一、最强平板电脑cpu平板电脑什么处理器好

1.目前平板电脑上最强CPU什么那几个型号

SurfacePro4、SurfaceBook这种平板二合一算不算平板？

如果算的话最强CPU是i7-6650U和i7-6600U

如果不算，那么iPad Pro 12.9吋版上的满血A9X是最强的。

2.平板电脑处理器排行榜

平板电脑处理器排行榜：

1、M1

作为一款面对平板的处理器性能上还是很可以的，大家也看到了在排行榜上其领先第二名几十分的强大优势，其性能上的绝对优势让其能使用个五六年都是不落伍的。

目前仅有ipad2021款搭载，价格上还是很合适的，有能力的小伙伴推荐可以入手一台。性能上短期内不会落伍的。

2、A15

在今年安卓阵营的旗舰处理器光景不好的情况下，A15的诞生照样是碾压一切，不过主要是在GPU的提升，CPU有挤牙膏的嫌疑，而且还练就了一手好刀法。

2021年9月15，苹果在发布会上正式推出搭载A15芯片的iPhone13系列，总共有4款机型，分别为iPhone13mini、iPhone13、iPhone13pro以及iPhone13 pro max。

其中iPhone13pro系列搭载的为满血版的a15，保留了完整的5核GPU，大家在选购的时候需要留意一下。

A15是苹果最新一代设计研发的手机处理器，基于5nm工艺制成，相比去年发布的a14在性能上有所提升，其中集成晶体管的数量提升了27%。

同时搭载16H的神经网络运算引擎，人工智能算力可以高达15.8TOPS，相比去年的A14芯片提升了43.6%。

性能方面，iPhone13pro系列的某兔兔测试跑分大约为76.8w分左右，非常彪悍。

根据Geekbench的数据显示，A15的单核性能相比A14提升10%，多核性能提升18%，而显卡方面的提升更加明显，满血版的A15能够相比上一代提升50%左右。

基带方面，搭载的是高通最新一代的X60基带，信号上相信也是提升不少，并且在续航方面也不错，今年的iPhone13系列的续航让大家惊喜不少。

3、骁龙8 Gen 1

新一代骁龙采用了更新的4nm工艺和全新的架构，CPU这方面提升不大，主要是GPU提升，有接近50%之多。不过发热情况并没有好转，与骁龙888相比只能说有过之而无不及，不过好在厂商有了骁龙888的经验，在骁龙8 Gen 1的控制上会更有经验一些。

骁龙8 Gen 1的Geekbench5跑分为单核：1235，多核：3850，曼哈顿3.1帧率为176。

4、天玑9000

这次联发科算是打了个翻身仗，趁着隔壁高通挤牙膏摆烂的时候完美翻盘。其性能完全不输给骁龙同代产品。甚至在一些方面要略胜一筹。

天玑9000就是发哥的一个里程碑，表现一点都不输同期的骁龙8 Gen 1，在功耗控制上明显要更出色一些。

性能强的一批的同时发热情况也很好，玩一个小时王者吃鸡手机背板温度还能保持在40度左右。

玩原神画质全开还能保持相对不错的帧率，波动很少，几乎不掉帧。

就性能而言已经算是很不错的，有想换手机的朋友可以考虑买一个当主力机使用。

天玑9000的GeekBench5跑分为单核：1300，多核：4500，曼哈顿3.1帧率为160。

5、骁龙870

CPU：1×3.19Ghz@A77 3×2.42Ghz@A77 4×1.8Ghz@A55。

GPU：Adreno650670Mhz。

3.华为MatePad Pro 10.8英寸评测：骁龙870+鸿蒙OS 2目前最强平板电脑

【科技犬】

在华为Harmony发布会上，华为公布了新款的搭载Harmony OS的平板电脑MatePad Pro。同时一共发布了三款平板电脑。其中10.8英寸款的MatePad Pro搭载了高通的骁龙870处理器，这也意味着华为已经成功实现了Harmony OS和高通骁龙移动平台的打通。

那么这款高通骁龙870版的华为MatePad Pro的实际表现究竟如何呢？通过科技犬的实际上手体验来快速了解吧。

（注：文中所涉及产品来自百家号众测活动，相关测试成绩仅供参考，并不代表最终零售版）

外观解析：一体化的美学设计整机仅重约460g

华为MatePad Pro并没有采用常规平板电脑千篇一律的黑/白/灰配色，而是提供了贝母白／夜阑灰两种新配色以及与华为Mate 30 Pro 5G同款的青山黛三种配色可供选择，科技犬拿到的是一款夜阑灰 8+128GB的WiFi版本，需要注意的是华为MatePad Pro目前仅提供WiFi版本。

华为MatePad Pro整体采用了对称一体化的美学设计，中框采用了镁合金微弧边设计，触感细腻圆润，机身尺寸为246mm 159mm 7.2mm，整机仅重约460g，仅7.2mm薄，即便带上配套的键盘保护壳和HUAWEI M-Pencil手写笔，也同样非常轻盈，方便携带和移动办公、创作。

华为MatePad Pro在正面采用了一块10.8英寸的2K QHD高分辨率屏幕。窄至4.9mm等距微边框实现了高达90%的超高屏占比全面屏设计，同时华为还给它内置了防误触功能。

IPS 2K触摸屏，支持（2560 1600）超高清分辨率，16:10长宽比，像素密度为280PPI，亮度540nit，同时支持DCI-P3电影级色域覆盖，配备华为独家“锐屏”显示增强技术，画面动态范围自适应调整，画质显示细腻，观影时显示色彩更加丰富、真实，贴近电影本真的效果。

根据华为的官方资料显示，华为MatePad Pro贝母白/夜阑灰配色的后壳采用玻璃纤维材质，兼具细腻的手感和实用性，背部中心位置配有“HUAWEI”的镜面Logo，右上角（竖屏时为左上角）配有摄像头组件，“HUAWEI”的镜面Logo注明了两行小字“Sound By harman/kardon”，扬声器经过了哈曼卡顿团队的专业调音，支持华为Histen 7.0音效，可以推断华为MatePad Pro会有非常不错的音效表现力。

鸿蒙HarmonyOS 2体验：多屏协同平行视界应有尽有

在主界面上，华为MatePad Pro的UI图标设计有了明显的变化。底部应用栏被分为左侧常驻栏（最多8个）和右侧最近使用栏，方便用户快速查找。只需要轻轻上滑APP，即可生成万能卡片显示更多信息，并且能在多款设备之间自适应切换和同步，还可以根据自己的喜好定制专属于你的桌面，充分发挥平板的大尺寸空间。

不仅如此，华为MatePad Pro通知页面和操控中心也进行了分开：左上角下拉调出通知页面、右上角下拉调出控制中心。如上图所示，控制中心除了原来的Wi-Fi、蓝牙等常规开关按钮，同时也新增了音频播控中心、超级终端等系列模块。

此外，广受好评的平行视界和多屏协同也在高通骁龙870版的华为MatePad Pro依然保留和延续。其中，多屏协同功能更加流畅丝滑顺畅；平行视界则是能随意改变比例，适配的应用也更多。

