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
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。
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)
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
这篇文章继续聊聊 EliteDesk 800G6 SFF 作为家用存储服务器的折腾过程。
新智元推荐 作者:Pete Warden 翻译:专知(ID:Quan_Zhuanzhi)Yongxi, Huaiwen 编辑:克雷格 【新智元导读】数据科学家,Jetpac 公司CTO Pete
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
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
链接:http://www.asrock.com/mb/Intel/J3455-ITX/index.cn.asp
作为俄罗斯最大的在线社交平台,VKontakte(意为“接触”,以下简称:VK)的全球注册用户超过了2亿,支持包括中文在内的86种语言。按照Alexa的数据统计,VK全球流量排名第14位,在俄罗斯则排名第一位。
案例是一个泰国网站的生产环境(请脑补一句“萨瓦迪卡”,为了叙述方便,下文中均以"萨瓦迪卡"指代这个网站。)“萨瓦迪卡”是一个 采用 Wordpress + MySQL搭建的应用。这个遗留系统已经工作了五年。客户已经把在其它 VPS 上平移到 AWS 上。平移(lift and shift)是说原样复制,而迁移(migration)还要进行改造。而客户唯一发挥 AWS 优势的一点就是用了一个配置很高的 EC2 虚拟机 —— m4.4xlarge。这样一台配置的虚拟机有 16 个虚拟 CPU,64 GiB 的内存,以及 2000 Mbps 的网络带宽,最高 3000 IOPS 的 200GiB 的块存储设备(也就是硬盘)。
在人工智能热潮的大背景下,行业对 AI 计算集群的需求激增,对数据中心容量的需求也水涨船高,进而给电网、发电能力和环境带来了极大压力。数据中心容量严重制约着 AI 行业的发展,特别是在模型训练方面更是如此,因为用于训练的大量 GPU 一般需要放在一处才能实现速度飞快的芯片间网络连接。AI 推理能力则受到各个地区数据中心的容量的制约,新一代模型也进一步加重了推理层面的瓶颈。
选自Medium 作者:Eugenio Culurciello 机器之心编译 参与:Rick R、吴攀 在这篇文章中,作者Eugenio Culurciello简述了几类硬件设计,希望能为大家更快的运行神经网络提供洞见。 我喜欢深度学习... 深度学习最近取得的成功势不可挡:从图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画,甚至是生成图像、语音、声音和音乐! …而我想让它运行得飞快! 其成果令人震惊,因而需求就会增长。比如你是谷歌/ Facebook / Twitter 的工作人员
大数据文摘翻译:Alex Wong,盛夏光年 校对:yawei xia (转载请保留) 接上篇 鱼与熊掌可以兼得 我们正生活在一个个人最私密的信息被大企业踩在脚下的世界,技术可以把我们从中拯救出来吗?一个研究隐私推动技术发展的课题组表示,可以。 在不泄露个人隐私的情况下进行数据分析,这是我们的目标,其背后的核心技术,是能从加密数据中计算出有用成果的运算法则。正常情况下,加密数据原则上是完全随机的。传统上,如果任何信息能从这样的数据中提取出来,这将违背加密的意义。但新技术解放了这种绝对的随机性,令人可以检
“随着DPU 越来越多地出现在大众视野中,期待未来可以看到加密/解密、防火墙、数据包检查、路由、存储网络等功能由 DPU 处理,”Turner 预测。
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
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。
有没有想过亚马逊和谷歌等大型科技公司如何继续为数十亿用户按分钟开发新应用程序并在很少停机的情况下运行它们?这些公司推出的一些技术已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。但这仅意味着增加了为这些应用程序提供燃料的动力。
深度学习是非常消耗计算资源的,毫无疑问这就需要多核高速的CPU。但买一个更快的CPU有没有必要?在构建深度学习系统时,最糟糕的事情之一就是把钱浪费在不必要的硬件上。本文中我将一步一步教你如何使用低价的硬件构建一个高性能的系统。
