年产值怎么计算

工业总产值计算公式与原则

计算方法

1.当月产品产量产品销售单价

销售单价是不含税的单价，因为增值税本身不代表收入。

2.当月主营业务收入存货期末余额-存货期初余额

当月销售收入=当月销售数量当月单价

存货期末余额=存货期末数量当月商品成本

库存商品初始余额=库存商品初始数量当月商品成本

即：月销售数量月销售单价存货期末数量月商品成本-存货期初数量月商品成本

=当月销售数量当月销售单价(存货期末数量-存货期初数量)当月销售成本

=当月销售数量当月销售单价(当月产量-当月销售数量)当月销售成本

=当月销售数量(当月销售单价-当月销售成本)当月产量当月销售成本

(1)用产品销售收入或生产成本代替工业总产值；

(2)不遵循生产原则(产品不是本企业生产的)；

(3)期末半成品和在制品的差异缺失；

计算原则

1.工业生产原理。企业在报告期内生产的所有通过检验的产品，无论是否在报告期内销售，都应计入工业总产值。

2.最终产品的原则。所有计入工业总产值的产品必须是企业生产的最终产品，经检验合格，不需要任何加工。如果企业有中间产品对外销售，也将被视为企业的最终产品，也应计入工业总产值。

3.工厂法原则。工业总产值是按企业最终产品计算的，所以同一产品的价值不允许在企业内部重复计算，但允许在企业之间重复计算。

年产值怎么计算（企业年产值计算公式）

扩展阅读

投入产出比怎么计算（投入产出比大于1）

在推广淘宝培训的时候，有一个关键数据，就是投入产出比，英文缩写为roi。

该数据指标至关重要，因为它是我们投资回报的“晴雨表”:

直通车的推广是盈利还是亏损，透过roi一目了然！

前面的课程我告诉过你，试车比例是直通车的核心指标，也有计算试车平衡点的公式。我还说调试率越高越好！

其实这句话并不完全正确！

两种情况下，产出率越高越好！

第一种情况：横向比较，跨类别比例

有人喊：“哇，好酷，好高！”

还有一些人投产到5.0，却感叹，哎，这么低…

为什么？会怎么样？

因为不同的产品利润率不同！

根据生产平衡点的计算公式(平衡点=1利润率)，利润率越高，生产平衡点越低，越容易实现利润；

利润率越低，生产平衡点越高，实现盈利的可能性越小！

比如范健之前主持的一款产品：apple watch，售价1100元左右，利润率10%左右，也就是100多元。

然后根据上面的公式，我的生产平衡点是10，也就是说直通车的产出率必须在10.0以上才能盈利！

而有些产品，利润率达到50%，甚至70%，那么，如果投入生产2.0以上，就不亏了，哪怕只是一点点…

第二种情况：纵向比较，和自己比较

产量越高越好。这句话有一个前提，就是在这种生产情况下，可以获得更多的无线流量，不用担心得不到流量！

如果产量很高，但是显示器很小，钱又不能天天烧完，那就得不偿失了！

这也是我开车一般不会很高水平投产的原因！

比如下面这个产品，如果我想追求高产，可以把低产的字全部删掉，但这就是我一直保留的原因！

因为流量规模与产量之比往往是反比关系：产量越高，流量规模越小；产量越低，流量规模越大！

所以，这个时候，我们必须在流量规模和产出率面前做出一个“艰难的选择”:是应该高水平投产，还是应该高流量？

当然，理性卖家要高流量，要注意产出率！

一般我建议你可以在平衡点以上投入生产运营，直通车本身不要太追求直接利润！

因为直通车不亏的情况下，引流规模越大，引入店铺的流量越多，对整个产品和店铺的重量影响就越大！

有时候目光短浅，一味追求高产，往往会降低流量规模，得不偿失！

综上所述，直通车对roi数据的提升不是尽可能高！

因为从横向来看，不同的产品利润率不同，生产的平衡点也不同。盈利的标准不一样。看似产量很高，实际上可能是亏损；看起来产量很低，但实际上可能是盈利的！从纵向来看，产出率与流量规模成反比。产量越高，流量规模越小，有时得不偿失！

