Was ist die Einheit der Rechenleistung?
GPU -Server ist ein schneller, stabiler und elastischer Computerdienst, der auf der GPU basiert, die auf Videocodierung und Decodierung, Deep -Lernen, wissenschaftliches Computer und andere Szenarien angewendet wird.
Die Funktion ist: Ausgezeichnete Fähigkeiten zur Verarbeitung von Grafiken und leistungsstarken Computerfunktionen, um die letztendliche Rechenleistung zu erzielen, den Druckdruck effektiv zu befreien und die Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit des Produkts zu verbessern.
Use 2 Xeon E5-2600V3 series processors, memory using 128GB/256GB DDR4 2133/2400MHZ, system hard disk using 2 512G SSD solid-state drives, data hard disk using 3 25-inch 2T enterprise-grade hard disks, or 3 35-inch 4T enterprise-grade hard disks, platform using two GPU servers (LZ-743gr), vier GPU-Server (LZ-748GT) und acht GPU-Server (LZ-4028gr).
RX470 Graphics Card Mining Computing Power beträgt 215 mH/s. Wie viel kostet die Rechenleistung eines Tages?
Computerleistung bezieht sich auf die Rechenleistung eines Computergeräts, um die Ausgabe eines spezifischen Ergebniss durch Verarbeitungsdaten zu erzielen.
Computerleistung ist in verschiedenen Hardware -Geräten wie Mobiltelefonen, PCs und Supercomputern weit verbreitet. Ohne Rechenleistung kann diese Software und Hardware normalerweise nicht verwendet werden. Anleger, die eine virtuelle Währung spielen, haben von der Wortrechnung gehört. In der Blockchain bezieht sich die Rechenleistung normalerweise auf die Fähigkeit von Bergbaumaschinen, Bitcoin abzubauen. Je höher die Rechenleistung für den Anteil der Rechenleistung im gesamten Netzwerk erklärt, desto mehr Bitcoins erzeugt es.
Rechenleistung kann in drei Kategorien unterteilt werden: Die erste Kategorie ist ein Hochleistungs-Computing, dh "Supercomputing". Die zweite Art von Rechenleistung sind Computer für künstliche Intelligenz, die hauptsächlich für Probleme mit künstlicher Intelligenzanwendung verwendet werden. Der dritte Typ sind Rechenzentren, die öffentliche Dienste für die Berechnung der Stromversorgung durch Cloud Computing anbieten. Diese drei Computerzentren spiegeln zusammen die Rechenleistung eines Landes wider.
Die führenden Computing -Leistungsunternehmen im Jahr 2023:
1. Tuowei-Informationen: Das Unternehmen wird auf den allgemeinen und einen Rechenleistungserteil von Zhaohan Server und Zhaohan AI Inference Server geliefert und konzentriert sich auf die Entwicklung von Hongmeng-branchenspezifischen Betriebssystemen, Hongmeng-branchenspezifischen Terminals, Tuoweiyuan-Betriebssystemen und Branchenkandidaten All-in-One-Maschinen innerhalb des technischen Frameworks der Wolkenkante. Das "Soft + Hard" ist tief integriert, um die Zusammenarbeit mit Cloud -Kanten zu erreichen und die Cloud mit Randöden zu fördern.
2. IFLYTEK: Die Computerkraft von Iflytek erfüllt die Schulung von AI -Algorithmusmodellen vollständig und kann Millionen von Entwicklern und anderen Branchenpartnern auf der offenen Plattform relevante KI -Dienste anbieten. Das Unternehmen baut weiterhin einen führenden Motor für Kerntechnologien für künstliche Intelligenz. Durch Durchbrüche in unbeaufsichtigten Trainings- und kleinen Datenlernenalgorithmen kann es mit weniger beschrifteten Daten bessere Ergebnisse erzielen, wodurch die Kosten für künstliche Intelligenz gesenkt werden, die in verschiedenen Bereichen gefördert und implementiert werden.
3. Capital Online: Die CDS Shouyun Heterogenous Computing Power Platform des Unternehmens richtet sich hauptsächlich auf Geschäftsszenarien, hauptsächlich basierend auf GPU -Computerleistung. Es umfasst nicht nur Computer-Leistungsdienste, die auf Deep Learning, AI Computing und Supercomputing basieren, sondern deckt auch visuelle Computerbedürfnisse wie Film- und Fernsehen-Rendering, Echtzeit-Rendering, Cloud-Gaming und XR ab.
Abacus und Computer
Grafikkarten können jetzt nicht Bitcoin abbauen. Ihre Rechenleistung ist die Rechenleistung von Ethereum. Die Berechnungsmethode ist nicht korrekt.
Ethetczecsc und andere Grafikkartenabbau.
