算力强
❶ 280TOPS算力爆表！北京车展最强国产自动驾驶平台是它
▲左右分别为黑芝麻CEO单记章、COO刘卫红
黑芝麻CEO单记章此前是全球视觉芯片领军企业OmniVision创始团队成员，在硅谷芯片行业打拼了20多年，在图像处理芯片和软件算法上具有丰富的经验和技术积累。
CTO齐峥是英特尔奔腾二代芯片主要设计成员、CSO曾代兵是中兴微电子总工程师，COO刘卫红则曾是博世中国ADAS主力部门——底盘与控制系统事业部的中国区总裁。
正因为有超强的研发团队，让黑芝麻这家初创公司可以在3年时间内做出ADAS芯片华山一号A500并量产上市，在今年推出华山二号A1000芯片，发布FAD自动驾驶平台。
今年以来，新车如果没有配备L1/L2级自动驾驶，都“不好意思卖”，自动驾驶的普及程度正在快速提高，而更高等级的L3级甚至L4级自动驾驶也已经到了量产前夜，行业内对自动驾驶芯片和计算平台解决方案需求呈爆发性增长态势。仅自动驾驶芯片的市场规模，都有望达到万亿美元级别，成为半导体行业最大单一市场。
因此，FAD此时进入自动驾驶市场可谓正当其时。
今年8月，一汽智能网联开发院与黑芝麻达成技术合作协议。一汽智能网联开发院将启动基于华山二号A1000的智能驾驶平台的开发，以满足后续量产车型需求。双方将共同推动人工智能技术在汽车工业领域的应用，加速国产智能驾驶芯片的产业化落地。
另外，黑芝麻也已经签约多个FAD定点车型，预计明年就将有搭载FAD自动驾驶平台的车型上市。此外，国内外也已经有多家企业开始测试FAD自动驾驶平台，测试车辆已经上路。
黑芝麻在自动驾驶芯片和域控制器中取得的巨大成功，让行业研究机构开始重视这家刚成立4年有余创业公司。今年4月，硅谷最强智库之一的CBInsights发布中国芯片设计企业榜单，黑芝麻在车载芯片领域上榜，成为中国芯片设计企业65强之一。
今年7月，黑芝麻华山二号A1000芯片也亮相世界人工智能大会，与平头哥、依图、寒武纪等高端人工智能芯片同台亮相。
可以说，黑芝麻经过四年多的发展，已经成为全球领先的自动驾驶芯片设计公司，甚至已经有能力和芯片行业的老大哥们一较高下。同时，黑芝麻的快速进步，也推动着国内自动驾驶芯片设计再上新台阶。
在与两位创始人的交谈中，他们还透露了一个彩蛋，明年黑芝麻将发布性能更强的芯片，届时搭载这一芯片的FAD自动驾驶平台最高算力有望突破1000TOPS，其算力已经可以进行完全自动驾驶。
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。
❷ 蜂核工作站的算力有多强
蜂核工作站的算力非常强大，因为工作站是基于IMCORE微云技术搭建的，尤其是像设计渲染工作，操作起来非常轻松。
❸ 中国量子计算原型机“九章”的算力究竟有多强
量子计算机是一种全新的基于量子理论的计算机。遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。量子计算机的概念源于对可逆计算机的研究。量子计算机应用的是量子比特，可以同时处在多个状态，而不像传统计算机那样只能处于二进制状态。
❹ m1芯片比80486芯片算力强多少
强一半
苹果举行新品发布会，正式发布了首款针对Mac电脑的自研芯片，即此前苹果公布的“Apple Silicon”，命名为M1。与此同时，苹果还推出了三款搭载M1芯片的产品，分别是新一代的入门级笔记本MacBookAir、新款高端笔记本MacBook Pro、新款迷你版台式机Mac Mini。这三款产品的起售价分别为7999元、9999元和5299元，目前已经接受预订，下周发货。
Anandtech通过分析苹果公布的M1芯片内部结构图后，认为苹果M1芯片的大核心依然是Firestorm微架构。不过M1的CPU内核的二级缓存升级到了16MB，相比之下A14仅有4MB的二级缓存。另外，M1的Icestorm小核心可能也已经进行了大的修改。
❺ sli挖矿会增加算力吗
挖矿根本不需要显卡和主板支持SLI，只要显卡算力强即可。
伟达速力（SLI）技术设计目的是让多显卡同步计算、渲染游戏再加以输出，而挖矿并不需要同步的过程，只需要显卡核心的计算能力强即可，一般挖矿选择AMD显卡更实惠。
组建挖矿平台后，只需插上几块显卡，并在挖矿软件中进行相关设置，把每个GPU设置为独立矿工，挖矿的速度基本上等于每个GPU挖矿速度的总和，不需要平台对SLI或者交火支持。
❻ 专业化的矿机设备到底是好还是不好
好，挖矿算力强。
专业的矿机是使用的算力卡，普通人是购买不到的。如果是普通人能购买的，那肯定也只是显卡矿机。
为了服务显卡矿机，有主板厂商会出专业的挖矿主板，强化挖矿功能，削减非挖矿功能，这种矿机无法满足个人日常使用。
