IBM System x3850 X6服务器是一款基于虚拟化、数据库和计算机密集型计算的模块化设计的机架型服务器。3850 X6由5个模块组成,最左侧是存储模块,其余4个带有风扇的则是计算模块(每个模块带有两个风扇),每个模块含有一颗英特尔至强E7 v2处理器与24个DIMM,最大内存容量可达1.5TB。
也许正因为日子过得太惬意了,所以遇到烦心事才会显得格外的烦。杨洋不禁在心里面自嘲。
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。
随着数字化技术的创新以及时延敏感型应用的持续落地,越来越多的数据需要实现实时或近实时的处理,这推动了 Redis 等内存数据库的广泛应用。此类数据库对于内存容量有着较高的要求,在数据快速增长的背景下,大内存池构建意味着较高的总体拥有成本 (TCO)压力,需要企业通过内存介质创新、存储架构优化等方式,实现成本与容量的平衡。
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。
本周的 Intel 数据创新大会上,傲腾持久内存正式发布,采用 DDR4 接口和协议,既可以当纯粹的 DDR4 内存,又可以做存储型缓存盘。
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。
这是一个技术创新重塑工作负载的时代,人工智能和数据分析在其中正变得越来越重要。对于大多数企业而言,它们是驱动企业业务变革的关键。
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千行百业的数字化、智能化转型正如火如荼,IT基础设施资源的供求矛盾也日益突出,这尤其体现在AI和大数据的应用上。
上周末参加了冬瓜哥的存储和服务器底层原理架构培训课程,又重拾了存储和服务器的部分知识。个人言论不代表冬瓜哥及所在公司观点。
查看日志,发现Pro程序爆异常kafka.common.MessageSizeTooLargeException。
为了满足每秒插入100万条数据的需求,小编建议采用以下技术方案,以提升数据库系统的吞吐量和性能。
性能测试在质量ISO2510 2006模型中属于效率,根据维基百科定义,[30]软件性能测试作为软件质量保证必不可少的环节,指的是软件系统或构件对于其及时性要求符合程度的指标;它是一种规范,可以用来量化更改业务指标所产生的影响,进而说明部署软件的风险。一般用响应时间|、QTP、吞吐率、每秒点击数等参数指标进行衡量。
在服务器端程序开发领域,性能问题一直是备受关注的重点。业界有大量的框架、组件、类库都是以性能为卖点而广为人知。然而,服务器端程序在性能问题上应该有何种基本思路,这个却很少被这些项目的文档提及。本文正式希望介绍服务器端解决性能问题的基本策略和经典实践,并分为几个部分来说明:
1.操作系统:就是一个协调、管理、控制计算机硬件资源与应用软件资源的一个控制程序
这次的内容是我自己为了总结Redis知识而扩充的,上一篇其实已经总结了几点知识了,但是Redis的强大,以及适用范围之广可不是单单一篇博文就能总结清的。所以这次准备继续总结,因为第一个问题,Redis的批量操作,是我在面试过程中被真实问到的,当时没答上来,也是因为确实没了解过Redis的批量操作。
Twitter是最大的社交网络服务之一,用户可以在其中共享照片、新闻和基于文本的消息。在本章中,我们将设计一个可以存储和搜索用户推文的服务。类似的问题:推特搜索。
在两位 up 主和思聪交谈的过程中,up 主发现,其实思聪的本质也和他们一样,都是 GEEK。
机器之心原创 作者:张倩 内存不够只能割肉买 DRAM?英特尔:很多时候大可不必。 人们常说,新一代的人工智能浪潮是由数据、算法和算力来驱动的。最近几年模型参数的爆炸式增长更是让大家看到了算力的基础性作用。 为了配合企业用户对于算力的强烈需求,当前的很多 AI 硬件(比如 GPU)都铆足了劲儿地提高峰值算力,但这种提升通常以简化或者删除其他部分(例如内存的分层架构)为代价[1],这就造成 AI 硬件的内存发展速度远远落后于算力的增长速度。 SOTA Transformer 模型参数量(红点)和 AI 硬件
1.性能测试: 通过工具,模拟一定量的并发用户数,向服务器发起请求,获得性能指标。
梦晨 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不得不说,Colossal-AI训练系统这个开源项目的涨星速度是真快。 在“没十几块显卡玩不起大模型”的当下,它硬是只用一张消费级显卡,成功单挑了180亿参数的大模型。 难怪每逢新版本发布前后,都会连续好几天霸榜GitHub热门第一。 △使用github-star-history制图 之前我们也介绍过,Colossal-AI的一个重点就是打破了内存墙限制,如训练GPT-2与英伟达自己的Megatron-LM,相比GPU显存最高能节省91.2%。
上回说到,令狐冲用NP实现的防火墙由于带机数量不足引发大规模网络故障,被岳不群罚去思过崖封闭开发。
RAID 是一种用于提高数据存储性能和可靠性的技术,英文全称:Redundant Array of Independent Disks,中文意思:独立磁盘冗余阵列。RAID 系统由两个或多个并行工作的驱动器组成,这些可以是硬盘或者 SSD(固态硬盘)。
新基建背景下,企业IT支出重点快速向数字化创新和跨界跨业协作转变,企业需要越来越智能的企业数据中心。
服务器定义 从广义上讲,服务器是指网络中能对其它机器提供某些服务的计算机系统(如果一个PC对外提供ftp服务,也可以叫服务器)。
从底层原理实现角度来看,存储和服务器的物理硬件本质都是三大件:CPU、内存和I/O的组合运用。