不仅如此，华为MatePad Pro从屏幕边缘处向内拖动，可以调出智慧分屏侧边栏，通过点选快速开启两个APP的同时工作。可以一边查阅新闻、一边用Word文档撰写稿件，多窗口模式可大幅提升工作效率。

值得一提是，为了提升轻办公的效率，华为MatePad Pro可选配第二代HUAWEI M-Pencil手写笔和智能磁吸键盘（需要另行购买）。第二代HUAWEI M-Pencil手写笔，该笔中部带有磁吸设计，能够方便地吸在平板侧面的边缘，同时进行充电/蓝牙配对等操作，具有4096级压感变化，支持更换笔尖，书写和绘画的综合体验很不错。华为MatePad Pro智能磁吸键盘，当平板立式放置后，可自动蓝牙配对，键盘右下角Shift按键处加入磁片，可与手机配对进行“多屏协同”。

日常操作中，我们可以用平板端来操作手机，包括常规的切换页面/打开APP还可以把手机中的文档或者图片直接拖拽到平板之中（支持反向可行），配合键盘高效输入，大大提高在移动办公中充当高效便携的创造力工具。

如果你的手机和平板登陆同一华为账号、且在同一Wi-Fi，华为MatePad Pro控制中心的超级终端还可一键协同，无需碰触，更加方便。

鸿蒙HarmonyOS 2加持下的高通骁龙870版华为MatePad Pro能够以更加开放的姿态融入华为智慧生活新场景之中，与其他设备的耦合能力更强。对于产品本身而言，鸿蒙HarmonyOS 2的流畅度和易用性，也让华为MatePad Pro大受裨益，用户用起来也更加顺手好用。

性能表现：鸿蒙HarmonyOS 2“激发”高通骁龙870全部性能

华为MatePad Pro搭载高通骁龙870处理器， CPU部分为A77架构高通Kryo 585，拥有“1+3+4”八核心设计，大核主频3.2GHz，中核主频2.42GHz，小核主频1.8GHz。与骁龙865相比，骁龙870的CPU和GPU性能同时提升10%,为用户提供强悍性能及卓越功耗，全场景优化用户的日常使用和游戏体验。

科技犬首先使用专业的安兔兔对华为MatePad Pro搭载高通骁龙870处理器的理论性能进行评估。实际测试结果来看，骁龙870处理器的性能表现还是比较出色的，在安兔兔跑分中已经能够达到67万分（开启性能模式），整体表现符合其定位。

那么搭载高通骁龙870旗舰芯片华为MatePad Pro在极限画质下运行《王者荣耀》、《和平精英》、《原神》的表现如何呢？通过科技犬的实际测试来快速了解吧。

《王者荣耀》实测

华为MatePad Pro在《王者荣耀》60帧模式下的表现，特效全开未做任何优化未开启性能模式，游戏时长约12分钟，具体实测成绩如下

平均帧率为59.8fps,每十分钟卡顿次数为0.0，平均每十分钟卡顿次数为0.0，游戏流畅性表现出色，机身没有明显发热，握持时没有感受到在高负载游戏下机身的温度变化，在12分钟的游戏时长内帧率非常的平滑，高负载压力下，画面内多个人物释放技能都没有出现明显卡顿掉帧符合其定位。

《和平精英》

采用HDR极限模式来进行实测，游戏时长约30分钟，请各位知悉。在该模式下，平均帧率为59.5fps，平均每十分钟卡顿次数为2.1，平均每十分钟卡顿次数为1.4。

《原神》

原神这款游戏可以说是目前旗舰手机的梦魇，还没有一款手机能够满帧运行，华为MatePad Pro在30分钟左右的游戏时长内表现不错，具体成绩如下：

实测发现，华为MatePad Pro在极限画质60帧模式跑出了平均帧率53.5fps，平均每十分钟卡顿次数为45.2，平均每十分钟严重卡顿次数为36.2，整体表现还是非常出色的。

存储方面，华为MatePad Pro可配备最高8GB LPDDR4x双通道内存，采用UFS 3.0闪存，容量分为128/256，并支持最高256GB NM存储卡扩容。对比苹果iPad Pro只有4GB的运行内存和64GB起跳的存储空间，华为MatePad Pro具有天生的优势。

同时，鸿蒙 HarmonyOS 2对比iOS系统有着更加简明的文件管理系统，通过USB Type-C接口能够直接外接存储设备，文件转移更加方便。

续航实测： 7250mAh超大容量电池续航无忧

作为一款定位轻办公的平板电脑，华为MatePad Pro搭载了7250mAh超大容量电池，常规办公场景中下能够续航约11小时。

经过实测，华为MatePad Pro开启蓝牙、Wi-Fi、GPS定位，屏幕亮度50的情况下，连续播放本地4K（3840 2160）分辨率超高清视频11分钟后，仅消耗3%的电量，如果只是播放1080P清晰度的视频，可以维持更长的时间。同时在播放4K视频时没有出现卡顿、拖影等问题，色彩效果和细节表现力均是一流水平。

同时，华为MatePad Pro标配20W快充，并且支持40W超级快充。而且它还是支持无线正反向充电的平板电脑，支持Qi无线充电协议，可以给支持Qi无线充电协议的手机、耳机等设备进行反向无线充电。正向无线充电功率为15W，反向无线充电的功率为7.5W。

接口部分，华为MatePad Pro机身上仅有一个USB Type-C接口，虽然没有同3.5mm耳机接口，但是华为在配件当中加入了一个USB Type-C转3.5mm的转接头，方便用户的使用。

影音体验：哈曼卡顿团队的专业调音，支持华为Histen 7.0音效

电影方面，科技犬选用了《中途岛之战》来体验华为MatePad Pro的音效表现，因为该剧集有很多爆炸的场面，对于扬声器的要求极高。

华为MatePad Pro得益于强悍的低频，对于爆炸场景的表现很出色，可以感受到炸弹爆炸的声波扑面袭来，深沉而震撼。

扬声器经过了哈曼卡顿团队的专业调音，支持华为Histen 7.0音效，在细节再现方面也相当好，飞机在天上呼啸而过，耳边就是子弹穿梭，犹如置身战场之中，让人不由得紧张起来，音画方面同步，没有出现延迟或迟滞，传输方面表现出色。

体验总结

华为MatePad Pro外观设计上，无论是超高的屏占比，还是一体化机身、多样的配色，无不体现了华为对于平板电脑产品的美学理念。是一款非常适合都市新中产、新锐精英群体们选择的一款优秀产品。

MatePad Pro搭载鸿蒙HarmonyOS 2系统，配合多屏协同、平行视界、智慧分屏等等功能，使得这款产品能够提供对比常规平板电脑更高的轻办公性能，同时在影音娱乐体验上也完全不输同类产品做到了一机多能，真正成为未来人们工作生活的全场景伴侣。