❼ 华为发布全球算力最强AI处理，是否说明中国结束芯片进口指日可待
作为国人，我们应理性看待问题。我们虽然取得了进步但我们与美日等科技强国在芯片研发方面仍有较大差距，需要更加努力才行。
中华有为，华为公司在芯片研发这方面虽然起步是晚的但还好是没有放弃一直坚持自己的想法。从中国制造到中国创造，华为公司一直坚守着自己的理念树立民族品牌形象。
华为从一开始的落后到现在能追上高端科技的发展水平，正式因为华为的坚持，华为的投资，让我们也看见了民族企业的未来。我相信在华为这样的巨头带领下中国芯片业会更加强大。
❽ oppokindx5还是oppoking6好
OPPO Find X5参数配置
一款拥有顶级计算摄影的双芯影像旗舰手机—OPPO Find X5 这款手机的全内存版本均有着500元的价格下调，以8+128G的版本为例，OPPO Find X5 这款手机的最低入手价格为3499元，可以说性价比是非常高的。
OPPO Find X5 这款手机是一款拥有顶级计算摄影的双芯影像旗舰。它不仅搭载了自研影像芯片马里亚纳 MariSilicon X（这颗芯片相比较于市面上的同等类型的芯片而言，主要优点表现在算力强和功耗低等多个方面）；另外OPPO Find X5这款手机搭载高通骁龙888芯片，能够实现一帧影像，动用两块芯片联动效果，整体成像能力是非常不错的。除此之外，OPPO Find X5 这款手机还联合哈苏开发影像系统，能够给到消费者带来更专业的影像体验。
OPPO Find X5这款手机采用了前一后三的相机组合，前置摄像头的像素为3200万像素，而后置相机则采用的是“5000万像素主镜头（IMX766）+5000万像素超广角镜头（IMX766）+1300万像素长焦镜头（三星S5K3M5）”相机模组，支持，5倍混合光学变焦、最高20倍数码变焦和OIS光学防抖，无论是自拍或者是拍摄景物都是非常不错的。
OPPO Find X5这款手机的屏幕体验还算是比较不错的了。OPPO Find X5这款手机采用了一块120Hz高刷屏，支持10亿色臻彩显示和人眼仿生环境自适应调光，做到省电的同时，还能够达到更加护眼的效果。
OPPO Find X5这款手机的续航能力还算是比较不错的。OPPO Find X5这款手机搭载了一块4800毫安的电池支持80瓦的有线快充和30瓦的无线快充，作为普通上班族来说，完全是能够做到一天一充的。
至于其他配置方面，OPPO Find X5这款手机采用的是微晶亲肤玻璃背板、type-c耳机接口、屏幕指纹识别解锁、超大尺寸VC液冷散热和立体声双扬声器，支持NFC、Wi-Fi6和线性马达等，整体来说各方面配置算是比较均衡的。
重点参数差异
处理器
OPPO Reno6
天玑900
OPPO Reno6 Pro+
骁龙870
OPPO Reno6 Pro
天玑1200
电池容量
OPPO Reno6
4300mAh，支持65W超级闪充
OPPO Reno6 Pro+
4500mAh，支持65W超级闪充
屏幕尺寸
OPPO Reno6
6.43英寸，91.7%屏占比
OPPO Reno6 Pro+
6.55英寸，92.1%屏占比
后置相机
OPPO Reno6
6400+800+200万像素
OPPO Reno6 Pro+
5000+1600+1300+200万像素
OPPO Reno6 Pro
6400+800+200+200万像素
❾ 量子计算机太强大了，可以预测未来
量子计算机，划时代的科技产物，现在越来越接近我们的生活，它的算力超级强大，远远不是传统的计算机可能比拟的，甚至可以计算模拟原子级别的粒子行为，那假如我们的模型足够精细，岂不是可以计算出万物的演化，这不就能预测未来了么？如果这样，我们也不用请先生算八字了。
量子计算机现在发展到什么程度了？
谷歌公司研制出一种量子计算机，它在200秒内完成的计算传统计算机需要一万年才能完成，这种翻天覆地的差别，让我们对新技术充满敬畏。量子计算机拥有普通计算机无法完成的算力就是所谓的“量子霸权”，已有科学家宣称发现了对于随机数因子计算的差异性，来证明量子霸权确实存在。
为什么量子计算机计算速度这么快？
这要从计算机的原理来看，传统计算机一个存储位可以存储0或者1两者之一，那么八个存储位的每一位都是0或者1，但是存储的数是确定唯一的，比如说：8位存储为01101110 代表十进制数字110。而对于量子计算机，每一位存储的是0和1共存的形态，可以理解为一个位存储了两个数，那么8个存储位就存储了2的8次方个数字，这样的算力比就是2的8次方比1，差距很大，并且随着比特位的增加，差距成指数级的增长，如果有合适的算法和硬件结构，那么造成的就是指数级的算力差别。
