X86 指 Intel 处理器家族,从 8086 开始,随后发布 80186、80286、80386、80486、Pentium 和 Xeon 等。X86 中的 86 表示其早期处理器的最后 2 位数字。
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,
AI 科技评论按:ACM 通讯(ACM Communications)在线杂志近期刊登了一篇作者来自谷歌的文章,带领我们重新审视了近几十年的半导体发展历程,以及 AI 研究、应用人员们如今已经接受了的问题:专用处理器为什么好、为什么火起来。值得注意的是,这篇文章的作者之一正是谷歌 TPU 团队成员、UC 伯克利大学退休教授、2017 年图灵奖获得者 David Patterson。AI 科技评论全文编译如下。
作者:Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson
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”。
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?
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。
在 2021 年第三个季度开始,我又下单了一台设备,作为已有资源的补充。在新设备到来之前,正好对已经运行了一个季度时间的“老设备”做下总结和分享。
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
ARM和x86是目前计算领域中最常见的两种微处理器架构。x86架构主要由Intel和AMD开发,广泛应用于个人计算机和服务器市场;而ARM架构则因其低功耗、高能效的特点,在移动设备和嵌入式系统中占据主导地位。随着技术的发展,ARM架构也在向高性能计算领域拓展,如苹果M1芯片的成功就是很好的例证。了解这两种架构的异同对于开发者来说至关重要,尤其是当面对跨平台编程任务时。
选自Google Cloud Platform 作者:Norm Jouppi 机器之心编译 在去年的谷歌 I/O 开发者大会上,谷歌宣布发布了一款新的定制化硬件——张量处理器(Tensor Processing Unit/TPU),参见机器之心当时的报道《谷歌发布 TPU 只是开始,是时候让英特尔害怕了》。但很长一段时间以来,谷歌并没有披露相关成果的细节。今天早些时候,谷歌终于打破了沉默,通过一篇论文介绍了这项研究的相关技术以及与其它硬件的比较。谷歌的硬件工程师 Norm Jouppi 也第一时间在谷歌云
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
在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。
HCA方案将所有的信道分为两部分:一部分信道固定配置给某些小区,即部分信道隔离;另一部分信道则保留在中心存储区中,为系统中的所有用户所共享,即部分信道共享。HCA是FCA和DCA的折中,故成为混合分配。(关于FCA和DCA参见相应词条)
我们知道,各类智能网卡在服务器集群中的大规模部署,可以进一步降低数据中心建设和运营成本,更好地将服务器资源货币化。但仅从网卡层面来看,这个方案还存在不少优化空间。
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……
这是一次巨大的转变,但对所有以计算为中心的平台供应商而言,这个过程终将——在某些情况下逐渐地发生。
2月20日消息,美国人工智能初创公司Groq最新推出的面向云端大模型的推理芯片引发了业内的广泛关注。其最具特色之处在于,采用了全新的Tensor Streaming Architecture (TSA) 架构,以及拥有超高带宽的SRAM,从而使得其对于大模型的推理速度提高了10倍以上,甚至超越了英伟达的GPU。
本篇文章,继续分享另外一台端午假期折腾的设备,HP MicroServer Gen10 一代。同样分享下我的折腾思路,希望能够帮助到有类似需求的你。
【新智元导读】本文以 Google 最新公开的 TPU 论文《在数据中心中对张量处理器进行性能分析》的译本为基础,对该论文及 TPU 进行了评价。 源起 2017年度的国际计算机体系结构年会(ISAC-2017)尚在投稿阶段时,类似“Google将公布其张量处理器的细节”的小道消息就在不停发酵。几天前,即2017年4月6日,Google在自家网站上公开了论文初稿,让大众可以在会议之前提前了解其中细节。由此Google、TPU和NN加速又再次成为热门话题。 由于相关公开资料足够丰富,足以替代类似神经网络硬
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
摘要:本文将全面探讨GPU硬件技术,从硬件架构到性能评估,深入揭示显卡、显存、算力和功耗管理等关键要点。了解GPU硬件技术对于优化应用性能、加速计算任务以及推动科学研究具有重要意义。
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
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】「拼装」CPU,4纳米显卡,世界最快AI超算,还有游戏开发者的元宇宙。这次,老黄的百宝箱里都有啥? 今天,老黄穿着他的皮衣又来了! 3月22日晚,英伟达GTC 2022开幕。 虽然没有了那个熟悉的厨房,但这次的阵仗反而更加豪华。 英伟达用Omniverse把新总部从内到外渲染了一遍! 800亿个晶体管的Hopper H100 随着拔地而起的平台,英伟达推出了为超算设计的最新AI显卡Hopper H100。 相比于「只有」540亿个晶体管的前辈A
作者:丁一帆 https://www.zhihu.com/question/310387269/answer/926638382
众所周知,安卓支持3类处理器(CPU):ARM, Intel和MIPS。其中ARM无疑被使用得最为广泛。Intel因为普及于台式机和服务器而被人们所熟知,然而对移动行业影响力相对较小。MIPS在32位和64位嵌入式领域中历史悠久,获得了不少的成功,可目前Android的采用率在三者中最低。 处理器(CPU)
CPU的算力发展跟不上算力需求,所以人们考虑可以将一部分原本CPU承载的功能卸载到其他专用硬件上去处理(比如网卡),从而释放CPU算力,让其专注于处理关键的(创造经济效益的)用户业务。
12代英特尔已经正式发布,采用创新的混合架构,性能(P核)+能效(E核)的组合设计带来巨大的性能及能效表现提升,另外DDR5内存及PCI-E5.0也都会一起升级换代。接下来就让我们具体看看12代英特尔都有哪些方面的升级吧!