4.平板电脑什么处理器好

首先是cpu部分，先发一组数据，芯片面积：

猎户座4210-118mm2，

a5-110mm2，

tegra3-89mm2，

ti4430-69mm2，

tegra2-49mm2。

猎户座的芯片面积最大，三星shi一样的soc能力比苹果强不了多少。芯片面积大带来的后果就是发热量非常不好控制，所以gs2区有很多人反应发热过高就是这个道理。就连四核的tegra3都会比猎户座好一些。ti4430排名第三，tegra2的芯片面积最小，因而发热量最小。

发热看完了看性能，正常来讲，芯片面积越大，性能越强。由于这几片处理器的cpu部分都是购买的armv7 cortax A9架构的授权，因此cpu架构基本是一致的，不同之处在于tegra2的内存通道控制器的位宽只有32bit，而且阉割了neon加速模块，所以在某些方面，例如软解flash和视频性能不强。其他几款cpu都拥有neon，内存位宽都为64bit（双通道和单通道的区别不是很大）（tegra3还是32bit，不过支持ddr3内存），因而在flash和视频的支持上更好。所以从解flash的体验上来看，四核带neon，外加3.1/2.4系统gpu硬解的tegra3最强，猎户座和ti4430的效能不相伯仲。视频解码上由于猎户座和ti4430解码时调用的都是neon，解码能力不会有太大区别。所以说到最后ti4430和猎户座的体验基本不相上下，一样非常流畅。不过ti4430的芯片面积比猎户座小太多了。因此发热量比起猎户座也会好很多。所以论cpu的综合素质，ti4430在双核a9里面是最优秀的，没有之一。

再看gpu，ti4430使用的是超频版的sgx540，将原来的运行频率从200mhz提升至300mhz，当然性能提升没那么夸张，只有50％左右，不过已经强过了gefoce ulp了。power vr的gpu胜在兼容性最强，除了nv独占的游戏，所有的游戏都少不了它的数据包。而gs2上的mali400，虽然比超频版sgx540的性能还要强上大概50％，但是其支持的贴图格式单一，并且不兼容许多主流特效，造成了兼容性非常差，强大的性能反倒是转变成了发热量，并变成了累赘。所以在gpu上，ti4430在双核中也是综合素质最高的仅输于四核的tegra3。

由于高通的8260集成了基带芯片，所以封装面积达到了出奇的196mm2。不过CPU面积大概和TI4430差不多大。由于蝎子核心的同频效能不如cortax A9核心，再加上由总线结构链接双核，以及每颗单独的256K二级缓存（双核A9统一是共享1M的）。所以除了对数据流处理的方面（例如上网速度）稍快，其他的方面同双核A9有着较大差距，主要体现在通用上。但由于其集成了neon，解flash能力和tegra2差不多，稍强一点点（流畅播优酷高清）。视频解码能力和tegra2也差不多，只是支持hp的1080P，不过同样对mkv封装格式无力。

再说GPU部分，这代的adreno220的性能还是非常强劲的，但是由于HTC使用了坑爹的qHD分辨率，导致GPU在渲染时要多渲染35%的像素，拖慢了adreno220的表现，所以在游戏测试中输给了2X。不过adreno220经过几代的发展，兼容性还是不错的。

综合看以上的情况，德州仪器的处理器最强，英伟达次之，，三星处理器兼容性最差，而高通8260毫无疑问是最杯具的双核。

5.平板电脑处理器有天梯图吗目前主流的平板是什么配置

平板电脑处理器有天梯图。INTEL平板，架构是X86架构，一般运行windows8系统，应为INTEL CPU架构的比较先进，性能比较强，称的上主流配置。

6.最快的平板电脑CPU

如主流手机CPU都是四核、八核，联发科甚至开始研发十核了，而且主频也越来越高。因此，不少人认为平板CPU已经能够媲美电脑CPU了。

其实CPU的性能不能只看核数和主频，从架构、工艺、主频、核心等方面，比较一下平板与电脑CPU的差别，看看差距到底有多大。

架构差异：架构只相当于一座建筑的框架，是最基本也是极为重要的部分，电脑CPU的架构有X86、X64等，而平板CPU主流是ARM架构，从ARM7、ARM9发展到Cortex-A7、A8、A9、A12、A15。

PC机是冯.诺依曼结构体系的计算机，而ARM是哈佛结构的计算机，指令结构也不一样，PC（指常见的X86CPU）用复杂指令系统（CISC），而ARM用精简指令系统（RISC）。

由于定位的不同，平板CPU要功耗低、廉价，所以采用ARM架构的CPU，运算能力大大低于电脑CPU的运算能力，同等频率CPU浮点运算能力相差在几千到上万倍。

工艺&主频：另外顺便谈谈工艺制程，平板CPU主流28nm,电脑主流22nm，虽然电脑略高，但是手机CPI的发展速度很快，正在朝着14nm迈进。

主频，CPU的主频与CPU实际的运算能力存在一定的关系，但并没有直接关系，决定CPU的运算速度还要看CPU的的综合指标，有缓存、指令集，CPU的位数等因素。

因为CPU的位数很重要，这也就是搭载了64位的CPU的平板比32位快的多的原因，手机CPU和电脑CPU架构由于不同，相同主频下电脑CPU要比平板CPU的运算能力高几十到几百倍。

核心的影响：平板多核其实应该叫多CPU,将多个CPU芯片封装起来处理不同的事情，甚至可以戏称为“胶水核心”，也就是被强行粘在一起的意思，在待机或者空闲的时候，八核的平板也只能用到一到两个核心。

而电脑则不同，PC的多核处理器是指在一个处理器上集成了多个运算核心，通过相互配合、相互协作可以处理同一件事情，是多个并行的个体封装在了一起，用一句话概括，就是并行处理，双核就是单车道变多车道。

在处理同一件事情时候，核心的增多并没有平板CPU运算能力并没有实际性的增强，可以想象性单车道挤在八辆车上的场景，这也就是为什么Intel的atom手机处理器和苹果的处理器只有双核，却要比大多同频率四核处理器都强。

GPU核心，一般来说，平板GPU是与CPU封装在一起的在同一快SoC上，相当intel的核芯显卡。而电脑则不同，早期电脑的CPU通常都是助攻运算，视频和图形处理都交给显卡，显卡集成在北桥中。

后来有了独立显卡，而集显慢慢的集成到了CPU中，而现在核心显卡正在慢慢替代集显了。值得一提的是，Intel最新的核芯显卡功耗、性能都相当优秀，大有取代独立显卡的趋势。

说到这里，很多人可能就很纳闷了，很多平板都可以支持4K播放，而电脑播放4K视频却很吃力？其实这是因为有的平板针对H264/H265视频，专门做了特殊的算法优化和硬件上的调整。

所以这些平板播放4K视频通常是硬解，不但不会卡，而且CPU占用率极低。其实电脑也不弱，最新的CPU不但可以软解4K，也可以硬解4K，连最低端的Atom Z3735F播放4K都毫无压力。

造成这个假象最根本的原因，是因为传统于PC市场的疲软，电脑的更新速度远不及换手机的速度，导致最新的硬件解码技术无法在PC上展现，让很多人误以为电脑的视频播放能力不如平板。

