28除以16算力

❶ 力28，6張算力總共168 大約一天能挖多少

靠，你還看了這個小說 啊。沒去挖一下真是虧哦。這個作者也是為了寫小說才去特意研究了比特幣，然後就挖了挖。賺了六千多萬啊。
你這個計算方法基本是正確的，但是理解可能有點偏差。這個是加入礦池，並且絕對穩定的情況是這樣的。如果你獨自挖，一下子就是25個，要麼永遠挖不到。當然永遠挖不到可能性更大。加入礦池的話，礦池雖然很大，但是還是難以擺脫運氣的成分，所以不會特別穩定，而且各種分配方式不同，造成的結果也不同。加上礦池還要吃點手續費啥的。如果全世界算力都在同一個礦池，並且礦池不吃手續費。算力一直穩定。那麼就是你設想的那樣。

❷ FLOPS 算力相關

FLOPS，即每秒浮點運算次數，表示計算設備的理論峰值速度。在訓練階段，每參數每 token 的算力需求約為 6FLOPs，推理階段則為 2 FLOPs。不同 GPU 的 FLOPS 值有差異，一般而言，性能越強的 GPU 其 FLOPS 越大，但實際使用效率往往只在 40% 到 50% 之間。

了解 FLOPS 值有助於優化算力使用效率以及估算訓練大模型所需的時間。以訓練類似於 GPT3 的大模型為例，若模型規模為 1750 億參數，訓練 3000 億 token，則需要 3.15*10^23 FLOPs 的算力。若使用單片 V100 GPU，在 FP16 精度下的理論算力為 28TFLOPs，要完成此任務則需要 357 年的時間。為了縮短訓練時間，可以增加硬體投入，但算力使用效率也會下降。

以 GPT3 訓練成本為例，租用亞馬遜雲服務預購一年的成本為每小時 18.3 美元，按 50% 算力使用效率估算，訓練 GPT-3 的總成本約為 1430 萬美元。訓練大模型所需的 GPU 卡數通常在千或萬張級別，如 GPT4 可能需要 1w 到 2.5w 張。

對於較小模型的訓練，假設有一個 10b 的模型，包含 1200w token，若使用 8 片 A100 GPU，訓練一次需要的時間約為 577 秒，即 9.6 分鍾。推理成本方面，若使用 A100 GPU，對於 GPT-3.5（參數規模為 1750 億）的模型，用戶調用時輸入 500 token 長度的提示詞，獲得 500 token 的內容輸出，單次推理算力需求為 3.5*10^14 FLOPs。在 A100 上運行，算力使用效率為 25% 的情況下，所需時間為約 4.49 秒，若算力使用效率提高至 32%，則所需時間會縮短至約 3.5 秒。

了解 FLOPS 對於優化算力使用、縮短模型訓練和推理時間、以及合理規劃資源投入具有重要意義。在實際應用中，需要根據具體模型的參數規模和任務需求，選擇合適的硬體配置以實現最佳性能。

❸ 英偉達H20 AI GPU參數曝光：完全符合美國出口管制

英偉達原計劃於2023年推出三款GPU產品，用於人工智慧計算，分別為HGX H20、L20、L2。然而，由於美國商務部於同年10月更新的高性能晶元出口管制措施，使得英偉達的發布計劃受到影響。據此前透露的參數，HGX H20與H100、H200同屬系列，採用英偉達Hopper架構，顯存容量高達96GB HBM3，GPU顯存帶寬為4.0TB/s。其FP8算力為296 TFLOPS，FP16算力為148 TFLOPS，算力僅為H200的1/13。HGX H20具備NVLink 900GB/s高速互聯功能，採用SXM板卡形態，兼容8路HGX伺服器規格，方便集群AI大模型訓練。從參數上看，其性能密度和算力符合美國出口管制規定。

另外兩款GPU產品L20、L2採用PCIe 4.0 x16板卡形態，搭載48GB和24GB GDDR6顯存。算力相對H20較低。

面對美國對華出口管制措施，英偉達採取了一系列應對措施。在中國市場，英偉達下架了RTX 4090游戲顯卡，隨後推出縮水版RTX 4090 D，專門為國內市場設計，CUDA核心數從16384個減少至14592個，性能大約下降10%。

分析師郭明錤在2023年12月28日發布文章稱，英偉達H20 AI GPU晶元預計於2024年第二季度開始量產，緯創將作為基板的獨家供應商。

❹ 6600xt礦卡幾率大嗎

RX 6600 XT顯卡被用作礦卡的幾率相對較大。這主要是因為RX 6600 XT在挖礦方面表現出較高的效率。根據公開發布的信息，這款顯卡在以太坊挖礦中，默認配置下就能達到28MH/s的算力，而功耗僅為93W。更令人驚訝的是，當核心頻率降至1.2GHz、顯存頻率提升至2.2GHz時，挖礦效率可提升至32MH/s，而功耗卻大幅降低到55W。這樣的能效表現，使得RX 6600 XT在挖礦領域具有很高的吸引力。

此外，雖然AMD的RDNA2架構在顯存配置上可能不如NVIDIA的Ampere架構，但RX 6600 XT配備的128-bit 8GB GDDR6顯存相對於其Navi 23小核心來說是比較突出的。這也在一定程度上提升了其在挖礦方面的性能。

然而，對於普通游戲玩家來說，購買這款顯卡時確實需要警惕礦卡的風險。由於礦卡在使用過程中可能會經歷長時間的高負荷運行，因此其壽命和穩定性可能會受到一定影響。如果打算購買這款顯卡，建議選擇信譽良好的品牌和渠道，以降低購買到礦卡的風險。

