现在的服务器物理机一般都是多个CPU，核数也是十几甚至几十核。内存几十GB甚至是上百G，也是由许多条组成的。那么我这里思考一下，这么多的CPU和内存它们之间是怎么互相连接的？同一个CPU核访问不同的内存条延时一样吗？
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。
对于ODOO服务器的配置要求，腾讯云 4 核 CPU，8G 内存的服务器，可以支持 30 个用户流畅使用。
理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的，因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练，没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高，一般的组学测序数据都是10~500G一个样本，而且很多软件运行的时候对内存要求很高，最后这些数据的分析过程会非常耗时，个人电脑在硬盘，内存，cpu方面均不足以承担这个重任。
(Perf -- Linux下的系统性能调优工具，第 1 部分)[http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-perf1/]
第 5 章 计算资源及编程 5.1 硬件配置 理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的，因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练，没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高，一般的组学测序数据都是10~500G一个样本，而且很多软件运行的时候对内存要求很高，最后这些数据的分析过程会非常耗时，个人电脑在硬盘，内存，cpu方面均不足以承担这个重任。 所以一般建议使用配置比较高的服务器，而且建议给服务器安装linux系
我们知道，各类智能网卡在服务器集群中的大规模部署，可以进一步降低数据中心建设和运营成本，更好地将服务器资源货币化。但仅从网卡层面来看，这个方案还存在不少优化空间。
在未进行任何优化的情况下，Baby LLaMA 2 在运行15M参数的模型时，仅占用了部分CPU和内存资源（资源占用率均低于30%），但生成 token 的速度极慢，无法达到流畅生成故事的需求，本题需要采取各种手段优化其运行速度
R128 S2 是全志提供的一款 M33(ARM)+C906(RISCV-64)+HIFI5(Xtensa) 三核异构 SoC，同时芯片内部 SIP 有 1M SRAM、8M LSPSRAM、8M HSPSRAM 以及 16M NORFLASH。
假如该数据是是个整数 long 类型 在64位 sizeof(long)=8 字节， 一亿个记录占用内存=762M （一亿一个记录占用内存762M） 一个普通云主机2G内存（足够） 计算过程： 这需要统计每个单词出现次数，并且按照次数，数值排序
很多架构师都是从软件开发成长起来的，大家在软件领域都有很深的造诣，大部分人对硬件接触的很少。而成为架构师后需要频繁的跟人 、硬件 、软件 、网络打交道，本篇文章就给大家带来服务器硬件方面的相关知识，主要包括服务器、CPU、内存、磁盘、网卡。
Z Garbage Collector，即ZGC，是一个可伸缩的、低延迟的垃圾收集器，主要为了满足如下目标进行设计：
Nginx TCP backlog 配置，如果是同一个 listen 端口，设置一次就好；比如有多个 server， 每个 server 都是监听 80 端口，只需要给一个 80 端口设置 backlog 就好，一般我们会有一个 default server，在default server 的 80 端口上设置 backlog 的值就可以了；设置好了之后，可以通过 ss -lnt 查看。
目前半导体行业的发展可以用冰火两重天来形容，传统的桌面及移动SOC市场已经基本停止增长了，而云计算成了各大巨头的兵家必争之地，这点笔者在前文《英特尔火线换帅、苹果搅动乾坤，国芯路在何方》已经有过详细论述了。
默认情况下，一个容器是没有任何资源限制的，它能够耗尽当前主机内核能够调度给容器的所有资源，就像拥有饥饿者能力的猪头帝一样，永远吃不饱。这显然是不合理的，因为资源吃多了会被制裁的。在 linux 系统中，如果内核探测到当前主机已经没有可用的内存分配给某些重要的系统进程，它就会启动 OOM killer 或者触发 kernel panic，详情请查看另一篇文章Linux OOM killer。OOM killer 会杀死符合条件的进程，docker daemon 也有可能会被 kill。为此 docker 调整了 docker daemon 的 OOM 优先级，但是 docker container的优先级没有被调整啊，怎么办？小场面，道友慢慢听我道来。