Da diePopularität des Bergbaus, einige Grafikkartenmodelle waren eng und mehrere A-Card-Modelle waren im Grunde genommen nicht vorrätig, und die Preise sind ebenfalls stark gestiegen. Die professionellen Bergbaukarten von NVIDIA können um den 10. dieses Monats verschickt werden, und es gibt zwei professionelle Bergbaukarten, RX470 und RX560. Ob andere professionelle Bergbaukarten in Zukunft gestartet werden, hängt davon ab, ob das Bergbau weiter stabilisieren kann. Dieses Mal vergleichen wir die Mining -Computerleistung der beiden Grafikkarten RX460 und GTX1060. Die folgenden Testdaten sind die Mining -Computerleistung der Ätherwährung.
nvidia veröffentlicht die stärkste Computerplattform im Verlauf. Huang Jiaozhu: Autonomes Fahren ist nicht mehr besorgt über die Rechenleistung. Abacus hat die grundlegenden Eigenschaften eines Computers. Software ist ein Mantra und Eingabe, Ausgabe, Berechnung und Speicher verlassen sich auf den Rahmen von Abakus und Abakus. Wenn Sie sorgfältig darüber nachdenken, ist dies wirklich eine minimalistische Erfindung.
Abakus ist sehr nützlich. In China wurde Abacus erst in den 1990er Jahren durch die Beliebtheit von Computern ersetzt. Nach der Erfindung des Taschenrechners in den 1980er Jahren ersetzte es Abakus in vielen professionellen Buchhaltungsfeldern nicht, und viele Meister waren immer noch der Meinung, dass Abacus schneller war.
In der TV -Serie "The Battle Bounds" haben wir sogar eine Reihe von Leuten gesehen, die Abacus -Berechnungen verwenden, um Passwörter zu knacken.
Die Entstehung von Abakus in China kann auf die östliche Han -Dynastie zurückgeführt werden, und das Neueste war im Grunde genommen das Lied und die Yuan -Dynastien. Es kann sich vorstellen, dass in dieser Zeit die Chinesen, die eine Berechnung hatten, die Welt in der Rechenleistung absolut zerquetscht hat.
Die westliche Welt begann, die Verwendung von Maschinen zu untersuchen, um bis zum 17. Jahrhundert zu berechnen, was unsere verstorbene Ming -Dynastie ist. Pascal erfand einen mechanischen Taschenrechner unter Verwendung komplexer mechanischer Geräte wie Zahnräder, um Zugabe und Subtraktion durchzuführen. Obwohl seine Berechnungsgeschwindigkeit immer noch nicht so schnell wie Abakus ist, ist ihr Vorteil, dass sie vollständig automatisch ist. Wir konzentrieren uns nur auf die Eingabe, und die spezifische Berechnung erfolgt vollständig von mechanischen Geräten. Wir müssen die Multiplikationsformel nicht rezitieren.
Babage erfand später die Differentialmaschine und die Analysemaschine, die andere berechnungsfähigere Berechnungen als Addition, Subtraktion, Multiplikation und Teilung durchführen kann, wie Logarithmus, trigonometrische Funktion, Quadrat, Kalkulusberechnung usw. Zivilisationstrends.
1. China lag nicht vor dem Ende der Ming -Dynastie in der Herstellung und Verwendung von Werkzeugen zurück.
2. Chinas Werkzeuge sind jedoch relativ einfach. Um die Effizienz weiter zu verbessern, wird nicht erforderlich, um Tools weiter zu verbessern, sondern Tools für viele Menschen zusammen zu verwenden, z. B. 100 Menschen, die Abacus zusammen verwenden. Aber der Westen hat Tools fast unbegrenzte Erwartungen gegeben, sodass sie Tools erfinden können, für die nur eine sehr geringe Anzahl von Personen betrieben werden muss, aber eine enorme Arbeitsbelastung vollständig ist. Der mechanische Taschenrechner ist ein Typ, und es gibt viele andere, wie Textilmaschinen, Dampfmotoren usw.
3. Die chinesische Kultur selbst hat ihre Weiterentwicklung von Werkzeugen fast stagniert, während sich der Westen mit jedem Tag verändert.
westliche Gelehrte haben die Ansicht, dass sich während der Ming- und Qing -Dynastien die landwirtschaftlichen und Bevölkerungspolitik zu gut entwickelt hat, wobei eine Bevölkerungsgröße Hunderte von Millionen erreicht hat, was eine unfreiwillige Wirkung verursacht hat, dh China hat zu viele billige Arbeitskräfte und hat keine Nachfrage nach Erfindung und Schöpfung, die die Arbeitseffizienz verbessert. Daher war die chinesische Zivilisation gesperrtselbst und konnte sich nur auf die starke Invasion der westlichen Zivilisation verlassen, um aus dem toten Zyklus herauszukommen.
Joseph Needham fragte auch bekanntlich, warum die Wissenschaft nicht im alten China geboren wurde, was in der Wissenschaft so entwickelt wurde.