所以还是那句话，一般建议产量控制在平衡点以上一点，在此基础上最大排水量就够了！

内存计算是什么（内存存储容量计算方式）

资料来源：半导体工业观察(身份证号：icbank)和布瑞恩莫耶从“电子期刊”中汇编的内容。谢谢你。

记忆可以看作是一种“存取”然后成为产品的功能。将权重存储在内存中并使用激活作为输入可以节省数据移动和功耗。而实现这一点的方法有很多种，比如rram，闪存或者sram都可以用来操作，而另一种涉及到dram的方法则完全不同。

在赢得人工智能(ai)的战斗中，很多公司都在努力打造最好的机器学习(ml)引擎。这意味着以最低的功耗进行最快的推理，最低的功耗意味着想出如何避免撞上存储墙。换句话说，大量的精力花在移动所有必要的数据上。这里，我们讨论的是如何移动数十亿条数据。

我们几周前看到了其中一些，他们采用了新的推理架构，专注于内存带宽和局部性，试图以更快的速度和更低的功耗移动更少的数据。但是我们故意推迟讨论解决这个问题的另一种方法：内存计算。

在更传统的体系结构中，有一些用于张量数学的乘法-累加(mac)电路，尤其是矩阵乘法(其首字母缩写为gemm，用于“一般矩阵乘法”)。这些架构试图以适应将重量和激活移动到适当位置的方式来排列macs。激活由先前的神经网络层计算(第一层使用实际的网络输入作为“激活”)，权重存储在某个地方。乘法通常涉及激活和权重，因此两者都必须移动到乘法引擎。这是问题的关键。

内存计算利用了一个非常方便的内存事实。因此，如果权重存储在内存中，您可以通过激活访问内存，从而获得乘法和累加。与实际存储器的唯一区别是，所有字线都在存储器内计算中一次连接，而不是解码输入，只能获得一条字线。

我们在这里做的是进入模拟域，将存储单元作为模拟单元而不是数字单元来对待，以降低功耗。我们已经看到了一种在推理引擎前端使用模拟的方法。内存计算在内存中使用它。所以我们取数字数据，用dac转换成模拟值，用这些模拟值驱动有模拟内容的存储器，得到模拟位线输出，再用adc把结果转换回数字格式。

我们将深入研究不同技术的细节，但鉴于要讨论的所有内容，我们将省略许多细节。

和rram一起做

我们在今年早些时候对此进行了一般性的讨论，然后我们更具体地研究了如何在rram存储器或使用铁电场效应晶体管实现这一点。尽管rram法是执行这一操作最常用的方法，部分原因是将欧姆定律应用于一系列电阻很容易理解，但依赖rram法仍然存在问题。

正如那些研究替代方案的人所说，在商业化之前，rram仍然需要开发工作。编程和电阻之间的关系是非线性的，这要求必须做更多的工作来制造商业上可行的rram内存计算电路。换句话说，“这是一个好主意，但是当你准备好的时候请让我们知道。”我对业务发展一无所知(相对于业务前期研究)，但如果你坚信这是可以实现的，请发表你的看法。

在这种情况下，如果我们还没有准备好使用电阻阵列，我们该怎么办？

用flash做

我听说的下一个方法是用闪光灯代替rram。特别地，或非门闪存具有更传统的字线/位线结构。从一开始我就被这个评论吸引住了，用电容代替电阻的方法。乘积算法在使用欧姆定律以外的方法时是否同样有效？

实际上，它既有电阻性又有电容性。通常，存储单元是打开或关闭的晶体管。然而，如果它是部分导电的，它可以用作电阻器，并且电阻取决于存储单元(电容器)的浮栅上的电荷量。当一直运行时，电池将达到其最大容量。在这个过程中，它完全不导电，但可以部分编程。微芯片提供了下图来说明编程状态之间电阻的线性特性。

（图片来自于microchip technology）

对于熟悉flash的人来说，这听起来可能和你之前看到的差不多。这就像闪存上的mlc或tlc存储单元。您可能还记得，有两种方法可以在一个闪存位中存储更多信息。mlc或“多级单元”可以存储2位。这意味着编程可以在四个不同的级别完成，包括全开和全关。tlc代表“三层单元”，用八层存储3位。

嗯，原则上来说，扩展到“国际法委员会”并不难(恕我冒昧)。换句话说，它是一个连续的范围，而不是4或8个离散的阶段。具体来说，没有人使用或提议使用ilc名称。希望你能理解。此外，在实践中，存储单元中的级数可能不会比薄层色谱单元中使用的级数高很多。因此，整个连续体可以帮助我们理解正在发生的事情，但当前的现实仍然相对有限。

