算力中心价格（算力 计算器）

超算中心的算力效力一般都是免费的，你可以去十次方了解下，目前十次方推出了免费算力方面的效劳。

十次方联手算力地球推出全球最大的散布式计算资源算力提供平台，为需求少量算力输入的项目提供免费算力支持，算力银行可提供全球范围内团体装备的闲置算力，为世界级科研项目提供算力支持，触及数学、物理、化学、生命迷信、天文学等各个范围。

截至目前，峰值算力高达100P，相当于全球排名第四的超级计算机“银河二号”的算力，可以满意市面上一切的算力项目需求。

算力星球|全球开创半价申购代币模型-选择顶级优质数字货币项目

全球开创半价申购模型

算力星球全球开创用户半价申购项目代币体系，即SICO经济模型，永续运营的社区生态体系。上线算力星球的项目，每位用户均可依据自身在算力星球的贡献值，取得不同额度的项目半价代币。用户算力越大，获取到的半价代币数量也就越多。

算力星球的用户算力分为三种，

原始算力，即用户持币数量；

倍增算力，即用户的锁仓时间；

推行算力，即约请才干。

这一方式截止目前为止，在全球都是创始的，也是树立性的。

算力星球是一个数字货币项目社区永续运营的生态体系，是一个公允公正的社区运营私有链，

算力星球由ETH早期技术团队开拓制造，此次该技术团队拿出30万ETH作为整个项目经费。一期胜利上线算力星球的项目自在现金LCS，该团队将资助2万ETH作为该项目社区永续运营资助费用。

算力星球全球创始半价申购代币模型，用户均可依据自身社区贡献值，在算力星球每日申购半价项目代币！即日贡献，即日鼓舞，人人可参与，申购到的半价代币可提出二级买卖所变现！

算力星球全球创始SICO经济模型，即半价申购代币模型，用户均可经过本身对社区贡献来申购不同额度的半价项目代币。

在算力星球，1代币=1算力，贡献越大，算力越高。当日贡献，当日即可有奖励，申购到的代币即可提出二级买卖所变现。在算力星球，用户提高团体算力可经过提高基础算力，提高推行算力，提高倍增算力，人人可参与，公允公正。

算力星球的半价申购代币方式，将很大水平上激起该项目社区生动度，新用户想要经过算力星球半价申购代项目代币，也需求在二级买卖所置办小额的该项目代币，社区气氛带动；

算力星球用户想要取得更多基础算力，也会在二级买卖所置办该项目代币，由于代币数量的几决议了该用户根底算力的大小；

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算力星球当日代币申购单个价钱等于项目二级买卖所前一天收盘价钱的一半，即：

算力星球释放价（当日）=该项目前一日零点交易所收盘价÷2

举例：某项目代币5月19号黄昏12点收盘价钱为1.6USDT，则该项目5月20日00:00末尾申购价钱为1.6USDT÷2=0.8USDT，用户在5月20日00:00-20:00时期，可以依据自身账户在算力星球的算力值，申购到肯定额度的半价该项目代币。

1万LCS，3倍倍增，3万算力，质押45天。LCS价钱不变的状况下，0.5元/个LCS，利息5千块钱，每天赚50元，45天赚2.25千，45天后不想玩了，把质押的1万LCS提走，到交易所卖掉直接出本金5千元，纯赚2.25千元。

10万LCS，3倍倍增，30万算力，质押45天。LCS价钱不变的状况下，0.5元/个LCS，利息5万块钱，每天赚500元，45天赚2.25万，45天后不想玩了，把质押的10万LCS提走，到交易所卖掉直接出本金5万元，纯赚2.25万。

20万LCS，3倍倍增，60万算力，质押45天。LCS价格不变的状况下，0.5元/个LCS，利息10万块钱，每天赚1000元，45天赚4.5万，45天后不想玩了，把质押的20万LCS提走，到交易所卖掉直接出本金10万元，纯赚4.5万。

算力星球一期首发上线项目天赋选拔赛还在如火如荼的举行中，各大项目方还在炽热协作阶段，不论最终哪个项目方可以拔得头筹，我们都置信算力星球必将带你一路共赢，永续运营。

一天可以赚170~190元左右。

首先我需求强调一下，以太坊挖矿并不用定可以辅佐投资人赔本。以太坊本身作为虚拟货币，虚拟货币的炒作和挖矿行为并没有遭到法律的维护，我建议你尽量不要再提此类效果。关于你问的这个效果，我会从以下几点做精细注释。

一、我先帮你算一下一天赚几钱。

假定按2021年9月份的以太坊的价格来计算的话，往常的以太坊价格基本上坚持在3500~4000美金左右。你的电脑的显卡算力是368，这就意味着你每天可以挖到170~190元的以太坊。当然这个价格并不活动，这不只需求看你实际算力如何，也需求看你的矿池，更需求看以后以太坊的价格。

