算力2008个显卡

A. 2021鎸栫熆鏄惧崱绠楀姏鎺掕 2021骞存寲鐭跨敤浠涔堟樉鍗

2021鎸栫熆鏄惧崱绠楀姏鎺掕岋紵寰堝氭ュ叆鎸栫熆琛屼笟鐨勫皬浼欎即浠锛屽逛簬鏄惧崱鎸栫熆灏变笉浼氶檶鐢熴傝屼笖姣旂壒甯佺殑浠锋牸涔熸槸瓒婃潵瓒婇珮锛屾樉鍗＄殑鏀剁泭涔熸槸绋冲畾涓婃定鐨勶紝涓嶈繃鏄惧崱鐨勭畻鍔涘湪鎸栫熆涓鏄闈炲父閲嶈佺殑锛岃櫧鐒朵笉鎻愬″ぇ瀹舵寲鐭匡紝浣嗘槸澶у朵篃鍙浠ユ潵鐪嬬湅鏄惧崱鐨勭畻鍔涙帓琛屻備粖澶╁皬缂栧氨涓哄ぇ瀹跺甫鏉ヤ簡2021鎸栫熆鏄惧崱绠楀姏鎺掕岋紝涓璧锋潵鐪嬬湅鍚с

闄や簡鎸栫熆鏄惧崱锛岃繕鏈変竴浜涙樉鍗¤櫧鐒朵笉鏄鏈椤剁骇鐨勬樉鍗★紝浣嗘槸鍏舵т环姣旇繕鏄寰堥珮鐨勶紝灏辨瘮濡傝磄tx1650杩欐炬樉鍗★紝灏忕紪涔熷啓浜嗙浉鍏崇殑鏂囩珷锛屽ぇ瀹跺彲浠ョ偣鍑昏秴閾炬帴杩涘幓鐪嬬湅锛氥

1銆佹樉鍗℃瘡鏃ユ寲鐭跨殑鏀剁泭鍥

2銆佹樉鍗℃寲鐭跨畻鍔涜〃鎺掕

3銆佺洰鍓嶆柊鏃ф樉鍗″競鍦鸿屾儏浠锋牸锛堜环鏍间粎渚涘弬鑰冿級

1銆丯VIDIA RTX 3060 Ti

RTX 3060 Ti鏄鏈鍏锋寲鐭胯兘鏁堟т环姣旂殑鏄惧崱锛屽畠鐨勬ц兘姘村钩鍑犱箮鍙浠ュ拰RTX 3070鐩稿茬編锛屽悓鏃跺畠鐨勫唴鏍搁潰绉鏇村皬锛屽姛鑰楁按骞虫洿浣庯紝杩欏氨鎰忓懗鐫瀹冪殑鎬т环姣斿皢浼氭瘮RTX 3070鏇撮珮銆俁TX 3060 Ti涓嶳TX 3070鍙骞跺垪璇ユ滃崟绗涓锛屼絾鏄浠庝环鏍艰冭檻锛孯TX 3060 Ti鐨勬姇璧勫洖鎶ョ巼灏嗕細鏇撮珮銆

2銆丯VIDIA RTX 3070

RTX 3070闈炲父閫傚悎娓告垙鐜╁朵互鍙婄熆宸ワ紝瀹冨湪DaggerHashimoto绠楁硶涓嬩互鍙130W鐨勫姛鑰楁按骞充箣涓嬶紝鑳藉熸彁渚涚害60MH/s鐨勬ц兘杈撳嚭锛屾ц兘鍗佸垎绋冲畾銆

3銆丯VIDIA RTX 3080

RTX 3080鍙浠ヨ存槸鐩鍓嶆渶濂界殑娓告垙鏄惧崱涔嬩竴锛屽湪220W鍔熻楃殑鎯呭喌涓嬫彁渚涚害100MH/s鐨勬ц兘杈撳嚭锛岃兘澶熸弧瓒冲ぇ澶氭暟4k娓告垙鐜╁朵互鍙婄熆宸ヤ滑鐨勯渶姹傘

4銆丄MD Radeon VII

AMD Radeon VII鏄鍞涓涓婃滅殑A鍗′簡锛屽湪涓瀹氬弬鏁版潯浠朵笅锛屽畠鐨勫彲浠ユ彁渚涜揪鍒100MH/s鐨勬ц兘琛ㄧ幇銆傛櫘閫氭ā寮忎笅涔熷彲浠ュ湪90W鐨勫姛鑰楁按骞充笅鍙鎻愪緵绾80MH/s鐨勬ц兘杈撳嚭锛屾ц兘涔熸槸闈炲父浼樼鐨勩

5銆丯VIDIA RTX 3090

鏈鍚庝竴娆惧氨鏄澶у惰崇啛鑳借︾殑NVIDIA RTX 3090浜嗭紝瀹冧互285W鐨勫姛鑰楁按骞虫彁渚涗簡绾120MH/s鐢氳嚦鏇撮珮鐨勬ц兘琛ㄧ幇锛岃櫧鐒舵ц兘寰堥珮锛屼絾鏄鐩稿圭殑浠锋牸涔熸槸寰堥珮鐨勩

