28除以16算力

❶ 力28，6张算力总共168 大约一天能挖多少

靠，你还看了这个小说 啊。没去挖一下真是亏哦。这个作者也是为了写小说才去特意研究了比特币，然后就挖了挖。赚了六千多万啊。
你这个计算方法基本是正确的，但是理解可能有点偏差。这个是加入矿池，并且绝对稳定的情况是这样的。如果你独自挖，一下子就是25个，要么永远挖不到。当然永远挖不到可能性更大。加入矿池的话，矿池虽然很大，但是还是难以摆脱运气的成分，所以不会特别稳定，而且各种分配方式不同，造成的结果也不同。加上矿池还要吃点手续费啥的。如果全世界算力都在同一个矿池，并且矿池不吃手续费。算力一直稳定。那么就是你设想的那样。

❷ FLOPS 算力相关

FLOPS，即每秒浮点运算次数，表示计算设备的理论峰值速度。在训练阶段，每参数每 token 的算力需求约为 6FLOPs，推理阶段则为 2 FLOPs。不同 GPU 的 FLOPS 值有差异，一般而言，性能越强的 GPU 其 FLOPS 越大，但实际使用效率往往只在 40% 到 50% 之间。

了解 FLOPS 值有助于优化算力使用效率以及估算训练大模型所需的时间。以训练类似于 GPT3 的大模型为例，若模型规模为 1750 亿参数，训练 3000 亿 token，则需要 3.15*10^23 FLOPs 的算力。若使用单片 V100 GPU，在 FP16 精度下的理论算力为 28TFLOPs，要完成此任务则需要 357 年的时间。为了缩短训练时间，可以增加硬件投入，但算力使用效率也会下降。

以 GPT3 训练成本为例，租用亚马逊云服务预购一年的成本为每小时 18.3 美元，按 50% 算力使用效率估算，训练 GPT-3 的总成本约为 1430 万美元。训练大模型所需的 GPU 卡数通常在千或万张级别，如 GPT4 可能需要 1w 到 2.5w 张。

对于较小模型的训练，假设有一个 10b 的模型，包含 1200w token，若使用 8 片 A100 GPU，训练一次需要的时间约为 577 秒，即 9.6 分钟。推理成本方面，若使用 A100 GPU，对于 GPT-3.5（参数规模为 1750 亿）的模型，用户调用时输入 500 token 长度的提示词，获得 500 token 的内容输出，单次推理算力需求为 3.5*10^14 FLOPs。在 A100 上运行，算力使用效率为 25% 的情况下，所需时间为约 4.49 秒，若算力使用效率提高至 32%，则所需时间会缩短至约 3.5 秒。

了解 FLOPS 对于优化算力使用、缩短模型训练和推理时间、以及合理规划资源投入具有重要意义。在实际应用中，需要根据具体模型的参数规模和任务需求，选择合适的硬件配置以实现最佳性能。

❸ 英伟达H20 AI GPU参数曝光：完全符合美国出口管制

英伟达原计划于2023年推出三款GPU产品，用于人工智能计算，分别为HGX H20、L20、L2。然而，由于美国商务部于同年10月更新的高性能芯片出口管制措施，使得英伟达的发布计划受到影响。据此前透露的参数，HGX H20与H100、H200同属系列，采用英伟达Hopper架构，显存容量高达96GB HBM3，GPU显存带宽为4.0TB/s。其FP8算力为296 TFLOPS，FP16算力为148 TFLOPS，算力仅为H200的1/13。HGX H20具备NVLink 900GB/s高速互联功能，采用SXM板卡形态，兼容8路HGX服务器规格，方便集群AI大模型训练。从参数上看，其性能密度和算力符合美国出口管制规定。

另外两款GPU产品L20、L2采用PCIe 4.0 x16板卡形态，搭载48GB和24GB GDDR6显存。算力相对H20较低。

面对美国对华出口管制措施，英伟达采取了一系列应对措施。在中国市场，英伟达下架了RTX 4090游戏显卡，随后推出缩水版RTX 4090 D，专门为国内市场设计，CUDA核心数从16384个减少至14592个，性能大约下降10%。

分析师郭明錤在2023年12月28日发布文章称，英伟达H20 AI GPU芯片预计于2024年第二季度开始量产，纬创将作为基板的独家供应商。

❹ 6600xt矿卡几率大吗

RX 6600 XT显卡被用作矿卡的几率相对较大。这主要是因为RX 6600 XT在挖矿方面表现出较高的效率。根据公开发布的信息，这款显卡在以太坊挖矿中，默认配置下就能达到28MH/s的算力，而功耗仅为93W。更令人惊讶的是，当核心频率降至1.2GHz、显存频率提升至2.2GHz时，挖矿效率可提升至32MH/s，而功耗却大幅降低到55W。这样的能效表现，使得RX 6600 XT在挖矿领域具有很高的吸引力。

此外，虽然AMD的RDNA2架构在显存配置上可能不如NVIDIA的Ampere架构，但RX 6600 XT配备的128-bit 8GB GDDR6显存相对于其Navi 23小核心来说是比较突出的。这也在一定程度上提升了其在挖矿方面的性能。

