通用算力

Ⅰ 请问 台式机 显卡gtx980ti通用计算能力为多少

这里说的都是频率高的980ti
单精度浮点运算能力大约7400G Flops

双精度浮点运算能力大约235G Flops（双精度是单精度的32分之1）
显存写入速度以及读取大约12GB每秒，复制速度大约210GB每秒。
每款980ti参数都不一样，该数值只做参考。大约都是这个水平。

Ⅱ 400tops算力相当于多少台普通电脑的算力太疯狂了吧

就描述，要看具体是算什么，比方说浮点 还是整数 还是双精度还是啥。每种都是不同的。类似自动驾驶用的是AI芯片，专用的，跟通用计算芯片实际是没对比意义的。原因在于前者是用于某个领域，效率极高，后者是所有领域都可用，但效率不行。
所以要看，它没有公布具体的情况，不好判断。
不懂继续问，满意请采纳。

Ⅲ 请问下什么是GPU的浮点运算能力主要干什么的

GPU计算能力强主要是因为他的大部分电路都是进行算术计算的单元，实际上加法器乘法器这些都是相对较小的电路，即使做很多这种运算单元，都不会占用太多芯片的面积。而且由于GPU的其他部件占得面积小，它也可以有更多的寄存器和缓存来存储数据。CPU之所以那么慢，一方面是因为有大量的处理其他程序如分支循环之类的单元，并且由于cpu处理要求有一定的灵活性，那么cpu的算术逻辑单元的结构也要复杂很多。简单的说，就为了提高分支指令的处理速度，cpu的很多部件都用于做分支预测，以及在分支预测错误的时候，修正和恢复算术逻辑单元的结果。这些都大大的增加了器件的复杂度。
另外，实际上现在的CPU的设计上也在向GPU学习，就是增加并行计算的，没有那么多控制结构的浮点运算单元。例如intel的sse指令集，到目前可以实现同时进行4个浮点运算，而且增加了很多寄存器 另外，想学习GPU计算的话，去下载一个CUDA的SDK，里面有很详细的说明文档

Ⅳ 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型

给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。

FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。

ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。

(4)通用算力扩展阅读：

芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。

Ⅳ 显卡通用计算能力作用是什么

显卡因为其架构，其计算能力其实远远强于CPU，针对显卡开发的一些软件或者特性可以调用显卡的计算能力，从而大大提升计算的效率。
主要用于科学计算、视频渲染、视频处理等领域。

我们日常使用电脑较少使用到显卡的通用计算能力，影响很小。

Ⅵ 按计算机的计算能力来分类，计算机可以分为……

1、超级计算机（Supercomputers）：

通常是指由数百数千甚至更多的处理器（机）组成的、能计算普通PC机和服务器不能完成的大型复杂课题的计算机。超级计算机是计算机中功能最强、运算速度最快、存储容量最大的一类计算机，是国家科技发展水平和综合国力的重要标志。

2、服务器：

专指某些高性能计算机，能通过网络，对外提供服务。相对于普通电脑来说，稳定性、安全性、性能等方面都要求更高，因此在CPU、芯片组、内存、磁盘系统、网络等硬件和普通电脑有所不同。

服务器是网络的节点，存储、处理网络上80%的数据、信息，在网络中起到举足轻重的作用。它们是为客户端计算机提供各种服务的高性能的计算机，其高性能主要表高速度的运算能力、长时间的可靠运行、强大的外部数据吞吐能力等方面。

3、台式机（Desktop）：

是一种独立相分离的计算机，完完全全跟其它部件无联系，相对于笔记本和上网本体积较大，主机、显示器等设备一般都是相对独立的，一般需要放置在电脑桌或者专门的工作台上。因此命名为台式机。

为非常流行的微型计算机，多数人家里和公司用的机器都是台式机。台式机的性能相对较笔记本电脑要强。

4、嵌入式：

即嵌入式系统（ Embedded Systems）
，是一种以应用为中心、以微处理器为基础，软硬件可裁剪的，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗等综合性严格要求的专用计算机系统。它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、嵌入式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。

(6)通用算力扩展阅读

计算机微型处理器（CPU）以晶体管为基本元件，随着处理器的不断完善和更新换代的速度加快，计算机结构和元件也会发生很大的变化。随着光电技术、量子技术和生物技术的发展，对新型计算机的发展具有极大的推动作用。

20世纪80年代以来ALU和控制单元（二者合成中央处理器，即CPU）逐渐被整合到一块集成电路上，称作微处理器。

这类计算机的工作模式十分直观：在一个时钟周期内，计算机先从存储器中获取指令和数据，然后执行指令，存储数据，再获取下一条指令。

这个过程被反复执行，直至得到一个终止指令。由控制器解释，运算器执行的指令集是一个精心定义的数目十分有限的简单指令集合。

传统的计算机处理的信息主要是字符和数字。事实上，人们更习惯的是图片、文字、声音、像等多种形式的多媒体信息。多媒体技术可以集图形、图像、音频、视频、文字为一体，使信息处理的对象和内容更加接近真实世界。

