算力中心价格（算力计算器）

超算中心是否提供免费计算服务？

超算中心的算力服务一般是收费的。 你可以去什邡一探究竟。 目前十方已推出免费算力服务。

十方携手算力地球推出全球最大的分布式计算资源算力平台，为需要大量算力输出的项目提供免费算力支持。 Bash Power Bank 可以为世界各地的个人设备提供空闲的计算能力。 世界级科研项目提供算力支持，涉及数学、物理、化学、生命科学、天文学等领域。

截至目前，峰值算力高达100P，相当于世界排名第四的超级计算机“天河二号”的算力，可满足市面上所有算力项目的需求。

什么是算力星球？

算力星球 | 全球首创半价购买代币模式——选择优质数字货币项目

全球首创半价订阅模式

Hashpower Planet是全球首个用户半价订阅的项目代币系统，即SICO经济模型以太坊显卡算力计算器，一个可持续发展的社区生态系统。 对于在算力星球上线的项目，每个用户都可以根据对算力星球的贡献获得不同数量的项目半价代币。 用户的算力越大，获得的半价代币就越多。

算力星球的用户算力分为三种，

原始算力，即用户持币量；

算力翻倍，即用户的锁仓时间；

提升算力，即邀请能力。

这种模式迄今为世界首创，也是颠覆性的。

Hashpower Planet是一个数字货币项目社区可持续运营的生态系统，是一个公平公正的社区运营私链。

Hashpower Planet由ETH早期技术团队研发制作。 此次，技术团队提供了 300,000 ETH 作为整个项目的资金。 Hashpower Planet项目Free Cash LCS首期成功上线，团队将出资20,000 ETH作为项目的社区可持续运营资金费用。

算力星球是全球首创的半价购买代币模式，用户可以每天根据自己的社区贡献值在算力星球上购买半价项目代币！ 当日贡献，当日激励，人人可参与，购买的半价代币可在二级交易所提现！

Hashpower Planet是全球首创的SICO经济模型，即半价订阅代币模型。 用户可以通过自己对社区的贡献，购买不同数量的半价项目代币。

在算力星球上，1token=1算力，贡献越大，算力越高。 当天贡献，当天获得奖励，购买的代币可在二级交易所提现。 在算力星球，用户可以通过增加基础算力、增加推广算力、增加倍增算力来提升个人算力。 人人可参与，公平公正。

算力星球的半价认购代币模式，将大大激发项目社区的活跃度。 新用户想要通过算力星球半价购买项目代币，也需要在社区氛围带动下，在二级交易所购买少量项目代币；

算力星球用户想要获得更多的基础算力，也会在二级交易所购买项目代币，因为代币数量决定了用户基础算力的大小；

算力星球单笔申购价格为项目二级交易所前一天收盘价的一半，即：

算力星球发行价（当日）=项目前一日0:00收盘价÷2

例如：某项目代币5月19日12:00收盘价为1.6 USDT，则该项目5月20日00:00开始申购价为1.6 USDT÷2=0.8 USDT，用户可申购5月20日00:00-20:00期间，您可以根据自身账户在算力星球的算力值，购买一定数量的项目半价代币。

10,000 LCS，3倍，30,000算力，质押45天。 如果LCS价格不变，0.5元一个LCS，成本5000元，一天赚50元，45天赚225万元。 45 天后，我不想再玩了。 我将质押的 10,000 LCS 取出并在交易所出售。 如果亏损，直接提取5000元本金，净赚225万元。

10万LCS，3倍翻倍，30万算力，质押45天。 如果LCS价格不变，0.5元一个LCS，成本5万元，一天赚500元，45天赚22500元。 45 天后，我不想再玩了。 我将质押的 100,000 LCS 提取出来，在交易所卖出。 亏本直接还清本金5万元，净利润2.25万元。

20万LCS，3倍翻倍，60万算力，质押45天。 如果LCS价格不变，0.5元一个LCS，成本10万元，一天赚1000元，45天赚45000元。 45 天后，我不想再玩了。 我提取质押的200,000 LCS，在交易所卖出。 亏损直接还清本金10万元，净利润4.5万元。

算力星球首期上线项目资格选拔赛仍在如火如荼进行中，各大项目方仍处于激烈角逐阶段。 无论最终哪个项目方能够拿下第一名，我们相信算力星球一定会为您带来一路共赢，可持续发展。

电脑368算力以太坊挖矿，按照现在的行情一天能赚多少钱？

一天可以赚170-190元左右。

首先，我需要强调的是，以太坊挖矿并不一定能帮助投资者赚钱。 以太坊本身是一种虚拟货币，虚拟货币的炒作和挖矿不受法律保护。 我建议你尽量不要提出这样的问题。 关于你问的问题，我将从以下几点详细解释。