通过以上比较就可以知道，购买平板不能只看CPU、主频、核心数，也要看架构、位数、GPU。虽然移动终端产品在不断飞速增长，但想要要替代桌面电脑，还有很长的路要走。

二、算力的单位是什么

GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。

作用是：出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。

采用2颗至强E5-2600V3系列处理器，内存采用128GB/256GB DDR4 2133/2400MHZ,系统硬盘采用2块512G SSD固态硬盘，数据硬盘采用3块25寸2T企业级硬盘，或者3块35寸 4T企业级硬盘，平台采用支持两GPU服务器（LZ-743GR），四GPU服务器(LZ-748GT)，八GPU服务器(LZ-4028GR)。

rx470显卡挖矿算力215mh/s，那么换算成一天算力是多少T？

算力是指计算设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。

算力广泛存在于手机、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。而玩虚拟货币的投资者，都听过算力这个词，在区块链中，算力通常是指挖矿机挖出比特币的能力，算力占全网算力的比例越高，算力产出的比特币就越多。

算力可分为三类：第一类，就是高性能计算，即“超算”。第二类算力，为人工智能计算机，主要用于处理人工智能应用问题；第三类就是数据中心，它更多是通过云计算的方式给大家提供算力的公共服务。这三种计算中心，合起来就反映出一个国家的算力。

2023年算力龙头上市公司：

1、拓维信息：公司依托兆瀚服务器和兆瀚AI推理服务器提供的通用和A算力支持，在云边端的技术框架内，重点发展鸿蒙行业专属操作系统、鸿蒙行业专属终端、拓维元操作系统、行业边缘一体机，“软+硬”深度融合，实现云边端协同，以边端促云。

2、科大讯飞：讯飞的算力完全满足AI算法模型训练，可面向开放平台数百万开发者和其他行业伙伴提供相关AI服务的需求，公司持续打造人工智能核心技术的领先引擎，通过无监督训练、小数据学习算法的突破，用更少的标记数据实现更好的效果，从而降低人工智能在各个领域推广落地的成本。

3、首都在线：公司的CDS首云异构算力平台，主要面向以GPU算力为主的业务场景，既包括了以深度学习、AI计算、超算为主的算力业务，也覆盖了以影视渲染、实时渲染、云游戏、XR等视觉计算需求。

算盘和计算机

显卡现在挖不出来比特币的。你这个算力是以太坊的算力。计算方法也不对

具体步骤如下：

一天有86400秒，而你提供的单位mh/s并不是容量单位，所以请自行计算。

ETH ETC ZEC SC等才是显卡挖矿的。

最近因为挖矿火爆，部分显卡型号供货紧张，A卡就有好几款基本断货了，价格也上涨了不少。英伟达专业矿卡可能就在本月10号左右出货，而A卡这边有RX470、RX560两款专业矿卡，后续是否还会有其它型号的专业矿卡型号推出，那就得看挖矿还是否能稳定下去了。本次我们要对比的是RX460和GTX1060两款显卡的挖矿算力，下面的测试数据是以太币挖矿算力。

英伟达发布史上最强计算平台，黄教主：自动驾驶不再担心算力问题

硅谷的计算机博物馆认为中国的算盘是最早的计算机之一。算盘具备了计算机的基本特点，软件就是口诀，输入、输出、计算、存储就靠算珠和算盘的框架。仔细想想，这还真是一台极简主义的发明。

算盘非常好用，在中国，直到90年代随着计算机的普及，算盘才被彻底取代掉。80年代计算器发明以后，在很多专业的财会领域，并没有取代算盘，很多老师傅还是觉得算盘更快。

在电视剧《暗算》里，我们甚至看到一堆人使用算盘计算来破解密码。

算盘在中国的出现，最早可以追溯到东汉，最晚也基本是宋元时代了。可以想象在那个年代，有了算盘的中国人，在算力上绝对碾压全球。

西方世界开始钻研用机械来做计算大约要到17世纪了，也就是我们的晚明时期。帕斯卡发明了机械计算器，使用齿轮等复杂机械装置来做加减法。虽然它的计算速度还是不如算盘，但它的好处是完全自动的，我们只管输入，具体计算完全靠机械装置来完成，不需要我们背诵乘法口诀了。

巴贝奇后来发明了差分机和分析机，可以进行加减乘除以外的更加复杂的计算，如对数、三角函数、平方、微积分计算等。

当然，机械计算机过于复杂，并没有真正流行开，但是从机械计算机和算盘的区别，我们已经开出东西方思维的不同，甚至文明的不同走向。

1、在制造和使用工具上，中国在明末之前并不落后。

2、但是，中国的工具相对简单，要进一步提高效率，需要的不是进一步升级工具，而是很多人一起使用工具，比如100个人一起用算盘。但是西方对工具赋予了几乎无限的能力预期，使得他们发明了只需要极少数人操作，但可以完成巨大工作量的工具。机械计算器是一种，其它还有很多，比如纺织机、蒸汽机等。

3、中国文化自己对于工具的进一步发展几乎停滞了，而西方是日新月异。

西方学者有个观点，说中国在明朝和清朝时期，农业和人口政策都发展的太好了，人口规模达到了数亿，这样造成了一种内卷化效应，也就是说中国的廉价劳动力太多了，对任何提升劳动效率的发明创造都没有需求。所以，中华文明自己把自己锁死了，只能靠西方文明的强势入侵才能走出死循环。

李约瑟也有著名一问，为什么古代科技那么发达的中国没有诞生科学。

其实科学是一整套思维和认知体系，包括形而上学、逻辑、数学、怀疑精神、独立思想等等。这些其实在中国古代的皇权社会都不具备。所以，也不仅仅是内卷化的问题。

我们再回头看看题目里说的，算盘也使计算机的问题。

我们发明了算盘，但是直到90年代，我们还在使用算盘。但是西方社会已经从机械计算器发展到了今天的各种电子计算机。

我们的文明在工具的进化上停止了，但是西方文明却在一直不断的进步。这其实像极了，人和动物的区别，不管是使用工具还是群体协作，动物一直停留在一个水平不再发展了，但是人却一直发展，其速度远超生物基因的变异速度。所以很多学者认为，智人的思维升级以后，人类的发展速度已经摆脱了生物基因，我们超越了进化论。道金斯提出了文化基因的概念，meme，他认为文化基因自己也在变异和复制。

从这个意义上说，应该是某种文化基因，比如科技基因，在东西方文明中有着巨大区别，这种区别在晚明以后发生了质变。科技基因自己在全世界繁殖、变异、进化。而我们中国人，自己并没有演化出科技基因。

凯文凯利在他的书《科技究竟想要什么》里，也提出，科技也是一种生命，它有自己的生存和发展动力。

显卡怎么计算挖矿算力

原本应该在今年 3月份于加州圣何塞举办的英伟达 GTC 2020大会，因为全球性新冠病毒肺炎的爆发而不得不推迟举行。

比原计划晚了将近 2个月，英伟达 GTC 2020终于在 5月 14日回归。

不过这一次开发者们没办法在线下集会，只能通过线上直播观看「皮衣教主」黄仁勋的主题演讲。老黄此次是在他硅谷的家中完成了这场别开生面的「Kitchen Keynote」。