Ⅶ 高通发布全新自动驾驶计算平台 最高算力700TOPS，2023年量产

▲高通公司总裁CristianoAmon新闻发布会上向展示了SnapdragonRide（图源CNET/James?Martin)

SnapdragonRide通过独特的SoC、加速器和自动驾驶软件栈的结合，为汽车制造商提供了一种可扩展的解决方案，可在三个细分领域对自动驾驶汽车提供支持，分别是：

1、L1/L2级主动安全ADAS——面向具备自动紧急制动、交通标志识别和车道保持辅助功能的汽车。

2、L2+级ADAS——面向在高速公路上进行自动驾驶、支持自助泊车，以及可在频繁停车的城市交通中进行驾驶的汽车。

3、L4/L5级完全自动驾驶——面向在城市交通环境中的自动驾驶、无人出租车和机器人物流。

SnapdragonRide平台基于一系列不同的骁龙汽车SoC和加速器建立，采用可扩展且模块化的高性能异构多核CPU、高能效的AI及计算机视觉引擎，以及GPU。

其中，ADASSoC系列和加速器系列采用异构计算，与此同时利用高通的新一代人工智能引擎，ADAS和SoC能够高效管理车载系统的大量数据。

得益于这些不同的SoC和加速器的组合，SnapdragonRide平台可以根据自动驾驶的不同细分市场的需求进行配备，同时提供良好的散热效率，包括从面向L1/L2级别应用的30TOPS等级的设备，到面向L4/L5级别驾驶、超过700TOPS的功耗130瓦的设备。

此外，高通全新推出的SnapdragonRide自动驾驶软件栈是集成在SnapdragonRide平台中的模块化可扩展解决方案。

据介绍，SnapdragonRide平台的软件框架可同时托管客户特定的软件栈组件和SnapdragonRide自动驾驶软件栈组件。

SnapdragonRide平台也支持被动或风冷的散热设计，因而能够在成本降低的同时进一步优化汽车设计，提升可靠性。

现在，Arm、黑莓QNX、英飞凌、新思科技、Elektrobit、安森美半导体均已加入高通的自动驾驶朋友圈，成为SnapdragonRide自动驾驶平台的软/硬件供应商。

Arm的功能安全解决方案，新思科技的汽车级DesignWare接口IP、ARC处理器IP和STARMemorySystemTM，黑莓QNX的汽车基础软件OS安全版及Hypervisor安全版，英飞凌的AURIXTM微控制器，以及安森美半导体的ADAS系列传感器都会集成到高通的自动驾驶平台上。

Elektrobit还计划与高通合作，共同开发可规模化生产的新一代AUTOSAR架构，EBcorbos软件和SnapdragonRide自动驾驶平台都将集成在这个架构上面。

据了解SnapdragonRide将在2020年上半年交付汽车制造商和一级供应商进行前期开发，而根据QualcommTechnologies估计，搭载SnapdragonRide的汽车将于2023年投入生产。

二、深耕汽车业务多年高通赋能超百万台汽车

在发布SnapdragonRide自动驾驶平台之前，高通已在智能汽车领域深耕多年。

十多年来，高通子公司QualcommTechnologies一直在为通用汽车的网联汽车应用提供先进的无线通信解决方案，包括通用汽车上安吉星设备所支持的安全应用。

在车载信息处理、信息影音和车内互联等领域，QualcommTechnologies的订单总价值目前已超过70亿美元（约合人民币487亿元）。

而根据高通在CES2020发布会现场公布的信息，迄今为止已经有超百万辆汽车使用了高通提供的汽车解决方案。

很显然，如今高通在汽车领域的布局又向前迈进了一步。

CES2020期间，除发布SnapdragonRide自动驾驶平台外，高通还推出了全新的车对云服务（Car-to-CloudService），该服务预计在2020年下半年开始提供。

据介绍，由QualcommTechnologies打造的车对云服务支持SoftSKU芯片规格软升级能力，不仅可以帮助汽车客户满足消费者不断变化的需求，还可根据新增性能需求或新特性，让芯片组在外场实现升级、以支持全新功能。

与此同时SoftSKU也支持客户开发通用硬件，从而节省他们面向不同开发项目的专项投入。利用高通车对云SoftSKU，汽车制造商不仅能够为消费者提供各种定制化服务，还可以通过个性化特性打造丰富且具沉浸感的车内体验。

