1、什么是堆内存？ Java 中的堆是 JVM 所管理的最大的一块内存空间，主要用于存放各种类的实例对象。 在 Java 中，堆被划分成两个不同的区域： 新生代 ( Young )、 老年代 ( Old )。 新生代 ( Young ) 又被划分为三个区域 Eden、 From Survivor、 To Survivor。 这样划分的目的是为了使 JVM 能够更好的管理堆内存中的对象，包括内存的分配以及回收。 2、堆内存的作用是什么？ 在虚拟机启动时创建。 堆内存的唯一目的就是创建对象实例，所有的对象实例
但开心的同时也别忘了把模型训起来哦，通常一训就要好几天，不如花个几分钟先运行起来，周末结束不就能直接收菜了嘛！
| 题记 | 网上当前（截止20170914）流传的各种配置文件普通存在以下问题： 1）版本低，不能和当前版本5.X匹配。 2）5.X的配置本身较1.X，2.X就有很大不同，原有配置已不适用。 3）ES英文、中文文档也没有及时更新。 现在，确保ES5.X的高性能到底需要哪些配置越发令人神往。 以下清单内容参考了ES官网文档，且都是在ES5.4.0的环境中验证过的，请放心使用。 清单1：了解ES集群拓扑结构 您需要确定您的部署拓扑，以便做出正确的Elasticsearch配置决策。 当我们启动El
Elasticsearch性能优化的最终目的：用户体验爽。 关于爽的定义——著名产品人梁宁曾经说过“人在满足时候的状态叫做愉悦，人不被满足就会难受，就会开始寻求。如果这个人在寻求中，能立刻得到即时满足，这种感觉就是爽！”。
Elasticsearch 的基础是 Lucene，所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中，具体的路径可在 ES 的配置文件 根目录/config/elasticsearch.yml 中配置，如下：
dmidecode命令可以让你在Linux系统下获取有关硬件方面的信息。dmidecode的作用是将DMI数据库中的信息解码，以可读的文本方式显示。由于DMI信息可以人为修改，因此里面的信息不一定是系统准确的信息。dmidecode遵循SMBIOS/DMI标准，其输出的信息包括BIOS、系统、主板、处理器、内存、缓存等等。
近年来，大规模语言模型（Large Language Model, 简称LLM）在对话、问答和文本总结等多种应用场景中展现出卓越性能，受到了学术界和工业界的广泛关注。然而，随着LLM逐渐朝着更多的参数量和更长的文本进行演化，对计算设备的存储和处理能力也提出了更高要求。当前，传统的流水线并行训练方法在处理百、千亿参数的模型时会产生存储和计算负载不均衡的现象，直接影响了资源利用率和整体训练效率；同时，由于现有国产算力卡存在高速内存容量和通信能力不足的情况，使得这一问题显得更加突出。
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。
ES 的默认配置，是综合了数据可靠性、写入速度、搜索实时性等因素。实际使用时，我们需要根据公司要求，进行偏向性的优化。
日常工作中，业务端会反馈给后端一个在线用户数/活跃用户数，要求做架构规划时，需要用多少台服务器，这个问题如何下手？同样，要部署一个WEB应用类或数据库类，具体要用什么样的服务器和带宽，我们是凭感觉进行，还是有根据的规划？下面就学习《运维架构实践》过程中的知识点进行总结。
做java开发以来，有一个问题一直萦绕在脑海，那就是java程序为什么会占用那么多的虚拟内存。之前也没有深究，因为服务器内存够大。但是最近用上了docker容器，每个容器基本上就几个GB的内存，内存占用过大的问题必须得解决了。
深度学习是人工智能必不可少的一部分。而在硬件配置上，大家都在谈论GPU的重要性。不可置否，GPU是掀起深度学习热潮的主要力量，也是开展该领域工作所必不可少的硬件设备。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.7/setup.html
AMD FirePro 全球独家代理蓝宝科技宣布，正式发布内存容量达到 32GB 的服务站加速卡蓝宝 PGS AMD FirePro S9170。蓝宝 PGS AMD FirePro S9170 是目前双精度性能最快的单 GPU 服务器加速卡，支持 OpenCL 2.0，基于 AMD 第二代 GCN 微架构，能提供 5.24 TFLOPS/2.62 TFLOPS 的峰值单精度/双精度性能。蓝宝 PGS AMD FirePro S9170 专为计算密集型负荷而设计，特别是油气工业、深度神经网络计算等超算集群应
前言 调整下面3项参数配置可以起到很好的优化效果，简单实用。 1. 使用 InnoDB 存储引擎 如果你还在使用 MyISAM 存储引擎，强烈建议改为 InnoDB，InnoDB 的优越性有很多，举个简单的例子： MyISAM：只在内存中存放索引 InnoDB：在内存中存索引和数据 修改的方法： ALTER TABLE table_name ENGINE=InnoDB; 2. 让 InnoDB 使用全部内存 innodb_buffer_pool_size参数指定了 InnoDB 可以使用的内存总量。 建议设