本文从CPU简介、衡量CPU性能指标、单核及多核CPU工作流程、如何平衡 CPU 性能和防止CPU过载、为什么计算密集型任务要选择高频率CPU、超线程技术、CPU历史演进及摩尔定律等方面对CPU进行详细分析。希望对您有所帮助!
信不信,随便逮住一个人问他知不知道CPU,我想他的答案一定会是肯定的,但是如果你再问他知道ARM和X86架构么?这两者的区别又是什么?绝大多数的人肯定是一脸懵逼。今天小编就带你深入了解CPU的这两大架
芯片厂商向客户介绍产品,从硬件角度说地最多的就是功能,性能,功耗和价格。功能这个主要就是看芯片提供了什么接口,比如闪存,内存,PCIe,USB,SATA,以太网等,还看内部有什么运算模块,比如浮点器件,解码器,加解密,图形加速器,网络加速器等等。性能,对CPU来说就是测试程序能跑多少分,比如Dhrystone,Coremark,SPEC2000/2006等等。针对不同的应用,比如手机,还会看图形处理器的跑分;又比如网络,还会看包转发率。当然,客户还会跑自己的一些典型应用程序,来得到更准确的性能评估。功耗就是在跑某个程序的时候,整个芯片的功率是多少瓦。通常,这时候处理器会跑在最高频率,但这并不意味着所有的晶体管都在工作,由于powergating和clock gating的存在,那些没有被用到的逻辑和片上内存块并没在完全耗电。我看到的芯片公司给出的处理器最大功耗,通常都是在跑Dhrystone。这个程序有个特点,它只在一级缓存之上运行,不会访问二级缓存,不会访问内存。这样得出的其实并不是真正的最大功耗。但是从实际经验看,没有应用程序能让CPU消耗更高的能量,所以这么测量最大功耗也没什么错。当然,作为整体的芯片功耗,还得包括各种加速器和接口,尤其是会被用到的模块。
今年我决定给自己量身定制一台家庭网络存储服务器(也就是 NAS),预计存储容量有 32TB,并使用开源的操作系统,用来存储我的个人和商业数据。
后摩尔定律时代,数据中心服务器算力的增长跟不上带宽的增长,原本用来处理业务的算力被大量浪费在处理网络数据和基础设施业务上(OVS、NFV),通过CPU软件模拟的方式性能已经无法满足需求,服务器性能已经达到瓶颈,市面上不少客户可能会考虑两个选择:
后摩尔定律时代,单靠制程工艺的提升带来的性能受益已经十分有限,Dennard Scaling规律约束,芯片功耗急剧上升,晶体管成本不降反升;单核的性能已经趋近极限,多核架构的性能提升亦在放缓。AIoT时代来临,下游算力需求呈现多样化及碎片化,通用处理器难以应对。
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。
机器之心报道 编辑:泽南 GPU、AI 芯片、通用化云算力软件,英特尔在创新峰会上告诉我们,它仍然是那家站在最前沿的科技公司。 本周二,英特尔推出了一款名为 Gaudi2 的 AI 芯片,这家公司正在大力进军英伟达主导的人工智能芯片市场。 Gaudi2 是以色列人工智能芯片初创公司 Habana Labs 的第二代处理器,英特尔于 2019 年以约 20 亿美元的价格收购了该公司。近年来,AI 研究人员和公司已经习惯使用英伟达软件平台 CUDA,因此从后者手中抢夺市场份额一直是一个挑战。除了用于人工智能计
在今天的年度发布会上,拥有世界级算法优势的依图科技重磅推出云端AI芯片——求索(questcore™)!为AI芯片开辟了一条新道路。
现在的企业级NVMe SSD的性能真是让人震撼,有些SSD的性能动辄上百万IOPS,延迟20μs~1ms(视队列深度),冬瓜哥这辈子恐怕都用不了这么高的性能。冬瓜哥感觉,这个性能应对99%的应用已经完全够用了。剩下的1%就是一些极其特殊的场景,比如广泛存在于大型互联网后端的一些系统,以及少数特殊行业。
📷 目录 Cpu: 内存条: 酷兽夜枭 DDR4 3200 16GB(8GB×2) 主要参数 性能参数 编辑 电源: 固态: 散热器: 机箱: 显卡: 风扇: 显示器: ---- Cpu: I5 1240f 成本价1010元(当前性价比最合适的) 基本参数 适用类型 PC台式 CPU系列 酷睿i5 12代系列 制作工艺 Intel 7(10纳米) 核心代号 Alder Lake-S CPU架构 Golden Cove PCI Express版本 PCIe 4.0、PCIe 5.0 发布日
我想对了学习单片机的人而言,肯定都想知道单片机目前的发展现状啊,据此来给自己指定学习目标吧,今天我搜集了一些单片机的发展现状,希望对大家有帮助,^ ^.