B. 显卡算力排行是什么

显卡算力的意思：

1、就是根据挖矿软件，测试出来的数值，数值越大说明能在这软件中“速度”越快。

2、一般挖矿软件不同，其不同算法，出现排名也会有差别的。

算力显卡也叫计算卡，其实就是占着显卡位置的计算器，是用来做数据计算的，并不是真正的显卡，没有对外视频输出的信号。你在网上搜计算卡三个字就能搜到一些相关的信息，按照算力显卡这四个字去找自然是找不到相关内容。

这些东西是专业级显卡，支持ECC校验和专业软件验证，硬件用料更好稳定性更高。但计算卡不是图形图像设计这方面用的专业图形卡。

这些显卡或者不带任何风扇，只有热管和散热片，或者带涡轮式风扇。

2021显卡价格暴涨的原因：

由于比特币的价格上涨，使得当下显卡挖矿异常的火热，算力高的3070和3080等显卡价格上涨超过100%，甚至二手显卡都有很好的市场。显卡主要负责一台电脑的图形计算，无论玩游戏还是剪辑视频都需要一块好的显卡。从去年底开始，受虚拟货币影响，新发售显卡的价格也大幅上涨。

很多显卡被买去挖掘以太币了。作为虚拟货币中市值第二大的币种，从去年10月至今，以太币涨幅超过了400%，一枚以太币的价格涨到了11000多元。利益驱动下，新建的矿场层出不穷，投资金额往往过亿。通常是市面上的显卡有多少，矿主就收多少。

此外从去年至今，显卡厂商的产能不足也是显卡缺货涨价的重要原因。由于疫情影响，全球芯片都出现了紧缺的情况，显卡也不例外，这也导致显卡厂商的产量出现了大幅下滑。央视表示，由于以太币成本仅为币值的7%，在利益优惠下，短期内显卡价格仍难回归发售价。

C. 显卡的算力和张数有关吗

1、SP总数=TPC&GPC数量*每个TPC中SM数量*每个SM中的SP数量；

TPC和GPC是介于整个GPU和流处理器簇之间的硬件单元，用于执行CUDA计算。特斯拉架构硬件将SM组合成TPC（纹理处理集群），其中，TPC包含有纹理硬件支持（特别包含一个纹理缓存）和2个或3个SM，后面会有详细描述。费米架构硬件组则将SM组合为GPC（图形处理器集群），其中，每个GPU包含有一个光栅单元和4个SM。

2、单精度浮点处理能力=SP总数*SP运行频率*每条执行流水线每周期能执行的单精度浮点操作数；
该公式实质上是3部分相乘得到的，分别为计算单元数量、计算单元频率和指令吞吐量。
前两者很好理解，指令吞吐量这里是按照FMA（融合乘法和增加）算的，也就是每个SP，每周期可以有一条FMA指令的吞吐量，并且同时FMA因为同时计算了乘加，所以是两条浮点计算指令。

以及需要说明的是，并不是所有的单精度浮点计算都有这个峰值吞吐量，只有全部为FMA的情况，并且没有其他访存等方面的限制的情况下，并且在不考虑调度效率的情况下，才是这个峰值吞吐量。如果是其他吞吐量低的计算指令，自然达不到这个理论峰值。

3、双精度浮点处理能力=双精度计算单元总数*SP运行频率*每个双精度计算单元每周期能进行的双精度浮点操作数。

目前对于N卡来说，双精度浮点计算的单元是独立于单精度单元之外的，每个SP都有单精度的浮点计算单元，但并不是每个SP都有双精度的浮点单元。对于有双精度单元的SP而言，最大双精度指令吞吐量一样是在实现FMA的时候的每周期2条（指每周期一条双精度的FMA指令的吞吐量，FMA算作两条浮点操作）。

而具备双精度单元的SP数量（或者可用数量）与GPU架构以及产品线定位有关，具体为：

计算能力为1.3的GT200核心，第一次硬件支持双精度浮点计算，双精度峰值为单精度峰值的1/8，该核心目前已经基本退出使用。

GF100/GF110核心，有一半的SP具备双精度浮点单元，但是在geforce产品线中屏蔽了大部分的双精度单元而仅在tesla产品线中全部打开。代表产品有：tesla C2050，2075等，其双精度浮点峰值为单精度浮点峰值的一半；

geforce GTX 480，580，其双精度浮点峰值为单精度浮点峰值的大约1/8左右。

其他计算能力为2.1的Fermi核心，原生设计中双精度单元数量较少，双精度计算峰值为单精度的1/12。

kepler GK110核心，原生的双精度浮点峰值为单精度的1/3。而tesla系列的K20,K20X,K40他们都具备完整的双精度浮点峰值；geforce系列的geforce TITAN，此卡较为特殊，和tesla系列一样具备完整的双精度浮点峰值，geforce GTX780/780Ti，双精度浮点峰值受到屏蔽，具体情况不详，估计为单精度峰值的1/10左右。

其他计算能力为3.0的kepler核心，原生具备较少的双精度计算单元，双精度峰值为单精度峰值的1/24。

计算能力3.5的GK208核心，该卡的双精度效能不明，但是考虑到该核心定位于入门级别，大规模双精度计算无需考虑使用。

所以不同核心的N卡的双精度计算能力有显著区别，不过目前基本上除了geforce TITAN以外，其他所有geforce卡都不具备良好的双精度浮点的吞吐量，而本代的tesla K20/K20X/K40以及上一代的fermi核心的tesla卡是较好的选择。