虽然是厨房举行，英伟达依然爆出「核弹」，发布了全新一代的 GPU架构 Ampere（安培）。

在自动驾驶方向上，英伟达通过两块 Orin SoC和两块基于安培架构的 GPU组合，实现了前所未有的2000 TOPS算力的 Robotaxi计算平台，整体功耗为800W。

有业界观点认为，实现 L2自动驾驶需要的计算力小于 10 TOPS，L3需要的计算力为 30- 60 TOPS，L4需要的计算力大于 100 TOPS，L5需要的计算力至少为 1000 TOPS。

现在的英伟达自动驾驶计算平台已经建立起了从10TOPS/5W，200TOPS/45W到2000 TOPS/800W的完整产品线，分别对应前视模块、L2+ADAS以及Robotaxi的各级应用。

从产品线看，英伟达Drive AGX将全面对标 MobileyeEyeQ系列，希望成为量产供应链中的关键厂商。

1、全新 GPU架构：Ampere（安培）

2个月的等待是值得的，本次 GTC上，黄仁勋重磅发布了英伟达全新一代 GPU架构 Ampere（安培）以及基于这一架构的首款 GPU NVIDIA A100。

A100在整体性能上相比于前代基于 Volta架构的产品有 20倍的提升，这颗 GPU将主要用于数据分析、专业计算以及图形处理。

在安培架构之前，英伟达已经研发了多代 GPU架构，它们都是以科学发展史上的伟人来命名的。

比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（费米）、Kepler（开普勒）、Maxwell（麦克斯维尔）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（图灵）。

这些核心架构的升级正是推动英伟达各类 GPU产品整体性能提升的关键。

针对基于安培架构的首款 GPU A100，黄仁勋细数了它的五大核心特点：

集成了超过 540亿个晶体管，是全球规模最大的 7nm处理器；引入第三代张量运算指令 Tensor Core核心，这一代 Tensor Core更加灵活、速度更快，同时更易于使用；采用了结构化稀疏加速技术，性能得以大幅提升；支持单一 A100 GPU被分割为多达 7块独立的 GPU，而且每一块 GPU都有自己的资源，为不同规模的工作提供不同的计算力；集成了第三代 NVLink技术，使 GPU之间高速连接速度翻倍，多颗 A100可组成一个巨型 GPU，性能可扩展。

这些优势累加起来，最终让 A100相较于前代基于 Volta架构的 GPU在训练性能上提升了6倍，在推理性能上提升了7倍。

最重要的是，A100现在就可以向用户供货，采用的是台积电的 7nm工艺制程生产。

阿里云、百度云、腾讯云这些国内企业正在计划提供基于 A100 GPU的服务。

2、Orin+安培架构 GPU：实现 2000TOPS算力

随着英伟达全新 GPU架构安培的推出，英伟达的自动驾驶平台（NVIDIA Drive）也迎来了一次性能的飞跃。

大家知道，英伟达此前已经推出了多代 Drive AGX自动驾驶平台以及 SoC，包括Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus以及Drive AGX Orin。

其中，Drive AGX Xavier平台包含了两颗 Xavier SoC，算力可以达到 30TOPS，功耗为 30W。

最近上市的小鹏 P7上就量产搭载了这一计算平台，用于实现一系列 L2级自动辅助驾驶功能。

Drive AGX Pegasus平台则包括了两颗 Xavier SoC和两颗基于图灵架构的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗为 500W。

目前有文远知行这样的自动驾驶公司在使用这一计算平台。

在 2019年 12月的 GTC中国大会上，英伟达又发布了最新一代的自动驾驶计算 SoC Orin。

这颗芯片由 170亿个晶体管组成，集成了英伟达新一代 GPU架构和 Arm Hercules CPU内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，最高每秒可运行 200万亿次计算。

相较于上一代 Xavier的性能，提升了 7倍。

如今，英伟达进一步将自动驾驶计算平台的算力往前推进，通过将两颗 Orin SoC和两块基于安培架构的 GPU集成起来，达到惊人的 2000TOPS算力。

相较于 Drive AGX Pegasus的性能又提升了 6倍多，相应地，其功耗为 800W。

按一颗 Orin SoC 200TOPS算力来计算，一块基于安培架构的 GPU的算力达到了 800TOPS。

正因为高算力，这个平台能够处理全自动驾驶出租车运行所需的更高分辨率传感器输入和更先进的自动驾驶深度神经网络。

对于高阶自动驾驶技术的发展而言，英伟达正在依靠 Orin SoC和安培 GPU架构在计算平台方面引领整个行业。

当然，作为一个软件定义的平台，英伟达 Drive AGX具备很好的可扩展性。

特别是随着安培 GPU架构的推出，该平台已经可以实现从入门级 ADAS解决方案到 L5级自动驾驶出租车系统的全方位覆盖。

比如英伟达的 Orin处理器系列中，有一款低成本的产品可以提供 10TOPS的算力，功耗仅为 5W，可用作车辆前视 ADAS的计算平台。

换句话说，采用英伟达 Drive AGX平台的开发者在单一平台上仅基于一种架构便能开发出适应不同细分市场的自动驾驶系统，省去了单独开发多个子系统（ADAS、L2+等系统）的高昂成本。

不过，想采用 Orin处理器的厂商还得等一段时间，因为这款芯片会从 2021年开始提供样品，到2022年下半年才会投入生产并开始供货。

3、英伟达自动驾驶「朋友圈」再扩大

本届 GTC上，英伟达的自动驾驶「朋友圈」继续扩大。

中国自动驾驶公司小马智行（Ponyai）、美国电动车创业公司Canoo和法拉第未来（Faraday Future）加入到英伟达的自动驾驶生态圈，将采用英伟达的 Drive AGX计算平台以及相应的配套软件。

小马智行将会基于 Drive AGX Pegasus计算平台打造全新一代 Robotaxi车型。

此前，小马智行已经拿到了丰田的 4亿美金投资，不知道其全新一代 Robotaxi会不会基于丰田旗下车型打造。

美国的电动汽车初创公司 Canoo推出了一款专门用于共享出行服务的电动迷你巴士，计划在 2021年下半年投入生产。

为了实现辅助驾驶的系列功能，这款车型会搭载英伟达 Drive AGX Xavier计算平台。前不久，Canoo还和现代汽车达成合作，要携手开发电动汽车平台。

作为全球新造车圈内比较特殊存在的法拉第未来，这一次也加入到了英伟达的自动驾驶生态圈。

FF首款量产车 FF91上的自动驾驶系统将基于 Drive AGX Xavier计算平台打造，全车搭载了多达 36颗各类传感器。

法拉第未来官方称 FF91有望在今年年底开始交付，不知道届时会不会再一次跳票。

作为 GPU领域绝对霸主的英伟达，在高算力的数据中心 GPU以及高性能、可扩展的自动驾驶计算平台的加持下，已经建起了一个完整的集数据收集、模型训练、仿真测试、远程控制和实车应用的软件定义的自动驾驶平台，实现了端到端的完整闭环。