另外高通的车对云服务也支持实现全球蜂窝连接功能，既可用于引导初始化服务，也可以在整个汽车生命周期中提供无线通信连接。

QualcommTechnologies产品管理高级副总裁NakulDuggal表示，结合骁龙汽车4G和5G平台、骁龙数字座舱平台，高通的车对云服务能够帮助汽车制造商和一级供应商满足当代车主的新期待，包括灵活、持续地进行技术升级，以及在整个汽车生命周期中不断探索新功能。

此外，QualcommTechnologies也在CES2020上宣布，表示将继续深化和通用汽车的合作。作为长期合作伙伴，通用汽车将通过与QualcommTechnologies的持续合作来支持数字座舱、车载信息处理和ADAS（先进驾驶辅助系统）。

结语：巨头纷纷入局自动驾驶领域风起云涌

前有华为表示要造激光雷达、毫米波雷达等智能汽车核心传感器，后有Arm牵头成立自动驾驶汽车计算联盟，如今移动芯片巨头高通也发布了全新的自动驾驶平台，在汽车和自动驾驶领域上又迈进一步。

巨头入局有利于自动驾驶汽车更快更好地落地，然而另一方面随着更多硬核玩家拓展业务边界，此次市场上的竞争也必然会变得更加激烈。

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。

Ⅷ 求宝贝坦克通用公式！！！力和度的！如题 谢谢了

观赏价值:8 技术难度:9.5 打法7:逆风满力算角 价值:逆风攻击最实用的打法,盲点小,对手感要求小. 技术要求:半屏13度.一屏30度.1.5屏43度. 90-距离度数-逆风度数X图中系数=开炮角度 http://photo.viafriend.com/photo ... 33728/840093501.JPG 开炮力量:满力 图内注:此风因为后作用力过大,视大小要加上1-5度,注意是"加"不是减,也就是把公式改成90-距离度数+(1-5不等) (打法8参照此注) 观赏价值:8.5 技术难度:7 打法8:逆风3.0力算角 价值:逆风上风大时打用满力算法会折回,用3.0算法能解决这一问题,并且3.0算法比起满力算法盲点更小,几乎不存在. 技术要求:0.8屏40度.一屏50度. 90-距离度数-逆风度数X图中系数=开炮角度 http://photo.viafriend.com/photo ... 33728/840093501.JPG 开炮力量:3.0 观赏价值:7 技术难度7.5 打法9:89度算力 价值:右攻左木镖所特有的优势所在,在深坑中照样能发起强大攻势. 技术要求:这种打发与其说是算,不如说是背. 右风: →风5度:半屏1.75力量;一屏2.75力量.左89开炮. →风10度:半屏1.9力量;一屏3力量.左89开炮. →风15度:半屏2.1力量;一屏3.2力量.左89开炮. →风20度:半屏2.25力量;一屏3.45力量.左89开炮. +30度的→风把风力X0.5 +20度的→风把风力X0.75 +10度的→风把风力X0.9 -30度的→风把风力X1.2 -45度的→风把风力X1.25 -60度的→风把风力X1 -85度的→风把风力X0.8 左风: ←风5度:0.6屏2力量;一屏2.5力量.右89开炮. 对于左风资料不多,在这里给大家说声抱歉.特别左上风力量甚至存在盲点,所以左风的89更多的是需要玩家自身的熟练. 观赏价值:9.5 技术难度:10

