电脑算力换算

A. cpu算力怎么计算

CPU的算力与CPU的核心的个数，核心的频率，核心单时钟周期的能力三个因素有关系
常用双精度浮点运算能力衡量CPU的科学计算的能力，就是处理64bit小数点浮动数据的能力

支持AVX2的处理器在1个核心1个时钟周期可以执行16次浮点运算，也称为16FLOPs
CPU的算力=核心的个数 x 核心的频率 x 16FLOPs
支持AVX512的处理器在1个核心1个时钟周期可以执行32次浮点运算，也称为32FLOPs
CPU的算力=核心的个数 x 核心的频率 x 32FLOPs

B. 电脑算力是什么意思

电脑算力是电脑的计算能力，通常以亿计算。

因为算力又称计算力，指的是数据的处理能力。它广泛存在于手机、PC、超级计算机等各种硬件设备中，没有算力这些软硬件就不能正常使用。

而算力越高对我们生活的影响也越深刻。比如，因为使用了超级计算机，电影《阿凡达》的后期渲染只用了一年的时间，而如果用普通电脑的话需要一万年。 算力时代的大幕已经拉开，让我们来看看这个时代有多神奇。

先来看一组数据，2017年，我国数字经济总量达到27.2万亿，占GDP比重达32.9%，是仅次于美国的第二大数字经济体。

而与之相对应的是大数据的爆发式增长，据IDC预测，到2025年，全球数据总量预计将达到180ZB。 这个数字有多可怕？ 1ZB相当于1.1万亿GB，如果把180ZB全部存在DVD光盘中，这些光盘叠起来大概可以绕地球222圈。

C. 服务器运算能力如何计算，或者说CPU的运算能力如何计算

中央处理器运算能力是用字长来区分的。
中央处理器是电脑的心脏，由运算器和控制器组成，内部结构分为控制器、运算器和存储器，这三个部分相互协调，可以进行判断、运算和并控制电脑各部分协调工作。
目前流行的中央处理器为英特尔酷睿中央处理器，分为双核、四核和八核。双核中央处理器是基于单个半导体的一个处理器上拥有两个一样功能的处理器核心。
衡量中央处理器的指标是字长，字长是电脑能直接处理的二进制数据的位数，标志着电脑处理数据的能力，字长决定了电脑运算的能力和精度，字长越长，电脑的运算能力越强，精度越高，有效数据的存储单元数越多，寻找地址的能力越强。现在个人电脑的字长分为十六位、三十二位和六十四位。
可以进行高速数据交换的存储器叫做缓存，也叫高速缓存。中央处理器一般会从缓存读取数据，中央处理器没有数据时才会向内存调用数据。缓存容量越大，中央处理器的性能越好。中央处理器的缓存分为一级缓存和二级缓存。酷睿处理器中，四个核心的内存控制器和缓存都在单一的晶元上面。

D. 100p计算能力相当于多少台计算机

100P计算能力相当于50万台计算机。
在目前537PFLOPS为全球第一的当下，要实现1000P，也就是百亿亿次，就需要顶尖科学家们不断地研究不断地努力。实际上，目前包括中国、美国在内的许多国家的顶尖科学家都在为之努力，但好消息还未出现。也因此，上文媒体所述的1000P并不是基于537P而言的。其二，此1000P非彼1000P。纵观上文我们已经可以断定媒体所说的1000P并不是超算意义上的1000P了，那么，既然不是，为何会有相同的叫法，二者有有何区别呢？这要从超算TOP500榜单的评判标准来解读，正常来说，入围超算计算机都要进行一项LINPACK测试，用以考察平台的双精度浮点计算能力。换言之，目前TOP500榜单上的TOP1的富岳超算的537PFLOPS成绩，就是基于双精度浮点程序的计算而取得的。但被媒体“夸夸而谈”的“1000P”并非如此，基于上文所说的平台为人工智能应用行业，所以，其运行的测试程序为Resnet-50，这一程序所测算出来的“1000P”实际上是基于半精度浮点环境所获得的。虽然同样具有权威性，但对比双精度，此1000P只能代表平台的半精度能力。其三，则是人工智能计算机与高性能计算机并非一回事。高性能计算机，大家应该都有听说过，它可以算作是科研应用的基础。人们常常提及的大气物理、流体力学、生物工程、媒体影像等，都可以通过高性能计算机来实现。可以说，高性能计算机是一种基石，它的能力越强，越能为日后各类应用的崛起提供更稳固的地基。所以，我们才会在小说《三体》中看到的“锁死人类的高性能计算机”以“阻碍人类发展”。在一定程度上，高性能计算机确实是人类发展的助推器。相反，人工智能并非如此，虽然人工智能也能深入各行各业，也对算力要求颇高，但它目前仍然无法与高性能计算机同日而语。得益于近几年深度学习、机器学习、神经网络应用的崛起，人工智能确实也越来越被大众所熟知，并且成了很多企业趋之若鹜的技术，但它只能针对特定业务、特定场景产生的应用需求，并不能覆盖整个行业。所以，人工智能与高性能计算根本就不是一回事，无论是从覆盖范围、应用场景，还是从算力表现来看，人工智能都只算高性能计算的一个小分支。即便目前人工智能的发展前景被很多专业人士看好，但百川归海，它的发展依然是基于高性能计算的发展的。1000确实大于537，但维度不同、基准不同，谁又敢百分百保证1+1就一定等于2呢？

