双路服务器和单路服务器的区别,有三点,区别一是在CPU上的区别,区别二是在执行效率上的区别,区别三是在内存在的区别,接下来的文章来详细的讲解一下这三点的区别。
Q:有什么需求? A:跑耗资源的科学运算。 Q:为什么捡垃圾? A:因为穷。 Q:怎么捡垃圾? A:全能的淘宝。
做生信分析的人越来越多,但并不是每个人都有足够的计算资源。云计算是个好东西,但它的成本优势更多体现在大数据处理上,每天需要处理几十几百 TB 甚至 PB 级别的数据时,云计算才会比自建维护机房要划算得多。如果处理的数据不大,自己组装个服务器要划算得多。
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
在前面两篇文章《个人 CPU 的型号、代际架构与微架构》 和 《聊聊近些年 CPU 在微架构、IO 速率上的演进过程》 , 我们介绍了个人台式机电脑中的 CPU 型号规则、核设计细节,以及各代 CPU 的关键变化。在这一节中,让我们进入到和大家手头工作相关度更高的服务器 CPU 原理部分。
U是一种表示服务器外部尺寸的单位,是unit的缩略语,一般只有机架服务器使用该单位。服务器的厚度以4.445cm为基本单位。所谓“1U的PC服务器”,就是外形满足EIA规格、厚度为4.445cm的产品。
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,
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「 泛在 」,从英文的角度来看,最恰当的翻译应该是有拉丁语意的Ubiquitous,有「 神无处不在 」的意思。
大家都对个人电脑的 CPU 有不少的了解,但对服务器 CPU 没有亲眼见过。所以总会有人会产生疑问,把我自己的 PC 办公电脑上的 CPU 拔下来插到服务器上行不行。
传统的视频质量评价指标包括 PSNR 和 SSIM 等。而 VMAF 由 Netflix于 2017 年提出,是一种全参考的视频质量评价指标,分数范围由 0 到 100,越高代表质量越好。VMAF 试图准确地捕捉人类的感知,将人类视觉建模与不断发展的机器学习技术相结合,使其能够适应新的内容,在与人类视觉感知保持一致方面表现出色。VMAF 现在已经被 Netflix,Snap,V-Nova等公司采用。
关于服务器我一直有个设想:未来每个人都有一个专属服务器。这个服务器是每个人在互联网的数据中枢。这个服务器:安全,只有所有者拥有管理权限;强大,可以存储数据并保护隐私。当人离开世界时,可以选择把一些数据留给家人,也可以选择把自己在互联网的记忆全部抹去……
众所周知,随着云计算的蓬勃发展,各大IDC数据中心对服务器CPU的要求也是水涨船高。每逢有算力更强、性能更稳、成本更低的服务器CPU上市,都会引发众多数据中心用户的高度关注。 究其原因其实非常简单:不论是一个百分点的性能提升,亦或是一个百分点的成本降低,数据中心里那么多台服务器日积月累下来,也会是一笔非常惊人的数字。 想要寻找性价比更高的CPU?下面我们就来公布自己的一项发现:就在2022年的夏天,一款被AMD突然“亮剑”的服务器CPU,可能会成为许多数据中心用户眼中“最靓的仔”。 一款为高性价比而生的CP
作者:ciuwaalu,腾讯 TEG 后台开发工程师 AMD 服务器,多线程应用绑核,选取不同的 CPU 核,性能差距可达50%。 最近有幸因项目拿到一台 AMD EPYC 系列测试服务器,发现了一些奇怪的现象。 这台测试服务器拥有双路 AMD EPYC 7552 处理器,属于第二代 Rome(Zen2)架构,单路 48 个物理核,双路总计 192 个逻辑核(线程),有两个 NUMA 节点。 为了进行测试,预先编写了一个简单的多线程程序: 两个线程,分别为生产者、消费者,模拟 route-wo
服务器是构建云计算和数据中心的最核心基础设备,在公有云持续放量的背景下,服务器行业正迎来景气拐点。本文围绕4个核心问题,由浅入深对服务器进行深入剖析:
最近朋友送了我一整套 LGA2011 平台,CPU、内存、电源、主板什么的一应俱全。看着马云上 E5-2650v2 的价格只要80一颗了,就整了两颗回来玩玩。虽说是 Ivy Bridge – EP 的老古董了,但双路16核32线程看着还是很舒服的,160块钱还要有多高的要求呢?