同时，其自动驾驶生态圈也在不断扩大，包括汽车制造商、一级供应商、传感器供应商、Robotaxi研发公司和软件初创公司在内的数百家自动驾驶产业链上的企业已经在基于英伟达的计算硬件和配套软件开发、测试和应用自动驾驶车辆。

未来，在整个自动驾驶产业里，以计算芯片为核心优势，英伟达的触角将更加深入，有机会成为产业链条上不可或缺的供应商。

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。

基于架构创新，业内首款存算一体大算力AI芯片点亮

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：224M

显卡售价：1999元

每24小时挖ETH数量：0015

每24小时产生收益:2448元

预计回本时间：8166天

Radeon RX 470显卡

整机功耗:159W

计算力：243M

显卡售价：1599元

每24小时挖ETH数量：0017

每24小时产生收益:279元

预计回本时间：5731天

Radeon RX 480显卡

整机功耗:171W

计算力：244M

显卡售价：1999元

每24小时挖ETH数量：0017

每24小时产生收益:2787元

预计回本时间：7173天

扩展资料：

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。

参考资料：

显卡百度百科

5月23日，AI芯片公司后摩智能宣布，其自主研发的业内首款存算一体大算力AI芯片成功点亮，并成功跑通智能驾驶算法模型。芯片“点亮”指电流顺利通过芯片，通常意味着芯片可用，后续测试修正后即可量产。

基于架构创新，该款芯片采用SRAM（静态随机存取存储器）作为存算一体介质，通过存储单元和计算单元的深度融合，实现了高性能和低功耗，样片算力达20TOPS（TOPS是处理器运算能力单位），可扩展至200TOPS，计算单元能效比高达20TOPS/W（TOPS/W是评价处理器运算能力的性能指标，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）。这是业内首款基于严格存内计算架构、AI算力达到数十TOPS或者更高、可支持大规模视觉计算模型的AI芯片（存内计算，顾名思义就是把计算单元嵌入到内存当中，是一种跳出传统计算机结构体系的技术）。与传统架构下的大算力芯片相比，该款芯片在算力、能效比等方面都具有显著的优势。

据悉，该款芯片采用22nm成熟工艺制程，在提升能效比的同时，还能有效把控制造成本。此外，在灵活性方面，该款芯片不但支持市面上的主流算法，还可以支持不同客户定制自己的算子，更加适配于算法的高速迭代。

在智能驾驶等边缘端高并发计算场景中，除了对算力需求高外，对芯片的功耗和散热也有很高的要求。目前，常规架构芯片设计中内存系统的性能提升速度大幅落后于处理器的性能提升速度，有限的内存带宽无法保证数据高速传输，无法满足高级别智能驾驶的计算需求。其次，数据来回传输又会产生巨大的功耗。后摩智能基于该款芯片，首次在存内计算架构上跑通了智能驾驶场景下多场景、多任务算法模型，为高级别智能驾驶提供了一条全新的技术路径，未来有望更好地满足高级别智能驾驶时代的需求。

后摩智能是国内率先通过底层架构创新，进行大算力AI芯片设计的初创企业。任何颠覆式创新都会面对极高的技术挑战，研发人员需要根据传统存储器件重新设计电路、单元阵列、工具链等，同时必须突破各种物理和结构上的技术难题。此次芯片点亮成功，标志着其在大算力存算一体技术的工程化落地取得了关键性的突破。

后摩智能创立于2020年底，总部位于南京，在北京、上海、深圳均拥有技术团队。截至目前，后摩智能已完成3轮融资，投资方涵盖红杉中国、经纬创投、启明创投、联想创投等头部机构，以及金浦悦达汽车、中关村启航等国资基金。

三、rx480显卡算力是多少t

GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。

作用是：出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。

采用2颗至强E5-2600V3系列处理器，内存采用128GB/256GB DDR4 2133/2400MHZ,系统硬盘采用2块512G SSD固态硬盘，数据硬盘采用3块25寸2T企业级硬盘，或者3块35寸 4T企业级硬盘，平台采用支持两GPU服务器（LZ-743GR），四GPU服务器(LZ-748GT)，八GPU服务器(LZ-4028GR)。

rx470显卡挖矿算力215mh/s，那么换算成一天算力是多少T？

算力是指计算设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。

算力广泛存在于手机、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。而玩虚拟货币的投资者，都听过算力这个词，在区块链中，算力通常是指挖矿机挖出比特币的能力，算力占全网算力的比例越高，算力产出的比特币就越多。

算力可分为三类：第一类，就是高性能计算，即“超算”。第二类算力，为人工智能计算机，主要用于处理人工智能应用问题；第三类就是数据中心，它更多是通过云计算的方式给大家提供算力的公共服务。这三种计算中心，合起来就反映出一个国家的算力。

2023年算力龙头上市公司：

1、拓维信息：公司依托兆瀚服务器和兆瀚AI推理服务器提供的通用和A算力支持，在云边端的技术框架内，重点发展鸿蒙行业专属操作系统、鸿蒙行业专属终端、拓维元操作系统、行业边缘一体机，“软+硬”深度融合，实现云边端协同，以边端促云。

2、科大讯飞：讯飞的算力完全满足AI算法模型训练，可面向开放平台数百万开发者和其他行业伙伴提供相关AI服务的需求，公司持续打造人工智能核心技术的领先引擎，通过无监督训练、小数据学习算法的突破，用更少的标记数据实现更好的效果，从而降低人工智能在各个领域推广落地的成本。

3、首都在线：公司的CDS首云异构算力平台，主要面向以GPU算力为主的业务场景，既包括了以深度学习、AI计算、超算为主的算力业务，也覆盖了以影视渲染、实时渲染、云游戏、XR等视觉计算需求。

算盘和计算机

显卡现在挖不出来比特币的。你这个算力是以太坊的算力。计算方法也不对

具体步骤如下：

一天有86400秒，而你提供的单位mh/s并不是容量单位，所以请自行计算。

ETH ETC ZEC SC等才是显卡挖矿的。

最近因为挖矿火爆，部分显卡型号供货紧张，A卡就有好几款基本断货了，价格也上涨了不少。英伟达专业矿卡可能就在本月10号左右出货，而A卡这边有RX470、RX560两款专业矿卡，后续是否还会有其它型号的专业矿卡型号推出，那就得看挖矿还是否能稳定下去了。本次我们要对比的是RX460和GTX1060两款显卡的挖矿算力，下面的测试数据是以太币挖矿算力。

英伟达发布史上最强计算平台，黄教主：自动驾驶不再担心算力问题

硅谷的计算机博物馆认为中国的算盘是最早的计算机之一。算盘具备了计算机的基本特点，软件就是口诀，输入、输出、计算、存储就靠算珠和算盘的框架。仔细想想，这还真是一台极简主义的发明。

算盘非常好用，在中国，直到90年代随着计算机的普及，算盘才被彻底取代掉。80年代计算器发明以后，在很多专业的财会领域，并没有取代算盘，很多老师傅还是觉得算盘更快。

