本文目录一览：
- 1、破解算力是什么意思
- 2、英伟达发布史上最强计算平台，黄教主：自动驾驶不再担心算力问题
- 3、3070ti和2080ti差距是怎么样的？
- 4、NVIDIA 的“老黄刀法”是个什么梗?
- 5、最近显卡锁算力了，请问会影响游戏性能吗？
破解算力是什么意思
破解算力是指突破显卡对挖矿行为的限制。
算力一词一般用于挖取比特币 的过程，挖取比特币需要用到矿机，而每个矿机每秒能做多少次hash碰撞，就代表这台矿机的算力。
为了限制挖矿，不少显卡都开启了锁算力模式，当显卡检测到持续功率过高时，会认为这是挖矿行为，并通过BIOS里的设定，对其进行限制。但对于这种触发机制，对于EVGA来看，它觉得这是个BUG，于是官方决定将其修复。
英伟达发布史上最强计算平台，黄教主：自动驾驶不再担心算力问题
原本应该在今年 3 月份于加州圣何塞举办的英伟达 GTC 2020 大会，因为全球性新冠病毒肺炎的爆发而不得不推迟举行。
比原计划晚了将近 2 个月，英伟达 GTC 2020 终于在 5 月 14 日回归。
不过这一次开发者们没办法在线下集会，只能通过线上直播观看「皮衣教主」黄仁勋的主题演讲。老黄此次是在他硅谷的家中完成了这场别开生面的「Kitchen Keynote」。
虽然是厨房举行，英伟达依然爆出「核弹」，发布了全新一代的 GPU 架构 Ampere（安培）。
在自动驾驶方向上，英伟达通过两块 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 组合，实现了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 计算平台，整体功耗为?800W。
有业界观点认为，实现 L2 自动驾驶需要的计算力小于 10 TOPS，L3 需要的计算力为 30 - 60 TOPS，L4 需要的计算力大于 100 TOPS，L5 需要的计算力至少为 1000 TOPS。
现在的英伟达自动驾驶计算平台已经建立起了从?10TOPS/5W，200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整产品线，分别对应前视模块、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各级应用。
从产品线看，英伟达?Drive AGX?将全面对标 Mobileye?EyeQ?系列，希望成为量产供应链中的关键厂商。
1、全新 GPU 架构：Ampere（安培）
2 个月的等待是值得的，本次 GTC 上，黄仁勋重磅发布了英伟达全新一代 GPU 架构 Ampere（安培）以及基于这一架构的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整体性能上相比于前代基于 Volta 架构的产品有 20 倍的提升，这颗 GPU 将主要用于数据分析、专业计算以及图形处理。
在安培架构之前，英伟达已经研发了多代 GPU 架构，它们都是以科学发展史上的伟人来命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（费米）、Kepler（开普勒）、Maxwell（麦克斯维尔）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（图灵）。
这些核心架构的升级正是推动英伟达各类 GPU 产品整体性能提升的关键。
针对基于安培架构的首款 GPU A100，黄仁勋细数了它的五大核心特点：
集成了超过 540 亿个晶体管，是全球规模最大的 7nm 处理器；引入第三代张量运算指令 Tensor Core 核心，这一代 Tensor Core 更加灵活、速度更快，同时更易于使用；采用了结构化稀疏加速技术，性能得以大幅提升；支持单一 A100 GPU 被分割为多达 7 块独立的 GPU，而且每一块 GPU 都有自己的资源，为不同规模的工作提供不同的计算力；集成了第三代 NVLink 技术，使 GPU 之间高速连接速度翻倍，多颗 A100 可组成一个巨型 GPU，性能可扩展。
这些优势累加起来，最终让 A100 相较于前代基于 Volta 架构的 GPU 在训练性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是，A100 现在就可以向用户供货，采用的是台积电的 7nm 工艺制程生产。
阿里云、百度云、腾讯云这些国内企业正在计划提供基于 A100 GPU 的服务。
2、Orin+安培架构 GPU：实现 2000TOPS 算力
随着英伟达全新 GPU 架构安培的推出，英伟达的自动驾驶平台（NVIDIA Drive）也迎来了一次性能的飞跃。
大家知道，英伟达此前已经推出了多代 Drive AGX 自动驾驶平台以及 SoC，包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了两颗 Xavier SoC，算力可以达到 30TOPS，功耗为 30W。
最近上市的小鹏 P7 上就量产搭载了这一计算平台，用于实现一系列 L2 级自动辅助驾驶功能。
Drive AGX Pegasus 平台则包括了两颗 Xavier SoC 和两颗基于图灵架构的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗为 500W。