首先，让我帮你计算一下你一天能赚多少钱。

如果按照2021年9月以太坊的价格来计算，目前以太坊的价格基本维持在3500-4000美元左右。 你电脑显卡的算力是368，也就是说你每天可以挖到170~190元的以太币。 当然，这个价格不是固定的。 这不仅取决于你的实际算力，还取决于你的矿池和以太坊当前的价格。

2、以太坊价格波动较大。

记得2021年牛市高峰期，以太坊价格一度突破4200美元，甚至一度想突破5000美元。 之后以太坊价格暴跌至1700美元左右，8月份才逐渐回升。 也正是因为这一轮牛市，很多新手投资者开始关注以太坊挖矿，纷纷上网购买显卡，导致显卡价格暴涨。

3、建议您谨慎投资虚拟货币。

虚拟货币在中国不受任何法律保护，我们不鼓励大家对虚拟货币进行交易或投机。 虽然你不是在炒作虚拟货币，但因为你也在挖以太坊，挖矿这个行为本质上是炒作，只是形式不同而已。 无论你多么看好区块链或虚拟货币的市场，这种不被法律承认的行为都不应该在网上说。 我建议您慎重考虑此类问题。 如果你想自己做，你只需要为自己的投资行为负责，不需要在网上问这种无聊的问题。

算力宝贵，但效率高：为什么智能计算中心是新基建的最佳解决方案？

“新基建”浪潮下，人工智能正成为经济增长新引擎，各行各业开始智能化升级转型。 算力在其中占有重要地位，是国家未来竞争力的集中体现。 但事实是，在发展过程中，海量数据的快速增长和更复杂的模型正在给算力带来更大的挑战，主要体现在算力不足和效率低下。

算力弥足珍贵：数据和算法需要更多算力支持

众所周知，在人工智能发展的三要素中，无论是数据还是算法都离不开算力的支持，而算力已经成为人工智能发展的关键要素。

IDC发布的《数据时代2025》报告显示，2018年全球产生的数据量为33ZB（1ZB=1万亿GB），到2025年将增至175ZB。其中，中国将使用48.6ZB的数据。 2025年，并以27.8%的比例成为全球最大的数据采集地。

赛迪顾问数据显示，到2030年，原始数据产业规模将占整体经济总量的15%，中国数据总量将超过4YB，占全球数据量的30%。 数据资源已经成为关键的生产要素。 越来越多的行业利用物联网、工业互联网、电子商务等结构化或非结构化数据资源提取有价值的信息。 海量数据的处理和分析将需要大量的计算能力。 巨大的。

在算法上，先进模型的参数数量和复杂度呈指数增长趋势。 Open AI 之前发表的一项研究表明，训练这些大型模型所需的计算资源每三到四个月翻一番（相比之下，摩尔定律的翻倍周期为 18 个月）。 2012 年至 2018 年间，深度学习前沿研究所需的计算资源增长了 30 万倍。

到2020年，深度学习模型的计算能力需求将达到每天100亿次计算。 2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达175亿。 125 POPS AI算力完成单次训练需要一天以上的时间。 随后，OpenAI 提出了 GPT-3 模型，参数量为 1750 亿，计算功耗为 3640 PetaFLOPS/s-day。 GPT-3问世不到一年，一个更大更复杂的语言模型SwitchTransformer这个拥有超过万亿参数的语言模型已经发布。

可见，海量数据的快速增长和更复杂的模型正在给计算能力带来更大的挑战。 如果计算能力不能快速增长，我们将不得不面对一个糟糕的局面：当大规模数据用于人工智能训练和学习时，数据量将超过内存和处理器的上限，整个深度学习训练过程会变得时间极其漫长，甚至连最基本的人工智能都根本无法实现。

效率更贵：环境和实际成本高，效率提升迫在眉睫

在计算行业，有一种假设“数字运算会变得越来越便宜”。 但斯坦福人工智能研究所副所长克里斯托弗·曼宁表示，现有的人工智能应用并非如此，尤其是因为研究的复杂性和竞争日益加剧，使得前沿模型的训练成本不断增加。 上升。

根据马萨诸塞大学阿默斯特分校研究人员发布的研究论文，以几种常见的大型 AI 模型的训练周期为例，发现该过程可排放超过 626,000 磅的二氧化碳，这几乎是普通汽车生命周期排放量的五倍。 次（包括汽车本身的制造过程）。

例如，在自然语言处理中，研究人员考察了在该领域取得最大性能进步的四种模型：Transformer、ELMo、BERT 和 GPT-2。 研究人员在单个 GPU 上训练至少一天以测量其功耗。 然后，使用模型原始论文中列出的几个指标来计算整个过程消耗的总能量。