In der Tat ist die Wissenschaft eine vollständige Reihe von Denk- und kognitiven Systemen, einschließlich Metaphysik, Logik, Mathematik, Skepsis, unabhängiges Denken usw. Tatsächlich waren diese nicht in der kaiserlichen Machtgesellschaft der Antike Chinas verfügbar. Daher ist es nicht nur eine Frage der Inversion.
Lassen Sie uns zurückblicken, was im Titel gesagt wird, macht Abacus auch Computerprobleme.
Wir haben den Abakus erfunden, aber bis in die neunziger Jahre haben wir den Abakus immer noch benutzt. Die westliche Gesellschaft hat sich heute von mechanischen Taschenrechnern auf verschiedene elektronische Computer entwickelt.
Unsere Zivilisation hat in der Entwicklung von Werkzeugen aufgehört, aber die westliche Zivilisation verbessert sich ständig. Dies ist eigentlich sehr ähnlich. Der Unterschied zwischen Menschen und Tieren besteht darin, dass die Tiere auf dem gleichen Niveau geblieben sind und sich nicht mehr entwickelt haben, aber die Menschen haben sich entwickelt, und ihre Geschwindigkeit liegt weit über die Mutationsgeschwindigkeit biologischer Gene hinaus. Daher glauben viele Gelehrte, dass nach dem verbesserten Homo Sapiens 'Denkmals die Geschwindigkeit der menschlichen Entwicklung von biologischen Genen abgebrochen ist und wir die Evolution übertroffen haben. Dawkins schlug das Konzept der kulturellen Gene, Meme, vor und er glaubt, dass auch kulturelle Gene selbst mutieren und replizieren.
In diesem Sinne sollte es ein kulturelles Gen wie das technologische Gen sein, das einen großen Unterschied in den östlichen und westlichen Zivilisationen hat. Dieser Unterschied hat sich nach der späten Ming -Dynastie qualitativ verändert. Die technologischen Gene reproduzieren, mutieren und entwickeln sich auf der ganzen Welt. Und wir Chinesen haben die technologischen Gene selbst nicht weiterentwickelt.
Kevin Kelly schlug auch in seinem Buch "What Thesert" vor, dass Technologie auch eine Art Leben ist und eine eigene treibende Kraft für Überleben und Entwicklung hat.
Wie berechnet die Bergbauleistung für Grafikkarten
Die NVIDIA GTC 2020 -Konferenz, die ursprünglich im März dieses Jahres in San Jose, Kalifornien, abgehalten werden sollte, musste aufgrund des globalen Ausbruchs des neuen Coronavirus pneumonia verschoben werden.
nvidia gtc 2020 kehrte schließlich am 14. Mai zurück.
Diesmal haben die Entwickler jedoch keine Möglichkeit, sich offline zu versammeln, sodass sie nur die Thema "Leder -Kleidung" Huang Renxun durch Live -Sendungen ansehen können. Dieses Mal absolvierte Lao Huang diese einzigartige "kitchenKeynote" in seinem Haus im Silicon Valley.
Obwohl es in der Küche abgehalten wurde, explodierte Nvidia immer noch eine "Atombombe" und veröffentlichte eine neue Generation von GPU -Architekturverstärker.
In Richtung des autonomen Fahrens hat NVIDIA eine beispiellose Robotaxi -Computerplattform mit 2000 -Top -Rechenleistung durch die Kombination von zwei OrinSocs und zwei GPUs auf der Grundlage der Ampere -Architektur mit einem Gesamtverbrauch von 800 W erreicht.
Eine Branche ist der Ansicht, dass die zur Erzielung von L2-autonome Fahren erforderliche Rechenleistung weniger als 10 Tops beträgt. Die zur Erreichung von L2 erforderliche Rechenleistung beträgt 30 bis 60 Tops, die zur Erreichung von L4 erforderliche Rechenleistung beträgt mehr als 100 Tops und die zur Erreichung von L5 erforderliche Rechenleistung beträgt mindestens 1000 Top.
Die autonome Fahrplattform von NVIDIA hat eine vollständige Produktlinie von 10 TOPS/5W, 200TOPS/45W bis 2000TOPS/800W erstellt, die allen Anwendungsstufen des Front-View-Moduls, L2+ADAs und Robotaxi entspricht.
Aus der Produktlinie wird Nvidia Driveagx die Mobileyeeyeq -Serie vollständig befriedigen, in der Hoffnung, ein wichtiger Hersteller in der Supply -Kette der Massenproduktion zu werden.
1. Neue GPU -Architektur: Ampere (AMP)
Die zwei Monate des Wartens sind es wert. Bei diesem GTC veröffentlichte Huang Renxun die neue Generation GPU Architecture Ampere (AMP) und die NVIDIA -GPU -ArchitekturErster Gpunvidiaa100 basierend auf dieser Architektur.
