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。
搞深度学习的人，应该感谢“祖师爷”Geoffrey Hinton在2012年的尝试。
最近在学习.NET的并行计算技术，学到一个服务器NUMA架构，NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行，也是高性能的解决方案，在系统延迟方面表现都很优秀。Windows一向都没有在NUMA架构上有多少表现机会，AMD的多路系统大多也会用在UNIX/Linux上。Intel如期进入了NUMA架构的怀抱，英特尔最新的服务器处理器至强5500是一项重大的结构变革。与上一代至强处理器相比，至强5500采用了非一致性存储结构（NUMA），它在一块芯片上增加了向内存控制器的并行化访问路径增加非统一内存访问。可以看这篇文章
以Intel为例，有酷睿（Core），赛扬（Celeron），奔腾（Pentium），至强（Xeon）这几大系列。对于CPU，大家可能对核心，线程数，频率这些性能指标比较熟悉，其实最重要的是需了解不同的CPU是针对不同场合设计的，好比你再追求速度也不会开着兰博基尼去跑越野吧[1]。简单来说，至强是给服务器用的，酷睿是主流家用的，奔腾和赛扬则是面向低成本低性能的配置，赛扬又是奔腾的简配版本。
“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。
AI看似离我们很遥远，其实正在悄然融入到我们的生活与工作之中。无论是商家智能推荐商品给用户，还是自动驾驶汽车走向商用，亦或人脸识别应用带来的便捷……一个智能世界正在加速构建，AI正在点亮人类生活的方方面面。
乌干达，位于非洲东部，虽然横跨赤道，但由于地势较高，温度较为适宜，加上雨量充沛，境内湖泊星罗棋布，一派植物繁茂四季如春的景致，有“高原水乡”之称，还曾被英国首相丘吉尔喻为“非洲明珠”。
机器之心原创 作者：思 CPU 不适合模型推理和训练？那已经是老刻板印象了，英特尔® 至强® 可扩展处理器搭配 AVX-512 指令集，单核一次能同时进行 128 次 BF16 浮点运算，这对于一般的深度学习模型不论在训练还是推理已经是足够的了。 说到模型训练，很多算法工程师首先想到的就是各种深度学习框架，以及 CUDA、cuDNN、NCCL 等 GPU 训练环境，似乎我们很少优先考虑在 CPU 上直接训练模型。这可能是在潜意识里，我们将 CPU 视为不适合并行计算的设备，思考着，也许 CPU 训练模型不仅
1月11日下午，英特尔在北京召开了主题为“芯加速 行至远”的第四代至强新品发布会，正式推出代号为“Sapphire Rapids”的第四代英特尔至强可扩展处理器、英特尔至强CPU Max系列（代号“Sapphire Rapids HBM”）以及英特尔首个数据中心GPU Max系列（代号“Ponte Vecchio”），在实现数据中心性能、能效和安全性大幅跃升的同时，为AI、云、网络、边缘和全球领先的超级计算机带来全新功能。
1月11日，英特尔在北京召开了主题为“芯加速 行至远”的第四代至强新品发布会，正式推出第四代英特尔至强可扩展处理器（代号“Sapphire Rapids”），通过丰富的内置加速器提供领先的性能，解决客户在AI、分析、网络、安全、存储和科学计算领域面临的重大计算挑战，面向人工智能、云计算、数据分析等众多场景提供强劲算力。
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。
2023 年的 AI 产业可以用风起云涌来形容。ChatGPT 的横空出世让生成式 AI 技术一夜之间红遍全球，很多从未了解过人工智能的普通人也开始对大模型产生了浓厚的兴趣。媒体、调研机构纷纷推出长篇专题，论证 ChatGPT、StableDiffusion、Midjourney 等文本和图像大模型会对哪些行业产生颠覆式影响；甚至有很多员工和企业开始利用这些大模型提升日常工作中的生产力，乃至取代人类岗位。毫无疑问，2023 年将是大模型技术开始爆发的转折点，一场影响深远的技术革命正在徐徐拉开帷幕。
