作者：丁一帆 https://www.zhihu.com/question/310387269/answer/926638382
玩游戏FPS低怎么办？要解决这个问题之前，我们需要了解FPS不稳定是什么原因造成的，这样才能最快速的解决问题，当然，如果是软硬件问题，则可以根据下文建议进行优化。 FPS不稳定是什么原因？玩游戏FPS低怎么办？ FPS不稳定是什么原因？ 1、显卡驱动兼容性问题，显卡驱动最好采用官方提供的稳定驱动； 2、如果你是笔记本电脑请使用笔记本直流电源玩游戏，单独立使用电池游戏因为供电的原因也会卡 3、系统中毒、臃肿，系统本身运行缓慢，这种情况下游戏自然也会慢了； 4、电脑配置过低，特别是显卡，
在调用cusp::io::read_matrix_market_file和cusp::convert函数对dia或ell格式的稀疏矩阵进行操作的时候，都可能会出现这个问题。
作者：Cliff Harris 译者：弯月 来源：CSDN 偶然的一次，我需要使用网盘服务，就是把文件上传到某个地方（具体是哪家服务就不说了，反正都一样）。这只一个非常简单的操作，首先将硬盘上某个文件夹里的文件复制到远程服务器，然后再执行一些数据库操作，给文件起个名字，然后提供给下载，仅此而已。 提供网盘服务的是一家大公司，规模很大，估计每天有不少黑客访问，所以他们需要一些安全措施，上传和下载的时候还得验证文件是否被篡改等等，这都没问题。 但是，最基本的功能只不过是列出文件、读取文件、上传文件，然后关闭连
随着人工智能技术的不断发展，GPU在AI开发中的重要性也日益凸显。作为一种特殊的处理器，GPU可以同时处理多个数据流，大幅度提高计算速度。而腾讯云服务器提供的GPU产品，则为用户提供了弹性、高效的计算服务。
作者 | Cliff Harris 译者 | 弯月 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 偶然的一次，我需要使用网盘服务，就是把文件上传到某个地方（具体是哪家服务就不说了，反正都一样）。这只一个非常简单的操作，首先将硬盘上某个文件夹里的文件复制到远程服务器，然后再执行一些数据库操作，给文件起个名字，然后提供给下载，仅此而已。 提供网盘服务的是一家大公司，规模很大，估计每天有不少黑客访问，所以他们需要一些安全措施，上传和下载的时候还得验证文件是否被篡改等等，这都没问题。 但是，最基本的功能只不过是列
5700美刀，打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机，在网络上参考了大量的资料，给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析，然后介绍深度学习
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。
5700美刀，打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 作者 | 人工智豪（ID:Aihows） 整理 | AI科技大本营（rgznai100） 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机，在网络上参考了大量的资料，给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析，然后介绍深度学习环境搭建流程，最后给出一些简单的性能对比测试。 本文方案定位：适用于预算在5万内，用于深度学习模型研究、开发，需要快速建模验证调参的企业或实验室用户。 目录 Chapter 1：配置方案选择 Chapte
现在游戏行业已经发展的越来越为成熟了，游戏行业所依靠的工具也比较多，比如手机电脑和云游戏服务器等。云游戏服务器作为一种新兴的工具和领域，是不少玩家所喜爱的，那么云游戏的服务器要显卡吗？云游戏服务器具有哪些功能呢？
在2009年金融危机的那段日子里，也许每位IT爱好者都记得，内存、CPU、主板是多么多么的廉价。而也正是在那段时间里，各大IT卖场的生意并没有显得特别的冷清。也许很多人到现在也还在懊恼，当时为什么没有大胆一点出手。而到了2009年国庆前的一两周，笔者偶然得知内存的价格开始坐上了火箭，每天攀升。一时间，内存的价格堪比黄金。
作者Lukas Biewald，是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问：搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱？ 答：在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元；在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元，每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾，可以自己搭建一个快速的深度学习系统，成本不到1000美元。 这也不是小数目，但这么做的好处是，一旦你有了自己的机器设备，可以运行数百个深度学习应用程序，比方增强的机器人大脑，或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