然而，对于普通游戏玩家来说，购买这款显卡时确实需要警惕矿卡的风险。由于矿卡在使用过程中可能会经历长时间的高负荷运行，因此其寿命和稳定性可能会受到一定影响。如果打算购买这款显卡，建议选择信誉良好的品牌和渠道，以降低购买到矿卡的风险。

总的来说，虽然RX 6600 XT在挖矿方面表现出色，但这也增加了普通用户购买到矿卡的可能性。在购买时务必谨慎选择，以确保自己的权益得到保障。

❺ “矿机”的算力为什么在显卡上，而不是CPU处理器呢

之所以挖矿用显卡而不用CPU,关键在于显卡的核心部件——GPU,GPU作为图形处理器,它其实也是一种高性能计算芯片,GPU也具备很强的运算能力,只不过GPU的运算能力跟CPU的侧重点不同。

cpu……一个顶级28核心e7怕是都赶不上一个狗屎般的gt1030，在某些方面。

原理来说，假如cpu有二百多个功能，显卡只有几个，矿机的asic芯片只有两个……所以矿机芯片结构很简单，也就很容易可以设计和改进

矿机一般有几百或者上千个芯片，当然比显卡一个芯片强

CPU最多有三位数的核心，可是GPU却都能轻轻松松上几百甚至几千。

❻ 计算平台各IP算力评估方法

计算平台各IP算力评估方法具体如下：

1、CPU算力

计算公式：内核数量 * 主频 * DMIPS/MHz

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

FLOPS计算公式：核数 * 单核主频 * 单个周期浮点计算值

单个周期浮点计算值（双精度64位）= FMA数量 * 2（同时加法和乘法）* 512/64

例如：Tesla P100双精度理论峰值 = FP64 Cores * GPU Boost Clock * 2 = 1792 * 1.48GHz * 2 = 5.3 TFlops

以Intel Cascade Lake架构的Xeon Platinum 8280为例，28个核心，主频2.7GHz，支持AVX512指令集。单个核心峰值浮点运算能力 = 32 FLOPS/Cycle * 2.7 GHz，单CPU算力 = 28 cores * 单个CPU核心的峰值浮点运算能力 = 2.4192 TFLOPS。

2、GPU算力

计算公式：MAC矩阵行 * MAC矩阵列 * 主频 * 2

例如：Tesla P100的理论双精度浮点性能 = 1792Core * 1.328GHZ * 2FLOPs/Cycle = 4759.552GFLOPs = 4.7TFLOPs

以NVIDIA Volta架构的V100为例，2560个双精度浮点核心（FP64 cores），主频1.530GHz，单个GPU核心峰值浮点运算能力 = 2 FLOPS/Cycle * 1.530 GHz，单GPU算力 = 2560 cores * 单个GPU核心的峰值浮点运算能力 = 7833 GFLOPS = 7.833 TFLOPS。

3、NPU算力

8位精度下的MAC数量在FP16精度下等于减少了一半。NPU使用MAC阵列作为神经网络加速的核心，许多运算可以分解为数个MAC指令，因此可以提高效率。计算公式：TOPS = MAC矩阵行 * MAC矩阵列 * 2 * 主频。

例如：特斯拉自动驾驶FSD芯片的计算能力 = 96 * 96 * 2 * 2G = 36.864 TOPS（单核）。

4、DSP算力

虽然主频不如CPU，但DSP芯片胜在乘法器多，运算能力比CPU强。计算方法与NPU相似，MIPS、MOPS、MFLOPTS、BOPS等性能指标用于衡量。

DMIPS/MHz和CoreMark®/MHz是评估处理器性能的指标。DMIPS/MHz表示每秒执行的Dhrystone百万条指令数，而MHz表示处理器的时钟频率。CoreMark是一种用于评估嵌入式处理器性能的基准测试程序。

不同计算平台的算力评估方法各异，但核心思路在于衡量其执行指令、浮点运算、神经网络加速和特定算法硬件加速的能力。

❼ 各显卡算力对照表

显卡算力是衡量显卡性能的重要标准，它反映了显卡在执行复杂计算任务时的能力。随着科技的进步，显卡算力持续提升，以适应更高性能的需求。

下表展示了各大品牌的显卡算力，其中包括NVIDIA、AMD和Intel。其中，NVIDIA的GeForce RTX 3090拥有约32 TFLOPS的算力，而AMD的Radeon RX 6900 XT的算力约为31 TFLOPS。Intel的显卡性能相对较弱，但其Iris Pro Graphics 785的算力约为1.5 TFLOPS。

NVIDIA的GeForce RTX 3090、RTX 3080、RTX 3070、RTX 3060 Ti和RTX 3060分别拥有约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的算力分别为约31 TFLOPS、28 TFLOPS、25 TFLOPS、24 TFLOPS和22 TFLOPS。Intel的Iris Plus Graphics G7和UHD Graphics 630的算力分别为约1.3 TFLOPS和1.1 TFLOPS。

虽然显卡算力是衡量显卡性能的重要指标，但它并非唯一标准。在评估显卡性能时，还需考虑其他因素，如核心架构、显存大小、内存带宽和处理器速度等。因此，用户在选择显卡时，应结合自己的实际需求和使用场景进行综合考量。