英特尔首款10nm工艺的服务器处理器来了，基于Ice Lake的第三代至强可扩展处理器正式发布。
虽然HPAC相比每平米房价不算个啥，但时代的一颗灰落到个人身上都是一座山，因此不少小伙伴还是限于经济望而却步。但横向来看，毕竟一台好的游戏主机也要好几万；纵向来看，如果看远一点，购买HPAC和发文章的数量肯定是正相关的，或许可以和老板商量，从实验室或小组的经费里拨点赞助，或者下班后可以加班去开滴滴送快递呀，或者街头唱歌的时候脚下放顶帽子，反正办法肯定是有的啦。如果你继续往下看，那么我就假设你已经有办法解决了经济问题，接下来我们将讨论在1.5-2.5w的范围内配置一台HPAC如何选择性价比最高，以及需要考虑哪些问题。
腾讯云优服务器标准型S2 S3 S4 是目前腾讯云主力推广的机型，也是大家在腾讯云网站上看到最多的机型了。所以今天老魏就来说一下这三款机型。
在竞争日益激烈的环境中，数据中心作为传统信息化的基础，伴随着全面AI时代与5G、物联网的不断临近，企业希望获得出色的模拟和建模、人工智能(AI)和大数据分析功能，以便取得突破性的发现与创新，而高性能计算(HPC)基础设施能够为这些工作负载带来优势。
编辑 | Lisa 阿里云和英特尔作为云与硬件厂商的代表，如何打破摩尔定律失效的魔咒？ 在摩尔定律失效的今天，各行各业对算力的需求却空前膨胀。大数据、AI 等趋势方兴未艾，生命科学、智能制造等行业的深度数字化，也给数据处理的规模和性能带来更高要求。 云作为如今数字经济的基础设施，承载着海量的应用。云厂商不得不思考，如何才能更好地满足客户对数据处理效率越来越高的要求，对算力性能、性价比越来越高的要求？ 在摩尔定律失效的今天，当前云上的企业是否已经触碰到了云效益的天花板？云厂商可以做点什么，来突破传统计算
作者：朱建平 腾讯云技术总监，腾讯 TEG 架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 工智能是 AI 工程师的事情，跟我没有什么关系 大数据和机器学习( AI ) 是解决问
小模型的福音。 1 算力在制造业的落地 第一个案例就是算力发展在制造业的体现。 不论是手机还是电脑，各类电子设备都有一个非常重要的人机交互元件：屏幕。屏幕相关的产品线涵盖了TF T-LCD、AMOLED等一系列先进显示和传感器件，这些产品无一不对质量有着严苛的要求。随着产业规模的不断扩大，基于人工的缺陷检测和不良根因分析，在效率上已经难以满足进一步提升产能和品控的要求。现在基于深度学习来协助实现缺陷定位和缺陷检测等功能的工业视觉平台，能够借助大数据平台和AI算法，智能分析和快速定位不良根因。 英特尔® 至
AI 研习社按：TensorFlow 的机器学习库可以说大家都已经很熟悉了，但 IBM 的研究人员们表示这都是小意思。
在如今大数据流量剧增的网络应用时代，服务器租用越来越成为众多企业和运营商的首选。而性能和配置不达标的服务器选择只会给企业带来诸多运营问题；但不经过实际需求的评估，轻率的选择一台性能强劲、价格昂贵的服务器，无疑是会带来成本上的浪费；因此，不能一味的为了省钱而选择一台很容易称为计算瓶颈，或者没有充分考虑数据冗余的服务器，都是会影响正常的业务运行，你需要从不同的角度来决定选择一台什么样的服务器，找到满足技术需要、业务发展和成本控制之间的最佳平衡点，为了做到这一点，绝对还是需要一点智慧。
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。