Die Gesamtleistung des A100 ist 20-mal besser als frühere Generationen von Volta-basierten Produkten. Diese GPU wird hauptsächlich für Datenanalysen, professionelle Computer und Grafikverarbeitung verwendet.
Vor der Ampere-Architektur hatte Nvidia GPU-Architekturen mit mehreren Generationen entwickelt, die alle nach großen Männern in der Geschichte der wissenschaftlichen Entwicklung benannt wurden.
zum Beispiel Tesla, Fermi, Kepler, Maxwell, Pascal, Volta und Turing.
Die Upgrades dieser Kernarchitekturen sind der Schlüssel zur Förderung der Gesamtleistungsverbesserung der verschiedenen GPU -Produkte von NVIDIA.
Für die erste GPUA100 basierend auf der Ampere -Architektur zählte Huang Renxun die fünf Kernmerkmale: Es integriert mehr als 54 Milliarden Transistoren und ist der weltweit größte 7NM -Prozessor; Der TensorCore-Kern der dritten Generation Tensor Betriebsanweisung wird eingeführt, und diese Generation von Tensorcore ist flexibler, schneller und einfacher zu bedienen. Es nimmt strukturierte spärliche Beschleunigungstechnologie an, und die Leistung wird erheblich verbessert. Es unterstützt eine einzelne A100GPU, die in bis zu 7 unabhängige GPUs unterteilt wird, und jede GPU verfügt über eigene Ressourcen, um unterschiedliche Rechenleistung für verschiedene Arbeitswaagen bereitzustellen. Es integriert die NVLink-Technologie der dritten Generation, die die Hochgeschwindigkeits-Verbindungsgeschwindigkeit zwischen GPUs verdoppelt, und mehrere A100 können eine riesige GPU mit skalierbarer Leistung bilden.
Diese Vorteile summieren sich zu der Summe des A100, was die Trainingsleistung letztendlich um das 6-fache und die Inferenzleistung im Vergleich zur vorherigen Generation von VOLTA-basierten GPUs um das 7-fache verbesserte.
Das Wichtigste ist, dass der A100 jetzt an Benutzer geliefert werden kann und mit dem 7 -nm -Prozess von TSMC erstellt wird.
inländische Unternehmen wie Alibaba Cloud, Baidu Cloud und Tencent Cloud planen, Dienste basierend auf A100GPU bereitzustellen.
2. Orin+AMP Architecture GPU: Erreichen Sie 2000TOPS Computing Power
Mit dem Start der neuen GPU -Architektur -Ampere von NVIDIA (NVIDIADRIVE) hat NVIDIA ebenfalls einen Leistungssprung eingeleitet.
Jeder weiß, dass Nvidia zuvor eine autonome Fahrplattform für Multi-Generation-Driveagx und SOC auf den Markt gebracht hat, einschließlich Driveagxxavier, Driveagxpegasus und Driveagxorin.
Die Driveagxxavier -Plattform umfasst zwei Xaviersocs mit einer Rechenleistung von 30 Tops und einem Stromverbrauch von 30 W.
Der kürzlich gestartete Xiaopeng P7 wurde mit dieser Computing-Plattform massenproduziert und ausgestattet, um eine Reihe von automatisch unterstützten Fahrfunktionen von L2 zu realisieren.
Driveagxpegasus -Plattform umfasst zwei Xavierocs und zwei GPUs, die auf Turing -Architektur basieren, mit einer Rechenleistung von 320 Tops und einem Stromverbrauch von 500 W.
derzeit verwenden autonome Fahrunternehmen wie Wen Yuan Zhixing diese Computerplattform.
Auf der GTC China Conference im Dezember 2019 veröffentlichte NVIDIA die neueste Generation von autonomem Fahrcomputer -Socorin.
Dieser Chip besteht aus 17 Milliarden Transistoren, die die GPU -Architektur der NVIDIA und die CPU -Kerne von Armhercules sowie einen neuen Deep -Lern- und Computer Vision -Beschleuniger integrieren und bis zu 200 Billionen Computerzeiten pro Sekunde verlaufen können.
Im Vergleich zur vorherigen Generation von Xavier wurde die Leistung um das 7 -fache verbessert.
NVIDIA nun fördert die Rechenleistung der autonomen Fahrt -Computing -Plattform, indem zwei ORINSOCs und die GPU basierend auf der Ampere -Architektur integriert werden, um eine erstaunliche 2000 TOPS -Computerleistung zu erreichen.
Die Leistung von Driveagxpegasus ist mehr als 6 -mal höher, und dementspre chend beträgt der Stromverbrauch 800 W.
Computing basierend auf einer ORINSOC200TOPS -Rechenleistung erreicht die Rechenleistung einer GPU auf einer Ampere -Architektur 800 TOPS.