E. 请问电脑的计算能力是如何算的谢谢大家！！！

家用电脑主要是看你的游戏能不能玩的爽，Window8能不能运行，视频转换的速度。没有必要看计算能力，尤其是数值。

F. 显卡怎么计算挖矿算力

可以参考下面，根据一些网吧市场常用的显卡,整理的一份相关显卡的价格和算力以及预计回本期,大概可以做个参考:

Radeon RX 580显卡
整机功耗：243W
计算力：22.4M
显卡售价：1999元
每24小时挖ETH数量：0.015
每24小时产生收益:24.48元
预计回本时间：81.66天

Radeon RX 470显卡
整机功耗:159W
计算力：24.3M
显卡售价：1599元
每24小时挖ETH数量：0.017
每24小时产生收益:27.9元
预计回本时间：57.31天

Radeon RX 480显卡
整机功耗:171W
计算力：24.4M
显卡售价：1999元
每24小时挖ETH数量：0.017
每24小时产生收益:27.87元
预计回本时间：71.73天

(6)电脑算力换算扩展阅读：

显卡（Video card，Graphics card）全称显示接口卡，又称显示适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。

显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来，同时显卡还是有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。 民用和军用显卡图形芯片供应商主要包括AMD(超微半导体)和Nvidia(英伟达)2家。现在的top500计算机，都包含显卡计算核心。在科学计算中，显卡被称为显示加速卡。

G. 计算机运算能力是以什么界定的

CPU的时钟频率

每秒种执行的指令条数

根据CPU的最高运算速度换算来的，比如P4 3G，每秒最高运行3G次，就是30亿次。这就是运算速度。

而CPU的运行速度是根据CPU的倍频大小乘以外频大小计算来的。P4 3G的外频为866M，主频为3.5倍，就是3031M，约等于3G。

这里面水分很多的，首先不是CPU每次运行都能实现运算，有时候大概运行十几次才能完成一次运算。其次就算运算了也不等于运算完成了，有些运算还要等待很久才能反馈到内存。所以不要光看计算速度就判定CPU运算是否快，比如AMD的CPU运算速度是2G，大部分情况下都比P4 3G快。

个人的达到了每秒1000万亿次(TFLOPS)的峰值运算速度....
参考资料：网络资源

H. 3090算力多少tflops

3090算力能达到35.6TFLOPS。

是每秒所执行的浮点运算次数（英文：Floating-point operations per second；缩写：FLOPS）的简称，被用来评估电脑效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。

正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能够省略。

浮点运算实际上包括了所有涉及小数的运算，在某类应用软件中常常出现，比整数运算更费时间。现今大部分的处理器中都有浮点运算器。因此每秒浮点运算次数所量测的实际上就是浮点运算器的执行速度。

而最常用来测量每秒浮点运算次数的基准程序（benchmark）之一，就是Linpack。

I. 台式电脑计算能力

单个处理器浮点计算能力为3Tflops

mpe浮点计算能力为8gflops

cpe浮点计算能力为11gflops

神威太湖之光系统峰值运算能力达到了100pflops。

这里有必要提到浮点运算能力指计算机浮点计算的处理能力，计算机有专用于浮点处理的浮点运算器FPU.

家用计算机2G赫兹，4g赫兹指的是计算机的主频，主频为4g赫兹，的计算机浮点处理能力在4gflops左右。不过主频并不等于浮点处理能力。

主频的意思是每秒能处理计算机时钟周期的个数。每秒钟处理的越多计算机的处理能力越强。

cpu的主频不代表，cpu的处理能力，指令流水线对cpu处理能力的影响。

时钟周期是cpu运算的基本单位，一次浮点计算可能需要几次到几十次时钟周期。所以主频和浮点处理能力的关系也就很明显了。

J. 1P算力是每秒多少次计算

一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算
一、TOPS
TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。
与此对应的还有GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力单位。1GOPS代表处理器每秒钟可进行十亿次（109）操作，1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（106）操作。TOPS同GOPS与MOPS可以换算，都代表每秒钟能处理的次数，单位不同而已。
在某些情况下，还使用 TOPS/W 来作为评价处理器运算能力的一个性能指标，TOPS/W 用于度量在1W功耗的情况下，处理器能进行多少万亿次操作。
二、GOPS
OPS与FLOPS类似，只不过OPS一个是操作次数，FLOPS一个是浮点操作次数。
FLOP与GOPS之间的换算
（FLOP与GOPS之间的换算需要查相关资料，后续查找资料给出）
不确定的看法是OPS是操作数量，FLOPS为浮点操作数量，两者可近似于相等，FLOPS比OPS稍大。
三、GOPS与FLOPS
1、FLOPS定义
是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。
在这里所谓的“浮点运算”，实际上包括了所有涉及小数的运算。这类运算在某类应用软件中常常出现，而它们也比整数运算更花时间。现今大部分的处理器中，都有一个专门用来处理浮点运算的“浮点运算器”（FPU）。也因此FLOPS所量测的，实际上就是FPU的执行速度。而最常用来测量FLOPS的基准程式（benchmark）之一，就是Linpack。
2、FLOPS换算
一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，
一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算，
一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算，(1太拉)
一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算，
前标的十进制与二进制
此处存在疑问，从M到G再到T，到底是1024近似为1000，还是采用二进制的乘以1024，还是确实为十进制的1000
倾向于FLOP的前标与内存一样，是以二进制算，每进一级是1024为单位的。
但是10243是1073741824，可以近似为109。所以采用10^3来近似1024问题不大。