二、以太坊的价格坚定十分大。

我记得在2021年牛市顶点的时分，以太坊的价格曾经突破了4200美金，甚至一度想要突破5000美金。在此之后，以太坊的价格暴涨到1700美金左右，在8月份的时分才渐渐复苏。也正是由于这一轮的牛市行情，很多投资新手末尾关心以太坊挖矿，纷繁到网上购置显卡，进而招致显卡的价格暴涨。

三、建议你慎重投资虚拟货币。

虚拟货币在国际并没有遭就职何法律的维护，我们也不建议自己交易或炒作虚拟货币。固然你并没有炒作虚拟货币，但由于你也在挖以太坊，挖矿的行为实质上也是炒作，只不过是换了一种方式而已。不论你如何看好区块链或虚拟货币的行情，这种不被法律认可的行为本身就不应当在网上说，我建议你慎重思索此类效果。假定你想自己做的话，你只需要对自己的投资行为负责就行了，你也没必要在网上问这种擦边球的效果。

在“新基建”浪潮下，野生智能正成为经济增加的新引擎，各行各业封锁智能化升级转型。算力在其中扮演了主要角色，是国度未来协作力的集合表现。但梦想是，在展开的进程中，高速增加的海量数据与愈加冗杂的模型，正在为算力带来更大的应战，主要表现为算力缺少，效率不高。

算力诚珍贵：数据、算法需要更多算力支撑

众所周知，在野生智能展开的三要素中，不管是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为野生智能展开的关键要素。

IDC公布的《数据时期2025》演讲显现，2018年全球发生的数据量为33ZB (1ZB=1万亿GB)，到2025年将增加到175ZB，其中，中国将在2025年以48.6ZB的数据量及27.8%的占比成为全球最大的数据聚集地。

另据赛迪顾问数据显现，到2030年数据原消耗业范围量占局部经济总量的15%，中国数据总量将逾越4YB，占全球数据量30%。数据资源已成为关键消耗要素，更多的产业经过运用物联网、工业互联网、电商等结构或非结构化数据资源来提取有价值音讯，而海量数据的处置与剖析关于算力的需求将十分庞大。

算法上，激进模型的参数量和冗杂水平正出现指数级的增加趋向。此前 Open AI 公布的一项研讨就显现，每三到四个月，锻炼这些大型模型所需的计算资源就会翻一番（相比之下，摩尔定律有 18 个月的倍增周期）。2012 至 2018 年间，深度进修前沿研讨所需的计算资源更是增加了 30 万倍。

到2020年，深度进修模型对算力的需求抵达了每天百亿亿次的计算需求。2020年2月，微软公布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高抵达175亿，运用125POPS AI计算力完成单次锻炼就需要一天上述文章内容。随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更抵达1750亿，对算力的消耗抵达3640 PetaFLOPS/s-day。而距离GPT-3问世不到一年，更大更冗杂的言语模型，即逾越一万亿参数的言语模型SwitchTransformer即已问世。

由此可见，高速增长的海量数据与愈加冗杂的模型，正在给算力带来更大的应战。假设算力不能快速增长，我们将不得不面临一个蹩脚的局面：当范围庞大的数据用于野生智能的锻炼进修时，数据量将超出内存和处置器的承载下限，整个深度进修锻炼进程将变得十分冗杂，甚至完整无法完成最基本的野生智能。

效率价更高：环境与实际利息高企，提升效率迫在眉睫

在计算工业行业，有个假定是“数字处置会变得越来越廉价”。但斯坦福人工智能研讨所副所长克里斯托弗o曼宁表示，关于现有的AI使用来说却不是这样，特地是由于不时增加的研讨冗杂性和协作性，使得最前沿模型的锻炼本钱还在不时下降。

根据马萨诸塞大学阿默斯特校区研讨人员公布的研议论文显现，以稀有的几种大型 AI 模型的训练周期为例，发觉该进程可排放逾越 626000 磅二氧化碳，简直是一般 汽车 寿命周期排放量的五倍（其中包括 汽车 本身的制造进程）。

例如自然言语处置中，研讨人员研究了该范围中功用取得最大进步的四种模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人员在单个 GPU 上训练了至少一天，以丈量其功耗。然后，使用模型原始论文中列出的几项手段来计算整个过程消耗的总能量。

结果显示，训练的计算环境本钱与模型大小成正比，然后在使用附加的调整方法以提高模型的最终精度时呈爆炸式增长，特地是调整神经网络体系结构以尽能够完成精细的实验，并优化模型的过程，相关成本十分高，简直没有功用收益。BERT 模型的碳足迹约为1400 磅二氧化碳，这与一团体来回坐飞机穿越美洲的排放量相当。