8年内,1.8万亿参数GPT-4的训练能耗,直接疯狂降到1/350;而推理能耗则直接降到1/45000
如果在某些情况下,我们要定义一个1~100的列表,是一件特别麻烦的事情,手工编码就会变得非常的繁琐,此时,我们可以使用第一种方式来进行列表的构建
很多同学第一反应就是端口的限制,端口号最多是 65536个,那就最多只能支持 65536 条 TCP 连接。
在前面的课程中,我们已经学习了循环和函数的基本操作,这节内容主要针对循环和函数在项目使用过程中的一些更加有使用价值的操作进行分析和讲解
本篇内容,分享一台端午假期折腾的设备,HP Gen10 Plus v2,分享下我的折腾思路,希望能够帮助到有类似需求的你。
64核AMD EPYC再次胜出,因为这款升级版芯片在没有增加能耗的情况下提升了性能。 互联网基础设施公司Cloudflare近日透露,它无法将英特尔放入其新的自制服务器中,原因是英特尔芯片的能耗实在太大了。 平台运营工程师Chris Howells在周二发布的博文中披露,自2020年年中以来,Cloudflare 一直致力于面向第11代服务器的设计。 Howells写道:“我们评估了英特尔最新一代的‘Ice Lake’至强处理器。虽然英特尔的芯片在原始性能方面能够与AMD相竞争,但每台服务器的功耗要高出数
作者:Siddha Ganju ◆ ◆ ◆ 前言 去年夏天,我曾在日内瓦的欧洲核子研究组织(CERN)暑期开放实验室实习。我工作的重点是为CERN的大数据分析来探索Apache Spark的MLlib框架。(备注:Apache Spark在世界最先进的核子研究组织中被认为是有潜力的大数据分析框架) 在CERN,一个主要的实验项目是CMS(世界上最大的粒子物理探测器之一),通过它可以帮助我们对亚原子有更好的理解。实验是在CERN的大型强子对撞击(LHC)上进行的。LHC是一个粒子加速器,可以把亚原子粒子推送到
很多深度学习入门者或多或少对计算机的配置需求有一些疑惑。入门的硬性需求是什么,应该买什么样的电脑,什么样的显卡比较适合,自己的笔记本可以使用吗等等问题。这些问题之前我也有很多疑惑,现在总结了下,为大家稍微讲解一下所需要的配置,以及推荐清单。
本文来源:内容选自Debugger,作者:Erik Engheim 机器之心,编译参与:小舟、泽南,谢谢。
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为更好地理解能耗优化带来的潜在影响,我们一起回顾数据中心的TCO模型。在更高层面,数据中心总拥有成本分为投资成本(CAPEX)以及运营成本(OPEX)两大块。投资成本指的是需要提前支出,经过一段时间后折旧消耗掉的,比如数据中心的建设成本以及服务器的采购成本等;而运营成本则指设备投入实际运行后每个月的开销,比如电费、维修改造费、现场人员工资等等,数据中心TCO大约可以通过下面这个等式表达: 数据中心TCO = 数据中心折旧 + 数据中心运营成本 + 服务器折旧 + 服务器运营成本 本文简化了TCO模型只关注
---- 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
news.accelerationrobotics.com/hardware-accelerating-ros-2-nodes
我们知道在Linux中一切皆文件,那么一台服务器最大能打开多少个文件呢?Linux上能打开的最大文件数量受三个参数影响,分别是:
activeMQ 是一种开源的,实现了 JMS1.1 规范的,面向消息(MOM)的中间件,为应用程序提供高效的、可扩展的、稳定的和安全的企业级消息通信
漫画家蔡志忠有一个演讲,题目叫做《努力是没有用的》。读完这份演讲稿,我觉得他说的有道理。
(接上文《Google对数据中心成本模型的分析——上》) 三、案例分析 虽然变量繁多,但通过观察不同行业的小部分数据中心案例,仍有助于我们理解这些成本因素的影响大小。首先我们看一个典型的新建于美国的,IT负载规模为几兆瓦的数据中心(大约是uptime institute Tier 3等级)。它装满了大量的机架式高端服务器产品(以某公司配置为2个CPU、48G RAM、四个硬盘的PowerEdge R520为例),其峰值功率大约为340W,某年的价格大约为7700美元,其它的一些变量参数如下: “ 1.某年美
发布者发布消息时,如果 Retained 标记被设置为 true,则该消息即是 MQTT 中的保留消息(Retained Message)。MQTT 服务器会为每个主题存储最新一条保留消息,以方便消息发布后才上线的客户端在订阅主题时仍可以接收到该消息。
第一种方式,我们可以自己上山砍树准备木材,然后自己去烧制砖瓦,还需要自己研磨油漆等其他材料.....
