算力的基本单位是什么
很多人在买显卡、矿机，甚至选云服务器时都会看到“算力”这个词。它不是虚的，而是有具体数值衡量的。最常见的单位是FLOPS，也就是每秒浮点运算次数。比如一台设备算力为1 TFLOPS，代表它每秒能完成一万亿次浮点运算。
在挖矿领域，算力常用哈希每秒（H/s）表示。例如，60 MH/s 就是每秒能做六千万次哈希计算。这直接影响你挖比特币或以太坊的效率——算力越高，单位时间内尝试的组合越多，挖到的概率就越大。
不同设备的算力怎么算
手机和笔记本也能算东西，但它们的算力远不如专业设备。举个例子，iPhone 15 的A17芯片峰值算力大约是 17 TOPS（每秒17万亿次操作），而一块NVIDIA A100显卡能达到 312 TFLOPS 的浮点算力，差距非常明显。
普通用户可以通过软件查看自己设备的实际算力。比如用GPU-Z看显卡的实时计算性能，或者用Geekbench跑分工具测试CPU和GPU的综合算力表现。这些数据虽然不是理论峰值，但更贴近真实使用场景。
算力公式的简单理解
如果你想知道某个任务需要多少算力，可以用一个简化公式估算：
所需算力 = 运算总量 ÷ 完成时间比如你要处理一段4K视频，总共需要进行 10^15 次运算，希望在100秒内完成，那至少需要 10^13 FLOPS，也就是10 TFLOPS的算力支持。这个数字可以帮助你判断是用本地电脑处理，还是上云更划算。
云计算中的算力计费方式
现在很多人用阿里云、腾讯云做AI训练或渲染视频。这些平台不直接说“给你多少FLOPS”，而是按实例规格收费。比如一个配备V100显卡的云主机，每小时费用几十元，它的持续算力大约在100 TFLOPS左右。
你可以根据任务时长和所需算力反推成本。假设一个模型训练需要消耗 5000 TFLOPS·秒（即5千兆FLOPS秒），用一台100 TFLOPS的机器就要跑50秒，相当于用了不到一分钟的高算力资源。
家用场景下的算力参考
平时剪个短视频、玩玩游戏，其实也在调用算力。比如用Premiere剪辑时，开启GPU加速后，显卡会承担大量解码和渲染工作。这时候你的RTX 4060可能发挥出约15 TFLOPS的算力，让导出速度提升好几倍。
再比如在家训练一个小的人脸识别模型，如果用CPU可能要两天，换成显卡可能只要三四个小时。这就是算力差异带来的效率变化，省下来的时间完全可以做别的事。