结果表明，训练的计算环境成本与模型大小成正比，然后在使用额外的调整步骤来提高模型的最终精度时会爆炸，特别是调整神经网络架构以执行尽可能详尽的试验，并且优化建模过程，相关成本非常高，性能增益很小。 BERT 模型的碳足迹约为 1400 磅 CO2，相当于一个人来回飞越美洲的排放量。

此外，研究人员指出，这些数字只是基础，因为训练单个模型所需的工作量仍然相对较小，而且大多数研究人员练习从头开始开发新模型或为现有模型更改数据集，这需要更多时间训练和调整，换句话说，这会导致更高的能量消耗。 据估计，构建和测试最终有价值的模型至少需要六个月的时间来训练 4,789 个模型，这相当于产生超过 78,000 磅的碳排放。 随着AI算力的提升，这个问题会越来越严重。

根据 Synced 最近的一份报告，华盛顿大学致力于生成和检测假新闻的 Grover 总共花费了 25,000 美元来训练一个更大的 Grover Mega 模型； OpenAI 斥资 1200 万美元训练其 GPT-3 语言模型； 谷歌花费了大约 6912 美元来训练 BERT，而 Facebook 仅在目前可用的最大模型上进行一轮训练就可能花费数百万美元的电费。

对此，Facebook人工智能副总裁杰罗姆·佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为，人工智能研究成本的持续上涨可能会让我们在这一领域的研究碰壁。 在效率等方面的考虑，我们需要知道如何最大限度地利用现有的计算能力。

我们认为，人工智能计算系统面临着计算平台优化设计、复杂异构环境下的计算效率、计算框架的高并行性和可扩展性、人工智能应用计算性能等挑战。 计算能力的发展将对整体计算需求提出更大的挑战，提升整个AI计算系统的效率迫在眉睫。

最优解：智能计算中心的大趋势应该从国家公共设施的属性出发

正是基于上述日益增长的算力需求和提升效率的需求，建设承载庞大AI计算需求的算力中心（数据中心）成为重中之重。

市场研究机构Synergy Research Group数据显示，截至2020年二季度末，全球超大规模数据中心数量增至541个，较2015年同期增长一倍以上。此外，有176个数据中心处于规划或建设阶段，但作为传统数据中心，能耗和成本将大幅增加。

这里我们仅以国内数据中心的建设为例。 当前的数据中心已经消耗了惊人的电力。 据《中国数据中心能耗状况白皮书》显示，中国有40万个数据中心，每个数据中心平均耗电量25万千瓦时，合计超过1000亿千瓦时，相当于三峡水电站和葛洲坝水电站一年的发电量。 和。 如果换算成碳排放量约为9600万吨，接近中国民航目前年碳排放量的3倍。

但按照国家标准，到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型和大型机房的PUE（电源使用效率值，数值越低越节能）超大型数据中心将低于1.4。 而且，北京、上海、广州、深圳等发达地区对能耗指标的控制仍然非常严格，这与一二线城市集中的数据中心需求相矛盾。 除了降低PUE，提高同等计算能力的服务器，尤其是数据中心的计算效率，也是一个正解。 .

但众所周知的事实是，面对上述庞大的AI计算需求和效率提升的挑战，传统数据中心越来越难以适应这样的需求。 因此，AI服务器和智能计算中心应运而生。

与使用单个 CPU 的传统服务器不同，AI 服务器通常配备 GPU、FPGA 和 ASIC 等加速器芯片。 CPU与加速器芯片的结合，可以满足高通量互联需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，成为物联网的重要支撑力量。人工智能的发展。

值得一提的是，我们目前在人工智能服务器领域处于领先地位。

近日，IDC发布了2020HI《全球人工智能市场半年度跟踪报告》。 2020年上半年全球人工智能服务器市场数据洞察显示，目前全球半年度人工智能服务器市场规模已达55.9亿美元（约326.6亿元人民币），其中浪潮位居全球第一以16.4%的市场占有率成为全球AI服务器第一。 华为和联想也进入前5（分别位列第四和第五）。

说到这里业界可能会好奇，为什么中国在AI服务器上领先世界？

以浪潮为例，自1993年浪潮研制成功中国第一台小型机服务器以来，经过30年的积累，浪潮攻克了一系列高速互联芯片、关键应用主机、核心数据库、云数据中心操作系统等领域。 核心技术在全球高端服务器俱乐部占有重要地位。 在AI服务器领域，从全球密度最高的AGX-2到性能最高的AGX-5，浪潮不断刷新业界最强人工智能超级服务器的记录，为满足行业用户对人工智能计算的高性能需求。 浪潮一直认为，行业客户想要获得人工智能的能力，但需要得到掌握人工智能落地能力和技术的企业的赋能，而浪潮可以很好地发挥这个作用。 加速人工智能落地，帮助企业用户打开了人工智能应用的大门。