在AWS 上的生产环境性能分析案例一文中,记录了我对客户应用生产环境的一次性能分析。接下来,我们要根据所发现的性能问题进行架构优化,以提升可用性和性能。同时,这篇文章也总结了应用迁移到云上的套路。
设计一个使用人所产生的能量来进行加密货币挖矿的装置真的可行么? 📷 一个位于荷兰的技术公司,Speculative.Captical现在正牵头研究一个项目,这个项目主要致力于开发并利用人类所产生的多余能量。 为了达到目标,该公司生产了一套可以将人体热能转换成电能的衣服,并且可以为计算机提供能量来进行加密货币的挖矿工作。 通过了解他们的网站,有37个人参与了这个项目,该项目的观点十分简单,被试大概需要躺下几个小时,这件挖矿服就可以利用人体产生的热能。 这个技术简直太棒了,在挖矿服里有一个热电发电机,它可以获得
由于英特尔的代工厂仍在努力赶上竞争对手台积电提供的工艺和封装,英特尔的服务器 CPU 产品线必须“利用”代工厂的现有资源,并创造出具有适当性能和价格组合的产品,以与 X86 领域的 CPU 竞争对手 AMD 和正在数据中心创建新 CPU 层的 Arm 集团竞争。
1. 林纳斯·本纳第克特·托瓦兹 外文名:Linus Benedict Torvalds 别 名:Linux之父 📷 著名的电脑程序员、黑客。Linux内核的发明人及该计划的合作者。托瓦兹利用个人时间及器材创造出了这套当今全球最流行的操作系统(作业系统)内核之一。因为成功地开发了这个操作系统Linux内核而荣获2014年计算机先驱奖。他的获奖创造了计算机先驱奖历史上的多个第一:第一次授予一位芬兰人;第一次授予一位“60后”(其实只差3天,就是“70后”);获奖成果是在学生时期取得的。 2. 理查德·马修·斯
1.MySQL 数据库总结 MySQL 可以建多少个数据库,理论上是没有限制的,每一个数据库可以有上亿的对象,但是一般基于硬件要求、效率问题一般不超过64个, 超过64个会对数据处理速度造成影响,每一张表建议不超过过1亿条数据。
---- 新智元报道 编辑:Aeneas 拉燕 桃子 【新智元导读】AI大牛李沐带你来装机! AI大牛沐神来装机了,还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前,李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查,趁着显卡降价,看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时,就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了,足见大家还是很期待的。 这不,沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型? 而就在最近,币圈也在一直降温,同时GPU也明显降价了不少,就比如英伟达3090TI现
想自己组建一个nas,但是看到一直有人说pmr垂直式硬盘与smr叠瓦式硬盘,还有人一直鄙视叠瓦式硬盘,我就好奇了,有什么区别吗?
包括但不限于OpenAI、微软、xAI和Meta在内的多个头部公司都在争相建立超过10万卡的GPU集群,在这个规模上,仅仅是服务器的成本就超过40亿美元,还要受到数据中心容量和电力不足等多项因素的限制。
对于测试同学来说,Linux基本属于必学必会内容,招聘要求中基本都会出现Linux相关字眼,面试也经常被问到,原因很简单,因为现在公司的服务器绝大多数都是Linux,如果你一无所知,很多时候听不懂别人在说什么,自然而然也很难开展工作。
嫂子给我打来电话,老胡在外面出差做项目,家里大扫除,请我过去帮帮忙。去楼顶晒衣服的时候嫂子夸他们小区的电梯真不错,运行平稳,没有急加速和抖动。我告诉嫂子,这是变频器控制的。
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