在电视剧《暗算》里，我们甚至看到一堆人使用算盘计算来破解密码。

算盘在中国的出现，最早可以追溯到东汉，最晚也基本是宋元时代了。可以想象在那个年代，有了算盘的中国人，在算力上绝对碾压全球。

西方世界开始钻研用机械来做计算大约要到17世纪了，也就是我们的晚明时期。帕斯卡发明了机械计算器，使用齿轮等复杂机械装置来做加减法。虽然它的计算速度还是不如算盘，但它的好处是完全自动的，我们只管输入，具体计算完全靠机械装置来完成，不需要我们背诵乘法口诀了。

巴贝奇后来发明了差分机和分析机，可以进行加减乘除以外的更加复杂的计算，如对数、三角函数、平方、微积分计算等。

当然，机械计算机过于复杂，并没有真正流行开，但是从机械计算机和算盘的区别，我们已经开出东西方思维的不同，甚至文明的不同走向。

1、在制造和使用工具上，中国在明末之前并不落后。

2、但是，中国的工具相对简单，要进一步提高效率，需要的不是进一步升级工具，而是很多人一起使用工具，比如100个人一起用算盘。但是西方对工具赋予了几乎无限的能力预期，使得他们发明了只需要极少数人操作，但可以完成巨大工作量的工具。机械计算器是一种，其它还有很多，比如纺织机、蒸汽机等。

3、中国文化自己对于工具的进一步发展几乎停滞了，而西方是日新月异。

西方学者有个观点，说中国在明朝和清朝时期，农业和人口政策都发展的太好了，人口规模达到了数亿，这样造成了一种内卷化效应，也就是说中国的廉价劳动力太多了，对任何提升劳动效率的发明创造都没有需求。所以，中华文明自己把自己锁死了，只能靠西方文明的强势入侵才能走出死循环。

李约瑟也有著名一问，为什么古代科技那么发达的中国没有诞生科学。

其实科学是一整套思维和认知体系，包括形而上学、逻辑、数学、怀疑精神、独立思想等等。这些其实在中国古代的皇权社会都不具备。所以，也不仅仅是内卷化的问题。

我们再回头看看题目里说的，算盘也使计算机的问题。

我们发明了算盘，但是直到90年代，我们还在使用算盘。但是西方社会已经从机械计算器发展到了今天的各种电子计算机。

我们的文明在工具的进化上停止了，但是西方文明却在一直不断的进步。这其实像极了，人和动物的区别，不管是使用工具还是群体协作，动物一直停留在一个水平不再发展了，但是人却一直发展，其速度远超生物基因的变异速度。所以很多学者认为，智人的思维升级以后，人类的发展速度已经摆脱了生物基因，我们超越了进化论。道金斯提出了文化基因的概念，meme，他认为文化基因自己也在变异和复制。

从这个意义上说，应该是某种文化基因，比如科技基因，在东西方文明中有着巨大区别，这种区别在晚明以后发生了质变。科技基因自己在全世界繁殖、变异、进化。而我们中国人，自己并没有演化出科技基因。

凯文凯利在他的书《科技究竟想要什么》里，也提出，科技也是一种生命，它有自己的生存和发展动力。

显卡怎么计算挖矿算力

原本应该在今年 3月份于加州圣何塞举办的英伟达 GTC 2020大会，因为全球性新冠病毒肺炎的爆发而不得不推迟举行。

比原计划晚了将近 2个月，英伟达 GTC 2020终于在 5月 14日回归。

不过这一次开发者们没办法在线下集会，只能通过线上直播观看「皮衣教主」黄仁勋的主题演讲。老黄此次是在他硅谷的家中完成了这场别开生面的「Kitchen Keynote」。

虽然是厨房举行，英伟达依然爆出「核弹」，发布了全新一代的 GPU架构 Ampere（安培）。

在自动驾驶方向上，英伟达通过两块 Orin SoC和两块基于安培架构的 GPU组合，实现了前所未有的2000 TOPS算力的 Robotaxi计算平台，整体功耗为800W。

有业界观点认为，实现 L2自动驾驶需要的计算力小于 10 TOPS，L3需要的计算力为 30- 60 TOPS，L4需要的计算力大于 100 TOPS，L5需要的计算力至少为 1000 TOPS。

现在的英伟达自动驾驶计算平台已经建立起了从10TOPS/5W，200TOPS/45W到2000 TOPS/800W的完整产品线，分别对应前视模块、L2+ADAS以及Robotaxi的各级应用。

从产品线看，英伟达Drive AGX将全面对标 MobileyeEyeQ系列，希望成为量产供应链中的关键厂商。

1、全新 GPU架构：Ampere（安培）

2个月的等待是值得的，本次 GTC上，黄仁勋重磅发布了英伟达全新一代 GPU架构 Ampere（安培）以及基于这一架构的首款 GPU NVIDIA A100。

A100在整体性能上相比于前代基于 Volta架构的产品有 20倍的提升，这颗 GPU将主要用于数据分析、专业计算以及图形处理。

在安培架构之前，英伟达已经研发了多代 GPU架构，它们都是以科学发展史上的伟人来命名的。

比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（费米）、Kepler（开普勒）、Maxwell（麦克斯维尔）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（图灵）。

这些核心架构的升级正是推动英伟达各类 GPU产品整体性能提升的关键。

针对基于安培架构的首款 GPU A100，黄仁勋细数了它的五大核心特点：

集成了超过 540亿个晶体管，是全球规模最大的 7nm处理器；引入第三代张量运算指令 Tensor Core核心，这一代 Tensor Core更加灵活、速度更快，同时更易于使用；采用了结构化稀疏加速技术，性能得以大幅提升；支持单一 A100 GPU被分割为多达 7块独立的 GPU，而且每一块 GPU都有自己的资源，为不同规模的工作提供不同的计算力；集成了第三代 NVLink技术，使 GPU之间高速连接速度翻倍，多颗 A100可组成一个巨型 GPU，性能可扩展。

这些优势累加起来，最终让 A100相较于前代基于 Volta架构的 GPU在训练性能上提升了6倍，在推理性能上提升了7倍。

最重要的是，A100现在就可以向用户供货，采用的是台积电的 7nm工艺制程生产。

阿里云、百度云、腾讯云这些国内企业正在计划提供基于 A100 GPU的服务。

2、Orin+安培架构 GPU：实现 2000TOPS算力

随着英伟达全新 GPU架构安培的推出，英伟达的自动驾驶平台（NVIDIA Drive）也迎来了一次性能的飞跃。

大家知道，英伟达此前已经推出了多代 Drive AGX自动驾驶平台以及 SoC，包括Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus以及Drive AGX Orin。

其中，Drive AGX Xavier平台包含了两颗 Xavier SoC，算力可以达到 30TOPS，功耗为 30W。

最近上市的小鹏 P7上就量产搭载了这一计算平台，用于实现一系列 L2级自动辅助驾驶功能。

Drive AGX Pegasus平台则包括了两颗 Xavier SoC和两颗基于图灵架构的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗为 500W。

目前有文远知行这样的自动驾驶公司在使用这一计算平台。

在 2019年 12月的 GTC中国大会上，英伟达又发布了最新一代的自动驾驶计算 SoC Orin。

这颗芯片由 170亿个晶体管组成，集成了英伟达新一代 GPU架构和 Arm Hercules CPU内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，最高每秒可运行 200万亿次计算。