英特尔(Intel)上周就这么做了,将两款最昂贵的cpu与英伟达(NVIDIA) gpu的推理性能进行了比较。
超融合设备为构建云计算基础设施提供了低风险的选择。这些预集成系统包括商业化的服务器和多个驱动器,以及允许在计算集群上共享这些驱动器的必要软件。 对于硬件专业知识有限或IT人员不足的组织来说,超融合基础设施使用更加简单性,更为快速,但其价格有些高。尽管如此,许多私有云部署仍处于早期阶段,因此在超融合设备上的试点投资可能是使用这项技术的一个好办法。 为什么超融合对私有云部署具有意义? 存储行业正在从传统的RAID阵列概念转向小型设备,12个驱动器就是2U服务器的标准。这也适合许多私有云的要求,因为这个盒子尺
4月8日上午,在鹤壁举行的信息技术自主创新高峰论坛上,龙芯中科正式发布了龙芯3D5000处理器,这是龙芯5000家族的最新成员,首次使用芯粒(chiplet)技术将2个龙芯3C5000封装在一起,做到了32核。
由于时代和磁盘技术发展的限制(单盘容量和性能发展缓慢),产生了raid相关技术。技术产生了,如何才能快速的来实现和进行部署呢?最简单最快的方法就是在操作系统层面实现或者在操作系统上部署raid软件(有点类似虚拟化里面kvm和xen的区别,kvm在linux内核里,xen是linux系统层面上的软件)。功能是轻易的实现了,但是性能呢,非常一般。早期阶段,CPU技术发展有限(也没有现在的什么多核超线程,频率也比较低),但raid计算又会消耗大量的CPU,造成CPU使用飙升。
近日,中科龙芯公司在河南鹤壁举行的信息技术自主创新高峰论坛上发布了最新的3D5000高性能服务器CPU,这款CPU的发布引起了广泛关注。
这篇文章主要揭秘 Stack Overflow 截止到 2016 年的技术架构。 首先给出一个直观的数据,让大家有个初步的印象。 相比于 2013 年 11 月,Stack Overflow 在 2016 年 02 月统计数据有较大变化,下面给出 2016 年 02 月 09 号一天的数据,如下: HTTP 请求数 209,420,973 (+61,336,090) 网页加载次数 66,294,789 (+30,199,477) HTTP 流量发送有1,240,266,346,053 (+406
2022年注定是充满不确定性的一年, 疫情反复、经济萎靡不振、全球供应链受到波及、能源及粮食危机……无一不给企业的生存发展带来巨大挑战。市场萎缩、资金链断裂、企业裁员,充斥着网络的头版头条。面对如此严峻的形势,企业如何才能破局呢? 数字化转型,依然是纾困解难的关键。其中大数据产业更是重中之重。 作为大数据产业最关键的基础设施之一,数据库的重要性可以说毋庸置疑。以中国移动、中国联通、中国电信等三大运营商为例,遍布全国的千行百业,数以千万计的企业,以及数以亿计的民众,都在享受着运营商提供的连接服务与快捷便利。而
网友说自己的小型网站部署服务器上,随着网站数据增多、访问量变大后,用什么办法解决大流量访问,扩容增配置还是动静分离呢?这个问题对于很多站长来说是一个挺纠结的问题。业务在高速增长中,传统的方法是扩容增配,CPU/内存/带宽等等都是扩容的对象。那么现在随着云服务器的普及率越来越高,也可以利用动静分离的办法来解决这个问题。本文中魏艾斯博客说一下整体思路,有了思路再去操作就容易很多了。
腾讯云独享型服务器再出新活动。每年双11腾讯云都会提前半个月推出预热活动,这也是比友商提前了好处。可以吸引更多新用户关注。
2022年注定是充满不确定性的一年, 疫情反复、经济萎靡不振、全球供应链受到波及、能源及粮食危机……无一不给企业的生存发展带来巨大挑战。市场萎缩、资金链断裂、企业裁员,充斥着网络的头版头条。面对如此严峻的形势,企业如何才能破局呢?
