電腦算力換算

A. cpu算力怎麼計算

CPU的算力與CPU的核心的個數，核心的頻率，核心單時鍾周期的能力三個因素有關系
常用雙精度浮點運算能力衡量CPU的科學計算的能力，就是處理64bit小數點浮動數據的能力

支持AVX2的處理器在1個核心1個時鍾周期可以執行16次浮點運算，也稱為16FLOPs
CPU的算力=核心的個數 x 核心的頻率 x 16FLOPs
支持AVX512的處理器在1個核心1個時鍾周期可以執行32次浮點運算，也稱為32FLOPs
CPU的算力=核心的個數 x 核心的頻率 x 32FLOPs

B. 電腦算力是什麼意思

電腦算力是電腦的計算能力，通常以億計算。

因為算力又稱計算力，指的是數據的處理能力。它廣泛存在於手機、PC、超級計算機等各種硬體設備中，沒有算力這些軟硬體就不能正常使用。

而算力越高對我們生活的影響也越深刻。比如，因為使用了超級計算機，電影《阿凡達》的後期渲染只用了一年的時間，而如果用普通電腦的話需要一萬年。 算力時代的大幕已經拉開，讓我們來看看這個時代有多神奇。

先來看一組數據，2017年，我國數字經濟總量達到27.2萬億，佔GDP比重達32.9%，是僅次於美國的第二大數字經濟體。

而與之相對應的是大數據的爆發式增長，據IDC預測，到2025年，全球數據總量預計將達到180ZB。 這個數字有多可怕？ 1ZB相當於1.1萬億GB，如果把180ZB全部存在DVD光碟中，這些光碟疊起來大概可以繞地球222圈。

C. 伺服器運算能力如何計算，或者說CPU的運算能力如何計算

中央處理器運算能力是用字長來區分的。
中央處理器是電腦的心臟，由運算器和控制器組成，內部結構分為控制器、運算器和存儲器，這三個部分相互協調，可以進行判斷、運算和並控制電腦各部分協調工作。
目前流行的中央處理器為英特爾酷睿中央處理器，分為雙核、四核和八核。雙核中央處理器是基於單個半導體的一個處理器上擁有兩個一樣功能的處理器核心。
衡量中央處理器的指標是字長，字長是電腦能直接處理的二進制數據的位數，標志著電腦處理數據的能力，字長決定了電腦運算的能力和精度，字長越長，電腦的運算能力越強，精度越高，有效數據的存儲單元數越多，尋找地址的能力越強。現在個人電腦的字長分為十六位、三十二位和六十四位。
可以進行高速數據交換的存儲器叫做緩存，也叫高速緩存。中央處理器一般會從緩存讀取數據，中央處理器沒有數據時才會向內存調用數據。緩存容量越大，中央處理器的性能越好。中央處理器的緩存分為一級緩存和二級緩存。酷睿處理器中，四個核心的內存控制器和緩存都在單一的晶元上面。

