gpu鎖算力影響python么

❶ python對電腦顯卡要求

一般情況下對顯卡無明顯要求。復雜程序最多是對cpu內存要求大些。
如果是需要渲染圖形界面，理論上和python關系也不大。普通python的圖形界面編程對計算機顯示硬體要求不高

❷ 如何用Python一門語言通吃高性能並發，GPU計算和深度學習

第一個就是並發本身所帶來的開銷即新開處理線程、關閉處理線程、多個處理線程時間片輪轉所帶來的開銷。

實際上對於一些邏輯不那麼復雜的場景來說這些開銷甚至比真正的處理邏輯部分代碼的開銷更大。所以我們決定採用基於協程的並發方式，即服務進程只有一個(單cpu)所有的請求數據都由這個服務進程內部來維護，同時服務進程自行調度不同請求的處理順序，這樣避免了傳統多線程並發方式新建、銷毀以及系統調度處理線程的開銷。基於這樣的考慮我們選擇了基於Tornado框架實現api服務的開發。Tornado的實現非常簡潔明了，使用python的生成器作為協程，利用IOLoop實現了調度隊列。

第二個問題是資料庫的性能，這里說的資料庫包括MongoDB和Redis，我這里分開講。

先講MongoDB的問題，MongoDB主要存儲不同的用戶對於驗證的不同設置，比如該顯示什麼樣的圖片。
一開始每次驗證請求都會查詢MongoDB，當時我們的MongoDB是純內存的，同時三台機器組成一個復制集，這樣的組合大概能穩定承載八九千的qps，後來隨著我們驗證量越來越大，這個承載能力逐漸就成為了我們的瓶頸。
為了徹底搞定這個問題，我們提出了最極端的解決方案，乾脆直接把資料庫中的數據完全緩存到服務進程里定期批量更新，這樣查詢的開銷將大大降低。但是因為我們用的是Python，由於GIL的存在，在8核伺服器上會fork出來8個服務進程，進程之間不像線程那麼方便，所以我們基於mmap自己寫了一套夥伴演算法構建了一個跨進程共享緩存。自從這套緩存上線之後，Mongodb的負載幾乎變成了零。
說完了MongoDB再說Redis的問題，Redis代碼簡潔、數據結構豐富、性能強大，唯一的問題是作為一個單進程程序，終究性能是有上限的。
雖然今年Redis發布了官方的集群版本，但是經過我們的測試，認為這套分布式方案的故障恢復時間不夠優秀並且運維成本較高。在Redis官方集群方案面世之前，開源世界有不少proxy方案，比如Twtter的TwemProxy和豌豆莢的Codis。這兩種方案測試完之後給我們的感覺TwemProxy運維還是比較麻煩，Codis使用起來讓人非常心曠神怡，無論是修改配置還是擴容都可以在配置頁面上完成，並且性能也還算不錯，但無奈當時Codis還有比較嚴重的BUG只能放棄之。
幾乎嘗試過各種方案之後，我們還是下決心自己實現一套分布式方案，目的是高度貼合我們的需求並且運維成本要低、擴容要方便、故障切換要快最重要的是數據冗餘一定要做好。
基於上面的考慮，我們確定基於客戶端的分布式方案，通過zookeeper來同步狀態保證高可用。具體來說，我們修改Redis源碼，使其向zookeeper注冊，客戶端由zookeeper上獲取Redis伺服器集群信息並根據統一的一致性哈希演算法來計算數據應該存儲在哪台Redis上，並在哈希環的下一台Redis上寫入一份冗餘數據，當讀取原始數據失敗時可以立即嘗試讀取冗餘數據而不會造成服務中斷。

❸ 什麼是鎖算力顯卡

顯卡鎖算力是指防止「礦工」大量購置游戲顯卡來挖礦。

把不鎖算力的顯卡，進行軟鎖翻新，也就是刷回以前的帶鎖BIOS，來進行售賣，眾說紛紜，說法萬千，至於可信度，還是仁者見仁智者見智。但是新堆積的礦卡會流入3個地方。

品相好一點的翻新到整機市場，整機售賣要簡單很多，一般品相的流入網吧、二道販子手中，進行包裝，或者使用，礦渣被散戶奸商掛上咸魚，包裝成女士一手自用，不會挖礦等各種說法。

台式機挖礦，損害的只是顯卡。再具體點說，RTX30和RTX20系顯卡來說對顯存危害比較大，對顯卡核心傷害小一點，因為30跟20系顯卡核心不需要超，只需要吵吵顯存就可以了。

筆記本就不一樣了，游戲本整個散熱系統都是連在一塊的，風道空間及其狹小，渦輪扇的進風量又很有限，一般來說，CPU和GPU的散熱是串聯在一起的，挖礦不僅影響GPU的溫度，還會影響CPU、固態、內存、主板VRM和各種晶元的溫度，甚至有一些曠工還在合著蓋子挖礦，怕是連屏幕都得壞。