引言
对于企业来说，选择并部署合适的服务器对于支持其业务运营至关重要。但是，确定服务器成本可能是一项艰巨的任务，需要考虑多项因素。
服务器成本计算器
服务器成本计算器是一种工具，可帮助企业估算服务器的潜在成本。这些计算器通常允许用户输入有关其特定需求的信息，例如所需的处理能力、内存容量和存储空间。
估算服务器成本的要素
估算服务器成本时，需要考虑以下要素：
- 硬件成本：这包括服务器本身的成本，如处理器、内存和存储设备。
- 软件成本：这包括服务器操作所需的软件许可证和维护费用。
- 基础设施成本：这包括机房空间、电源和冷却费用。
- 管理成本：这包括服务器监控、维护和故障排除的成本。
使用成本计算器
要使用成本计算器估算服务器成本，请执行以下步骤：
- 选择一个信誉良好的成本计算器。
- 输入有关您的特定需求的信息。
- 查看计算器生成的成本估算。
成本计算器的优势
使用成本计算器估算服务器成本具有一些优势：
- 节省时间：成本计算器可以快速提供成本估算，从而节省您对不同供应商进行研究的时间。
- 提高准确性：成本计算器基于历史
算力的单位是什么？
GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。
作用是：出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。
采用2颗至强E5-2600V3系列处理器，内存采用128GB/256GBDDR/2400MHZ,系统硬盘采用2块512GSSD固态硬盘，数据硬盘采用3块25寸2T企业级硬盘，或者3块35寸4T企业级硬盘，平台采用支持两GPU服务器（LZ-743GR），四GPU服务器(LZ-748GT)，八GPU服务器(LZ-4028GR)。
rx470显卡挖矿算力215mh/s，那么换算成一天算力是多少T？
算力是指计算设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。
算力广泛存在于手机、PC、超级计算机等各种硬件设备中，没有算力，这些软、硬件就不能正常使用。
而玩虚拟货币的投资者，都听过算力这个词，在区块链中，算力通常是指挖矿机挖出比特币的能力，算力占全网算力的比例越高，算力产出的比特币就越多。
算力可分为三类：第一类，就是高性能计算，即“超算”。
第二类算力，为人工智能计算机，主要用于处理人工智能应用问题；第三类就是数据中心，它更多是通过云计算的方式给大家提供算力的公共服务。
这三种计算中心，合起来就反映出一个国家的算力。
2023年算力龙头上市公司：
1、拓维信息：公司依托兆瀚服务器和兆瀚AI推理服务器提供的通用和A算力支持，在云边端的技术框架内，重点发展鸿蒙行业专属操作系统、鸿蒙行业专属终端、拓维元操作系统、行业边缘一体机，“软+硬”深度融合，实现云边端协同，以边端促云。
2、科大讯飞：讯飞的算力完全满足AI算法模型训练，可面向开放平台数百万开发者和其他行业伙伴提供相关AI服务的需求，公司持续打造人工智能核心技术的领先引擎，通过无监督训练、小数据学习算法的突破，用更少的标记数据实现更好的效果，从而降低人工智能在各个领域推广落地的成本。
3、首都在线：公司的CDS首云异构算力平台，主要面向以GPU算力为主的业务场景，既包括了以深度学习、AI计算、超算为主的算力业务，也覆盖了以影视渲染、实时渲染、云游戏、XR等视觉计算需求。
算盘和计算机
显卡现在挖不出来比特币的。
你这个算力是以太坊的算力。
计算方法也不对
具体步骤如下：
一天有秒，而你提供的单位mh/s并不是容量单位，所以请自行计算。
ETH ETC ZEC SC 等才是显卡挖矿的。
最近因为挖矿火爆，部分显卡型号供货紧张，A卡就有好几款基本断货了，价格也上涨了不少。
英伟达专业矿卡可能就在本月10号左右出货，而A卡这边有RX470、RX560两款专业矿卡，后续是否还会有其它型号的专业矿卡型号推出，那就得看挖矿还是否能稳定下去了。
本次我们要对比的是RX460和GTX1060两款显卡的挖矿算力，下面的测试数据是以太币挖矿算力。