Genau wegen der hohen Rechenleistung kann diese Plattform die höhere Auflösung bewältigenSensoreingabe und fortschrittlicheres autonomes Fahren tiefe neuronale Netze, die für vollständig autonome Fahrtaxioperationen erforderlich sind.
Für die Entwicklung fortschrittlicher autonomer Fahrtechnologie stützt sich NVIDIA auf OrinSoc- und Ampere -GPU -Architektur, um die gesamte Branche in Bezug auf Computerplattformen zu leiten.
als softwaredefinierte Plattform hat Nvidia Driveagx natürlich eine gute Skalierbarkeit. Insbesondere bei der Start der Ampere-GPU-Architektur kann die Plattform bereits mit dem Start der AMPERE-GPU-Architektur von ADAS-Lösungen auf Einstiegs-Ebene bis hin zu autonomen Taxisystemen auf L5-Ebene erzielen.
In der Orin-Prozessorserie von Nvidia gibt es beispielsweise ein kostengünstiges Produkt, das 10 Top-Rechenleistung bereitstellen und nur 5 W Strom verbrauchen kann. Es kann als Computerplattform für Fahrzeug-Frontansicht-ADAs verwendet werden.
Mit anderen Worten können Entwickler, die die NVIDIA -Driveagx -Plattform verwenden, autonome Fahrsysteme entwickeln, die an verschiedenen Marktsegmenten angepasst sind, die nur auf einer Architektur auf einer einzelnen Plattform basieren und die hohen Kosten für die Entwicklung mehrerer Subsysteme (ADAs, L2+ und andere Systeme getrennt) einsparen.
Hersteller, die Orin -Prozessoren verwenden möchten, müssen jedoch eine Weile warten, da der Chip für Proben ab 2021 verfügbar ist und in der zweiten Hälfte von 2022 nicht in Produktion und Versorgung gestellt wird.
3. Nvidias "Freunde" des autonomen Fahrens wird bei der diesjährigen GTC erneut erweitert.
Chinesische autonome Fahrunternehmen Ponyai, amerikanisches Elektrofahrzeug -Start -up -Canoo und Faraday Future haben sich dem autonomen Fahr -Ökosystem von Nvidia angeschlossen und werden die Driveagx -Computerplattform der NVIDIA und die entspre chende Nebensoftware verwenden.
Pony SmartWatch erstellt eine neue Generation von Robotaxi -Modellen, die auf der DriveAgxpegasus -Computing -Plattform basieren. Zuvor hat Pony Smart eine Investition von 400 Millionen US -Dollar von Toyota erhalten. Ich frage mich, ob die neue Generation von Robotaxi basierend auf den Modellen von Toyota gebaut wird.
Das in den USA ansässige Startkano für Elektrofahrzeuge hat einen elektrischen Mini-Bus speziell für gemeinsame Mobilitätsdienste auf den Markt gebracht, das in der zweiten Hälfte von 2021 in Produktion gestellt werden soll. Vor nicht allzu langer Zeit erreichte Canoo auch eine Zusammenarbeit mit Hyundai, um gemeinsam eine Elektrofahrzeugplattform zu entwickeln.
Als relativ besondere Existenz in der globalen neuen Automobilindustrie hat sich Faraday Future diesmal auch Nvidias autonomes Fahr -Ökosystem beigetreten.
Das autonome Fahrsystem auf FF91, dem ersten mit Massenproduktion hergestellten Auto, wird auf der Driveagxxavier-Computing-Plattform aufgebaut, und das gesamte Fahrzeug ist mit bis zu 36 Sensoren verschiedener Typen ausgestattet.
Faraday Future Beamter sagte, dass FF91 bis Ende dieses Jahres mit der Lieferung beginnen wird, und ich weiß nicht, ob das Ticket verschoben wird.
As the absolute overlord of the GPU field, Nvidia, with the support of high-computing data center GPUs and high-performance and scalable autonomous driving computing platforms, has built a complete software-defined autonomous driving platform integrating data collection, model training, simulation testing, remote control and real-vehicle applications, achieving a complete end-to-end closed loop.
Gleichzeitig expandiert auch sein autonomes Fahr -Ökosystem. Hunderte von Unternehmen in der autonomen Fahrerbranchekette, darunter Autohersteller, Erstschreiber, Sensorlieferanten, Robotaxi-F & E-Unternehmen und Software-Start-ups, entwickeln, testen und wenden autonomen Fahrfahrzeuge anhand von NVIDIA-Computerhardware und unterstützenden Software an.
In der Zukunft, in der gesamten autonomen Fahrindustrie, mit Computerchips als Kernvorteil, werden die Tentakel von Nvidia tiefer und haben die Möglichkeit, ein zu werdenunverzichtbarer Lieferant in der Industriekette.
Dieser Artikel stammt vom Autor von Autohome Chejia und repräsentiert nicht die Ansichten und Positionen von Autohome.