D. 100p計算能力相當於多少台計算機

100P計算能力相當於50萬台計算機。
在目前537PFLOPS為全球第一的當下，要實現1000P，也就是百億億次，就需要頂尖科學家們不斷地研究不斷地努力。實際上，目前包括中國、美國在內的許多國家的頂尖科學家都在為之努力，但好消息還未出現。也因此，上文媒體所述的1000P並不是基於537P而言的。其二，此1000P非彼1000P。縱觀上文我們已經可以斷定媒體所說的1000P並不是超算意義上的1000P了，那麼，既然不是，為何會有相同的叫法，二者有有何區別呢？這要從超算TOP500榜單的評判標准來解讀，正常來說，入圍超算計算機都要進行一項LINPACK測試，用以考察平台的雙精度浮點計算能力。換言之，目前TOP500榜單上的TOP1的富岳超算的537PFLOPS成績，就是基於雙精度浮點程序的計算而取得的。但被媒體「誇誇而談」的「1000P」並非如此，基於上文所說的平台為人工智慧應用行業，所以，其運行的測試程序為Resnet-50，這一程序所測算出來的「1000P」實際上是基於半精度浮點環境所獲得的。雖然同樣具有權威性，但對比雙精度，此1000P只能代表平台的半精度能力。其三，則是人工智慧計算機與高性能計算機並非一回事。高性能計算機，大家應該都有聽說過，它可以算作是科研應用的基礎。人們常常提及的大氣物理、流體力學、生物工程、媒體影像等，都可以通過高性能計算機來實現。可以說，高性能計算機是一種基石，它的能力越強，越能為日後各類應用的崛起提供更穩固的地基。所以，我們才會在小說《三體》中看到的「鎖死人類的高性能計算機」以「阻礙人類發展」。在一定程度上，高性能計算機確實是人類發展的助推器。相反，人工智慧並非如此，雖然人工智慧也能深入各行各業，也對算力要求頗高，但它目前仍然無法與高性能計算機同日而語。得益於近幾年深度學習、機器學習、神經網路應用的崛起，人工智慧確實也越來越被大眾所熟知，並且成了很多企業趨之若鶩的技術，但它只能針對特定業務、特定場景產生的應用需求，並不能覆蓋整個行業。所以，人工智慧與高性能計算根本就不是一回事，無論是從覆蓋范圍、應用場景，還是從算力表現來看，人工智慧都只算高性能計算的一個小分支。即便目前人工智慧的發展前景被很多專業人士看好，但百川歸海，它的發展依然是基於高性能計算的發展的。1000確實大於537，但維度不同、基準不同，誰又敢百分百保證1+1就一定等於2呢？

E. 請問電腦的計算能力是如何算的謝謝大家！！！

家用電腦主要是看你的游戲能不能玩的爽，Window8能不能運行，視頻轉換的速度。沒有必要看計算能力，尤其是數值。

F. 顯卡怎麼計算挖礦算力

可以參考下面，根據一些網吧市場常用的顯卡,整理的一份相關顯卡的價格和算力以及預計回本期,大概可以做個參考:

Radeon RX 580顯卡
整機功耗：243W
計算力：22.4M
顯卡售價：1999元
每24小時挖ETH數量：0.015
每24小時產生收益:24.48元
預計回本時間：81.66天

Radeon RX 470顯卡
整機功耗:159W
計算力：24.3M
顯卡售價：1599元
每24小時挖ETH數量：0.017
每24小時產生收益:27.9元
預計回本時間：57.31天

Radeon RX 480顯卡
整機功耗:171W
計算力：24.4M
顯卡售價：1999元
每24小時挖ETH數量：0.017
每24小時產生收益:27.87元
預計回本時間：71.73天

(6)電腦算力換算擴展閱讀：

顯卡（Video card，Graphics card）全稱顯示介面卡，又稱顯示適配器，是計算機最基本配置、最重要的配件之一。顯卡作為電腦主機里的一個重要組成部分，是電腦進行數模信號轉換的設備，承擔輸出顯示圖形的任務。

顯卡接在電腦主板上，它將電腦的數字信號轉換成模擬信號讓顯示器顯示出來，同時顯卡還是有圖像處理能力，可協助CPU工作，提高整體的運行速度。對於從事專業圖形設計的人來說顯卡非常重要。 民用和軍用顯卡圖形晶元供應商主要包括AMD(超微半導體)和Nvidia(英偉達)2家。現在的top500計算機，都包含顯卡計算核心。在科學計算中，顯卡被稱為顯示加速卡。

G. 計算機運算能力是以什麼界定的

CPU的時鍾頻率

每秒種執行的指令條數

根據CPU的最高運算速度換算來的，比如P4 3G，每秒最高運行3G次，就是30億次。這就是運算速度。

而CPU的運行速度是根據CPU的倍頻大小乘以外頻大小計算來的。P4 3G的外頻為866M，主頻為3.5倍，就是3031M，約等於3G。

這裡面水分很多的，首先不是CPU每次運行都能實現運算，有時候大概運行十幾次才能完成一次運算。其次就算運算了也不等於運算完成了，有些運算還要等待很久才能反饋到內存。所以不要光看計算速度就判定CPU運算是否快，比如AMD的CPU運算速度是2G，大部分情況下都比P4 3G快。

個人的達到了每秒1000萬億次(TFLOPS)的峰值運算速度....
參考資料：網路資源

H. 3090算力多少tflops

3090算力能達到35.6TFLOPS。

是每秒所執行的浮點運算次數（英文：Floating-point operations per second；縮寫：FLOPS）的簡稱，被用來評估電腦效能，尤其是在使用到大量浮點運算的科學計算領域中。