你无法优化代码；优化是针对特定的条件来实现的。当条件改变时，你的优化反而可能会变为瓶颈。这时仔细审查你对这些条件的假设，其中也许就蕴藏着解决方案的关键。
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
香蕉派 BPI-F2P 是采用[https://www.sunplus.com/ '''Sunplus'''] 工业级芯片方案设计, 是完全按照工业级应用标准设计的开发板. 使用 Plus1(sp7021) 芯片设计，跟[[Banana Pi BPI-F2S]]采用同样主控芯片, 支持PoE网线供电功能,支持一路 RS232，一路RS485 .你可以让一款真正的工业控制网关完成你想的产品设计。
v85x 平台包括了 V853, V853s, V851s, V851se。 s后缀代表芯片内封了DDR内存，e后缀代表芯片内封 ephy。拥有 Cortex-A7 core@900MHz, RISC-V@600MHz 和一个 0.5TOPS（VIP9000PICO_PID0XEE, 567MACS, 576 x 348M x 2 ≈ 500GOPS） 的 NPU。其中的 RISC-V 小核心为 平头哥玄铁E907
腾讯云服务器标准型S2 和标准型SA1 配置性能价格区别在哪？如何选择？标准型S2 和标准型SA1 这两款机型都是腾讯云服务器标准型系列主机其中的一款。也是目前腾讯云力推的热门机型。很多新人都不太了解这两款服务器的配置及具体情况，更不知道如何去选择。为了帮助大家尽快进入云计算的世界，魏艾斯博客在本文中详细讲解对比二者的参数配置。
结论先行：对于64＜vCPU个数＜256的高配机器，不论Intel还是AMD，都建议使用最新版系统，比如最新版Server2022和Win11系统（有条件的话更建议用Win11和Server2025）
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。
最后一页没画，但是基本上就是Filter Matrix乘以Feature Matrix的转置，得到输出矩阵Cout x (H x W)，就可以解释为输出的三维Blob（Cout x H x W）。
11月9日消息，RISC-V服务器芯片设计厂商Ventana Micro Systems在2023 RISC-V峰会上发布了其第二代服务器CPU——Veyron V2，在指令扩展、内核设计、互联标准、制程工艺等众多方面进行了全面升级，官方宣称其性能超越了AMD的高端服务器芯片Epyc 9754，堪称最强RISC-V服务器CPU！同时，Ventana还能够让客户将定制加速器添加到定制片上系统 (SoC) 蓝图中。
系统有三个不同的核心，分别是 M33，C906，HIFI5，其中M33是启动核心不可以关闭，另外两个核心都可以关闭。当不需要使用 C906 核心或者 HIFI5 DSP 核心的时候，可以将这两个核心关闭。方法如下：
由于目前Jetson Nano还在路上，没有拿到实物，所以我们一起来看看他都说了些啥，来解解渴吧！
案发现场的日志： 缓存集群redis重启错误报错： 29808:M 07 Jun 09:46:32.209 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128. 29808:M 07 Jun 09:46:32.209 # Server started, Redis version 3.0.4 2
传统安装方式进行安装步骤较多，使用kubernetes可以实现快速启用环境，在测试或者线上都可以做到快速 启用
CPU：E5 2677 v3 核心：24 内存：128G 硬盘：8T 线程：单核双线程
现在多核 CPU 是主流。利用多核技术，可以有效发挥硬件的能力，提升吞吐量，对于 Java 程序，可以实现并发垃圾收集。但是 Java 利用多核技术也带来了一些问题，主要是多线程共享内存引起了。目前内存和 CPU 之间的带宽是一个主要瓶颈，每个核可以独享一部分高速缓存，可以提高性能。JVM 是利用操作系统的”轻量级进程”实现线程，所以线程每操作一次共享内存，都无法在高速缓存中命中，是一次开销较大的系统调用。所以区别于普通的优化，针对多核平台，需要进行一些特殊的优化。
本次测试板卡是创龙科技旗下，一款基于全志科技A40i开发板，其接口资源丰富，可引出双路网口、双路CAN、双路USB、双路RS485等通信接口，板载Bluetooth、WIFI、4G（选配）模块，同时引出MIPI LCD、LVDS LCD、TFT LCD、HDMI OUT、CVBS OUT、CAMERA、LINE IN、H/P OUT等音视频多媒体接口，支持双屏异显、1080P@45fps H.264视频硬件编码、1080P@60fps H.264视频硬件解码，并支持SATA大容量存储接口。
针对海量的网络流量，转发性能是我们最关键的一个方面，那构建高性能的后台服务器有哪些关键的技术和需要注意的地方。