一个250个存储位的量子计算机，可以存储2的250次方个数据，比宇宙中的现存所有的原子数量还要多。
那么展开想象，假如我们有这么250位的量子计算机，又有合适的算法和硬件基础就可以模拟宇宙从诞生开始的演化过程，宇宙的成长和消亡以及每一个小事件都可以预测，包括每个人的一生。
但是这实现起来并不容易，或者说是几无可能：
首先，能量不足——因为量子计算机虽然算力强大，耗时很短，但是相应的消耗的能量会比传统计算机高很多，如果这么高级别的计算，所需要的能量恐怕地球甚至太阳系都提供不了。
第二，模型不精确——宇宙的起始我们只有一些物理学家的推测，但是奇点到底是什么样子，到底如何演化还是没有很清楚，所以计算模型无法精确建立。
第三，不确定性因素很多——即使模型精准，能量足够，宇宙演化到有意识的生命出现就无法进行模拟，比如我们人类是有思想的，下一秒的行动是无法进行预测的，下一分钟我要吃一个苹果还是不吃，都是按照自己临时的想法决定的，一个决定的不同对整个环境都有强烈的影响，类似于蝴蝶效应。
这么想来，量子计算机再厉害，也算不出我们的人生。
❿ rk3588相当于高通
rk3588相当于高通QCS8250，两者只是性能接近、市场定位一致
瑞芯微RK3588和高通QCS8250都是面向AIoT应用的通用型SoC，二者市场定位一致，性能接近，也是目前AIoT领域性能最强的芯片。总的来讲RK3588和QCS8250都是ARM架构的处理器，二者主要性能基本一致，不过高通历来都是榨干处理器的潜力，因此性能偏高，而瑞芯微深耕行业定制多年，有着更丰富的拓展接口。
RK3588跟QCS820都是采用ARM的混合架构，CPU主要性能基本一致。QCS8250脱胎于骁龙865，虽然骁龙865处理器主频高达2.8GHz，但是高频状态下的产品寿命极短，并不适合行业应用，QCS8250作为一颗面向AIoT行业应用的通用型SoC，CPU控制在主流的2.4GHz，采用2.4GA77+1.8GHzA55的组合架构，而RK3588采用2.4GHzA76+2.0GHzA55的架构，二者CPU性能基本一致。但是QCS8250的GPU部分性能更强，高通在移动市场称霸多年，其图形处理器一直以高性能著称，虽然RK3588采用了最新的G610GPU，但是高通QCS8250的GPU性能要比RK3588强不少，如果需要高性能GPU做一些图形处理，QCS8250将会是更好的选择。
QCS8250跟RK3588都内置了独立的NPU，不过高通的AI算力构成比较复杂，有内置独立NPU，也有AIDSP，还有GPU，官方给出的综合算力是15TOPS，在通用型SoC中这算是比较高的了。RK3588也内置了自研的第三代三核NPU处理器，可提供6TPOS算力支持，这个算力也基本可以满足大多数终端的边缘计算需求。此外RK3588还支持PCIE3.0*4拓展，可通过外挂加速卡来实现算力拓展，目前国内1000TOPS级别的AI芯片也已经开始落地，就AI算力而言，只要业务场景需要，总有合适的解决方案。QCS8250跟RK3588在AI方面表现也基本持平，虽然QCS8250的算力更强，但是算力拓展能力不足，再加上瑞芯微的ROCK-XSDK已经推出多年，AI生态相对成熟，在业务落地方面会更有优势。大家可根据自己的业务场景选择合适的芯片。在产品落地方面，RK3588性价比优势十分突出，不单是跟高通QCS8250相比，在目前所有上市的8K通用型SoC中，RK3588的性价比都是最能打的那一个。从核心板SOM来比较，QCS8250的落地价格大概是RK3588的2~3倍。当然，如此大的差距并不完全是芯片差价造成的，单从芯片考虑，差距不会这么明显，但是高通的授权费用很高，研发成本也比较高，这部分投入摊到产品里，推高了产品的售价。相对而言，瑞芯微在研发方面是比较开放的，不会设立很高的门槛，一切以出货为主，比较务实，因此项目落地成本会低一些。
没有一个产品是完美的，虽然RK3588跟QCS8250是两颗定位比较接近的芯片，不过通过对比我们发现二者特点还是很明显的，在实际的项目应用中，不需要纠结。简单来说，如果需要算力强的，且对价格不敏感的，QCS8250是一个比较好的选择。这种产品一般以边缘计算主机为主，只需要网口和简单串口就可以满足需求。如果需要8K输出，无疑RK3588是更好的选择。如果产品需要大规模部署，RK3588的价格优势也十分明显。软件生态方面，高通留给开发者的空间并不大，需要基于官方SDK的框架进行，相对而言RK3588更加开放，甚至后续有可能开源。目前基于QCS8250和RK3588的产品都已经上市，大家可根据自己的需求选择合适的平台进行开发。