Ⅸ alpha-go的计算能力等同于多少台服务器

找到一篇文章

这么说吧：1997年下赢国际象棋冠军卡斯帕罗夫的“深蓝”是一台超级计算机，而即将和李世石对决围棋的AlphaGo却是谷歌旗下公司DeepMind开发出来的人工智能程序。强行把这二者拉在一起比较……少年我们还是来谈谈世界和平吧。不过AlphaGo作为程序，最终还是要运转在计算机上才能去和人类比个高下的。所以把问题换成“即将和人类下围棋的那台计算机到底比深蓝厉害多少倍？”
我们还是能够简单计算一下给出大致答案的。毕竟在衡量计算机性能方面，我们已经有了一个相当统一的标准：每秒浮点运算次数，为了方便起见，我们下面一律称之为“FLOPS”。
千万别被“浮点运算”这个计算机术语吓跑，说人话的话，浮点运算其实就是带小数的四则运算，比如1.2加2.1就是一个典型的浮点运算。如果你的小学数学老师不是美国人的话，那么我们估计这会儿你早就心算出结果是3.3了。不过这对计算机来说，这个问题没那么简单。
我们知道，计算机是以0和1构成的二进制数字进行运算的，比如在基础的二进制里，1就是1，2就变成了10，3是11，4是100……这种运算方式让我们可以用最简单的电路元件组装出稳定有效的计算机器，但它也带来一个问题：计算机能够处理的数字只有整数。如果想不借助任何其他的数学方法，用0和1表示一个0.1……少年我们真的还是来谈谈世界和平吧。
解决这个问题的办法很简单：0.1可以看成是1除以10的结果，我们想让计算机计算一个带小数点的数字，只要告诉CPU这是一个被1后面加了多少个0整除的整数就行了。不过这样一来，计算机在处理小数点的时候，就多了好几个运算步骤。所以进行浮点运算的速度也就成了衡量计算机性能的标准。
拿在国际象棋上击败人类的深蓝来说，它的计算能力是11.38 GFLOPS，意思就是深蓝能在每秒钟里计算113.8亿次带小数的加减乘除。而在二战期间帮助美国设计制造原子弹的第一台通用计算机ENIAC，它的性能只有300 FLOP。
在今天看来，深蓝的性能怎么样？三个字：弱爆了。单就PC中使用的CPU来说，早在2006年，英特尔推出的第一代酷睿2就已经稳稳地超过了深蓝。这还没有算上显卡里GPU带来的效果加成，今天最普通的集成显卡，其性能也已经超过了700 GFLOPS。如果真要在性能上比个高下，深蓝这种上个世纪的超级计算机，就算组团也不一定能单挑你面前的这台笔记本电脑。
那么今天的超级计算机已经达到了什么样的性能水平？我们国家的天河二号是世界最快的超级计算机，它浮点运算能力已经达到了33.86 PFLOPS。也就是说，深蓝要在性能上增长到自身的30万倍，才能和天河二号相提并论。
不过对于深蓝来说，这样的比较实在是太不公平。因为即便在当年，深蓝也不是速度最快的超级计算机。相比之下，只有通过谷歌AlphaGo使用的电脑，我们才能比较出这20年里，我们的计算机到底经过了怎样惊人的发展。
根据谷歌团队发表在《自然》杂志上的论文， AlphaGo最初是在谷歌的一台计算机上“训练”人工智能下围棋的。按照论文里的描述，谷歌利用这台计算机，让AlphaGo的围棋水平提升到了与欧洲冠军樊麾接近的地步。不过论文除了提到这台计算机装有48个CPU和8个GPU之外，对计算机的性能连一个数字都没有提到。好在AlphaGo是在云计算平台上运行的，我们只要找来竞争对手的计算机数据比较，就可以了解到大概了。
比如说去年12月，阿里云对外开放的高性能计算服务。按照阿里云的描述，这些计算机的单机浮点运算能力是11 TFLOPS，而且同样可以用来训练人工智能自行学习。如果谷歌的计算机性能与阿里云接近的话，那么AlphaGo所驱动的硬件，性能至少是深蓝的1000倍。
但故事到这里还没有完，AlphaGo并非只有“单机版”一个版本。为了达到更高的运算能力，谷歌还把AlphaGo接入到了1202个CPU组成的网络之中。联网后的AlphaGo算力猛增24倍，一下子从“单机版”不到职业二段的水平，跳跃到了职业五段上下的水准。
所以AlphaGo比深蓝厉害多少倍？估计这会你已经得出答案了：2.5万倍。从这个角度，我们也能看出来，围棋究竟是怎样复杂的一种智力游戏，以至于计算机的性能需要20年的提高，才能在象棋上战胜人类后，再在围棋棋盘面前，坐到人类顶尖选手的对面。不过归根揭底，AlphaGo最重要的成就并不是采用了性能多么优秀的电脑，而是第一次让程序可以以人类的方式思考、学习和提高。所以过几天的比赛，无论谁输谁赢，我们见证的都是一个崭新纪元的开端。
当然别忘了关注新浪科技，我们到时候会在最前方，带你迎接这个新纪元的第一道曙光。

Ⅹ 为什么GPU的通用计算能力高于CPU

这个问题问的不严谨，”通用计算“能力是什么？CPU，GPU各有优势，劣势，因为本来的设计目标就不一样。脱离应用场景谈快慢就是耍流氓。前面有朋友提到GPU对cache依赖小，这是对的，但没有把原因讲出来。我试着解释一下。GPU对cache依赖小是因为他可以有效的hide memory latency。这个是通过高并行来实现的。每个GPU核有64个warp（相当于CPU的hardware threads），而CPU每个核的hardware thread一般只有2个。这也就是说，一个GPU核可以同时存64个线程，而CPU只能存2个。在GPU中，你context switch到另外63个线程中的任意一个都不需要读写内存。而CPU中只有换到另外一个线程的时候才不用读写内存。这个的结果就是GPU在线程之间做context switch的开销非常小因为他另一个线程寄存器的值一般都在核的寄存器里。而CPU做context switch的开销往往很大因为要把当前线程写入内存再从内存把目标线程的寄存器的值读出来。