的加減乘除。而在二戰期間幫助美國設計製造原子彈的第一台通用計算機ENIAC，它的性能只有300 FLOP。
在今天看來，深藍的性能怎麼樣？三個字：弱爆了。單就PC中使用的CPU來說，早在2006年，英特爾推出的第一代酷睿2就已經穩穩地超過了深藍。這還沒有算上顯卡里GPU帶來的效果加成，今天最普通的集成顯卡，其性能也已經超過了700 GFLOPS。如果真要在性能上比個高下，深藍這種上個世紀的超級計算機，就算組團也不一定能單挑你面前的這台筆記本電腦。
那麼今天的超級計算機已經達到了什麼樣的性能水平？我們國家的天河二號是世界最快的超級計算機，它浮點運算能力已經達到了33.86 PFLOPS。也就是說，深藍要在性能上增長到自身的30萬倍，才能和天河二號相提並論。
不過對於深藍來說，這樣的比較實在是太不公平。因為即便在當年，深藍也不是速度最快的超級計算機。相比之下，只有通過谷歌AlphaGo使用的電腦，我們才能比較出這20年裡，我們的計算機到底經過了怎樣驚人的發展。
根據谷歌團隊發表在《自然》雜志上的論文， AlphaGo最初是在谷歌的一台計算機上「訓練」人工智慧下圍棋的。按照論文里的描述，谷歌利用這台計算機，讓AlphaGo的圍棋水平提升到了與歐洲冠軍樊麾接近的地步。不過論文除了提到這台計算機裝有48個CPU和8個GPU之外，對計算機的性能連一個數字都沒有提到。好在AlphaGo是在雲計算平台上運行的，我們只要找來競爭對手的計算機數據比較，就可以了解到大概了。
比如說去年12月，阿里雲對外開放的高性能計算服務。按照阿里雲的描述，這些計算機的單機浮點運算能力是11 TFLOPS，而且同樣可以用來訓練人工智慧自行學習。如果谷歌的計算機性能與阿里雲接近的話，那麼AlphaGo所驅動的硬體，性能至少是深藍的1000倍。
但故事到這里還沒有完，AlphaGo並非只有「單機版」一個版本。為了達到更高的運算能力，谷歌還把AlphaGo接入到了1202個CPU組成的網路之中。聯網後的AlphaGo算力猛增24倍，一下子從「單機版」不到職業二段的水平，跳躍到了職業五段上下的水準。
所以AlphaGo比深藍厲害多少倍？估計這會你已經得出答案了：2.5萬倍。從這個角度，我們也能看出來，圍棋究竟是怎樣復雜的一種智力游戲，以至於計算機的性能需要20年的提高，才能在象棋上戰勝人類後，再在圍棋棋盤面前，坐到人類頂尖選手的對面。不過歸根揭底，AlphaGo最重要的成就並不是採用了性能多麼優秀的電腦，而是第一次讓程序可以以人類的方式思考、學習和提高。所以過幾天的比賽，無論誰輸誰贏，我們見證的都是一個嶄新紀元的開端。
當然別忘了關注新浪科技，我們到時候會在最前方，帶你迎接這個新紀元的第一道曙光。

Ⅹ 為什麼GPU的通用計算能力高於CPU

這個問題問的不嚴謹，」通用計算「能力是什麼？CPU，GPU各有優勢，劣勢，因為本來的設計目標就不一樣。脫離應用場景談快慢就是耍流氓。前面有朋友提到GPU對cache依賴小，這是對的，但沒有把原因講出來。我試著解釋一下。GPU對cache依賴小是因為他可以有效的hide memory latency。這個是通過高並行來實現的。每個GPU核有64個warp（相當於CPU的hardware threads），而CPU每個核的hardware thread一般只有2個。這也就是說，一個GPU核可以同時存64個線程，而CPU只能存2個。在GPU中，你context switch到另外63個線程中的任意一個都不需要讀寫內存。而CPU中只有換到另外一個線程的時候才不用讀寫內存。這個的結果就是GPU在線程之間做context switch的開銷非常小因為他另一個線程寄存器的值一般都在核的寄存器里。而CPU做context switch的開銷往往很大因為要把當前線程寫入內存再從內存把目標線程的寄存器的值讀出來。