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。
速率限制是指防止操作的频率超过定义的限制。在大型系统中,速率限制通常用于保护底层服务和资源。速率限制一般在分布式系统中作为一种防御机制,使共享资源能够保持可用性。
Redis是支持分布式的可持久化的内存缓存的以kay-value形式存储的nosql的非关系型数据库
导读:本文将从构成运营成本的主要运营资源(设备资源、带宽资源、专线资源)出发,以实际案例分别阐述精细化技术运营实施的要点。
随着深度学习、高性能计算、NLP、AIGC、GLM、AGI的快速发展,大模型得到快速发展。2023年科创圈的顶尖技术无疑是大模型,据科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示,我国已发布79个参数规模超过10亿的大模型,几乎形成了百模大战的局面。在大模型研发方面,中国14个省区市都在积极开展工作,其中北京拥有38个项目,广东拥有20个项目。
在做Web开发的时候,相信很多人都看过一个“批量少次”原则: Web服务器采用HTTP协议,它是一个非持久连接的协议,是无状态的(虽然可以采用多种方式来模拟Web会话状态,但本质上Web是无状态的),由于每一次连接都要耗费相当的资源,所以尽量减少连接的次数,每次连接发送尽量多的数据也是顺理成章,这样它能够提供极大的吞吐量,可以提高Web应用系统的处理效率,这便是著名的“批量少次”原则。 这个原则在很多情况下都适用,比如ADO.NET相比原来的ADO数据访问,由于采用了断开式连接,极大地
在做Web开发的时候,相信很多人都看过一个“批量少次”原则: Web服务器采用HTTP协议,它是一个非持久连接的协议,是无状态的(虽然可以采用多种方式来模拟Web会话状态,但本质上Web是无状态的),由于每一次连接都要耗费相当的资源,所以尽量减少连接的次数,每次连接发送尽量多的数据也是顺理成章,这样它能够提供极大的吞吐量,可以提高Web应用系统的处理效率,这便是著名的“批量少次”原则。 这个原则在很多情况下都适用,比如ADO.NET相比原来的ADO数据访问,由于采用了断开式连接,
傲腾(Optane)是Intel在存储器方面的重量级产品。其采用3D Xpoint存储非易失介质来存储数据。3D Xpoint的一大特点就是延迟更加接近SDRAM,而寿命方面大大高于NAND Flash,而容量密度则介于SDRAM和NAND Flash之间。这种特性决定了傲腾天生就是在SDRAM和Flash甚至HDD之间做缓存的好料。
内存: 大脑中的记忆区块,将皮肤、眼睛等所收集到的信息记录起来的地方,以供CPU进行判断。
接触深度学习已经快两年了,之前一直使用Google Colab和Kaggle Kernel提供的免费GPU(Tesla K80)训练模型(最近Google将Colab的GPU升级为Tesla T4,计算速度又提升了一个档次),不过由于内地网络的原因,Google和Kaggle连接十分不稳定,经常断线重连,一直是很令人头痛的问题,而且二者均有很多限制,例如Google Colab一个脚本运行的最长时间为12h,Kaggle的为6h,数据集上传也存在问题,需要使用一些Trick才能达成目的,模型的保存、下载等都会耗费很多精力,总之体验不是很好,不过免费的羊毛让大家撸,肯定会有一些限制,也是可以理解的。
在前两篇文章中,我们研究了如何在 Kubernetes 上托管专用游戏服务器,并测量和限制其内存和 CPU 资源。在本期中,我们将探讨如何利用上一篇文章中的 CPU 信息来确定何时需要扩展Kubernetes 集群,因为随着玩家人数的增加,我们已经没有足够的空间来容纳更多的游戏服务器。
方法区 (Method Area or Permanent Generation):
2021年9月26日,湖南省人民政府发展研究中心发布《湖南省省级电子政务外网统一云平台资源补充项目》公开招标公告,预算 34,493,300 元。 中标结果 2021年10月21日中标(成交)公告发布,中兴通讯 3399 万元中标。 供应商投标情况: 1.1 项目背景和建设意义 1.1.1 项目背景 “十二五”以来,湖南省电子政务建设快速发展,已成为改善公共服务、加强社会管理、强化综合监管、辅助宏观调控、建设服务型政府的有效手段。2015年6月23日,湖南省政府提出“五个一”工程,即一套班子、一个文
在现代数字化时代,服务器的性能和能力变得越来越关键。随着数据处理和存储需求的不断增长,内存(RAM)在服务器性能中扮演着至关重要的角色。在过去的几十年里,内存技术经历了多次革命性的变革,其中包括DDR3、DDR4和DDR5等内存标准的推出。本文将深入探讨这三种内存标准,比较它们在性能、能效、适用场景等方面的差异,帮助您了解如何选择适合您服务器需求的内存。
Pornhub 2019 年访问量超 420 亿,互联网海量规模的网站架构背后,需要怎样的可伸缩性?
大内存云服务器是专为处理大规模数据和高负载应用而设计的服务器,其主要特点是拥有大容量的随机存储器(RAM)。这种类型的服务器通常用于需要快速、高效地处理大数据集、内存密集型任务和高性能计算的应用。以下是大内存云服务器的一些特点和优势:
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”。
作为第一个大规模商用的、最有希望接续NAND的下一代存储介质,最近这两三年Intel在傲腾上的投入不可谓不大。Intel甚至在2020年10月宣布出售NAND业务产品线。Intel如此有把握和决心,让我不得不感觉NAND在PLC之后的路,会非常艰难。
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