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
硅谷的计算机博物馆认为中国的算盘是最早的计算机之一。
算盘具备了计算机的基本特点，软件就是口诀，输入、输出、计算、存储就靠算珠和算盘的框架。
仔细想想，这还真是一台极简主义的发明。
算盘非常好用，在中国，直到90年代随着计算机的普及，算盘才被彻底取代掉。
80年代计算器发明以后，在很多专业的财会领域，并没有取代算盘，很多老师傅还是觉得算盘更快。
在电视剧《暗算》里，我们甚至看到一堆人使用算盘计算来破解密码。
算盘在中国的出现，最早可以追溯到东汉，最晚也基本是宋元时代了。
可以想象在那个年代，有了算盘的中国人，在算力上绝对碾压全球。
西方世界开始钻研用机械来做计算大约要到17世纪了，也就是我们的晚明时期。
帕斯卡发明了机械计算器，使用齿轮等复杂机械装置来做加减法。
虽然它的计算速度还是不如算盘，但它的好处是完全自动的，我们只管输入，具体计算完全靠机械装置来完成，不需要我们背诵乘法口诀了。
巴贝奇后来发明了差分机和分析机，可以进行加减乘除以外的更加复杂的计算，如对数、三角函数、平方、微积分计算等。
当然，机械计算机过于复杂，并没有真正流行开，但是从机械计算机和算盘的区别，我们已经开出东西方思维的不同，甚至文明的不同走向。
1、在制造和使用工具上，中国在明末之前并不落后。
2、但是，中国的工具相对简单，要进一步提高效率，需要的不是进一步升级工具，而是很多人一起使用工具，比如100个人一起用算盘。
但是西方对工具赋予了几乎无限的能力预期，使得他们发明了只需要极少数人操作，但可以完成巨大工作量的工具。
机械计算器是一种，其它还有很多，比如纺织机、蒸汽机等。
3、中国文化自己对于工具的进一步发展几乎停滞了，而西方是日新月异。
西方学者有个观点，说中国在明朝和清朝时期，农业和人口政策都发展的太好了，人口规模达到了数亿，这样造成了一种内卷化效应，也就是说中国的廉价劳动力太多了，对任何提升劳动效率的发明创造都没有需求。
所以，中华文明自己把自己锁死了，只能靠西方文明的强势入侵才能走出死循环。
李约瑟也有著名一问，为什么古代科技那么发达的中国没有诞生科学。
其实科学是一整套思维和认知体系，包括形而上学、逻辑、数学、怀疑精神、独立思想等等。
这些其实在中国古代的皇权社会都不具备。
所以，也不仅仅是内卷化的问题。
我们再回头看看题目里说的，算盘也使计算机的问题。
我们发明了算盘，但是直到90年代，我们还在使用算盘。
但是西方社会已经从机械计算器发展到了今天的各种电子计算机。
我们的文明在工具的进化上停止了，但是西方文明却在一直不断的进步。
这其实像极了，人和动物的区别，不管是使用工具还是群体协作，动物一直停留在一个水平不再发展了，但是人却一直发展，其速度远超生物基因的变异速度。
所以很多学者认为，智人的思维升级以后，人类的发展速度已经摆脱了生物基因，我们超越了进化论。
道金斯提出了文化基因的概念，meme，他认为文化基因自己也在变异和复制。
从这个意义上说，应该是某种文化基因，比如科技基因，在东西方文明中有着巨大区别，这种区别在晚明以后发生了质变。
科技基因自己在全世界繁殖、变异、进化。
而我们中国人，自己并没有演化出科技基因。
凯文凯利在他的书《科技究竟想要什么》里，也提出，科技也是一种生命，它有自己的生存和发展动力。
显卡怎么计算挖矿算力
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 MobileyeEyeQ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、网络云、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（Ponyai）、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。
基于架构创新，业内首款存算一体大算力AI芯片点亮
可以参考下面，根据一些网吧市场常用的显卡,整理的一份相关显卡的价格和算力以及预计回本期,大概可以做个参考:
