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。
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
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。
第九章 操作系统和硬件优化 Mysql服务器性能受制于系统最薄弱的环节，磁盘大小，可用内存，cpu资源网络以及连接他们的组件，都会限制住Mysql的性能。 mysql中一方面的缺陷常常会将压力施加在另一个系统之上。例如没有内存的时候，可能会刷出缓存来腾出空间，这时候会导致io过高，所以再发现问题的时候，要尽量注意深沉次的问题。 低延时收益于更快的cpu，高吞吐收益于更多的cpu。 mysql还有很多后台工作，那些工作也能受益于多cpu。 备库更多需要io而不是cpu，因为主库备份到备库会使串行任务。 cpu
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。
RocketMQ 是一款开源的分布式消息系统，基于高可用分布式集群技术，提供低延时的、高可靠的消息发布与订阅服务
Redis 提供两种持久化机制 RDB（默认） 和 AOF 机制，Redis4.0以后采用混合持久化，用 AOF 来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用 RDB 来做不同程度的冷备。
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。
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，
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/120332.html原文链接：https://javaforall.cn
分布式系统利用卸载来减少 CPU 负载变得越来越流行。远程直接内存访问 (RDMA) 卸载尤其变得流行。然而，RDMA 仍然需要 CPU 干预来处理超出简单远程内存访问范围的复杂卸载。因此，卸载潜力是有限的，基于 RDMA 的系统通常必须解决这些限制。 我们提出了 RedN，这是一种原则性的、实用的方法，可以实现复杂的 RDMA 卸载，无需任何硬件修改。使用自修改 RDMA 链，我们将现有的 RDMA 动词接口提升为图灵完备的编程抽象集。我们探索使用商用 RDMA NIC 在卸载复杂性和性能方面的可能性。我们展示了如何将这些 RDMA 链集成到应用程序中，例如 Memcached 键值存储，从而使我们能够卸载复杂的任务，例如键查找。与使用单侧 RDMA 原语（例如 FaRM-KV）的最先进的 KV 设计以及传统的 RPC-over-RDMA 方法相比，RedN 可以将键值获取操作的延迟减少高达 2.6 倍。此外，与这些基准相比，RedN 提供性能隔离，并且在存在争用的情况下，可以将延迟减少高达 35 倍，同时为应用程序提供针对操作系统和进程崩溃的故障恢复能力。
「 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。
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
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。
1、创建状态：进程由创建而产生。 2、就绪状态：指进程已准备好运行状态，即进程已分配到除CPU以外所有的必要资源后，只要再获得CPU，合可立即执行。（有执行资格，没有执行权的进程） 3、运行状态：指进程已经获取CPU，其进程处于正在执行的状态。（既有执行资格，又有执行权的进程） 4、阻塞状态：指正在执行的进程由于发生某事件（如I/O请求，申请缓冲区失败等）暂时无法继续执行的状态，即进程执行受到阻塞。 5、终止状态：进程的终止也要通过两个步骤：首先，是等待操作系统进行善后处理，最后将其PCB清零，并将PCB空间返还给操作系统。
在业务新上线，或者业务做活动，压测成为必不可少的一步。但是很多开发对如何做好服务压测并没有特别系统的了解，这篇文章的目的是为了解释清楚单机服务压测的目的、做法、误区，帮助大家更好地达成压测的目的
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？
Redis 提供两种持久化机制 RDB（默认） 和 AOF 机制，Redis4.0以后采用混合持久化，用 AOF 来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用 RDB 来做不同程度的冷备
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。
主频也叫时钟频率，单位是MHz，用来表示CPU的运算速度。CPU的主频＝外频×倍频系数。很多人认为主频就决定着CPU的运行速度，这不仅是个片面的，而且对于服务器来讲，这个认识也出现了偏差。至今，没有一条确定的公式能够实现主频和实际的运算速度两者之间的数值关系，即使是两大处理器厂家Intel和AMD，在这点上也存在着很大的争议，我们从Intel的产品的发展趋势，可以看出Intel很注重加强自身主频的发展。像其他的处理器厂家，有人曾经拿过一快1G的全美达来做比较，它的运行效率相当于2G的Intel处理器。
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。
生产中经常遇到一些IO延时长导致的系统吞吐量下降、响应时间慢等问题，例如交换机故障、网线老化导致的丢包重传；存储阵列条带宽度不足、缓存不足、QoS限制、RAID级别设置不当等引起的IO延时。
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。
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
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
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。
首先看 CPU 内存、硬盘 io 的消耗程度，其中重点是硬盘使用率，要做好准备，避免厂家期间业务写入增长，磁盘占满。
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？
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
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
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。
本文介绍的三种调优方法是按照金字塔的调优顺序排列的，如下图所示。一般来说，自底向上调优的效果是成反比的，而越往下层调优效果越好，但是难度也越大。
并发：同时拥有两个或者多个线程，如果程序在单核处理器上运行，多个线程将交替地换入或者换出内存，这些线程是同时“存在”的，每个线程都处于执行过程中的某个状态，高速切换感觉同时执行。如果运行多核处理器上，此时，程序中的每个线程将分配到一个处理器核上，因此可以真正的同时运行。
ClickHouse是一个真真正正的列式数据库，同时也是一个完美的数据库管理系统；因为它允许在运行的时候创建数据库和表，同时加载数据和运行查询，而且无需重新配置和重启服务。
•超高的QPS（每秒钟处理的查询量）和TPS导致SQL处理效率下降。•大量的并发导致的数据库连接数被占满和超高的CPU占用率导致资源耗尽服务器宕机。•磁盘IO性能瓶颈导致数据传输效率下降，计划任务导致磁盘IO下降。•网卡IO性能瓶颈，要减少从服务器数量，缓存要分级，避免使用 select * 这样的查询。
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
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。
redo log:存储已提交的事务,顺序写入,不需要读取操作 undo log:存储未提交事务,帮助回滚,随机读写操作
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.
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