在推进AI项目，进行大数据并行计算的时候，科研工作者最担心的事儿，莫过于因硬件问题导致的内存错误了。如果能再给这些数据科学家一次机会……不！他们根本不想再算一次。
深度学习，始于装机。 王新民 友情贡献 量子位 出品 | 公众号：QbitAI 研究深度学习该买一台什么样的电脑？我的笔记本能满足需求吗？ 量子位请来小伙伴，为当前的深度学习网络训练提供了两套最新的装机方案。 第一套方案是预算为8000元的深度学习标准型台式机，这款台式机能够运行市面上几乎所有的大型游戏，完美全特效不掉帧，同时还可以顺便玩一下深度学习应用，例如奇特的风格融合。这套配置可以满足目前深度学习大部分的训练需求。 第二套方案是预算为20000左右的土豪版台式机，这款台式机为工作站主板，极其稳定，能够
PXE(Pre-boot Execution Environment)是由Intel设计的协议，它可以使计算机通过网络启动。协议分为client和server两端，PXE client在网卡的ROM中，当计算机引导时，BIOS把PXE client调入内存执行，并显示出命令菜单，经用户选择后，PXE client将放置在远端的操作系统通过网络下载到本地运行。 PXE协议的成功运行需要解决以下两个问题： 既然是通过网络传输，那么计算机在启动时，它的IP地址由谁来配置； 通过什么协议下载Linux内核和根文件系统 对于第一个问题，可以通过DHCP Server解决，由DHCP server来给PXE client分配一个IP地址，DHCP Server是用来给DHCP Client动态分配IP地址的协议，不过由于这里是给PXE Client分配IP地址，所以在配置DHCP Server时，需要增加相应的PXE特有配置。 至于第二个问题，在PXE client所在的ROM中，已经存在了TFTP Client。PXE Client使用TFTP Client，通过TFTP协议到TFTP Server上下载所需的文件。 这样，PXE协议运行的条件就具备了，下面我们就来看看PXE协议的工作过程。 工作过程 在上图中，PXE client是需要安装Linux的计算机，TFTP Server和DHCP Server运行在另外一台Linux Server上。Bootstrap文件、配置文件、Linux内核以及Linux根文件系统都放置在Linux Server上TFTP服务器的根目录下。 PXE client在工作过程中，需要三个二进制文件：bootstrap、Linux 内核和Linux根文件系统。Bootstrap文件是可执行程序，它向用户提供简单的控制界面，并根据用户的选择，下载合适的Linux内核以及Linux根文件系统。 步骤 有了前面的背景知识，接下来就可以正式操作了，下面按照顺序给出了操作步骤： 配置DHCP Server 选用ISC dhcp-3.0，DHCP Server的配置文件是/etc/dhcpd.conf，配置文件的内容如下：
一般大家说到购买工作站或服务器时，都一致强调购买ECC内存。那么它和普通内存有什么区别，有必要购买ECC内存吗，今天小编给大家介绍一下有关ECC内存的知识，希望对大家能有所帮助！
垃圾回收器帮助你管理应用程序内存的分配和释放，自动内存管理可避免内存泄漏，或者重复释放内存。
本文讲述了 .NET GC 的一些细节知识,内容大部分来自于书籍 Under the Hood of .NET Memory Management (注:本文假设你了解 .NET 的基础知识,譬如值类型,引用类型等)
本文分成两部分，上一部分传送门：《八百元八核的服务器？二手服务器搭建指南》 在上一部分我们已经学习了搭建二手服务器的基础知识，这部分，我们将深入学习各种配件的详细参数、选择适合的配置、学习搭建八百元八核的服务器。 不过，在我们开始之前，让我先对上一部分中，同学们提出的问题做一下回答。 1、最多人质疑的一点：功耗和噪音问题。 我估计这里大家指的“功耗”应该是“功耗性能比”。受限于老一代的制程，1366的功耗性能比是较低的，而到了2011 V2，事实上已经跟民用级的Core i7-3900系同是22nm制程了，