Basierend auf architektonischen Innovationen wird der erste integrierte Rechenleistungspflicht der Branche mit großer Rechenleistung auf dem Folgenden beleuchtet. Based on the graphics cards commonly used in the Internet cafe market, the price and computing power of a related graphics card and the expected return period, you can probably make a reference:
RadeonRX580 graphics card
The power consumption of the whole machine: 243W
Computing power: 224M
Graphics card price: 1999 yuan
ETH von ETH pro 24 Stunden: 0015
Belohnung alle 24 Stunden: 2448 Yuan
Return Time: 8166 Tage
Radeonrx470 Grafikkarte
Power Consumption der gesamten Angabe der Graphik -Karton: 243M
Graphcs -Karton Preis: 1599 YuanETH von ETH pro 24 Stunden: 0017
ETH von ETH pro 24 Stunden: 279 Yuan
ETH von ETH pro 24 Stunden: 279 Yuan
171W
Computing power: 244M
Graphics card price: 1999 yuan
ETH count every 24 hours: 0017
Reward generated every 24 hours: 2787 yuan
Estimated return time: 7173 days
Extended information:
Graphics card (Graphics card) full name is the Anzeige -Schnittstellenkarte, auch als Anzeigeadapter bezeichnet, ist eine der grundlegendsten Konfiguration und wichtigsten Zubehör für den Computer. Als wichtiger Bestandteil des Computerhosts ist die Grafikkarte ein Gerät, mit dem der Computer Digital-Analog-Signale konvertieren und für die Ausgabe und Anzeige von Grafiken verantwortlich ist.
Die Grafikkarte ist mit dem Computer -Motherboard verbunden, wodurch das digitale Signal des Computers in ein analoges Signal für die Anzeige des Displays umwandelt. Gleichzeitig verfügt die Grafikkarte weiterhin mit Bildverarbeitungsfunktionen, mit denen die CPU bei der Arbeit und der Gesamtlaufgeschwindigkeit verbessert werden kann. Grafikkarten sind sehr wichtig für diejenigen, die sich mit professionellem Grafikdesign beschäftigen. Zivil- und militärische Grafik -Chip -Lieferanten umfassen hauptsächlich AMD (Ultramicro Semiconductor) und NVIDIA (NVIDIA). Die Top500 -Computer enthalten jetzt Grafikkartencomputerkerne. In Scientific Computing werden Grafikkarten als Display Accelerator Cards bezeichnet.
Referenz:
Graphics Card Baidu EncyclopediaAm 23. Mai kündigte die AI -Chip -Firma Houmo Intelligent an, dass der erste integrierte Rechenleistungspflicht der Branche mit Speicher- und Rechenleistung erfolgreich beleuchtet und erfolgreich das intelligente Fahr -Algorithmus -Modell der Fahrversorgung durchgeführt wurde. Der Chip "Beleuchtung" bedeutet, dass der Strom reibungslos durch den Chip fließt, was normalerweise bedeutet, dass der Chip verfügbar ist und nach nachfolgenden Tests und Korrekturen Massenproduktion produziert werden kann.
Basierend auf architektonischen Innovationen verwendet dieser Chip SRAM (statischer Zufallszugriffsspeicher) als Speicher- und Computermedium. Durch die tiefe Integration von Speichereinheiten und Computereinheiten werden hohe Leistung und geringem Stromverbrauch erreicht. Die Probe -Computerleistung erreicht 20 TOPS (TOPS ist das Rechenleistung des Prozessors), das auf 200 Tops erweitert werden kann, und das Energieeffizienzverhältnis der Computereinheit beträgt bis zu 20 TOPS/W (Tops/W ist ein Leistungsindikator für die Bewertung von Prozessor -Computerfunktionen und verwendet, um zu messen, wie viele Billionen von Operationen die Ausführung von 1W -Stromkästen durchführen können). Dies ist der erste KI-Chip in der Branche, der auf einer strengen In-Memory-Computerarchitektur basiert und die KI-Computerleistung Dutzende von Tops oder höher erreicht und groß anherkömmliches Computerstruktursystem). Im Vergleich zu den großen Rechenleistungspommes unter der herkömmlichen Architektur hat dieser Chip erhebliche Vorteile bei der Rechenleistung, des Energieeffizienzverhältnisses usw.
Es wird berichtet, dass dieser Chip einen reifen 22 -nm -Prozess annimmt, der die Kosten effektiv steuern kann und gleichzeitig das Energieeffizienz -Verhältnis verbessert. In Bezug auf die Flexibilität unterstützt dieser Chip nicht nur Mainstream-Algorithmen auf dem Markt, sondern auch verschiedene Kunden, um ihre eigenen Betreiber anzupassen, was eher für die Hochgeschwindigkeits-Iteration des Algorithmus geeignet ist.