当然，如果我们研究基础物理，就不能成为一个无限连续的单位。这是因为栅极值是离散的：它由浮动栅极(或电荷陷阱)中的电子数量决定。你不能有分数电子，所以你可以有效地量化电池电阻值的范围。但是，实际上，电子很多——而且在编程过程中没有计算在内，所以它们的数目是正负的。

如果人们想使用一个小的、尖端的闪存单元，电子的数量将变得很重要。然而，您仍然可以通过使用旧技术和使用比通常更大的电池来容纳更多的电子(因为存储密度不是这里的主要目标)，来处理大量的电子(正和负)。

这使得使用这种方法成为一个挑战。你无法精确控制电子的数量。此外，对任何数字的响应都会随着过程和温度以及导致变化的所有变量而变化。但是像上面这样漂亮干净的图形在实践中会变得更加混乱。

有两家公司走这条路。微芯片拥有他们的membrain阵列(你必须承认一个非常聪明的名字)，这是因为他们收购了sst，而mythic是一家专门从事推理引擎的初创公司，它使用带闪存的内存计算。(mythic的闪存来自其他许可，但他们拒绝透露来自谁。两家公司都表示，他们正在使用广泛的校准技术(我不敢透露细节)来应对这一变化。

启动时校准(甚至在测试期间)是一回事，但闪存单元会随着时间的推移失去电子。这就是闪存具有数据保持特性的原因。电子会到处跑，这就带来了一个有趣的话题：这种类型的内存阵列上的数据保持和数据持久化的意义是什么？

从应用角度来说，要看是用于云计算还是边缘推理机。在边缘，它可能在设备的整个生命周期中执行一些固定的推理功能。因此，如果有足够的阵列，您将第一次加载权重，并且由于闪存是非易失性的，您不需要对其进行编程(除非您在现场更新)。虽然您仍然需要移动激活，但您不需要移动权重，它们将永久存储在数组中。

在极端条件下，这将表明耐用性(在累积损坏将电子泄漏加速到不可接受的水平之前，设备可以编程的次数)无关紧要，只能编程一次。

相比之下，在云应用中，设备很可能作为通用计算资源共享，因此需要为每个新应用重新编程。这意味着在云中，耐力变得更加重要。神话声称有一个10k写周期，并观察到它将持续10年以上，即使你每天重新编程它。微芯片也有望承受1k-10k循环。

然后一般数据保留。标准闪存单元显示，数字设备提供的抗干扰能力优于模拟设备。你可以在一个简单的单位中失去(或得到)一些电子并不重要。单元格仍将读取相同的内容。但如果这种情况持续下去，永远不会结束。

如果我们给它设置一个模拟值，在cell中使用一个模拟值，那么理论上，每个电子都很重要。然而，如果有足够的电迁移，您需要刷新存储单元，或者……您需要以某种方式补偿单元变化的行为，因为今天相同的模拟输入将产生与一年前不同的结果。

校准电路还可以处理一些老化问题。但是，对于数据保留，mythic说他们确实执行了”.定期更新存储在闪存中的重量值”。这将使持久性成为主要的磨损机制，而不是数据保留。微芯片显示其数据保留时间为tbd，但该设备可能会每季度或每年重新编程，以恢复该单元。

这些家伙还在数模转换器和模数转换器上花费大量精力。他们需要大量的adc和dac(官方说他们有27000个adc)，而且必须是高质量的，才能把信噪比(snr)保持在能促进精确推理的范围内，这是很多设计工作的重点。mythic声称他们提供了一个新颖的adc；微芯片可以共享它们的模数转换器，以减少所需的数量。虽然模数转换器确实会消耗能量，但它们都声称它们的使用大大降低了整体系统功耗。

微芯片的完整阵列结构如下所示。

微芯片将其membrain技术作为知识产权出售，供其他人集成到其推理芯片中。另一方面，mythic也在自己的soc中使用它们。它们使用的术语略有不同——内存计算和模拟计算——但它们是一回事。今天，我们对它们的关注将止于存储阵列；我们将在以后的文章中介绍他们的完整架构。