1、戴尔(Dell),是一家总部位于美国德克萨斯州朗德罗克的世界五百强企业,由迈克尔·戴尔于1984年创立。戴尔以生产、设计、销售家用以及办公室电脑而闻名,不过它同时也涉足高端电脑市场,生产与销售服务器、数据储存设备、网络设备等
安妮 陈桦 编译自 The Next Platform 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在上周召开的Google I/O 大会上,谷歌正式公布了第二代TPU,又称Cloud TPU或TPU 2。但是,谷歌并没有详细介绍自己的新芯片,只展示了一些照片。 The Next Platform今天发布一篇文章,基于谷歌提供的图片和细节,带你深入了解谷歌的TPU2。量子位编译如下: 首先要说明的一点是,谷歌不太可能向公众出售TPU的芯片、主板或是服务器。目前看来,TPU2还是一个只供内部使用的产品。只有极少数
这篇文章主要介绍的是家用的深度学习工作站,典型的配置有两种,分别是一个 GPU 的机器和四个 GPU的机器。如果需要更多的 GPU 可以考虑配置两台四个 GPU 的机器。
近来AMD在芯片市场取得了一些重大进展,尤其是在服务器这一块。 Mercury Research公布了2022年第一季度CPU市场的数据:AMD在处理器市场的份额达到了27.7%的历史新高,比2021年同一季度的20.7%大幅上升,这意味着AMD的市场份额同比增长了7%,幅度达三分之一。 这包括所有x86芯片,不仅仅指台式机处理器、笔记本处理器和服务器处理器,还包括为游戏机(以及物联网设备)等产品定制的芯片。 Mercury的Dean McCarron称:“就整体份额而言……AMD在第一季度的份额有所增加
分布式缓存对应于CPU的模型有如下的关系,我们知道,CPU跟内存的关系中间还有三级高速缓存L1,L2,L3.L1最靠近CPU内核,CPU在进行数据处理的时候一般是先把内存的数据复制到L1中进行处理,把处理结果恢复到内存中,所以多CPU多线程中会有数据复制不一致的问题.
CPU代表云服务器的运算能力,如果网站流量较大,动态页面比较多,建议选择2核以上CPU,而且目前的云计算厂商提供的还可以随时增加,也就是当你觉得业务量增长了,需要更强的运算能力了,那么就可以直接在官网上进行资源扩充。
上篇文章介绍了基准测试的一些思路和方法策略,这篇聊聊基准测试的MVP(最小可行性方案)。
选自The Next Platform 作者:Paul Teich 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、黄小天 在最近的 2017 Google I/O 大会上,谷歌发布了 TPU2(第二代 TensorFlow 处理单元);近日,TIRIAS Research 的一位顶尖技术专家和首席分析师 Paul Teich 在 Nextplatform 发表文章,对 TPU2 机器学习集群做了深度揭秘,提出了一些不同观点,比如他认为 TPU2 是内部专属产品,Google 不太可能出售基于 TPU 的
综上,面对突发流量应通过扩容,扩展,限流,负载均衡,缓存等手段来应对,确保系统稳定和可用。并且要从全局角度出发,相互协调各系统之间的关系。
IBM 上周一公布了最新的 POWER RISC CPU 系列,该系列针对企业混合云计算和人工智能 (AI)推理进行了优化,同时还进行了其他一些改进。
星星海首款自研GPU服务器和星星海新一代自研双路服务器,后者也是国内首款搭载即将发布的第三代英特尔至强可扩展处理器(Ice Lake)的双路服务器。
近日,国产X86 CPU厂商兆芯正式发布了新一代数据中心级处理器“开胜KH-40000”以及新一代消费级处理器“开先KX-6000G”。
概述:虚拟化是一个广义术语,通常是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行,是一个为了简化管理,优化资源的解决方案.服务器虚拟化则是一项用以整合基于x86服务器,来提高资源利用效率和性能的技术.本文从企业业务系统和管理角度出发,着重分析研究了X86技术架构下,虚拟网卡与SR-IOV、NUMA、虚拟磁盘格式相应的特点,并探索了不同应用场景下的资源划分和性能优化方案,希望能够通过多应用系统下的实践和最优配置,来提高X86服务器的性能和资源利用效率.