计算机基础（二） 设计架构 一般消费者常说的电脑通常指的就是x86的个人电脑架构。早期两大主流x86开发商（Intel, AMD）的CPU架构与设计理念都有些许差异。 1、CPU 1．Intel芯片架构 北桥：负责链接速度较快的CPU、内存与显卡接口等元件。 南桥：负责连接速度较慢的设备接口，包括硬盘、USB、网卡等等。 由于北桥最重要的就是CPU 与内存之间的桥接，因此目前的主流架构中，大多将北桥内存控制器整合到CPU封装当中了。 早期芯片组分南北桥，北桥可以连接C
dnf（Dandified Yum）是一个RPM包管理器，用于管理Linux系统上的软件包。它对云服务器的配置要求取决于您的具体需求，至少需要1核CPU、1GB内存和足够的磁盘空间。
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。
很多初学者在安装 Linux 系统时，都对自己的电脑配置存在质疑，担心其是否能够满足安装 Linux 的要求。本节就从 CPU、内存、硬盘、显卡等这些方面，详细介绍一下安装 Linux 系统的最低配置。
对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊，拥有一款合适的显卡是必要的，只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码，进而更快地产出结果。
之前一直在装有一张1080Ti的服务器上跑代码，但是当数据量超过10W(图像数据集)的时候，训练时就稍微有点吃力了。速度慢是一方面，关键显存存在瓶颈，导致每次训练的batch-size不敢调的过高(batch-size与训练结果存在一定的关系)，对训练结果的影响还是比较大的。
计算机完成的任务是一条一条指令完成的，而指令的执行在处理器中。而外部的输入的信息经过处理器后通过计算机表现。
解决方法：等待出现出现故障的DNS服务器工作正常，或者进入网络连接手动给系统设置正确的DNS地址。
哈喽！各位小伙伴大家好呀！ 有小伙伴私信问，服务器是什么，本期就来简要的说下服务器。 服务器，顾名思义，就是提供服务的咯。 那服务器为谁提供服务呢？当然是为计算机提供服务。 简单的说就是为电脑提
随着互联网的发展，传统安防行业已不再满足于仅仅通过一台PC机器，或者一台NVR接入摄像机源进行录像和监控的基本要求，人们迫切的需要利用目前相当便利的网络环境，以便能实现随时随地的观看到适应各种网络环境和各种终端设备的低延时的音视频视频监控，录像取证和应急处理，而不再受到时间和地域的限制。同样，对于互联网服务，PC电脑也不再是唯一选择，智能手机、平板电脑、特定的移动终端等都是可选择的用户终端硬件方式；因此，我们需要一款能将安防协议，电视广播协议以及其他各种格式的流媒体协议接入到互联网上来，通过一种统一格式的协议进行多平台多终端直播。
P下载站 电脑玩游戏卡顿的原因有哪些 学习、工作闲暇之余，我们可能会采用玩游戏的方式来消遣一下，但是相信大多数的玩家可能都遇到过游戏卡顿的现象，但是对于游戏卡顿解决起来还真的比较棘手，因为其原因还是蛮
随着现在游戏占用的内存越来越大，意味着游戏对于电脑配置的要求越来越高，为了能够玩到更多好玩的游戏，现在很多玩家们都会选择使用云游戏平台，而这种游戏平台同样是需要搭载服务器的，正常来说都是专门的云游戏服务器，这种服务器可以为玩家们提供更为稳定顺畅的游戏运行效果，那么云游戏服务器怎么建？云游戏服务器需要显卡吗？下面就由小编来为大家简单介绍一下吧！
01_Linux基础-部署-VMware-Xshell-Xftp-内核-安迪比尔定理博客🔗---CentOS开源 免费 --- CentOS是Linux里的开源免费版本一. 配置虚拟机1. 新建虚拟机图片图片图片图片图片图片图片2. 放 镜像文件镜像文件其实就是 系统盘iso结尾，iso其实就是压缩格式的文件 --- 里面很多文件从虚拟机里出来：按 Ctrl + Alt图片图片图片图片图片图片总结注①：root用户不需要创建，默认有，用户名就叫rootLinux里的超级用户 root 123456注②：用虚
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。
古语云：工欲善其事必先利其器，在现代化的行业细分更加精确，不同行业为了实现更高的效率，也都有自己的专用软件工具或者设备。在数字孪生、虚拟仿真、设计类等行业也是如此，在创建3D模型时也是需要用到Unreal\Unity\Maya\Revit\Bently等专业软件。以前这些软件或者制作出来的3D模型，只能运行在配备了高性能显卡的电脑上，使用也是专业人员。但现在随着数字孪生、虚拟仿真行业的发展，以及用户移动端设备性能的提升，以及网络基础的发展，能更灵活的和这些3D模型的交互，尽可能摆脱时间和空间的束缚，这类需求具备了满足的基础硬件条件。而实时渲染则是从软件层实现了对这些3D软件模型的实时交互。
作者 | Cliff Harris 译者 | 平川 策划 | 辛晓亮 曾经有一个编程的黄金时代，那时内存和 CPU 都有实实在在的限制。然而现在，我们生活在一个极端浪费的低效环境里。真是太可悲了。 本文最初发布于 Cliff Harris 的个人博客。 我使用的一项服务，有时会将我的一些文件上传到某个地方（是哪家公司的服务并不重要，因为坦率地说他们都是一样的）。举个一个很简单的例子：指向我硬盘上的一个文件夹，将内容复制到一台远程服务器上，然后他们可能会做一些与数据库有关的操作，为那一堆文件分配
* 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