新的一年，英特尔要讲一个新故事。 作者丨鲁冬雪 编辑 | 陈彩娴 企业数字化来势汹汹，建设数字化所需的计算力、数据等智能技术的基础设施常被忽略。 然而，当降本增效成为企业发展的指导方针之一，数字化项目落地所涉及的方方面面也已经不容小觑。驱动算法与模型的数据与算力，也成为实现“降本增效”的重要手段。 例如，假设一个供应给终端硬件的视觉算法的交付时长是六个月，算法训练与调优原为2个月，企业调配2个算法工程师，一个算法工程师的年薪为100万，如果算法的训练速度可以提升10倍，那么对企业所产生的直接影响就是四个字：
服务器CPU，就是在服务器上使用的CPU。目前，服务器CPU按CPU的指令系统来区分，通常分为CISC型CPU和RISC型CPU两类，后来又出现了一种64位的VLIM（Very Long Instruction Word超长指令集架构）指令系统的CPU,而Intel选择称呼他们的新方法为EPIC（Explicitly Parallel Instruction Computer，精确并行指令计算机）。
12月6日消息，英特尔很快即将在本月中旬正式发布代号为“Emerald Rapids”的面向数据中心的第五代 Xeon系列处理器。近日，国外网友@InstLatX64 提前曝光了“Emerald Rapids”的详细信息。
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。
作者 | 鲁冬雪 数字化浪潮席卷全球，企业数字化转型步伐加速，上云、AI 产业化已成为企业数字转型的必选项，这直接催生了企业对计算力的澎湃需求。在如此强劲的市场需求下，数据中心作为信息基础设施逐渐火热，正在为 5G、人工智能、大数据等新兴技术提供重要的基础算力支持。 过去三年，企业数字化转型进入“精装修”时代，单个项目投入更注重效果和速度，更加希望找到投资小、见效快能持续迭代的投资。这意味着，企业不再只关注内部的管理，也不满足于系统和应用的成功上线，更多地以终为始，从提升企业的盈利能力、降本增效的实际价值
大数据、云计算、人脸识别、自动驾驶……近年来这些耳熟能详的人工智能科技，正在悄然改变着我们的生活。英特尔作为全球领先的科技公司，一直致力于用人工智能解决大问题。
ChatGPT 的横空出世开启了大语言模型 (LLM) 的普及元年，BERT、GPT-4、ChatGLM 等模型的非凡能力则展现出类似通用人工智能 (AI) 的巨大潜力，也因此得到了多行业、多领域的广泛关注。
在上期，我们通过简要介绍了虚拟机通过VirtIO访问SmartNIC，实现虚拟机在是否带有SmartNIC的宿主机之间迁移的方案。实现虚拟机跨宿主机迁移以后，我们就可以把带有SmartNIC的宿主机和普通宿主机组成一个资源池，统一进行资源的调度和分配。
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
腾讯云服务器的实例规格分为多种，即标准型、内存型、计算型、高IO型、大数据型等，新手站长网想要购买一台CVM云服务器，不清楚如何选择标准型或者计算型，特意查询了腾讯云的官方文档，分享出来，方便大家选择：
人工智能技术改变了我们的生活，而说到 AI 背后的算力，人们经常会先想到 GPU。从 2019 年英特尔为其第二代至强可扩展处理器增添了内置的深度学习加速技术后，原本定位通用计算的 CPU 芯片，也加入了为 AI 加速的行列。
本文对服务器知识进行了汇总，并添加了服务器基准测试和认证章节，内容包括9大章节，从服务器的概念、服务器重要部件技术和架构组成，并且对磁盘、RAID知识，网卡等知识做了深度详细介绍。
机器之心报道 机器之心编辑部 英特尔在自己最擅长的 CPU 上完成了一次 AI 计算的革新。 人工智能技术改变了我们的生活，而说到 AI 背后的算力，人们经常会先想到 GPU。从 2019 年英特尔为其第二代至强可扩展处理器增添了内置的深度学习加速技术后，原本定位通用计算的 CPU 芯片，也加入了为 AI 加速的行列。 今天，代号为「Sapphire Rapids」的第四代至强可扩展处理器也在中国迎来发布首秀，除了一系列微架构的革新和技术规格的升级外，新 CPU 对 AI 运算「更上层楼」的支持也格外引人