相较于上一代 Xavier的性能，提升了 7倍。

如今，英伟达进一步将自动驾驶计算平台的算力往前推进，通过将两颗 Orin SoC和两块基于安培架构的 GPU集成起来，达到惊人的 2000TOPS算力。

相较于 Drive AGX Pegasus的性能又提升了 6倍多，相应地，其功耗为 800W。

按一颗 Orin SoC 200TOPS算力来计算，一块基于安培架构的 GPU的算力达到了 800TOPS。

正因为高算力，这个平台能够处理全自动驾驶出租车运行所需的更高分辨率传感器输入和更先进的自动驾驶深度神经网络。

对于高阶自动驾驶技术的发展而言，英伟达正在依靠 Orin SoC和安培 GPU架构在计算平台方面引领整个行业。

当然，作为一个软件定义的平台，英伟达 Drive AGX具备很好的可扩展性。

特别是随着安培 GPU架构的推出，该平台已经可以实现从入门级 ADAS解决方案到 L5级自动驾驶出租车系统的全方位覆盖。

比如英伟达的 Orin处理器系列中，有一款低成本的产品可以提供 10TOPS的算力，功耗仅为 5W，可用作车辆前视 ADAS的计算平台。

换句话说，采用英伟达 Drive AGX平台的开发者在单一平台上仅基于一种架构便能开发出适应不同细分市场的自动驾驶系统，省去了单独开发多个子系统（ADAS、L2+等系统）的高昂成本。

不过，想采用 Orin处理器的厂商还得等一段时间，因为这款芯片会从 2021年开始提供样品，到2022年下半年才会投入生产并开始供货。

3、英伟达自动驾驶「朋友圈」再扩大

本届 GTC上，英伟达的自动驾驶「朋友圈」继续扩大。

中国自动驾驶公司小马智行（Ponyai）、美国电动车创业公司Canoo和法拉第未来（Faraday Future）加入到英伟达的自动驾驶生态圈，将采用英伟达的 Drive AGX计算平台以及相应的配套软件。

小马智行将会基于 Drive AGX Pegasus计算平台打造全新一代 Robotaxi车型。

此前，小马智行已经拿到了丰田的 4亿美金投资，不知道其全新一代 Robotaxi会不会基于丰田旗下车型打造。

美国的电动汽车初创公司 Canoo推出了一款专门用于共享出行服务的电动迷你巴士，计划在 2021年下半年投入生产。

为了实现辅助驾驶的系列功能，这款车型会搭载英伟达 Drive AGX Xavier计算平台。前不久，Canoo还和现代汽车达成合作，要携手开发电动汽车平台。

作为全球新造车圈内比较特殊存在的法拉第未来，这一次也加入到了英伟达的自动驾驶生态圈。

FF首款量产车 FF91上的自动驾驶系统将基于 Drive AGX Xavier计算平台打造，全车搭载了多达 36颗各类传感器。

法拉第未来官方称 FF91有望在今年年底开始交付，不知道届时会不会再一次跳票。

作为 GPU领域绝对霸主的英伟达，在高算力的数据中心 GPU以及高性能、可扩展的自动驾驶计算平台的加持下，已经建起了一个完整的集数据收集、模型训练、仿真测试、远程控制和实车应用的软件定义的自动驾驶平台，实现了端到端的完整闭环。

同时，其自动驾驶生态圈也在不断扩大，包括汽车制造商、一级供应商、传感器供应商、Robotaxi研发公司和软件初创公司在内的数百家自动驾驶产业链上的企业已经在基于英伟达的计算硬件和配套软件开发、测试和应用自动驾驶车辆。

未来，在整个自动驾驶产业里，以计算芯片为核心优势，英伟达的触角将更加深入，有机会成为产业链条上不可或缺的供应商。

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。

基于架构创新，业内首款存算一体大算力AI芯片点亮

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：224M

显卡售价：1999元

每24小时挖ETH数量：0015

每24小时产生收益:2448元

预计回本时间：8166天

Radeon RX 470显卡

整机功耗:159W

计算力：243M

显卡售价：1599元

每24小时挖ETH数量：0017

每24小时产生收益:279元

预计回本时间：5731天

Radeon RX 480显卡

整机功耗:171W

计算力：244M

显卡售价：1999元

每24小时挖ETH数量：0017

每24小时产生收益:2787元

预计回本时间：7173天

扩展资料：

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。

参考资料：

显卡百度百科

5月23日，AI芯片公司后摩智能宣布，其自主研发的业内首款存算一体大算力AI芯片成功点亮，并成功跑通智能驾驶算法模型。芯片“点亮”指电流顺利通过芯片，通常意味着芯片可用，后续测试修正后即可量产。

基于架构创新，该款芯片采用SRAM（静态随机存取存储器）作为存算一体介质，通过存储单元和计算单元的深度融合，实现了高性能和低功耗，样片算力达20TOPS（TOPS是处理器运算能力单位），可扩展至200TOPS，计算单元能效比高达20TOPS/W（TOPS/W是评价处理器运算能力的性能指标，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）。这是业内首款基于严格存内计算架构、AI算力达到数十TOPS或者更高、可支持大规模视觉计算模型的AI芯片（存内计算，顾名思义就是把计算单元嵌入到内存当中，是一种跳出传统计算机结构体系的技术）。与传统架构下的大算力芯片相比，该款芯片在算力、能效比等方面都具有显著的优势。

据悉，该款芯片采用22nm成熟工艺制程，在提升能效比的同时，还能有效把控制造成本。此外，在灵活性方面，该款芯片不但支持市面上的主流算法，还可以支持不同客户定制自己的算子，更加适配于算法的高速迭代。

在智能驾驶等边缘端高并发计算场景中，除了对算力需求高外，对芯片的功耗和散热也有很高的要求。目前，常规架构芯片设计中内存系统的性能提升速度大幅落后于处理器的性能提升速度，有限的内存带宽无法保证数据高速传输，无法满足高级别智能驾驶的计算需求。其次，数据来回传输又会产生巨大的功耗。后摩智能基于该款芯片，首次在存内计算架构上跑通了智能驾驶场景下多场景、多任务算法模型，为高级别智能驾驶提供了一条全新的技术路径，未来有望更好地满足高级别智能驾驶时代的需求。

后摩智能是国内率先通过底层架构创新，进行大算力AI芯片设计的初创企业。任何颠覆式创新都会面对极高的技术挑战，研发人员需要根据传统存储器件重新设计电路、单元阵列、工具链等，同时必须突破各种物理和结构上的技术难题。此次芯片点亮成功，标志着其在大算力存算一体技术的工程化落地取得了关键性的突破。

后摩智能创立于2020年底，总部位于南京，在北京、上海、深圳均拥有技术团队。截至目前，后摩智能已完成3轮融资，投资方涵盖红杉中国、经纬创投、启明创投、联想创投等头部机构，以及金浦悦达汽车、中关村启航等国资基金。