In der Edge-End-Hochkonzern-Computerszenarien wie intelligentes Fahren sind zusätzlich zu dem hohen Nachfrage nach Rechenleistung hohe Anforderungen für den Stromverbrauch und die Wärmeabteilung vorhanden. Gegenwärtig ist die Geschwindigkeit der Leistungsverbesserungsgeschwindigkeit von Speichersystemen im konventionellen Architektur -Chip -Design stark hinter der Leistungsverbesserungsgeschwindigkeit der Prozessoren zurückgeblieben. Die begrenzte Speicherbandbreite kann keine Hochgeschwindigkeitsdatenübertragung garantieren und die Rechenbedürfnisse eines intelligenten Fahrens auf hohem Niveau nicht erfüllen. Zweitens erzeugt die Datenübertragung einen enormen Stromverbrauch. Basierend auf diesem Chip hat Houmo Intelligent zum ersten Mal Multi-Szenen- und Multi-Task-Algorithmus-Modelle in intelligenten Fahrszenarien verwendet, um einen neuen technischen Weg für hochrangiges intelligentes Fahren zu bieten.
Houmo Intelligence ist das erste inländische Startup, das AI -Chips durch zugrunde liegende Architekturinnovation entwirft. Jede disruptive Innovation wird extrem hohe technische Herausforderungen stehen. F & E -Mitarbeiter müssen Schaltkreise, Einheiten -Arrays, Werkzeugketten usw. neu gestalten, basierend auf herkömmlichen Speichergeräten, und müssen auch verschiedene physische und strukturelle technische Schwierigkeiten durchbrechen. Die erfolgreiche Beleuchtung des Chips markiert einen wichtigen Durchbruch bei der technischen Implementierung der integrierten Technologie des großen Computerstromspeichers und der Computing.
Houmo Intelligent wurde Ende 2020 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Nanjing, in Peking, Shanghai und Shenzhen. Derzeit hat Houmo Intelligenent drei Finanzierungsrunden absolviert, wobei Investoren führende Institutionen wie Sequoia China, Jingwei Venture Capital, Qiming Venture Capital, Lenovo Venture Capital sowie staatliche Fonds wie Jinpu Yueda Automobile und Zhongguancun Qiang abdecken.
Was bedeutet das EC -Team (ist Eccoin zuverlässig)
Wann wird fmea verwendet. In diesen Prozessen werden viele Probleme, die wir möglicherweise vorher nicht begegnet sind, auftreten, und die Risiken und Unsicherheiten sind am häufigsten. Daher müssen wir FMEA verwenden, um die Risiken zu reduzieren.
Das zweite Szenario: Neue Anwendungen vorhandener Designs oder Prozesse. Zum Beispiel ist unsere Fabrik im Norden gebaut, und jetzt möchten wir unser Geschäft erweitern, sodass wir auch die gleiche Fabrik im Süden gebaut haben. Der Produktionsprozess und das Design zwischen den beiden Fabriken sind gleich. Bedeutet dies in diesem Fall, dass die FMEA zwischen den beiden Fabriken direkt kopiert und kopiert werden kann? Offensichtlich nicht. Die Umwelt und die Website in verschiedenen Regionen können stark variieren, insbesondere Prozesse oder Technologien, die bestimmte Anforderungen an das Produktionsumfeld haben. Auch wenn es sich nur um eine leichte Änderung der Temperatur und Feuchtigkeit handelt, kann dies die Einstellung von Maschinenparametern beeinflussen. Daher müssen wir die FMEA-Analyse auf der Grundlage der Auswirkungen des vorhandenen Designs oder Prozesss auf der Grundlage der neuen Umgebung und Website erneut untersuchen.
Die dritte Situation: Engineering Änderungen an bestehenden Designs oder Prozessen, Produkten usw. Für EG werden zwangsläufig neue Anforderungen in diesem Prozess vorhanden sein, und das Urteil auf der Grundlage des vorherigen Designs oder des vorherigen Prozesses wird daher auch ungenau sein, sodass wir auch die FMEA-Analyse auf der Grundlage der neuen Situation erneut auf die FMEA-Analyse wieder aufnehmen müssen.
Die vierte Situation: Das Unternehmen legt eine FMEA -Datenbank fest. Wenn ein Unternehmen reife FMEA -Erfahrung zu einer standardisierten Wissensbasis machen, vorhandene Technologien erweitert oder die Grundlage für die Entwicklung nachfolgender neuer Produkte, neuer Technologien und neuer Prozesse bildet, ist zu diesem Zeitpunkt auch FMEA erforderlich.
Ist Eccoin zuverlässig?