Radeon RX 580显卡
整机功耗：243W
计算力：224M
显卡售价：1999元
每24小时挖ETH数量：0015
每24小时产生收益:2448元
预计回本时间：8166天
Radeon RX 470显卡
整机功耗:159W
计算力：243M
显卡售价：1599元
每24小时挖ETH数量：0017
每24小时产生收益:279元
预计回本时间：5731天
Radeon RX 480显卡
整机功耗:171W
计算力：244M
显卡售价：1999元
每24小时挖ETH数量：0017
每24小时产生收益:2787元
预计回本时间：7173天
扩展资料：
显卡（Video card，Graphics card）全称显示接口卡，又称显示适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之一。
显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。
显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来，同时显卡还是有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。
对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。
民用和军用显卡图形芯片供应商主要包括AMD(超微半导体)和Nvidia(英伟达)2家。
现在的top500计算机，都包含显卡计算核心。
在科学计算中，显卡被称为显示加速卡。
参考资料：
显卡 网络百科
5月23日，AI芯片公司后摩智能宣布，其自主研发的业内首款存算一体大算力AI芯片成功点亮，并成功跑通智能驾驶算法模型。
芯片“点亮”指电流顺利通过芯片，通常意味着芯片可用，后续测试修正后即可量产。
基于架构创新，该款芯片采用SRAM（静态随机存取存储器）作为存算一体介质，通过存储单元和计算单元的深度融合，实现了高性能和低功耗，样片算力达20TOPS（TOPS是处理器运算能力单位），可扩展至200TOPS，计算单元能效比高达20TOPS/W（TOPS/W是评价处理器运算能力的性能指标，用于度量在1W功耗的情况下处理器能进行多少万亿次操作）。
这是业内首款基于严格存内计算架构、AI算力达到数十TOPS或者更高、可支持大规模视觉计算模型的AI芯片（存内计算，顾名思义就是把计算单元嵌入到内存当中，是一种跳出传统计算机结构体系的技术）。
与传统架构下的大算力芯片相比，该款芯片在算力、能效比等方面都具有显著的优势。
据悉，该款芯片采用22nm成熟工艺制程，在提升能效比的同时，还能有效把控制造成本。
此外，在灵活性方面，该款芯片不但支持市面上的主流算法，还可以支持不同客户定制自己的算子，更加适配于算法的高速迭代。
在智能驾驶等边缘端高并发计算场景中，除了对算力需求高外，对芯片的功耗和散热也有很高的要求。
目前，常规架构芯片设计中内存系统的性能提升速度大幅落后于处理器的性能提升速度，有限的内存带宽无法保证数据高速传输，无法满足高级别智能驾驶的计算需求。
其次，数据来回传输又会产生巨大的功耗。
后摩智能基于该款芯片，首次在存内计算架构上跑通了智能驾驶场景下多场景、多任务算法模型，为高级别智能驾驶提供了一条全新的技术路径，未来有望更好地满足高级别智能驾驶时代的需求。
后摩智能是国内率先通过底层架构创新，进行大算力AI芯片设计的初创企业。
任何颠覆式创新都会面对极高的技术挑战，研发人员需要根据传统存储器件重新设计电路、单元阵列、工具链等，同时必须突破各种物理和结构上的技术难题。
此次芯片点亮成功，标志着其在大算力存算一体技术的工程化落地取得了关键性的突破。
后摩智能创立于2020年底，总部位于南京，在北京、上海、深圳均拥有技术团队。
截至目前，后摩智能已完成3轮融资，投资方涵盖红杉中国、经纬创投、启明创投、联想创投等头部机构，以及金浦悦达 汽车 、中关村启航等国资基金。
湖南算力强大边缘计算主机
边缘计算任务交给其他层次来处理会更好些，湖南算力强大边缘计算主机。