国内首家采用 AMD EPYC™霄龙处理器的实例，提供平衡的计算、内存和网络资源，是多种应用程序的最佳选择。 具有超高性价比，确保您的工作负载获得业界领先的性价比。
当今时代，各行各业与人工智能（AI）加速融合，通过智能化创新来寻求业务转型升级。与为数不多的顶级AI研发公司相比，大多数传统行业或企业有着更丰富的 AI 应用场景，推动着规模化的AI应用落地，其AI应用更具有实践意义。然而，在智能化技术架构和平台选择上，它们又往往面临着“拿着钉子到处找锤子”的尴尬局面。
熊军（老熊） 云和恩墨西区总经理 Oracle ACED，ACOUG核心会员 PC Server发展到今天，在性能方面有着长足的进步。64位的CPU在数年前都已经进入到寻常的家用PC之中，更别说是更高端的PC Server；在Intel和AMD两大处理器巨头的努力下，x86 CPU在处理能力上不断提升；同时随着制造工艺的发展，在PC Server上能够安装的内存容量也越来越大，现在随处可见数十G内存的PC Server。正是硬件的发展，使得PC Server的处理能力越来越强大，性能越来越高。而在稳定性
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
同样，在该平台发布之前，已经有非常多的中国客户与合作伙伴开始了对该平台的试用，并且得到了相当好的效果：百度云搜索的点击率比上一代产品有74%的提升；金山云的OLTP交易处理数据库性能提高了63%；东软云监控的性能有50%的提升；IBM内存分析有47%的提升；SAS的业务分析能力有1倍以上的提升；亚信的业务支撑系统性能甚至达到了原来的2.21倍……
最近，谷歌云发布ARM主机的消息传来，推出采用Ampere处理器的Tau T2A实例。至此，前几大公有云厂商都推出了ARM云主机。
过去十多年来，英特尔在服务器市场方面一直处于领先地位，其每年推出的至强处理器几乎已经等于服务器、数据中心的代名词。但是，在英特尔不断延迟其 10 纳米芯片制造工艺之后，外界开始议论纷纷，最终也让其他厂商有机会在数据中心计算市场CPU领域向其发起挑战。 展望 2022 年，数据中心计算领域比十年前要丰富精彩得多。AMD重返市场，创造出具有竞争力的 CPU 和 GPU，并且如果一切顺利，它将在今年第一季度末收购 FPGA 制造商 Xilinx。（2020 年 10 月AMD宣布将以350 亿美元收购 Xilin
小霸王学习机能够使用性能非常低下的硬件，运行精彩刺激的游戏，并展示多变的画面，这依赖于程序员充分考虑到硬件的软件设计，也就是最初的软硬件融合设计思维。
Intel为了让自己主导的x86架构处理器，能够从桌面领域进入到利润更高的服务器领域，在1998年推出了“至强”Xeon处理器，并迅速提升了Xeon处理器的内核数到4核以上。虚拟化作为充分利用服务器计算能力的手段，也需要在x86架构上顺畅高效运行。
腾讯云服务器标准型 S2实例 S3实例区别在哪？如何选择？标准型 S2实例和 S3实例是腾讯云服务器中很常见和热销的两款机型，很多初次接触的朋友并不了解这两款机型，也不知道如何从中选择适合自己用的。那么魏艾斯博客就在本文中分享他们的区别及如何选择的相关知识。
OpenVINO™ 工具包是一个全面的工具包，用于快速开发解决各种任务的应用程序和解决方案，包括模拟人类视觉、自动语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
北京时间4月7日晚，在著名的网红打卡地，百年老首钢工厂遗留下的工业建筑群——首钢园，英特尔新一代至强处理器面世。
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