主要参考论文：Median Filter in Constant Time.pdf
cellranger count 管道将FASTQ文件中的测序结果与参考转录组进行比对，并生成一个.cloupe文件，用于在Loupe Browser中进行可视化和分析，同时还生成了一些与其他公开工具兼容的输出，用于进一步分析。
腾讯云CVM云服务器配置如何选择？小编第一次使用自定义配置的方式购买云服务器时也是一头雾水，今天有时间云服务器吧来详细说下云服务器的选择包括CVM实例的配置、实例规格、地域节点和可用区、镜像操作系统、磁盘及公网宽带等信息选择方法：
洪志国，腾讯云工程师，负责 TKE 产品容器运行时，K8s，Mesh 数据面等基础组件研发。 陈鹏，腾讯云工程师，负责腾讯云 TKE 的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。 容器的底层实现深度依赖于内核的众多特性，如 overlay 文件系统，namespace，cgroup 等，因此内核的功能和稳定性，在很大程度上，决定了整个容器 PaaS 平台的功能和稳定性。从 TKE 上线三年多以来，上万集群，数十万个节点的运营经验来看，内核问题约占所有节点问题的三分之
10 月 31 日，以“Scary Fast（快得吓人）”为主题对苹果新品发布会如约而至。在此次发布会上，Apple 宣布推出全新 MacBook Pro 系列，采用全新 M3 芯片系列：M3、M3 Pro 和 M3 Max。据悉，M3 系列芯片采用 3nm 制程工艺，在 CPU 和 GPU 方面都有了重大改进。这三款 3nm 制程芯片能满足不同用户的需求。
nginx是一款高性能的开源Web服务器和反向代理服务器。它由俄罗斯的工程师Igor Sysoev开发，并于2004年首次公开发布。Nginx的设计目标是提供高性能、稳定性和低资源消耗的解决方案，以应对大流量的网站和应用程序。
针对海量的网络流量，转发性能是我们最关键的一个方面，那构建高性能的后台服务器有哪些关键的技术和需要注意的地方，今天邀请了后台开发同学童琳和郑胜利来和大家一起谈谈。 一、引言 随着互联网的高速发展，内容量的提升以及对内容智能的需求、云产业的快速突起，作为互联网的计算基石服务器的形态以及使用成为了炙手可热的话题，全球各家大型互联网公司都持续的在服务器平台上有非常大的动作，譬如facebook的OCP等，而整个服务器的生态链也得到了促进和发展。随着服务器硬件性能的提升和网络硬件的开放，传统PC机的处理性能甚者可
兰新宇，坐标成都的一名软件工程师，从事底层开发多年，对嵌入式，RTOS，Linux和虚拟化技术有一定的了解，有知乎专栏“术道经纬”进行相关技术文章的分享，欢迎大家共同探讨，一起进步。
客户在日常的开发过程中，会碰到源文件中有许多的宏或许多条件编译的代码，有时候需要快速确认多个宏展开后的内容或快速确认条件编译到底编译的是哪一部分代码。
概述：虚拟化是一个广义术语，通常是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，是一个为了简化管理，优化资源的解决方案.服务器虚拟化则是一项用以整合基于x86服务器，来提高资源利用效率和性能的技术.本文从企业业务系统和管理角度出发，着重分析研究了X86技术架构下，虚拟网卡与SR-IOV、NUMA、虚拟磁盘格式相应的特点，并探索了不同应用场景下的资源划分和性能优化方案，希望能够通过多应用系统下的实践和最优配置，来提高X86服务器的性能和资源利用效率.
作用：DNS(Domain Name System)配置文件，DNS主要负责将网站域名解析为对应的IP地址，从域名到IP的解析过程，称作A记录，即Address Record
ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据分析与数据建模服务。
在深度学习领域，人们一般把注意力集中在如何提高神经网络的准确度上，所以，神经网络的层次越来越深，参数也越来越多，但带来的问题就是神经网络对于硬件的要求越来越高，但在嵌入式硬件上比如手机、自动驾驶的计算平台，这将很吃力，所以，有一些人会将精力放在如何精简和优化网络模型上，以便它们能够比较顺利运行在硬件条件有限的嵌入式设备上面。
Linux操作系统的核心kernel具有模块化的特性，应此在编译核心时，务须把全部的功能都放入核心。 加载内核驱动的通常流程：
8月17日消息，斯洛伐克的服务器芯片设计公司Tachyum去年曾推出了128核的Prodigy（神童）处理器，号称在性能、功耗、成本等方面均吊打英特尔Xeon处理器的。近期，Tachyum又带来了更为强大的Prodigy 2 处理器，不仅内核数量提升到了192核，同时在缓存容量等众多方面都有提升。
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。
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