带宽：高带宽传输数据意味着低延迟，但是高带宽也意味着大量的资源浪费。
数据在边缘处理有两种可能，一种是数据在边缘完全处理结束，然后边缘结点上传处理结果到云端；另外一种结果是数据处理了一部分，然后剩下的一部分内容将会交给云来处理。
以上两种方式的任意一种，湖南算力强大边缘计算主机，湖南算力强大边缘计算主机，都能极大的改善网路带宽的现状，减少数据在网络中的传输，进而增强用户体验。
能耗：对于给定的任务，需要判定放在本地运算节省资源还是传输给其他节点计算节省资源。
边缘计算的量级将会越来越大。
湖南算力强大边缘计算主机边缘计算的兴起与互联网的发展密不可分，互联网公司由于其数据量大而资本积累少，而通常都使用大规模边缘计算系统。
边缘计算与传统的高质量服务器、高质量计算器和高质量处理器不同的是，互联网公司的边缘计算系统由数量众多的、低成本和高性价比的普通PC服务器通过网络连接而成。
其主要原因有以下：互联网的业务发展很快，而且注意成本消耗，这就使得计算系统不能依靠传统的纵向扩展的方式，即先买小型机，不够时再买中型机，甚至大型机。
深圳边缘计算服务器边缘计算要或完全在分布式设备节点上执行。
我们相信，边缘计算的计算空间+带宽资源共享的系统，将逐步实现中心化计算到边缘计算的转变，甚至取代过去的中心化网络计算方式，以满足日益暴涨的数据计算安定性的需要！随着5G、物联网和AI的快速发展，企业对于边缘式系统的需求将持续增加，边缘计算成为多云环境的初选平台。
到2023年，40%的计算系统将是边缘计算架构，大势所趋，势不可挡。
UtiSpace作为承载海量数据的平台，面对新基建带来的新数据挑战，建议B端和G端用户充分利用边缘计算在性能和容量扩展方面的优势，解决大规模、高并发场景下对数据计算的挑战。
边缘计算自动增加服务器来提升服务能力，分为ScaleUp与ScaleOut，前者指通过增加和升级服务器硬件，或者指通过增加服务器数量。
衡量可扩展性的要求集群具有线性的可扩展性，系统整体性能与服务器数量呈线性关系。
边缘计算的数据一致性：边缘计算系统多个副本之间的数据一致性，有强一致性，弱一致性，终一致性，因果一致性，顺序一致性。
边缘计算高安定性：指边缘计算系统不受恶意访问和攻击，保护计算数据不被窃取，互联网是开放的，任何人在任何时间任何地点通过任何方式都可以访问网站，针对现存的和潜在的各种攻击与窃取手段，要有相应的应对方案。
边缘计算中面临很多出错的可能性，比如机器宕机，网络分区，程序崩溃等等。
边缘计算提交事务请求，事务询问：协调者向所有的参与制发送事务内容，询问是否可以执行事务提交操作，并开始等待各参与者的响应。
执行事务：各参与者节点执行事务操作，并将Undo和Redo信息记入事务日志中。
各参与者向协调者反馈事务询问的响应：如果参与者成功执行了事务操作，那么就反馈给协调者Yes响应，表示事务可以执行，反之，反馈No响应。
阶段二：执行事务提交协调者根据参与者的反馈情况决定是否进行事务提交操作。
有两种可能性。
边缘计算扩展了多个节点后，计算的数据就会转移到新的节点。
湖南算力强大边缘计算主机边缘计算需要实现基于网络的数据冗余、数据保护和数据容错等功能。
湖南算力强大边缘计算主机边缘计算相比把所有视频上传到云中心，并让云中心去解决，这种方式能够更快的解决问题。
物联网的发展让普通人家里的电子器件都变得活泼了起来，让这些电子器件连上网络是不够的，我们需要更好的利用这些电子元件产生的数据，并利用这些数据更好的为当前家庭服务。
考虑到网络带宽和数据私密保护，我们需要这些数据很好能在本地流通，并直接在本地处理即可。
我们需要网关作为边缘结点，让它自己消费家庭里所产生的数据。
同时由于数据的来源有很多（可以是来自电脑、手机、传感器等任何智能设备）。
湖南算力强大边缘计算主机深圳智锐通科技有限公司位于南山科技园科技南十二路九洲电器大厦7楼707，拥有一支专业的技术团队。
专业的团队大多数员工都有多年工作经验，熟悉行业专业知识技能，致力于发展智锐通科技,ZRT的品牌。