5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]
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。
ES官方建议JVM中设置的最大堆内存大小，不超过节点RAM的一半，最大不超过32GB,并且Xms和Xmx相等。我们一个个说明。
作为一个EDI运维工程师，深知系统故障对于我们来说永远都是心中的痛，但避免故障的原因却总是相同的，总结起来就是这几个字：防患于未然。
现代机器大部分是 64 位的，JVM 也从 9 开始仅提供 64 位的虚拟机。在 JVM 中，一个对象指针，对应进程存储这个对象的虚拟内存的起始位置，也是 64 位大小：
无论是 windows 系统还是 linux 操作系统，在硬盘上都有一块虚拟内存的空间。 无论你使用的是哪个系统，都存在一个问题，那就是到底虚拟内存的空间需要多大呢？虚拟内存又是什么呢？ 本文就来详细介绍一下。
micro-quickstart尺寸适合笔记本电脑等小型机器，目的是用于快速评估使用情况。
腾讯云服务器秒杀活动进行到2019年1月3日了，今天的看点是5M带宽4核8G内存，3991元/3年；5M带宽8核32G内存，7858元/3年；1M带宽1核1G内存，168元/1年。
本地部署EDI系统的方法需要将EDI系统部署在企业的服务器上，企业可以全方位的管理控制该EDI系统，但同时也意味着企业需要有自己的IT人员管理和维护系统。在EDI云端部署模式中，知行之桥EDI系统由EDI服务提供商运营的云服务器托管并提供全面管理。所有数据和EDI系统配置参数都存储在托管平台中，并且可以通过电脑浏览器访问EDI数据，同时托管平台也会负责EDI系统的日常运维工作，这种方式对IT资源不足的企业而言，是较为理想的选择。
预留一半内存给Lucence使用 一个常见的问题是配置堆太大。你有一个64 GB的机器，觉得JVM内存越大越好，想给Elasticsearch所有64 GB的内存。 当然，内存对于Elasticsearch来说绝对是重要的，用于更多的内存数据提供更快的操作。而且还有一个内存消耗大户-Lucene Lucene的设计目的是把底层OS里的数据缓存到内存中。Lucene的段是分别存储到单个文件中的，这些文件都是不会变化的，所以很利于缓存，同时操作系统也会把这些段文件缓存起来，以便更快的访问。 Lucene的性
HD-G2L-IOT基于HD-G2L-CORE V2.0工业级核心板设计，双路千兆网口、双路CAN-bus、2路RS-232、2路RS-485、DSI、LCD、4G/5G、WiFi、CSI摄像头接口等，接口丰富，适用于工业现场应用需求，亦方便用户评估核心板及CPU的性能。
AMD今天在Computex上为其下一代7纳米GPU Vega草拟了高级的数据中心计划。综合了AMD在个人电脑上花费一个半小时的展示，显然7纳米Vega终于瞄准了高性能深度学习和机器学习应用。AMD EPYC的成功可能为Vega在云AI训练和推理的应用铺平了道路。
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。
本章回答ES应该怎么用的问题。ES被设计得简单易用，容易上手，如果只是把它当作黑盒来用，不了解内部原理，甚至没有一定的基础知识，当数据和节点规模达到一定程度的时候会面临许多问题。本章就重点问题给出使用和部署建议。
在 Jetson Orin 开发套件上设置 Ollama 的方法——配置跨云和边缘的联合语言模型的关键步骤。
机器之心报道 参与：李泽南、李亚洲 昨天，第九届年度 GPU 技术大会（GTC）在加州圣何塞 McEnery 会议中心正式开幕。在刚刚结束的 Keynote 演讲中，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋宣布了该公司在芯片、AI 平台、自动驾驶上的一系列新动作。在本文中，机器之心对其演讲的核心内容做了梳理。 正如黄仁勋所说的，今天的发布会有关于：「Amazing science, amazing graphics, amazing products and amazing AI.」 核心内容： 新一代服务器级 GP
Elasticsearch（ ES ）是一款功能强大的开源分布式实时搜索引擎，在日志分析（主要应用场景）、企业级搜索、时序分析等领域有广泛应用，几乎是各大公司搜索分析引擎的开源首选方案。
TL;DR: 在创建Kubernetes集群时，您可能首先要问的一个问题是：“我应该使用哪种类型的工作节点，以及应该有多少个？”