相信大多数学习计算机相关专业的小伙伴都应该知道什么是云服务器;简单来说云服务器就是,别人配置好放到远端给你使用的一台电脑,你通过ssh或者其他方式来登录这台电脑,并使用这台电脑完成你想要做的事情;并且大多数云服务器提供商都会顺带提供静态的公网IP给你使用,这样你部署的应用就可以被别人访问了;
如果想要搭建自己的计算平台,首先要购买服务器,本节内容我们将介绍服务器硬件相关的内容。前面介绍过计算资源无上限要求,要满足最低下限要求。而且服务器具有较大的扩展性,可以根据实际情况进行扩展。而且服务器都是模块化的,根据自己的预算,选择适合自己的设备。
一、私有云服务器的网口一般单机在7个以上,主要是为了保障专网专用、以及相应的冗余。
NAS即网络附加存储(Network Attached Storage),通过网络提供数据访问服务。 本人不推荐自攒NAS,稳定性差,迷你主板和家用机电源不是for 24x7的。 本人也不推荐成品N
过去十多年来,英特尔在服务器市场方面一直处于领先地位,其每年推出的至强处理器几乎已经等于服务器、数据中心的代名词。但是,在英特尔不断延迟其 10 纳米芯片制造工艺之后,外界开始议论纷纷,最终也让其他厂商有机会在数据中心计算市场CPU领域向其发起挑战。 展望 2022 年,数据中心计算领域比十年前要丰富精彩得多。AMD重返市场,创造出具有竞争力的 CPU 和 GPU,并且如果一切顺利,它将在今年第一季度末收购 FPGA 制造商 Xilinx。(2020 年 10 月AMD宣布将以350 亿美元收购 Xilin
刚刚,在英伟达举办的GPU技术大会上(其实会场就是老黄家的厨房),黄仁勋发布了全新ARM架构CPU,也是英伟达首款服务器CPU——Grace。
在如今大数据流量剧增的网络应用时代,服务器租用越来越成为众多企业和运营商的首选。而性能和配置不达标的服务器选择只会给企业带来诸多运营问题;但不经过实际需求的评估,轻率的选择一台性能强劲、价格昂贵的服务器,无疑是会带来成本上的浪费;因此,不能一味的为了省钱而选择一台很容易称为计算瓶颈,或者没有充分考虑数据冗余的服务器,都是会影响正常的业务运行,你需要从不同的角度来决定选择一台什么样的服务器,找到满足技术需要、业务发展和成本控制之间的最佳平衡点,为了做到这一点,绝对还是需要一点智慧。
编译 | 刘畅、尚岩奇、林椿眄 审校 | reason_W 2017年末,Facebook应用机器学习组发布最新论文,对整个Facebook的机器学习软硬件架构进行了介绍。纵览全文,我们也可以从中对Facebook各产品的机器学习策略一窥究竟。论文中涉及到机器学习在全球规模(上亿级数据处理)上的全新挑战,并给出了Facebook的应对策略和解决思路,对相关行业和研究极其有意义。 摘要 机器学习在Facebook的众多产品和服务中都有着举足轻重的地位。 本文将详细介绍Facebook在机器学习方面的软硬件
* 本文原创作者:Push丶EAX,本文属FreeBuf原创奖励计划,未经许可禁止转载 笔者经常要使用虚拟机,然而作为一个用着i3的屌丝,每一次开虚拟机都是一次煎熬。于是便有了撸台新主机的打算。 作为一个纯屌丝,笔者知道有不少小伙伴都跟笔者用着一样的渣硬件环境。本着极客精神,笔者把折腾新机的整个过程整理出来,希望能够抛砖引玉,让更多像笔者一样的小伙伴能用上高性能且廉价的硬件。 开始搭建 首先出了原有的i3-3220+8G+GTX460整机,获得1200元,接下来就要在这1200的区间内发挥了。 作为一个潜伏
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