我在这里简单介绍一下我的想法，想知道其他的细胞技术是否也可以这样使用。如果你能熔化/结晶pcram单元，它会工作吗？鉴于磁畴的严格磁极方向，mram可能听起来不可行，但事实并非如此简单。编程的性质取决于对齐偶极子的数量和角度，可能不是100%平行，也可能是反平行。因此，理想情况下，它也可以使用模拟值。我和mram的行业专家进行了简短的交谈，他说理论上这是可能的，但还没有被证明是可行的。具体来说，我没有听说过任何涉及这些技术的项目。

用静态随机存储器来做

下一个想法来自普林斯顿大学在hot chips的讲座。他们使用静态随机存取存储器阵列。这似乎很.令人惊讶，因为他们是多变的。根据定义，静态随机存取存储器是一个双稳态单元。所以不能处于中间状态。这个应该怎么处理？

普林斯顿团队一直被我们一直在讨论的信噪比问题所激励。鉴于上图，他们各有各的看法，说明变化对存储单元可能产生的影响。他们声称这很难处理，需要对此进行校正的数模转换器和模数转换器最终将在面积和功耗方面压倒阵列。

鉴于与闪存在这个问题上的讨论，不清楚事情是否像普林斯顿大学团队所建议的那样糟糕，但我没有可论证的论点来证明，如果闪存方法使用的功率或面积大于静态随机存取存储器单元，它将被完全使用。

普林斯顿大学的工作归结为如何模拟的问题。到目前为止，我们采用的方法是记忆前模拟，记忆后再进行数字处理。那不是普林斯顿的工作。它们保持数字状态，直到位线读取。这有一些含义：

他们不只是用一个位线来计算。由于该单元仍然是一个数字值，它需要几条位线来进行计算。位线可以分开，不同的组可以不同地相乘。这在下面的高级图像中有说明。

它们一次输入八个输入，因此它们及时对输入向量进行切片，并执行几次连续乘法以获得最终结果。

在电容器上沉积位线电荷；当准备好读取时，电荷被读出并发送到adc，以转换回数字域。

它们的基本单元结构如下所示：

这些电容器可能会导致芯片尺寸问题，但他们表示可以使用电池上方的金属。当然，现在完整的单元比标准的6t sram单元大80%(即使没有电容)(与闪存相比)，但他们说，他们的整体电路仍然比标准数字实现所需的电路小得多。并且没有完全模拟实现的挑战。因为他们的激进

阵列操作仍然是数字形式，因此对噪声和变化不太敏感，这意味着它们的adc可以更简单，功耗更低。

用.做.…dram？

对于最后的讨论，我们转向一个完全不同于在hotmems上引入的upmem的解决方案。从动态随机存取存储器芯片的角度来看，这可以被视为内存中的计算。但从内存阵列的角度来看，其实是近内存计算。

想法是这样的：如果不使用大量的功率获取dram内容，并以某种方式并入cpu或其他计算结构，直接在dram管芯上做计算？

upmem就是这么做的。他们使用动态随机存取存储器技术在动态随机存取存储器芯片上构建一个简单的处理器，这不是最初的意图。他们必须在架构上做出一些让步，这不会与至强芯片竞争，但话说回来，它不需要针对他们正在做的事情。他们称架构和芯片为“内存处理”或pim。

他们不是把数据带入计算，而是把计算带入数据。运行时由主cpu执行，在dram芯片本身本地执行。然后，不需要将数据移动到除了dram芯片以外的任何地方，只需将计算结果发回主机系统即可。此外，由于最大似然计算通常涉及大量的约简，因此结果应该是用于计算的数据较少。

虽然这样做确实需要对动态随机存取存储器设计本身进行一些小的改变，但它们并没有改变制造过程。现在，一个标准的动态随机存取存储器模块将为分布式计算提供许多机会。

这有什么坏处吗？用这个函数写一个完整的程序是非常复杂的。他们的工具包和流程就是为了解决这个问题而设计的。因此，除了“未正常完成”(假设已经正确执行并且能够可靠提供)之外，我看不到任何危险信号。

他们希望使用pim卸载的服务器消耗的功率是连接到没有pim的动态随机存取存储器模块的标准服务器的两倍。然而，在20倍的吞吐量下，它仍然为他们提供了10倍的能效优势。另一个例子是“在本地花费更多，在全球花费更少”。