公司坚持以客户为中心、一般经营项目是：电子产品、电子元器件、机电设备、办公用品、通讯产品、计算机软硬件、电脑周边产品、网络产品的技术开发与销售；网上贸易；国内贸易（不含专营、专卖、专控商品）；经营进出口业务；投资管理、投资兴办实业（具体项目另行申报）；受托金融机构委托从事金融业务流程外包；金融信息技术外包、金融知识流程外包、金融信息数据服务；在网上从事电子产品贸易。
市场为导向，重信誉，保质量，想客户之所想，急用户之所急，全力以赴满足客户的一切需要。
深圳智锐通科技有限公司主营业务涵盖人工智能产品，边缘计算产品，工业控制产品，机器视觉产品，坚持“质量保证、良好服务、顾客满意”的质量方针，赢得广大客户的支持和信赖。
微信二次开发多少钱
现在微信开发和微信公众号越来越火，应用号最近也比较火，移动互联网的快速发展也带动了微信开发的巨大开发需求。
随之而来的问题也来了：微信开发需要多少钱呢？开发费用为什么差别这么大呢？首先，需要了解：一、什么是微信二次开发？二、常见的微信二次开发都有哪些？常见的微信二次开发都有：微官网、微商城、微应用、微分销，这些都是基于微信，微信公众号基础上开发的应用。
这些应用基本上基于微信微信公众号基础上，微信巨大用户基数和粘度，社交性质决定了应用活跃度。
微官网说的直白点就是讲传统的官网打通了微信，移动端而且功能丰富。
微商城是将商城系统打通微信，可以购物，移动端、PC端都可以适应，微应用打个比方更多的是和行业结合比较多，比如说微餐饮，微房等等。
微分销就是基于微信公众号服务号的微商城+分销功能。
还有就是一些微营销，比如微信大转盘，抽奖，限时秒杀等等。
三、微信定制开发平台成本取决于什么因素，为何市场上微信二次开发价格这么大？不同的微信开发技术公司固定成本和企业自身经营成本这些是基本开支，北上广深相对技术开发成本要高些，不过技术整体实力更强，内地二三线城市，比如成都这些地方，开发成本就会低些。
市场上技术开发公司良莠不齐，有的甚至是纯销售公司，没有技术团队，只是靠营销理念接单，成交。
这样，一部分不懂互联网的企业会被洗脑，另一部分有互联网意识的朋友也有时会中招。
哈哈，江湖套路比较深，所以地留心！开发成本：一般来说，定制开发的微信平台的费用是比较高昂的。
这类开发成本价格基一般都会在10万元以上，否则应该有些问题。
计算成本大概如下：1、产品人员，通常来说，有一款产品成功经验的人(成功的标准是收入能平掉投入成本并给团队带来有意义的收入)，算是马马虎虎的标准，这样的话，这个人的实际成本，保守价格不会低于10K/月。
2、设计师，一个好的设计师也要不低的价格，设计师水平比较影响产品前段视觉效果和体验，就算是认为不重要，设计完就不再联系的话，也要6-10K，取8K算。
3、开发工程师，一般来说，要有服务器端和客户端。
如果要做安卓和iOS的话也要分开，3人左右，平均每人的工资也是10K/月，一样是保守价格。
如果要想找一个人技术大牛一个人搞定整个项目，这个人的身价应该不会低于20K/月，但是工时肯定会更长。
4、一个项目进度把控的人，这个人可以是独立的，可以让有经验的技术或者产品来做，可以因为人情或者别的什么原因不收费，但是这绝对是成本。
5、另外就是测试设备，几台安卓的机器，iphone手机则是不可少的吧，这个费用肯定也是存在的，这个属于隐形成本。
按10K算。
6、如果把微信的功能照抄一遍的话，相信我，达到完整可运行的地步，3个月基本上搞不下来，真的。
除非是属于微信开发原团队成员。
这样算下来微信平台定制开发费用=（10K*+8K+10K*3+10K）/月*开发周期（2-3个月）=你自己拿计算器算下。
绝对超过10W，这是必要的开销。
四、 相比之下，非定制化的微信开发平台费用会比较低就是模板化或者通用性的平台，只需要给到账号就可以用到，因为软件开发公司已经做好产品，只需做好产品的更新迭代即可。
这样的费用也比较低，比如说微信商城有的模板化起步价只需要几千元起。
但安全性和产品功能有可能会相对薄弱！因此，企业要找定制的微信开发公司，就需要找靠谱的开发公司，深圳是不错的选择，拥有专业的微信开发团队和经验丰富的UI设计师，可以帮助解决微信二次开发的专业问题。