目前有文远知行这样的自动驾驶公司在使用这一计算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中国大会上，英伟达又发布了最新一代的自动驾驶计算 SoC Orin。
这颗芯片由 170 亿个晶体管组成，集成了英伟达新一代 GPU 架构和 Arm Hercules CPU 内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，最高每秒可运行 200 万亿次计算。
相较于上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英伟达进一步将自动驾驶计算平台的算力往前推进，通过将两颗 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 集成起来，达到惊人的 2000TOPS 算力。
相较于 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相应地，其功耗为 800W。
按一颗 Orin SoC 200TOPS 算力来计算，一块基于安培架构的 GPU 的算力达到了 800TOPS。
正因为高算力，这个平台能够处理全自动驾驶出租车运行所需的更高分辨率传感器输入和更先进的自动驾驶深度神经网络。
对于高阶自动驾驶技术的发展而言，英伟达正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架构在计算平台方面引领整个行业。
当然，作为一个软件定义的平台，英伟达 Drive AGX 具备很好的可扩展性。
特别是随着安培 GPU 架构的推出，该平台已经可以实现从入门级 ADAS 解决方案到 L5 级自动驾驶出租车系统的全方位覆盖。
比如英伟达的 Orin 处理器系列中，有一款低成本的产品可以提供 10TOPS 的算力，功耗仅为 5W，可用作车辆前视 ADAS 的计算平台。
换句话说，采用英伟达 Drive AGX 平台的开发者在单一平台上仅基于一种架构便能开发出适应不同细分市场的自动驾驶系统，省去了单独开发多个子系统（ADAS、L2+ 等系统）的高昂成本。
不过，想采用 Orin 处理器的厂商还得等一段时间，因为这款芯片会从 2021 年开始提供样品，到?2022 年下半年才会投入生产并开始供货。
3、英伟达自动驾驶「朋友圈」再扩大
本届 GTC 上，英伟达的自动驾驶「朋友圈」继续扩大。
中国自动驾驶公司小马智行（Pony.ai）、美国电动车创业公司?Canoo?和法拉第未来（Faraday Future）加入到英伟达的自动驾驶生态圈，将采用英伟达的 Drive AGX 计算平台以及相应的配套软件。
小马智行将会基于 Drive AGX Pegasus 计算平台打造全新一代 Robotaxi 车型。
此前，小马智行已经拿到了丰田的 4 亿美金投资，不知道其全新一代 Robotaxi 会不会基于丰田旗下车型打造。
美国的电动汽车初创公司 Canoo 推出了一款专门用于共享出行服务的电动迷你巴士，计划在 2021 年下半年投入生产。
为了实现辅助驾驶的系列功能，这款车型会搭载英伟达 Drive AGX Xavier 计算平台。前不久，Canoo 还和现代汽车达成合作，要携手开发电动汽车平台。
作为全球新造车圈内比较特殊存在的法拉第未来，这一次也加入到了英伟达的自动驾驶生态圈。
FF 首款量产车 FF91 上的自动驾驶系统将基于 Drive AGX Xavier 计算平台打造，全车搭载了多达 36 颗各类传感器。
法拉第未来官方称 FF91 有望在今年年底开始交付，不知道届时会不会再一次跳票。
作为 GPU 领域绝对霸主的英伟达，在高算力的数据中心 GPU 以及高性能、可扩展的自动驾驶计算平台的加持下，已经建起了一个完整的集数据收集、模型训练、仿真测试、远程控制和实车应用的软件定义的自动驾驶平台，实现了端到端的完整闭环。
同时，其自动驾驶生态圈也在不断扩大，包括汽车制造商、一级供应商、传感器供应商、Robotaxi 研发公司和软件初创公司在内的数百家自动驾驶产业链上的企业已经在基于英伟达的计算硬件和配套软件开发、测试和应用自动驾驶车辆。
未来，在整个自动驾驶产业里，以计算芯片为核心优势，英伟达的触角将更加深入，有机会成为产业链条上不可或缺的供应商。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
3070ti和2080ti差距是怎么样的？
RTX3070的CUDA数量是5888，而2080TI只有4352个，这之间的差距非常显而易见。
RTX 3070基于全新三星8nm制程工艺的Ampere架构，采用的是GA104-300核心，拥有5888个流处理器，搭配了8GB三星的GDDR6显存，位宽为256Bit，显存频率为14GHz，带宽为448GB/s，TDP功耗为220W。
特点
在核心频率上，哪怕是特挑的300a核心的2080ti也只有1630，而3070公版的却有1730，可以说RTX3070在核心规格上是远超2080ti的。3070的缺陷有两个首先是显存容量，这只有8g，对比2080TI的11g,在1080p和2k可能感觉不到。
NVIDIA 的“老黄刀法”是个什么梗?