所谓的电脑就是一种计算机，而计算机其实是：『接受使用者输入指令与资料，经由中央处理器的数学与逻辑单元运算处理后，以产生或储存成有用的资讯』。因此，只要有输入设备(不管是键盘还是触控式萤幕)及输出设备(例如电脑萤幕或直接由印表机列印出来)，让你可以输入资料使该机器产生资讯的，那就是一部计算机了。
思腾合力成立于2009年，于2021年打造出集研发、生产、制造为一体的人工智能产业园，产业园占地6000多平米，形成独立办公厂房，配备人工智能自动化生产线，为安全环保、扩大产能、加快交期提供稳定保障。 厂区内配备两个恒温老化室，老化室内通过网络一键部署思腾OS和思腾老化程序，可以根据不同客户需求和不同机型进行时间、温度设定，完成标准老化检测。两条产线单日可完成产能200台。能进一步满足企业生产、研发及未来规划发展等需求。 思腾合力是英伟达精英级合作伙伴（Elite Partner） ，主营AI服务器与HPC
电力系统卫星时钟同步（北斗授时设备）到底有多重要？接下来我们详解下，希望对大家有所帮助。
Fedora 32 应该和 Ubuntu 20.04 LTS 一样都在 4 月底发布。
垃圾回收（GC）是托管语言必备的技术之一。GC 的性能是影响托管语言性能的关键。我们的 .NET 既能写桌面程序 (WINFROM , WPF) 又能写 web 程序 (ASP.NET CORE)，甚至还能写移动端程序。。。不同使用场景的程序对 GC 的风格也有不同的要求，比如桌面程序更注重界面的响应速度，web 程序注重的是吞吐量。有幸的是 CLR 为我们提供了2种不同的 GC 模式与风格。
攻击者可以通过多种方式获得 Active Directory 中的域管理员权限。这篇文章旨在描述一些当前使用的比较流行的。此处描述的技术“假设破坏”，即攻击者已经在内部系统上站稳脚跟并获得了域用户凭据（也称为后利用）。
电力行业和人民的生活、生产息息相关，一旦电力设施遭遇破坏或工作失误，就会造成大面积停电，其后果不堪设想，尤其是2003年美加“8.14”和2005年莫斯科“5.25”这两起大面积停电事故给我们敲响了警钟。随着电力行业的发展，电力企业采用科技手段加强管理模式，以及无人值守变电站越来越多地出现在城市的各个角落之际，电力维护部门对变电站高效维护、统一管理方面的要求不断提高，急需打造智能化管理平台，来解决日常管理中出现的维护、工作操作等问题。
腾讯云异构计算实例搭载GPU、FPGA等异构硬件，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用，InstanceTypes分享腾讯云AMD GPU实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
对企业来说，服务器上的数据是非常宝贵，如果数据库丢失了，损失是非常巨大的，因此，企业需对数据进行定期维护服务器安全，以防万一。一般企业都需要每天对服务器上的数据进行备份，而且要将备份数据放置在不同服务器上，数据需要备份，同样需要防盗。可以通过密码保护好磁带并且如果你的备份程序支持加密功能，你还可以加密这些数据。同时，要定好备份时间，通常备份的过程会选择在晚上10点以后进行，到半夜结束。
作者：丁一帆 https://www.zhihu.com/question/310387269/answer/926638382
Chef是一个“能够实现将基础架构模型转换为代码形式”的自动化平台，它允许用户跨越数个服务器（或者数个节点）来管理和部署资源。Chef自动化平台还允许用户创建及下载“菜谱”(“菜谱”存储在“烹饪手册”cookbook
当你在花近万元剁手i7 5960x时，有没有想过，在华强北的某个角落，有一群人靠几百块收来的二手服务器配件，搭建了一台性能同等，甚至更强的服务器！ 首先，在看此帖之前，请确认你有攒机的经验和一颗经得起折腾的心（或者你很有钱）。 攒洋垃圾服务器的过程和普通电脑差不多（一般情况下），你只要有自己装机的经验即可。 长文、多图预警，不过里面句句都是笔者摸爬滚打多年的经验。 目录 1、捡垃圾概述 2、服务器CPU通览 3、配件（内存、硬盘）介绍 4、主板（含准系统）通览 5、LGA1366详述 6、LGA2011（含