Eccoin zuverlässig? Es wurde 2014 geboren und wurde offiziell an die Börse gegangen und wurde 2015 gehandelt. Der Algorithmus der ECC -Münzen verwendet X11, und seine Gesamtausgabe beträgt 550 Millionen. Das Hauptmerkmal der ECC -Münze ist, dass seine Transaktionsgeschwindigkeit sehr schnell ist und innerhalb von 10 Sekunden bestätigt werden kann. Gleichzeitig ist die Transaktionsgebühr auch sehr niedrig, nur 0,0001 ECC.
Wie man Minecraft EC Dawn übt.
Erforschen Sie zunächst die Welt und fordern Sie verschiedene Monster und Feinde heraus, die die Kampffähigkeiten verbessern und Punkte erleben können.
Erstellen und entwerfen Sie zweitens Ihre eigene Basis, was Ihre architektonischen und kreativen Fähigkeiten verbessern kann. Es ist auch möglich, Pflanzen zu züchten und Tiere zu züchten, um die landwirtschaftlichen und Viehfähigkeiten zu verbessern. Gleichzeitig nehmen Sie an Aufgaben und Aktivitäten im Spiel teil, machen Sie verschiedene Herausforderungen und erhalten Sie Belohnungen und Erfahrungen. Arbeiten Sie außerdem mit anderen Spielern zusammen oder kämpfen und üben Sie Teamwork- und PVP -Fähigkeiten aus. Durch ständige Praxis und Herausforderungen wird Ihr Charakter weiter wachsen und sich verbessern.
Welche Kleidungsmarke ist cnceng
ist cncec.
CNCEC -Frauenkleidung ist eine kanadische Kleidungsmarke für Frauen. Die Marke steht mit Werten, zeitsparenden, geldsparenden und besorgnisfreien Geschäftsphilosophie und nutzt Konzepte und die beste Zusammenarbeit, um eine Win-Win-Situation mit Rätsel zu schaffen.
Die CNCEC -Marke innoviert weiterhin ihren Einfluss und erhöht ihre Mystery -Marke in eine breitere neue Welt. Das mysteriöse Team behält sein ursprüngliches Anstrengung im Auge, schließt sich vorwärts, macht Fortschritte mit der Zeit,teilt es mit der Familie, erreicht mit Partnern den "Missionstraum".
Computing -Stromquelle gibt die Rechenleistung des Computergeräts an, um die Daten zu verarbeiten, um die Ausgabe eines bestimmten Ergebnisses zu erreichen.
Computerleistung ist in einer Vielzahl von Hardware -Geräten wie Mobiltelefonen, PCs und Supercomputern weit verbreitet. Ohne Computerleistung kann diese Software und Hardware normal nicht verwendet werden. Investoren in virtuellen Anrufen haben von der Wort -Computer -Leistung gehört. In der Blockchain zeigt die Rechenleistung im Allgemeinen die Fähigkeit einer Bergbaumaschine zum Mining -Bitcoin an. Je mehr Rechenleistung im gesamten Netzwerk liegt, desto mehr Bitcoin wird erstellt.
Computerleistung kann in drei Kategorien unterteilt werden. Die erste Kategorie ist ein Hochleistungs -Computing oder "Supercomputing". Die zweite Art der Rechenfähigkeit ist ein KI -Computer und wird hauptsächlich für die Umgang mit künstlicher Intelligenz verwendet. Der dritte Typ ist ein Rechenzentrum, das öffentliche Dienste für die Berechnung der Stromversorgung durch Cloud Computing anbietet. Diese drei Computerzentren spiegeln die Rechenfähigkeit des Landes wider.
Die Hauptfirma für Computerniveau im Jahr 2023:
. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von industriellen Kanten innerhalb des technologischen Frameworks von TuoWeiyuan und Cloud Edge. "Soft + Hard" ist tief integriert, um Cloud -Kanten zu erreichen und die Cloud mit Randöden zu fördern.
2. Iflytek: IFlyTeks Computerleistung ermöglicht es Ihnen, die Schulung des AI -Algorithmusmodells vollständig zu erfüllen und für Millionen von Entwicklern und anderen Branchenpartnern auf der offenen Plattform verwandte KI -Dienste bereitzustellen. Das Unternehmen baut weiterhin einen großen Motor für die KI -Technologie. Innovation unerwarteter Bildungsalgorithmen für Bildungs- und Kleindaten kann Daten mit weniger Daten verwenden, um bessere Ergebnisse zu erzielen, wodurch die Kosten für künstliche Intelligenz in verschiedenen Bereichen gesenkt werden.
3. Capital Online: Die CDS Shouyun HeergenouNouse Computing Power Platform des Unternehmens richtet sich hauptsächlich auf Geschäftsszenarien anhand der GPU -Computerleistung. Dies beinhaltet nicht nur ein Deep Learning, AI Computing und Supercomputing Computing -Power -Dienste sowie visuelle Computeranforderungen wie Film- und Fernsehen -Rendering, Real -Time -Rendering, Cloud -Spiele und XR.
