计算电脑算力

① 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？

② 算力是什么意思

是比特币网络处理能力的度量单位，即计算机计算哈希函数输出的速度。

算力（也称哈希率）是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机（CPU）计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。

在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW(Proof Of Work)。

基本概念

日前，比特币全网算力已经全面进入P算力时代（1P=1024T，1T=1024G，1G=1024M，1M=1024k），在不断飙升的算力环境中，P时代的到来意味着比特币进入了一个新的军备竞赛阶段。

算力是衡量在一定的网络消耗下生成新块的单位的总计算能力。每个硬币的单个区块链随生成新的交易块所需的时间而变化。

③ 1000tops算力相当于什么电脑

1000TOPS，指的就是英伟达下一代自动驾驶计算芯片 Atlan 的综合算力。是明年量产的 Orin 254TOPS 算力的 4 倍左右，或者是目前小鹏 P7 使用的 Xavier 30TOPS 算力的 33 倍有余。

和特斯拉 FSD Chip 单芯片 72TOPS 相比，英伟达 Atlan 的算力也是其接近 14 倍。

④ 我国的超级计算机算力那么先进，具体都能应用于哪些方面呢

两个方面：一方面是超大的数据存储容量和极快的数据处理速度。随着现在科技的发展，电脑、计算机、大数据已经成为了带动社会、科技发展的物质，我们的生活也越来越离不开计算机，可谓是计算机已经走进了我们生活的方方面面，因为我国目前科技发展迅速，我国超级计算机方面已经跃升到国际先进水平国家当中，我国也是唯一一个以发展中国家身份制造超级计算机的国家。下面让我们看看我们有那些超级计算机进入世界排名的吧。

在2012年9月16日，我国自行研发安装了第一台本土超级计算机——神威蓝光，目前安装在山东省的国家超级计算济南中心。神威系统运算量大，每秒能进行约1千万亿次的运算，排列在世界运算最快的20台计算机之中，更重要的是，神威蓝光中采用的8700片神威和1600微处理器是由我国本土计算机研究所制造的。神威比起美国、日本、韩国等芯片技术，我国芯片制造技术还落后三代。