此外，研究人员指出，这些数字仅仅是根底，由于培训繁多模型所需要的义务还是比拟少的，大局部研究人员实践中会从头开拓新模型大约为现有模型更改数据集，这都需要更多时间培训和调整，换言之，这会发生更高的能耗。依据测算，树立和测试最终具有价值的模型至少需要在六个月的时间内训练 4789 个模型，换算成碳排放量，超越 78000 磅。而随着 AI 算力的提升，这一问题会愈加严酷。

另据 Synced 最近的一份演讲，华盛顿大学的 Grover 特地用于生成和检测虚伪旧事，训练较大的Grover Mega模型的总费用为2.5万美元；OpenAI 破费了1200万美元来训练它的 GPT-3言语模型；谷歌破费了大约6912美元来训练 BERT，而Facebook针对以后最大的模型中止一轮训练光是电费能够就消耗数百万美元。

对此，Facebook人工智能副总裁杰罗姆o佩森蒂在接受《连线》杂志采访时以为，AI科研成本的继续下跌，或招致我们在该范畴的研究受阻，往常曾经到了一个需要从成本效益等方面思索的境地，我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。

在我们看来，AI计算系统正在面临计算平台优化想象、繁杂异构环境下计算效率、计算框架的高度并行与扩展、AI使用计算功用等应战。算力的开展对整个计算需求所形成的应战会变得更大，提高整个AI计算系统的效率迫在眉睫。

最优解：智算中心大势所趋，应从国度公共装备属性做起

正是基于上述算力需求不时添加及所面临的效率提升的需要，作为树立承载宏大AI计算需求的算力中心（数据中心）成为重中之重。

据市场调研机构Synergy Research Group的数据显示，截至到2020年第二季度末，全球超大范围数据中心的数量增长至541个，相比2015年同期增长一倍缺少。另外，还有176个数据中心处于计划或树立阶段，但作为激进的数据中心，随之而来的就是能耗和成本的大幅添加。

这里我们仅以国际的数据中心建立为例，如今的数据中心曾经有了惊人的耗电量。据《中国数据中心能耗现状白皮书》显示，在中国有 40 万个数据中心，每个数据中心平均耗电 25 万度，总体超越 1000 亿度，这相当于三峡和葛洲坝水电站 1 年发电量的总和。假设折算成碳排放则大约是 9600 万吨，这个数字接近目前中国民航年碳排放量的 3 倍。

但根据国度的规范，到2022年，数据中心平均能耗基本到达国际激进程度，新建大型、超大型数据中心的 PUE（电能使用效率值，越低代表越节能）到达 1.4 以下。而且北上广深等兴盛地域关于能耗手段掌握还非常严酷，这与一二线乡村集合的数据中心需求形成抵触，除了降低 PUE，同等计算才干提升效劳器，特地是数据中心的的计算效率应是正解。

但众所周知的梦想是，面对前述庞大的AI计算需求和提升效率的挑战，保守数据中心曾经越来越难以承载这样的需求，为此，AI服务器和智算中心应运而生。

与保守的服务器采用繁多的CPU不同，AI服务器一般搭载GPU、FPGA、ASIC等减速芯片，使用CPU与减速芯片的组合可以满意高吞吐量互联的需求，为自然言语处置、计算机视觉、语音交互等人工智能使用场景提供弱小的算力支撑，曾经成为人工智能开展的主要支撑力气。

值得一提的是，目前在AI服务器范畴，我们已经处于抢先的位置。

近日，IDC发布了2020HI《全球人工智能市场半年度追踪演讲》，对2020年上半年全球人工智能服务器市场中止数据洞察显示，目前全球半年度人工智能服务器市场范围达55.9亿美元（约326.6亿群众币），其中浪潮以16.4%的市占率位居全球第一，成为全球AI服务器头号玩家，华为、联想也杀入前5（区分排在第四和第五）。

这里业内大约会猎奇，缘何中国会在AI服务器方面领跑全球？

以浪潮为例，自1993年，浪潮胜利研制出中国首台小型机服务器以来，经过30年的积聚，浪潮已经攻克了高速互联芯片，关键使用主机、核心数据库、云数据中心操作系统等一系列核心技术，在全球服务器高端俱乐部里具有了主要一席。在AI服务器范畴，从全球最高密度AGX-2到最高功用的AGX-5，浪潮不时刷新业界最强的人工智能超级服务器的纪录，这是为了满意行业用户对人工智能计算的高功用央求而发明的。浪潮一直以为，行业客户希冀获得人工智能的才干，但需要掌握了人工智能落地才干的和技术的公司停止赋能，浪潮就可以很好地扮演这一角色。加快人工智能落地速度，辅佐企业用户翻开了人工智能使用的大门。