视频服务器配置参数是确保视频服务质量和性能的关键因素。下面将介绍视频服务器配置参数的几个主要方面，包括硬件配置、存储容量、网络带宽、视频编解码器以及安全性等要求和标准。
对于长期在网络中驰骋的人来说，看配置这种事根本都不算是问题。可是还是会有许多小白不明白电脑配置应该如何查看，性能如何辨别，所以有了这篇常识文章。
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。
选自GitHub 作者：Wayde Gilliam 机器之心编译 本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程，从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装，再到服务器的设置，可谓面面俱
---- 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
Instrument是Apple官方提供的一个强大的内置在xcode中的性能调试工具集。其中，Activity Monitor（活动监视器）：监控进程级别的CPU,内存,磁盘，网络使用情况，可以得到应用程序在手机运行时总占用的内存大小；Core Animation（图形性能）：这个模块显示程序显卡性能、CPU使用情况以及页面刷新帧率；Network：用链接工具分析程序如何使用TCP/IP和UDP/IP链接；Energy Log：耗电量监控。Instrument主要用于在调试过程中随时发现问题，及时优化，但是这个工具只能供有应用源码的程序员使用，无法测量用户真实使用场景下的性能。
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，
任何对帧同步有疑问的人，都应该来看这篇文章，这是参考了2个帧同步模型，遇到各种问题并一一解决之后，彻底明白帧同步讲的是什么玩意的一篇文章。断断续续修改了将近2个月，说多了都是泪:(。
按照ESXi对应版本不同下载不同的安装包。安装包内含ESXi主机驱动和虚拟机驱动。
宏碁Aspire 4741G系列笔记本电脑是宏碁在2010年8月推出的产品，因此其生产日期可能大致在那个时间段或附近。但请注意，具体的生产日期可能会因生产批次和地域而有所不同。
描述：在我们日常使用的计算机中除了需要有硬件支持，还需要要有软件支持，比如我们的操作系统; 在我们自己安装系统或者DIY笔记本电脑的时候需要购买一些PC的一些周边硬件，当然您需要对其有一个大致的了解,所以本篇文章给计算机小白们一个基础入门;
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型（比如GN7）他们的显卡型号都是相同的，该机型下的不同规格（比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系（截至2022年5月）：
因为美国疫情的原因，英伟达和其他科技公司一样，把今年的GPU技术大会（GTC 2020）改成线上举行。
输入（Input）/输出（Output）设备，即I/O设备。 显示器这所谓的输出设备。 鼠标和键盘所谓的输入设备。 硬盘，数据持久化。
今天在调一台DELL老的CentOS6.5服务器时候，接上显示器发现屏幕直接完全斜了，根本看不清字体。
本篇文章聊聊今年双十一，我新购置的家用工作站设备：ThinkBook 14 2023，一台五千元价位，没有显卡的笔记本。我为什么选择它，它又能做些什么。
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。
计算机硬件对于软件工程师来说很多时候只是停留在一个概念上，例如CPU和内存，硬盘等等，这些都属于计算机组成原理里面必然会介绍到的，博主大学前期接触过大量的计算机硬件知识，曾几何时我甚至考虑过全身心投入到半导体行业，但是考虑到环境限制因素和个人职业的发展，折中选择了软件方向，但是最近阅读了一些机器学习相关的文章，也尝试过自己去训练模型，发现模型训练对硬件的要求比较特殊，这也让我有机会来从新总结一下硬件方面的知识，从软件工程师的角度介绍一下我理解的硬件知识。 首先我主要介绍的是单机系统的硬件组成，不太涉及路由器和交换机等等网络设备，毕竟即使是分布式系统也是由一台台机器组成的，分布式系统技术会涉及很多网络和数据一致性方面的问题，这在单机系统里这些问题都几乎被解决了，因为它是由系统总线与各种高速并且可靠协议的传输保证。 只要是计算机体系结构就离不开三个部分，处理运算模块，存储模块，通信模块。在单机系统里对应就是CPU，内存与硬盘，系统总线。 无论是服务器还是PC，体系都差不多，只是在各个具体的部件对于性能和稳定性有一些特殊的要求，例如服务器更要求稳定性，因为服务器要保证7×24服务，而个人电脑更多强调的是比较强劲的性能，偶尔宕机只需要重新启动即可，这样用户是可以接受的。典型的电脑配置包含几个部分：CPU，内存，硬盘，显卡，主板，电源早期还有北桥（内置内存控制器等模块），南桥，还有散热系统。
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。
1.DIRT（data-intensive real-time）表示数据密集型实时程序。因为Node自身在I/O上非常轻量，它善于将数据从一个管道混排或代理到另一个管道上，这能在处理大量请求时持有很多开放的链接，并且只占用一小部分内存。它的设计目标是保证响应能力。
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