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⑤ 从计算机硬件设计的角度分析如何提供更为丰富的算力

自上世纪90年代互联网技术诞生以来，移动互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的不断发展和逐步成熟，并日益深入的渗透到经济社会的各个领域，2020年全球范围内爆发的新冠疫情又进一步加速了这一趋势，数字经济已经成为世界经济发展的新阶段，即世界经济发展已经进入数字经济时代。
党中央、国务院和各级政府高度重视数字经济的发展。从2015年《中国制造2025》、《促进大数据发展行动纲要》等政策出台以来，中央和各级地方陆续以推出系列数字经济发展的措施，并支持雄安新区、浙江、福建等六个地区建设国家数字经济创新发展试验区，支持北京、上海、深圳、西安等地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。2020年国家进一步提出加强新型基础设施建设，并明确将数据作为一种新型生产要素写入政策文件，这些将为数字经济的发展奠定更加坚实的基础。
农业经济时代，土地、水源和工具是关键资源。工业经济时代，能源、原材料、机器设备和生产工艺等是关键资源。那数字经济时代的关键资源是什么呢？数字经济时代的关键资源是数据、算力和算法。数据是数字经济时代的原材料，各种经济活动中都在源源不断的产生的数据，越来越多的组织也将数据当作一种资产，在政策层面数据已经成为一种新型生产要素。算力相当于数字经济时代的机器设备和生产力，面向各种场景的数据产品或应用都离不开算力的加工和计算，而且对算力的需求和要求也越来越高。算法是数字经济时代的生产工艺，面向图像、语音、自然语言处理等不同的应用场景和领域的算法也层出不穷，算法的提升和改进可以提高算力的效率和更多的挖掘数据价值。
本文重点分析算力方面内容，介绍算力市场总体情况，当前算力发展的特点和趋势，以及重点算力供应方式等。
一、算力需求快速增长，算力投资具有多重经济价值
算力即计算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各类芯片，具体由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载。数字经济时代，数据的爆炸式增长，算法的复杂程度不断提高，对算力需求越来越高。算力是数字经济发展的基础设施和核心生产力，对经济发展具有重要作用，根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。
随着数字经济的不断发展，人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等数字经济的关键领域对算力的需求也将呈爆炸式增长。根据华为发布的《泛在算力：智能社会的基石》报告，预计到2030年人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等总共对算力的需求将达到3.39万EFLOPS，并且将共同对算力形成随时、随地、随需、随形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智能算力将超过1.6万EFLOPS，接近整体算力需求的一半。OpenAI开发的GPT-3模型涉及1750亿个参数，对算力的需求达到3640PFLOPS，目前国内也有研究团队在跟进中文GPT-3模型的研究。
算力投资具有多重经济价值，不仅直接带动服务器行业及上游芯片、电子等行业的发展，而且算力价值的发挥将带动各行业转型升级和效率提升等，带来更大的间接经济价值。根据《泛在算力：智能社会的基石》报告，每投入1美元算力即可以带动芯片、服务器、数据中心、智能终端、高速网络等领域约4.7美元的直接产业产值增长；在传统工厂改造为智能化工厂的场景下，每1美元的算力投入，可以带动10美元的相关产值提升。
二、算力发展的特点及趋势
随着数据规模的增加和算法复杂度的提升，以及应用多样性的不断丰富，对算力提出的要求也越来越高，当前算力发展呈现出三方面的特点，一是多种架构百花齐放的状态，二是中心化的算力与边缘终端算力快速发展，三是专用算力日渐成势。
近年来多种算力架构并存并快速发展。曾经x86架构的算力占绝对优势，英特尔和AMD基本垄断了X86算力架构市场，海光信息通过跟AMD合作获得x86架构的授权；如今基于ARM架构的算力份额不断扩大，特别是在移动端ARM架构算力成为主流，华为海思等主要产品是基于ARM架构，另外天津飞腾的产品也是基于ARM架构。随着人工智能等算力需求的不断增加，GPU算力的需求不断增加，英伟达在GPU算力市场占有绝对优势，AMD也分了一杯羹，叠加比特币挖矿算力需求，导致市场上GPU卡供不应求。近几年国内也出现几个GPU方面的创业团队，如寒武纪、登临科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一体化架构、类脑架构等算力也不断涌现，不过这些算力刚刚起步，在应用生态等方面还需要一定较长的培育过程。
中心化算力和边缘终端算力快速发展。随着7nm制程日渐成熟，基于7nm制程的CPU、GPU等算力性能得到极大提升，目前7nm制程算力主要是中心化算力，移动端智能手机的处理器算力部分也已经采用7nm制程。台积电的7nm制程已经实现规模化，并开始攻关3nm工艺制程；中芯国际7nm工艺制程仍在技术攻关当中。随着5G及物联网应用的不断增加，边缘终端算力的需求日益增加，特别是自动驾驶、智慧安防、智慧城市等领域算力需求。地平线自动驾驶芯片已经量产，英伟达jetson产品在嵌入式终端产品应用广泛，其他针对特定领域专用边缘终端芯片创业公司层出不穷。
针对图像、语音等特定领域的专用算力日渐成势。一方面是芯片工艺制程越来越逼近摩尔定律的极限，另一方面是物联网智能终端对功耗的要求等，针对特定领域的专用芯片层出不穷，并且越来越多的巨头参与其中。谷歌的TPU专为机器学习定制的算力，阿里平头哥的含光NPU专为神经网络定制的算力，赛灵思的FPGA算力，网络研发针对语音领域的鸿鹄芯片以及云知声、思必驰、探境科技等也推出智能语音相关的芯片，北京君正、云天励飞、依图科技和芯原微电子等推出针对视觉和视频处理相关的专用芯片。
三、算力供应以公有云和自建算力为主，多种方式相补充
当前的算力供给主要包括公有云、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有云和自建算力中心是算力的主要来源方式，超算中心及地方算力中心等多种方式相互补充。
规模化的算力供应通常通过数据中来承载，新建数据中心的不断增加，将带动未来算力资源的供应不断扩大。据中国电子信息产业发展研究院统计数据，2019年中国数据中心数量大约为7.4万个，大约能占全球数据中心总量的23%，其中大型数据中心占比12.7%；在用数据中心机架规模达到265.8万架，同比增长28.7%；在建数据中心机架规模约185万架，同比增加约43万架。2020年国家大力支持“新基建”建设以来，数据中心作为“新基建”的重要内容，京津冀、长三角和珠三角等算力需求地区，以及中西部能源资源集中的区域，如内蒙、山西等，均在推进新的大中型数据中心的建设。
公有云以其稳定和易用等特点，成为许多企业特别是中小企业的算力首选方式。据不完全统计，阿里云服务器总数接近200万台，腾讯云服务器总数超过110万台，华为云、网络云、京东云、AWS等云厂商服务器总数未找到确切数据，保守估计各类云厂商服务器总数之和也超过500万台。而且在国家宣布大力支持“新基建”建设之后，腾讯宣布未来五年将投资5000亿元用于云计算、数据中心等新基建项目的进一步布局，阿里云宣布未来三年阿里将投2000亿元用于面向未来的数据中心建设及重大核心技术研发攻坚，网络宣布预计到2030年网络智能云服务器台数将超过500万台。各大云厂商仍在继续加大算力投入，公有云算力供应将会更加充裕。
自建算力以其安全性和自主性等特点，成为政府、大企业及其他关注安全的组织的算力首选方式。政府、银行及高校和央企等，通常通过自建或租赁数据中心的方式自建算力，满足自身各项业务的算力需求。许多互联网公司在刚开始时选择使用公有云服务，但规模发展到一定程度时通常都会开始自建或租赁数据中心的方式自建算力。其他有部分各种类型的企业，出于安全、商业机密和隐私等方面的考虑，不意愿把数据和业务等放到阿里云等公有云上，往往选择托管服务器的方式自建算力，规模更小企业直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投资100亿元自建数据中心，计划部署30万台服务器，字节跳动等大型互联网公司都在不断加大数据中心的建设。
超算中心和地方算力中心作为算力供应有效的补充方式，适合于大规模计算需求的应用领域。截至2020年，科技部批准建立的国家超级计算中心共有八所，分别是国家超级计算天津中心、广州中心、深圳中心、长沙中心、济南中心、无锡中心、郑州中心和昆山中心。超算中心主要的算力资源以CPU为主，新建的超算中心及更新升级过程中超算中心逐步增加了异构GPU算力资源。超算中心较好的满足和弥补了高校科研中算力资源的需求，特别是在工业仿真、生物信息、新材料、气象、海洋等科学计算领域。国内主要省市地区基本都投资建设了当地算力中心，重点服务本地科研和产业发展的需求，如太原、苏州、福建等地，目前通常地方算力中心的规模并不大，计算节点数在200-500之间居多，主要服务于当地气象、工业仿真和生物信息等领域计算需求。此外，2020年以来，武汉、南京、珠海、许昌等地区正在建设人工智能计算中心，将在一定程度上弥补当前规模化AI算力不足的情况。
结语
算力作为数字经济的基础设施，也是数字经济时代的生产力和引擎，越来越成为数字经济时代国家竞争力的体现。根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，中国和美国的算力建设在全球处于领先地位，美国的算力无论在规模、效率、应用水平等方面都领先于中国。此外，从算力芯片供应角度看，美国的英特尔、AMD、英伟达等企业几乎占了全球的绝大部分的市场份额。可见，中国在算力建设和发展仍然需要加大投入和加强研发等，发挥优势的同时弥补不足，从而为数字经济长期发展奠定更加坚实的基础。