Maoni Stephens 是 .NET 垃圾回收器 （GC） 的首席架构师之一，她在2023年8月份发表了一篇关于 .NET GC 新功能的博客文章，该功能称为 Dynamic Adaption To Application Sizes （DATAS），该功能将随 .NET 8 一起提供。此功能将在应用运行时自动增加或减少服务器 GC 模式下的托管堆数量。它减少了 .NET 应用使用的内存总量，使服务器 GC 模式成为内存受限环境（如 Docker 容器或 Kubernetes Pod）的可行选项，这些环境可以访问多个逻辑 CPU 内核。
2017年末，北京邮电学院在我单位采购的gps卫星校时系统已成功使用在科研项目，为该项目提供标准的时间信息，同时也为国家科研贡献自己一份微薄的力量。
当地时间 8 月 8 日，英伟达 CEO 黄仁勋在计算机图形学顶会 SIGGRAPH 2023 上发布了专为生成式 AI 打造的下一代 GH200 Grace Hopper 平台，并推出了 OVX 服务器、AI Workbench 等一系列重磅更新。
服务器CPU，就是在服务器上使用的CPU。目前，服务器CPU按CPU的指令系统来区分，通常分为CISC型CPU和RISC型CPU两类，后来又出现了一种64位的VLIM（Very Long Instruction Word超长指令集架构）指令系统的CPU,而Intel选择称呼他们的新方法为EPIC（Explicitly Parallel Instruction Computer，精确并行指令计算机）。
使用显卡或者说 GPU 执行通用计算早就已经不是什么新鲜的事情，这得益于整个行业近年来不遗余力的推动，例如 AMD、Apple、NVIDIA、Intel 等都把 GPU 执行非图形处理作为新业务的重中之重来推广。 虽然说 GPU 通用计算不再是新鲜事，但是对于许多人而言，可能也就仅限于听过而已，其中的一些关键信息缺并不十分了解，这并不奇怪，因为“听过”的人当中其实大部分都是游戏玩家，就算对这方面有更多认识（例如懂得写 OpenCL 代码）的人来说，也未必能对厂商为什么会推出专门的超算卡有充分
新智元报道 来源：theinquirer.net等 编辑：文强 【新智元导读】AMD今天公开展示了全球首款7纳米制程的GPU芯片原型，含有32GB的高带宽内存，专为人工智能和深度学习设计，用于工作
随着基础架构需求的扩展，手动管理每台服务器变得越来越困难。这种困难因重复性要求而变得复杂，如果节点出现故障或需要水平缩放，则需要再现性。
这篇文章主要概括的聊一聊GC，大概知道有哪些知识点或使用的时候需要注意什么。讲GC的文章一抓一大把，我就挑几个我个人比较有兴趣的地方分享一下。
到年底了，又到了各大高校开始动手采购GPU服务器的时候到了，最近不少学生在QQ上请我们帮忙看看配置
Win10面世已经四年多了，越升级越卡，已经成为大家的共同评价。硬盘飙升100%、经常性C位卡顿、无端端的进程崩溃……每一次升级似乎都变成了一道选择题，升or不升？呵呵，这的确是个问题。
在上文[如何获取GC的STW时间]一文中，我们聊到了如何通过监听GC发出的诊断事件来计算STW时间。里面只简单的介绍了几种GC事件和它的流程。群里就有小伙伴在问，那么GC事件是什么时候产生的？分别是代表什么含义？那么在本文就通过几个图为大家解答一下这个问题。
ENVI 是图像处理和分析软件的行业标准。图像分析师、GIS专业人员和科学家使用它从地理空间图像中提取及时、可靠和准确的信息。
从2017年前开始，工作的原因接触到了NGS（高通量测序技术 High-throughput sequencing又称“下一代”测序技术"Next-generation" sequencing technology）技术和相关的生物信息学分析。
2019年3月13日，宜昌市夷陵区人民政府官网发布公告《关于防范勒索病毒 GANDCRAB 攻击 的预警通报》称，近期有境外黑客组织对我国有关部门发起了勒索病毒邮件攻击，勒索病毒版本号为GANDCRABV5.2。