總的來說，雖然RX 6600 XT在挖礦方面表現出色，但這也增加了普通用戶購買到礦卡的可能性。在購買時務必謹慎選擇，以確保自己的權益得到保障。

❺ 「礦機」的算力為什麼在顯卡上，而不是CPU處理器呢

之所以挖礦用顯卡而不用CPU,關鍵在於顯卡的核心部件——GPU,GPU作為圖形處理器,它其實也是一種高性能計算晶元,GPU也具備很強的運算能力,只不過GPU的運算能力跟CPU的側重點不同。

cpu……一個頂級28核心e7怕是都趕不上一個狗屎般的gt1030，在某些方面。

原理來說，假如cpu有二百多個功能，顯卡只有幾個，礦機的asic晶元只有兩個……所以礦機晶元結構很簡單，也就很容易可以設計和改進

礦機一般有幾百或者上千個晶元，當然比顯卡一個晶元強

CPU最多有三位數的核心，可是GPU卻都能輕輕鬆鬆上幾百甚至幾千。

❻ 計算平台各IP算力評估方法

計算平台各IP算力評估方法具體如下：

1、CPU算力

計算公式：內核數量 * 主頻 * DMIPS/MHz

例如：六核A55架構，主頻1.6GHz，IPC性能2.7DMIPS/MHz，算力DMIPS = 6 * 1660MHz * 2.7DMIPS/MHz = 26892 DMIPS = 27K DMIPS

FLOPS計算公式：核數 * 單核主頻 * 單個周期浮點計算值

單個周期浮點計算值（雙精度64位）= FMA數量 * 2（同時加法和乘法）* 512/64

例如：Tesla P100雙精度理論峰值 = FP64 Cores * GPU Boost Clock * 2 = 1792 * 1.48GHz * 2 = 5.3 TFlops

以Intel Cascade Lake架構的Xeon Platinum 8280為例，28個核心，主頻2.7GHz，支持AVX512指令集。單個核心峰值浮點運算能力 = 32 FLOPS/Cycle * 2.7 GHz，單CPU算力 = 28 cores * 單個CPU核心的峰值浮點運算能力 = 2.4192 TFLOPS。

2、GPU算力

計算公式：MAC矩陣行 * MAC矩陣列 * 主頻 * 2

例如：Tesla P100的理論雙精度浮點性能 = 1792Core * 1.328GHZ * 2FLOPs/Cycle = 4759.552GFLOPs = 4.7TFLOPs

以NVIDIA Volta架構的V100為例，2560個雙精度浮點核心（FP64 cores），主頻1.530GHz，單個GPU核心峰值浮點運算能力 = 2 FLOPS/Cycle * 1.530 GHz，單GPU算力 = 2560 cores * 單個GPU核心的峰值浮點運算能力 = 7833 GFLOPS = 7.833 TFLOPS。

3、NPU算力

8位精度下的MAC數量在FP16精度下等於減少了一半。NPU使用MAC陣列作為神經網路加速的核心，許多運算可以分解為數個MAC指令，因此可以提高效率。計算公式：TOPS = MAC矩陣行 * MAC矩陣列 * 2 * 主頻。

例如：特斯拉自動駕駛FSD晶元的計算能力 = 96 * 96 * 2 * 2G = 36.864 TOPS（單核）。

4、DSP算力

雖然主頻不如CPU，但DSP晶元勝在乘法器多，運算能力比CPU強。計算方法與NPU相似，MIPS、MOPS、MFLOPTS、BOPS等性能指標用於衡量。

DMIPS/MHz和CoreMark®/MHz是評估處理器性能的指標。DMIPS/MHz表示每秒執行的Dhrystone百萬條指令數，而MHz表示處理器的時鍾頻率。CoreMark是一種用於評估嵌入式處理器性能的基準測試程序。

不同計算平台的算力評估方法各異，但核心思路在於衡量其執行指令、浮點運算、神經網路加速和特定演算法硬體加速的能力。

❼ 各顯卡算力對照表

顯卡算力是衡量顯卡性能的重要標准，它反映了顯卡在執行復雜計算任務時的能力。隨著科技的進步，顯卡算力持續提升，以適應更高性能的需求。

下表展示了各大品牌的顯卡算力，其中包括NVIDIA、AMD和Intel。其中，NVIDIA的GeForce RTX 3090擁有約32 TFLOPS的算力，而AMD的Radeon RX 6900 XT的算力約為31 TFLOPS。Intel的顯卡性能相對較弱，但其Iris Pro Graphics 785的算力約為1.5 TFLOPS。

NVIDIA的GeForce RTX 3090、RTX 3080、RTX 3070、RTX 3060 Ti和RTX 3060分別擁有約32 TFLOPS、29 TFLOPS、25 TFLOPS、23 TFLOPS和20 TFLOPS的算力。AMD的Radeon RX 6900 XT、RX 6800 XT、RX 6800、RX 6700 XT和RX 6700的算力分別為約31 TFLOPS、28 TFLOPS、25 TFLOPS、24 TFLOPS和22 TFLOPS。Intel的Iris Plus Graphics G7和UHD Graphics 630的算力分別為約1.3 TFLOPS和1.1 TFLOPS。

雖然顯卡算力是衡量顯卡性能的重要指標，但它並非唯一標准。在評估顯卡性能時，還需考慮其他因素，如核心架構、顯存大小、內存帶寬和處理器速度等。因此，用戶在選擇顯卡時，應結合自己的實際需求和使用場景進行綜合考量。