由此看来，技术创新的长期积累、对核心技术的掌握、对产业和技术的准确判断和研发，是领先的根本。

在智能计算中心方面，去年发布的《智能计算中心规划建设导则》公布了智能计算中心的技术架构。 规模化运营环节支撑和引领数字经济、智慧产业、智慧城市和智慧社会应用生态的健康发展。

通俗地说，智能时代的智能计算中心就像工业时代的发电厂。 发电厂对外生产、分配、输送和使用电力； 同样，智能计算中心负责生产、聚合、调度和发布流程，让数据进来，让智慧出去，这就是智能计算中心的理想目标。

需要说明的是，与传统数据中心不同，“智慧计算中心”不仅将计算能力高密度集中以太坊显卡算力计算器，还解决了计算资源、数据和算法的调度和有效利用等问题。 它更像是计算器的进化。 到大脑。 此外，其标准开放、集约高效、普惠的特点，不仅可以覆盖和集成更多的软硬件技术和产品，还可以大大降低工业人工智能的进入和应用门槛，直至普惠所有人。

事实上，只要我们仔细观察就会发现，智能计算中心所包含的算力的生产、聚合、调度和释放可谓是AI能力的集大成者，具有全栈AI能力。

这里我们不妨再次以浪潮为例，看看什么是全栈AI能力？

比如在算力生产方面，浪潮打造了业界最强最全的AI算力产品阵列。 其中，浪潮自主研发的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年MLPerf AI推理训练基准测试中打破了19项世界纪录（保证算力充足，解决算力提升需求）； 在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台可为AI模型开发、训练和推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台、全流程管理支持，帮助企业提升资源利用率和开发效率提高90%以上，加速人工智能开发和应用创新（解决算力效率）； 在聚合算力方面，浪潮持续打造更高效率、更低时延的硬件加速设备，优化软件栈； 在算力释放方面，浪潮AutoML Suite为人工智能客户和开发者提供了快速高效开发AI模型的能力，开辟了全自动AI建模新途径，加速行业​​应用。

那么接下来就是，智能计算中心应该走什么样的发展道路，才能发挥其作用，物尽其用呢？

IDC 研究发现，超过 90% 的企业正在或计划在三年内使用人工智能，其中 74.5% 的企业预计未来会采用具有公共事业意义的 AI 专用基础设施平台，以降低创新成本并提高计算能力资源可用性。

由此看来，智能计算中心建设的公共属性原则在当前和未来尤为重要，即智能计算中心不是盈利性基础设施，而应该像水利系统、供水系统一样具有公共性。和电力系统。 、公益基础设施，承载智慧居民生活服务和智慧政务服务。 因此，在智能计算中心的规划建设中，需要做好布局。 不应通过市场竞争来实现，而应体现政府在推动全社会智能化进程中的规划、节奏和布局。

总结：当前，算力已成为推动数字经济的基础，我国“新基建”的基石已成共识，但如何理性看待其发展中遇到的挑战，在不断提升效率的前提下增加计算能力，并通过寻找最佳的发展战略和形态，寻找最优解，将成为相关政府部门和相关企业的当务之急。

3070ti的无锁算力是多少

3070ti=3070无锁=58m

延期：

随着数字化与千行百业的深度融合，每个行业、每个企业都面临着算力选择的问题。 需要注意的是，只关注理论层面的最高算力意义不大。 在实际应用场景中，需要综合考虑用户应用、成本、算力兼容性等多方面因素，寻找更高效、更经济的算力。 适用的有效计算能力。

在选择芯片和算力时，首先要明确应用场景和优先任务。 在前期规划阶段，地方政府需要关注区域内的优势产业，明确数据中心的应用目标。 智能计算中心融合AI技术和专用算力，在图像分类、自然语言处理、循环翻译等场景具有优势； 超级计算中心是前沿科技领域的强大力量，服务于行星模拟和分子药物设计、基因分析等需要高精度数据处理的领域，应用领域更为广泛。

在追求最佳计算能力的同时，成本也是重点。 一方面，算力基础设施建设成本极高。 在前期规划中，需要关注市场逻辑和经济可行性。 在粤港澳大湾区，同一片区域有两个智能计算中心，同样精度的算力单价相差近4倍。 为避免出现“高价高价值、低能耗低性价比”的情况，在引入算力中心时，应重新审视算力单价，并考虑算力的实际收益。关注了。

此外，加强算力基础设施顶层设计和统筹规划，倡导开放、多样、兼容的新型算力基础设施，可大幅提高基础设施利用率。 底层基础设施的开放架构，不仅可以提供多种算力，提高基础设施的易用性和适用性，还支持更丰富的应用场景，同时为社会治理和行业应用赋能。