Nvidia推出了一款用于AI和高性能计算的Arm数据中心CPU，它将提供比AMD 64核EPYC Rome处理器快10倍的AI性能。该CPU命名为Grace，计划于2023年初推出。Grace将使用Arm的下一代Neoverse CPU 服务器IP以及LPDDR5x内存子系统，该CPU 采用Nvidia NVLink 连接GPU。可以提供每秒900 GB的双向带宽用于CPU到GPU的通信。 其将提供两倍的带宽和10倍的能效比。 同时，Nvidia表示，该公司将每两年更新一次GPU，DPU和CPU架构，其中一年重点放在x86平台上，另一年放在Arm平台上。
本文来源于王璋在知乎问题【如何配置一台适用于深度学习的工作站？】下的回答，AI科技评论获其授权转载。 问题详情 如何配置一台适用于深度学习的工作站？ 刚买两块Titan Z GPU准备搞搞深度学习，结
小型对象是被分配在小型对象堆SOH上的。SOH有3代，分别是：第0代，第1代，第2代。对象根据寿命向上移动。将新对象放在Gen 0上。当第0代充满时，.NET垃圾收集器会处理不需要的对象，并将其它内容移至第1代上，如果第1代充满了那么垃圾回收会再次运行处理不需要的对象，并将其它内容移至第2代上。那么当第2代充满时会发生垃圾回收完全运行。将清除不需要的第2代对象，并将第1代对象移动到第2代上，然后将第0代对象移动到第1代上，最后清除所有未引用内容。每次运行垃圾回收后会压缩受影响的堆，将仍然在使用的内存放置在一起。这种方法可以确保高效运行，并且耗时的压缩过程只在必要时发生。
consumer_editions 版本包含：Home(家庭版); Education(教育版) ; Professional(专业版)； business_editions 版本包含：Education(教育版); Enterprise (企业版); Professional(专业版)；
Citrix之所以做到了桌面虚拟化的老大，和后来者的差距并不是一点半点。其中最重要的就是FlexCast技术，下面就是他的一个概况介绍：
目前在售的NVIDIA Volta架构中Tesla V100处于深度学习GPU专业卡的最顶端位置！拥有5120个CUDA核心、640个Tensor辅助核心，核心面积达到了815平方毫米，集成了210亿个晶体管。作为Tesla P100的升级产品，Tesla V100同样拥有有两个不同的版本：一个是支持NVLInk,一个是支持PCIE。
小型.NET对象被分配到小型对象堆（SOH）上。其中有3种：第0代，第1代和第2代。对象根据其寿命向上移动。
图灵超算工作站UltraLAB GR420M是一款支持AMD锐龙Pro处理器、多GPU(基于PCIe 4.0 x16)、海量并行储于一体的双塔式工作站。
问题详情： 如何配置一台适用于深度学习的工作站？ 刚买两块 Titan Z GPU 准备搞搞深度学习，结果原来的工作站功率不够，带不动，所以准备组装一台新工作站。求大神们给点意见，最好给个完整的 li
目前项目开发基本都基于.NetCore 3.1以上了，有些老版本的规则和概念也没有列出来,低版本的垃圾回收类型和内存释放方式会有所不同
.Net 分布式云平台基础服务建设说明概要 1） 背景 建设云平台的基础框架，用于支持各类云服务的业务的构建及发展。 2） 基础服务 根据目前对业务的理解和发展方向，总结抽象出以下几个基础服务，如
倘若从局域网中某一台工作站中执行共享打印操作时，网络打印机能够正常工作；而从另外一台工作站中执行共享打印操作时，网络打印机打印出来的内容全部是乱码，遇到这种故障时你该如何快速排除呢？
“ 读完这篇文章，大概会对Kerberos原理更了解一些吧”
我在自己的网站中专门介绍过GPU的一些硬件基础知识：https://lulaoshi.info/gpu/gpu-basic/gpu.html。英伟达为优化深度学习的矩阵运算，在较新的微架构中，专门设计了Tensor Core这样的混合精度核心，因此，人工智能训练最好选择带有Tensor Core的GPU。
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