他们还建议，这种方法可以帮助防御侧通道安全攻击。这是因为原来包含在一个或多个cpu中的一组计算线程流向了dram。现在，您需要攻击所有的动态随机存取存储器，并找出哪个线程正在以某种方式进行，以便从攻击数据中获得任何意义。他们预计这将是一项艰巨的任务。

mips是指计算机的什么（mips指标的含义是什么）

mips计算机多周期cpu系统中算术单元的构成

mips计算机是80年代中期引进的典型risc结构。我们将以32位字长模型为例介绍mips计算机的运算单元。其内部组成如图3.4所示，包括两个重要部分，一个是由128个寄存器组成的寄存器文件，一个是执行数据运算的alu。在多周期cpu系统中使用这种算术单元时(不同类型的指令选择不同的周期)，alu既用于计算数据，也用于计算内存中数据和指令的地址，因此需要为alu提供计算指令地址的相关信息。

寄存器文件可以由两个端口(n1、n2)控制，两个寄存器(q1、q2)的内容从寄存器文件中读出，送到寄存器a和b作为alu运算的两个数据源，寄存器b的内容也可以作为写入内存的数据。寄存器文件还使用第三个端口(nd)来提供写入外部数据时使用的寄存器号。

alu完成两个输入数据(a，b)的算术或逻辑运算功能，直接提供运算结果r(发送到pc)和结果的特征信息z(结果为0标记)，或者将结果暂存在结果寄存器c中，为后续运算准备数据。

来自不同来源的两个数据通道被提供给算术逻辑单元。a通道可以选择程序计数器pc或寄存器a的输出，b通道可以选择常量4，寄存器b的输出，或者另外两个通道的数据immed _ 1或immed _ 2。可以组合a op b，a op immed_1(op代表不同的算术或逻辑运算)，pc 4，pc immed_2等运算功能。前两种组合用于数据运算，包括两个寄存器之间的运算，或者一个寄存器和一个立即数之间的运算；后两种组合用于计算指令地址，pc 4获取下一条相邻指令的地址，pcimed _ 2获取相对分支指令的地址。更深入的内容将在控制器组件一章中解释。

mips计算机的运算单元

mips计算机多周期cpu系统中运算单元的工作过程和控制信号

1.算术单元和控制器之间的信息传递

控制器中的程序计数器(pc)需要通过alu计算指令地址。它把自己的内容发送到alu的a输入端，在图3.4中用pc-in表示，实现pc 4和pcimed-2的相加。常数4和imed-2由算术逻辑单元的b输入提供。pc 4的计算应在指令读取阶段完成，计算结果(图中用pc-out表示)应在此阶段写回pc。pc immed-2应在指令解码阶段计算，计算结果应保存在alu的结果寄存器c中。在下一个执行阶段，结果(在图中用reg-c表示)应该根据需要写回到pc。

2运算器与存储器器之间的信息传递

写入寄存器文件的数据可以是alu运算的结果，也可以是从内存中读取的数据，需要通过替代电路发送到寄存器文件的di数据输入端。alu计算的结果是在执行阶段通过a op b或a op immed-1运算得到的，最初存储在c寄存器中，直到下一个数据回写阶段才写入寄存器文件。

为了实现存储器读或写操作，在执行阶段通过a immed-1操作获得存储器地址，并存储在c寄存器中，c中的这个地址用于选择下一个存储器读/写阶段的存储位置。

对于从存储器中读取数据的指令，将数据读取到存储器的数据缓存寄存器dr中。对于将数据写入内存的指令，将解码步骤中存储在b寄存器中的数据发送到内存的数据线，完成内存写入操作。

小结：运算器需要向内存提供地址信息和写入的数据信息，内存则将向运算器提供其读出的数据以便写入到寄存器堆中。

注意

这个算术单元中的寄存器文件和alu会在不同的执行步骤中完成自己的运算功能。首先读取寄存器文件(需要提供两个待读取寄存器的编号rs和rt)，之后进行alu计算(需要提供数据源选择信号a_sel和b_sel以及算术函数选择信号alu_func)。存储在寄存器c中的计算结果直到下一步才会写回到寄存器文件(需要提供写入的寄存器号rd。时钟信号clock用于三个寄存器a、b和c.

从控制器接收注册号码

第一步：用rs和rt从寄存器组中读出两个寄存器的内容并暂存到寄存器a和b

第二步：两个寄存器的内容经2个多路选择器电路送到alu的输入端，alu执行加法运算，并保存结果到寄存器c；

第三步：把寄存器c中的计算结果写入到寄存器组内由rd选择的寄存器