NVIDIA的“老黄刀法”是网友对NVIDIA（全球最大的显卡芯片厂之一）的老总黄仁勋对显卡内存规格切分的一种调侃。
人们经常亲切地称黄仁勋为老黄，老黄每隔一段时间就会上新一些产品，像GTX1050、GTX1060、GTX1070、GTX1080都是产品系列，正常产品升级：GTX1050的显存是2GB，到了GTX1050Ti就会提升一倍到4GB；而到了GTX1060居然同时出现了3种不同的显存，分别是3、5、6GB；而GTX1070不管是不是“Ti”显存竟都是8GB。老黄对于这个产品内存与性能的定义总让卖家捉摸不透，所以就产生了“老黄刀法”这个梗。
扩展资料
NVIDIA显卡挑选：
1、首先应该看的是这张显卡的核心（虽然我们通常用GPU代表显卡，但实际上GPU是显卡内的处理器，即显卡内的核心），如果你看不懂核心代码，或者两者核心代码相同的情况下，还可以查询此核心的流处理器数以比较性能。
2、接下来的就得看显存了，显存共有三项参数，显存位宽，显存频率和显存大小。用比喻来解释这三个参数，如果将显存比喻为一个泉眼的话，那么显存位宽就是泉眼的大小，显存频率就是泉眼冒出水的速度而显存大小就是这个泉眼里有多少水。在我们的实际比较中，显存位宽＞显存频率＞显存大小。
总体上比较，核心对性能的影响又大于显存对性能的影响。所以最后在比较性能的流程通常是：流处理器数量→核心频率→显存位宽→显存频率→显存大小。所以千万不要看某个显卡有大显存就觉得性能强，最出名的例子就是GT610，一个羸弱的核心上硬是搭载了2G的显存，然而这个核心完全用不完这些缓存，有些新手还被2GB的显存所误导，以为是性能强劲的显卡。
最近显卡锁算力了，请问会影响游戏性能吗？
没有影响，显卡锁算力，是当显卡开始运行挖矿软件，进行哈希算法的时候（以太坊算法）显卡就会自动降低显存频率来锁住算力。
对于游戏玩家来说，平时不运行挖矿软件是不会对于显卡性能有影响的。
硬件驱动双锁算力是基于监测虚拟货币的算力砍半，并非日常使用也无脑砍半，所以玩家日常使用的话完全不用担心性能损失。全新的 LHR 核心仅仅是针对虚拟货币进行了哈希率限制，日常使用以及打游戏则完全不受影响。
显卡性能：
一、先看显存
在挑选电脑时听导购员说的最多的就是大显存好，其实这个观点又对又不对，咱们先来说说它为什么是对的。
显存就好像cpu的运行内存一样是非常重要的，显示画面中的各种图形都会在这里短暂的储存并交由显卡芯片进行处理，所以通常来说确实是越大越好，大的显存可以存储更多的数据供显卡芯片处理，你所看到的画面也会更加的流畅。
二、看传输方式
这里就会涉及到光看显存为什么是不对的了，现在通用的显卡信息传输方式有ddr3和ddr5。如果将显存比作装满水的水池，将显卡芯片比作空水池的话，那么传输方式就是在二者之间联通的水管 。
若果想要将空水池灌满光是有足量的水自然是不够的，还要有流量足够大的水管，也就是说光是显存大是不管用的，你的水管还要更粗才行，ddr5相比ddr3拥有更宽的带宽，所以在挑选显卡时尽量要选择ddr5的显卡。
当然基础的显存还是需要的，对于现在的显卡芯片来说，2gb的显存就已经能够满足其高性能运转的需求了，所以在大的显存一般都是噱头而已没有必要为了选择一个4gb显存ddr3的显卡而舍弃掉2gb显存ddr5的显卡。
三、看散热
显卡不同于cpu，其在运行时会产生非常高的热量，所以散热功能是在挑选显卡时必须考虑的一项，一般来说越多风扇越好，风扇越大越好，内部结构越宽松越好，整体大小越符合机箱大小越好。
四、看品牌
现在的显卡芯片有两个主流公司，一个是英伟达、一个是 amd ，一般来说英伟达显卡更加适合处理3d图像，amd显卡更加适合处理颜色艳丽的图像。
另外各个公司有时会投机取巧地推出一些马甲芯片，即性能与上代相同，但是型号却是最新的芯片，各位要时刻关注网上论坛对显卡芯片的评测，这样就可以抓住这些浑水摸鱼的显卡芯片了。
另外的像是电压控制系统也是非常重要的影响因素，稳定的电压可以支持显卡的正常工作，所以各位在挑选显卡时一定要注意各个方面。