由此看，暂时的技术创新沉淀、核心技术的掌握以及关于产业和技术的准确区分、研发是领跑的基本。

至于智算中心，去年发布的《智能计算中心规划建立指南》发布了智能计算中心技术架构，基于最新人工智能实践，采用抢先的人工智能计算架构，经过算力的消费、聚合、布置和释放四大作业环节，支撑和引领数字经济、智能产业、聪明乡村和聪明 社会 使用与生态 安康 开展。

深上天讲，聪明时期的智算中心就像工业时期的电厂一样，电厂是对外消费电力、配置电力、保送电力、使用电力；同明智算中心是在承载AI算力的消费、聚合、布置和释放过程，让数据进去让聪慧进去，这就是智能计算中心的梦想目的。

需要说明的是，与保守数据中心不同，“智算中心”不只把算力高密度地集合在一同，而且要处置布置和有效应用计算资源、数据、算法等问题，更像是从计算器进步到了大脑。此外，其所具有的封锁规范，集约高效、普适普惠的特征，不只可以涵盖融合更多的软硬件技术和产品，而且也极大降低了产业AI化的进入和应用门槛，直至普惠一切人。

其实我们只需仔细观察就会发觉，智算中心包括的算力的消费、聚合、布置和开释，可谓集AI才干之大成，具有全栈AI能力。

这里我们无妨再次以浪潮为例，看看何谓全栈AI能力？

比如在算力消费层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举突破MLPerf AI推理训练基准测试19项世界纪录（保证充沛的算力，处置了算力提升的需求）；在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开拓平台能够为AI模型开拓训练与推理安排提供从底层资源到下层业务的全平台全流程管理支撑，辅佐企业提升资源使用率与开拓效率90%上述文章内容，加快AI开拓应用创新（处理了算力的效率问题）；在聚合算力方面，浪潮继续打造更高效率更低延迟硬件加速装备与优化软件栈；在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开拓者提供快速高效开发AI模型的能力，封锁AI全自动建模新方式，减速产业化应用。

那么接下去的是，智算中心该遵照怎样的发展路途才干充沛发扬它的作用，物尽其用？

IDC调研觉察，超越九成的企业正在使用或计划在三年内使用人工智能，其中74.5%的企业希冀在未来可以采用具有公用装备意义的人工智能公用基础装备平台，以降低创新成本，提升算力资源的可获得性。

由此看，智能计算中心建立的公共属性准绳在当下和未来就显得尤为主要，即智能计算中心并非是盈利性的基础设备，而是应当是相似于水利零碎、水务系统、电力系统的公特性、公益性的基础设备，其将承载智能化的居民生活服务、政务服务智能化。因此，在智能计算中心规划和建立过程中，要做好布局，它不该当通过市场所作手段来完成，而要表现政府在促进整个 社会 智能化进程的规划、节拍、布局。

总结： 当下，算力成为促进数字经济的根基和我国“新基建“的底座已经成为共识，而如何理性看待其发展中遇到的挑战，在不时高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的发展战略和方式，找到最优解，将成为政府相关部门以及相关企业的重中之重。

3070ti=3070无锁=58m

扩展：

随着数字化与千行百业的深度辨别，每个行业、每个企业都面临着选择算力的问题。需要留意的是，仅关心思论层面的最高算力并无太大意义，落到实际应用场景里，还需要剖析思索用户应用、成本、算力兼容性等多方面要素，寻觅效率更高且经济适用的有效算力。

在选择芯片与算力时，首先需清楚应用场景和优先权益。在早期规划阶段，中央政府即需要注重区域内的优势产业、分明数据中心的应用目的。智算中心融合了AI技术与公用算力，在图像分类、天然语言处理、循环翻译等场景下较有优势;超算中心则作为尖端科技范畴的弱小战力，服务于行星模拟、分子药物想象、基因分析等需要高精度数据处理的领域，应用领域更为广阔。

在追求最佳算力时，成本也是关心重点。一方面，算力基础设施的建立成本极高，在前期规划时，需要关心市场逻辑，注重经济可行性。粤港澳大湾区曾出现过同一地域的两个智能计算中心，同精度算力单价相差近4倍的状况。为防止出现"廉价高数值，低能低性价比"的状况，引入算力中心时应重调查算力单价，关心算力的实际效益。

此外，增强算力基础设施的顶层想象和总体规划，倡议封锁、多元、兼容的新型算力基础设施，能使基础设施的应用率大幅提升。底层基础设施搭建封锁性架构，不只能够提供多种算力、提升基础设施的易用度和适用度，还能够支撑愈加丰厚的应用场景，同时赋能社会管理和产业应用。