本文将介绍一台有些年代感,低功耗、相对廉价的 MiniPC:NUC7CJYH。在使用了半年之后,我觉得是一个合适的时间点来“盘一盘”它了。
---- 新智元报道 编辑:David 好困 【新智元导读】英特尔又放大招!7纳米全新GPU专攻AI计算,2倍性能碾压老黄A100,这回「牙膏厂」是杀到英伟达家门口了? 最近,牙膏厂又支棱起来了! 5月10日,英特尔正式发布了面向AI训练和理解的第二代GPU处理器——Gaudi2。 制程上使用了台积电的7纳米工艺,甚至超过了目前自家最先进的CPU系列。 根据英特尔的测试,Gaudi2的性能最高可以达到英伟达A100的2倍。 兵临「老黄」城下? Gaudi2以16nm的第一代Gaudi架构为基
【新智元导读】计算机图像计算水平稳步的增长,但各大厉害的模型尚未得到合理应用。在这篇 ICLR 2017 提交论文《深度神经网络模型分析在实践中的应用》中,作者从精确度、内存占用、参数、推理时间和功耗等方面分析比较 ImageNet 历届冠军架构,为有效设计及应用深度神经网络提供了最新的分析资料。 (文/Alfredo Canziani 等)深度神经网络自出现以来,已经成为计算机视觉领域一项举足轻重的技术。其中,ImageNet 图像分类竞赛极大地推动着这项新技术的发展。精确计算水平取得了稳步的增长,但颇具
本文从应用背景的角度论述了Google研制Tensor Processing Unit(TPU)并将其应用于数据中心的原因。在后续的技术篇中,文章会从技术架构的角度,并结合其论文来详细讨论。
【新智元导读】ImageNet 图像分类竞赛极大地推动了深度学习在计算机视觉领域的应用,《深度神经网络模型分析在实践中的应用》这篇论文从精确度、内存占用、参数、推理时间和功耗等方面对 ImageNet 获胜架构进行评析,并得出结论:(1)功耗与批量大小和架构无关;(2)准确性和推理时间呈双曲关系;(3)能量约束是最大可实现精度和模型复杂度的上限;(4)通过操作次数可以可靠评估推理的时间。 论文下载地址:https://arxiv.org/pdf/1605.07678v3.pdf (文/Alfredo Ca
选自The Next Platform 机器之心编译 参与:王淑婷、刘晓坤 在今年的年度 I/O 大会上,谷歌给人留下深刻印象。它不仅推出了一系列基于 TPUv2 芯片的云计算 TPU 实例的基准测试,还透露了一些有关其下一代 TPU 芯片即 TPU3.0,以及其系统架构的简单细节。TIRIAS Research 的顶尖技术专家和首席分析师 Paul Teich 近日在 nextplatform 发文,对谷歌 TPU3.0 进行了深度揭秘。 谷歌将 TPUv2 版本升级为 TPU 3.0,但讽刺的是,据我们
写代码用什么电脑,从去年我一开始做自媒体到现在,一直都是会有人问到的一个问题。这里的选择限定笔记本电脑,如果当然不是因为台式机不能写代码,只是如果仅仅为了去写代码选择/配置一台机器,难免有点浪费。
近日在Hot Chips 2019大会上,英特尔发布了首款AI处理器,专为大型计算中心设计。
如果你要购买一台新计算机,有两种主要的 CPU 架构可供选择。Windows PC 通常建立在 Intel 和 AMD 使用的 x86 平台上,而 Apple 的计算机则使用该公司自己的基于 ARM 架构的 M1 和 M2 处理器。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云