电脑功率科学计算公式，电脑功率计算器网版2020

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500W?700W?1000W?你咋不买核电站呢？

有些人真的很烦，一谈到电脑应该配多大电源的问题，不看配置，不算功耗无脑就是750W起步，还美其名曰电源最重要，千万不能省，你咋不买个2000W呢？你咋不买个核电站呢？

绝大多数人买电脑，配置在i3、i5，R3、R5，显卡在2070（3060）以下的，默频使用状态下电源500W-550W已经足够，这类配置大部分要知道即便是9900K+2080TI在不超频的情况下满载也只有450-500w的功耗。

另外记住一点，99.9%的情况下，实际使用功耗只有满载理论功耗的50-70%，毕竟谁都不是把电脑买回来天天玩双烤的。

有些配置甚至450w就已经足够，例如9400F+1660S这类主流（家境贫寒）学生配置

所以别听那些人瞎BB，电源用多大，自己算功耗，正常情况下满载功耗+100w就已经足够，+200w就已经很富裕了。

至于那些玩超频的，才应该考虑大功率电源的问题。

就说那么多，看见几个瞎推荐大电源的伞兵，不吐不快！

其实这需要说明低功率刷高功率并非按照厂家给出的一个标志，而是我们电脑工程师根据你发动机自身的一个状况来进行调教升级的，也就是说有些低功率发动机刷电脑的时候马力也许会低于高功率的，也可能会高于高功率的

牛批的是人脑这么多功能只要20W，满载30多瓦。但是因为对温度太敏感，就这点功率还得上水冷。主要是大脑元器件太娇气，你把CPU压到三十多度的体温也得上水冷。

更牛批的是，这一切都只是由一个受精卵自主发育而成的。同等级别的计算机群的话不得几万W，得用一个水库的水来冷却。

还别说，用脑过度确实会感到头部发热，发呆休息一会就会凉一点，这点跟cpu一样的。所以说脑子瓦特了，真的很科学。

单纯的数字运算从来都不是大脑进化的方向，在自然界中，快速决策、深度学习、生存策略、语言掌握都远比数字运算有用。一些非精密的模拟电路，比如工作在线性区的晶体管的行为反而和神经元的行为是很相像的。

想要在自然界里生存，最重要的是经验，而不是计算能力。原始社会里，绳结和树枝就已经能够满足生存下去的算力要求了。

在人工智能领域想要模拟人类的出快速决策、深度学习这些都要消耗大量的算力，甚至整个世界到最后都可以用加减乘除构造模型出来。

最近，新一期的全球超级计算机500强榜单公布，日本的“富岳”、美国的“顶点”和“山脊”、中国的“神威·太湖之光”，位列前四。

排名一目了然，至于日本为何能逆势而起？中国的超算地位如何？很多媒体已经做了详细的分析，大家可以找来看看。我今天要换个角度来分析这个榜单，来看看在超算领域，中国还能不能重回巅峰？

2020年6月，日本“富岳”首次上榜并排名第一，当时的运算速度为41.55亿亿次/秒。随后连续四次蝉联，本次上榜，它的算速是44.2亿亿次/秒，增速微乎其微。排名紧随其后的“顶点”、“山脊”和“神威·太湖之光”算速基本上没有变化。近两年过去了，超算的发展停滞了吗？

确实，在当前的计算机架构下，超算要提升算力必须解决两个方面的问题。第一，降低数据从内存单元传输到计算单元的功耗；第二，提升存储器的性能。当前，处理器的算力以每两年3.1倍的速度增长，而内存的性能每两年只有1.4倍的提升。这就好比一个漏斗，宽的一端是处理器，而狭窄的一端则是存储器，后者的性能极大地影响了数据传输的速度。

如何解决？其实在去年阿里达摩院发布的“十大科技趋势”中就提到了解决方法：计算存储一体化，就是将数据存储单元和计算单元融合为一体，减少数据搬运，提升计算速度，降低能耗。这是未来的计算发展趋势，也是当前业界迫切需要解决的技术难题。

最近达摩院宣布已成功研发出存算一体AI芯片，并且相关研究成果已被国际芯片顶会ISSCC 2022收录。采用的3D堆叠技术拥有高带宽、低成本的特点，被认为是低功耗、近存计算的完美载体之一。

技术归根到底要为应用服务，存算一体芯片在日常的海量数据计算场景中拥有天然的优势。例如在大家熟悉的VR/AR、无人驾驶、遥感影像数据分析等场景中，存算一体芯片都可以发挥高带宽、低功耗的优势。从长远来看，存算一体技术还将成为类脑计算的关键技术。

这一颠覆传统计算机架构的技术一旦落地，能量将无法估量，期待中国技术传来进一步的好消息。

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