绝大部分 DoS 攻击，一般来说都是目标系统收到大量服务请求，最终导致拒绝服务状态。实际上，随着技术的发展，如果要让现在的系统“拒绝服务”，是需要海量请求配合的——也就是所谓的泛洪攻击才能做到的，这就需要用到分布式拒绝服务，也就是 DDoS 攻击了。但在前不久结束的 DEF CON 大会上，安全研究人员在 Windows SMB 服务中发现一个漏洞，利用该漏洞，即便是一台普通性能的计算机，也能对拥有海量运算资源的服务器发动 DoS 攻击。 近日，RiskSense的安全研究人员找到了一个20年之久的Wind
服务器出现故障是大家都非常关心的，而服务器由CPU，内存，磁盘，主板，电源等多种部件组成，一定会有一定的失效率。本文介绍服务器失效的特性及一些部件的失效标准，探讨降低服务器失效对业务的影响。
自用的虚拟化服务器，由于测试小机增加原先的16G内存不够用了，新增加48G内存，启动系统后发现只能识别到32G内存，百度搜索了下标准版最大只能支持32G内存，换系统和服务器数据有几个T迁移麻烦还得部署环境，于是百度查找资料Windows Server 2008 R2标准版如何升级到数据中心版
谷歌在 CES 2022 上宣布了至少 13 种不同的新软件功能，从类似 AirPods 的快速切换到此前承诺过的软件，可以在 Chromebook 上镜像你的 Android 文本应用程序等。这是谷歌称为“Better Together”的计划的一部分，外界认为谷歌是想追赶苹果生态系统，学苹果一样搞整合。
ollama是专为在Docker容器中部署LLM而设计的，简化了部署和管理流程，目前它支持的模型如下：
温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- Cloudera在2018年6月12日发布了CDH5.15版本，5.15的新功能可以参考前一篇文章《CDH5.15和CM5.15的新功能》，随着CDH5.15发布的同时还有CDSW1.4。在CDH5.13版本以后支持CDSW的Parcel安装，本篇文章
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：OSC开源社区（ID：oschina2013) 近日 GitLab 被发现在其入职培训的政策中明确指出，禁止在公司使用微软的 Windows 操作系统，除了不会向员工发放 Windows 系统的电脑，GitLab 也要求在公司使用个人设备的员工不能使用 Windows 系统。GitLab 仅推荐员工使用 macOS 和 Linux。 GitLab 官网有一个专门供 GitLab 新员工阅读的指导手册，里面列出了十分详尽的设备管理流程，其中包括新员工如何订购电脑、
ES是很消耗内存的，消耗的不是JVM的内存，一般来说ES用的JVM Heap还是比较少的，主要是使用机器的物理内存，ES底层基于Lucene，Lucene是基于磁盘文件来读写和保存索引数据的，包括倒排索引、正排索引等，Lucene的特点就是基于OS FileSystem Cache，尽量将频繁访问的磁盘数据在操作系统的内存中进行缓存，以此来提升磁盘文件读写的性能，ES的性能80%取决于在分配完JVM Heap之后剩下的服务器物理内存，这些系统内存将用做ES的磁盘索引文件的缓存，如果OS Cache能够缓存更多的磁盘文件的数据，索引文件的数据，那么索引读写的性能会高很多，特别是检索的性能。
新智元报道 来源：theinquirer.net等 编辑：文强 【新智元导读】AMD今天公开展示了全球首款7纳米制程的GPU芯片原型，含有32GB的高带宽内存，专为人工智能和深度学习设计，用于工作
让我们设计一个像Instagram这样的照片共享服务，用户可以上传照片与其他用户共享。类似服务：Flickr、Picasa
在上期，我们研究了鹿晗和黄子韬如何在小霸王学习机里面化身超级战士“魂斗罗”打败外星人，拯救地球，也打开了一段尘封已久的回忆。
1、打开服务器的控制面板。可以通过开始菜单或在搜索框内运行命令"control"来打开控制面板。
2017年5月11日，正式发布了全新Volta架构GPU——NVIDIATeslaV100，TeslaV100是史上规模最庞大的GPU，拥有超过210亿个晶体管，是上代TeslaP100的1.37倍，核心面积达到了创纪录的815平方毫米。
近年来HTC手机业务线的市场地位可谓一落千丈，在曾带领HTC走向巅峰的周永明辞任CEO一职之后，业界就更加唱衰HTC了。 不过谷歌似乎还对HTC落寞的手机业务留有好感。此前我们曾报道过HTC将为谷歌代
es中有很多的配置都让大家忍不住去调优，因为也许大家都太过于迷恋性能优化了，都认为优化一些配置可以大幅度提升性能，就感觉性能调优像个魔法一样，是个万能的东西。但是其实99.99%的情况下，对于es来说，大部分的参数都保留为默认的就可以了。因为这些参数经常被滥用和错误的调节，继而导致严重的稳定性问题以及性能的急剧下降。
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