⑥ 什么是电脑的计算能力

计算是依据一定的法则对有关符号串的变换过程。

计算的本质是获得信息的一种过程。

数据在一个计算式中，则称数据存在计算关系。有些计算关系由数据的内在性质（例如系数矩阵，级数中的具体项，合式公式中的项），物理位置（一幅图像中数据的显示或表示，直角坐标系中曲线的关系，cpu阵列，数据的存储）决定。

(6)计算电脑算力扩展阅读：

在计算中，使难的计算到简单的计算，可通过使用两个可逆的计算过程，化简高阶计算。例如：对复杂的多乘法计算式，可用对数变成加法计算，再用指数恢复，这是一个从高到低的过程。

计算是对特定数据元的计算，因此数据元的性质对运算符的选择，计算的实现有决定性作用。计算表达式常常有不同的形式。代数式，方程，函数，行列式，微积分或者数理统计计算式等等，实现对不同数据的具体计算。

⑦ 如何贡献算力

以下给你提供了两种贡献算力的方法。
算力是一个简称，是指专门用来挖掘比特币的的专业计算机，这种专业的计算机被称为矿机。这种计算机的运算能力就叫做算力。比如一台矿机的算力在14T,这就是这台计算机的运算能力。算力运算的结果就是计算得出一串特殊的数字代码，这就是比特币！
还有一个模式叫做云算力，是算力塔在传统利用矿机挖矿的基础上衍生出来的。就是在四川 新疆 西藏等这些风力发电和水利发电等电力资源丰富且便宜的地方，大规模的建设矿场，并由专业的人员维护。普通人参与挖矿，不需要亲自购买矿机，只需要购买相应的算力值就可以获得比特币和以太坊了！这种模式就叫云算力。
以上两种方法可以参考自己

⑧ 一台超级计算机算力相当于

超级计算机的算力可以用 FLOPS（每秒浮点运算次数）来衡量。FLOPS是衡量计算机运算能力的标准之一，可以用来比较不同计算机的性能。
一般来说，目前世界上最快的超级计算机的算力可以达到数万亿FLOPS（千兆FLOPS）甚至数千亿FLOPS（太湖之光）。而一般的个人电脑的算力通常在几百万FLOPS左右。可以说超级计算机的算力非常强大，能够进行高度复杂的计算和模拟。

⑨ 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

⑩ 当今世界上计算速度最快的计算机每秒可以计算多少万亿次

当今世界上计算速度最快的计算机每秒可以计算1.1百亿亿次。

据英国《新科学家》杂志网站2022年5月31日报道，国际超算组织宣布，位于美国橡树岭国家实验室的超级计算机“前沿”在2022年国际超算Top500榜单中拔得头筹。

成为现今世界上运行速度最快的超级计算机，算力高达每秒1.1百亿亿次，也是目前在国际上公告的首台每秒能执行百亿亿次浮点运算的计算机。

研究人员指出，“前沿”的算力还未到顶点，在未来几个月甚至几年内，随着软件不断优化，它可能会达到理论上的峰值性能——2百亿亿次。

美国橡树岭国家实验室基本介绍：

美国橡树岭国家实验室是美国能源部所属最大的科学和能源研究实验室，成立于1943年，现由田纳西大学和Battelle纪念研究所共同管理。

20世纪50、60年代，ORNL主要从事核能、物理及生命科学的相关研究。70年代成立了能源部，使得美国橡树岭国家实验室的研究计划扩展到能源生产、传输和保存领域等。