正因為FLOPS字尾的那個S，代表秒，而不是復數，所以不能夠省略。

浮點運算實際上包括了所有涉及小數的運算，在某類應用軟體中常常出現，比整數運算更費時間。現今大部分的處理器中都有浮點運算器。因此每秒浮點運算次數所量測的實際上就是浮點運算器的執行速度。

而最常用來測量每秒浮點運算次數的基準程序（benchmark）之一，就是Linpack。

I. 台式電腦計算能力

單個處理器浮點計算能力為3Tflops

mpe浮點計算能力為8gflops

cpe浮點計算能力為11gflops

神威太湖之光系統峰值運算能力達到了100pflops。

這里有必要提到浮點運算能力指計算機浮點計算的處理能力，計算機有專用於浮點處理的浮點運算器FPU.

家用計算機2G赫茲，4g赫茲指的是計算機的主頻，主頻為4g赫茲，的計算機浮點處理能力在4gflops左右。不過主頻並不等於浮點處理能力。

主頻的意思是每秒能處理計算機時鍾周期的個數。每秒鍾處理的越多計算機的處理能力越強。

cpu的主頻不代表，cpu的處理能力，指令流水線對cpu處理能力的影響。

時鍾周期是cpu運算的基本單位，一次浮點計算可能需要幾次到幾十次時鍾周期。所以主頻和浮點處理能力的關系也就很明顯了。

J. 1P算力是每秒多少次計算

一個PFLOPS（petaFLOPS）等於每秒一千萬億（=10^15）次的浮點運算
一、TOPS
TOPS是Tera Operations Per Second的縮寫，1TOPS代表處理器每秒鍾可進行一萬億次（10^12）操作。
與此對應的還有GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力單位。1GOPS代表處理器每秒鍾可進行十億次（109）操作，1MOPS代表處理器每秒鍾可進行一百萬次（106）操作。TOPS同GOPS與MOPS可以換算，都代表每秒鍾能處理的次數，單位不同而已。
在某些情況下，還使用 TOPS/W 來作為評價處理器運算能力的一個性能指標，TOPS/W 用於度量在1W功耗的情況下，處理器能進行多少萬億次操作。
二、GOPS
OPS與FLOPS類似，只不過OPS一個是操作次數，FLOPS一個是浮點操作次數。
FLOP與GOPS之間的換算
（FLOP與GOPS之間的換算需要查相關資料，後續查找資料給出）
不確定的看法是OPS是操作數量，FLOPS為浮點操作數量，兩者可近似於相等，FLOPS比OPS稍大。
三、GOPS與FLOPS
1、FLOPS定義
是「每秒所執行的浮點運算次數」（floating-point operations per second）的縮寫。它常被用來估算電腦的執行效能，尤其是在使用到大量浮點運算的科學計算領域中。正因為FLOPS字尾的那個S，代表秒，而不是復數，所以不能省略掉。
在這里所謂的「浮點運算」，實際上包括了所有涉及小數的運算。這類運算在某類應用軟體中常常出現，而它們也比整數運算更花時間。現今大部分的處理器中，都有一個專門用來處理浮點運算的「浮點運算器」（FPU）。也因此FLOPS所量測的，實際上就是FPU的執行速度。而最常用來測量FLOPS的基準程式（benchmark）之一，就是Linpack。
2、FLOPS換算
一個MFLOPS（megaFLOPS）等於每秒一百萬（=10^6）次的浮點運算，
一個GFLOPS（gigaFLOPS）等於每秒十億（=10^9）次的浮點運算，
一個TFLOPS（teraFLOPS）等於每秒一萬億（=10^12）次的浮點運算，(1太拉)
一個PFLOPS（petaFLOPS）等於每秒一千萬億（=10^15）次的浮點運算，
前標的十進制與二進制
此處存在疑問，從M到G再到T，到底是1024近似為1000，還是採用二進制的乘以1024，還是確實為十進制的1000
傾向於FLOP的前標與內存一樣，是以二進制算，每進一級是1024為單位的。
但是10243是1073741824，可以近似為109。所以採用10^3來近似1024問題不大。