到年底了，又到了各大高校开始动手采购GPU服务器的时候到了，最近不少学生在QQ上请我们帮忙看看配置
前不久在v2ex看到一个帖子，说腾讯云服务器CPU有水分，应该是这个人理解有误，我看那个帖子有一些网友回复挺专业的。虽然这个人理解有误，从他帖子我还是有收获的，比如他用的2个压测软件（CineBench、Fritz Chess Benchmark）很简单，下载下来打开界面，点start按钮，大概10分钟内就跑完了，跑完会出个分，尤其Fritz Chess Benchmark的界面上就明确告知识别到几个逻辑处理器了（可能他没注意到）。
如果我们选择多个单核CPU，那么每一个CPU都需要有较为独立的电路支持，有自己的Cache，而他们之间通过板上的总线进行通信。
我本人不认为MPP是CPU和内存架构的一种；我认为他是SMP或者NUMA的分布式架构应用而已；本文后续说明。
例如：某服务器有四个主频为3.0GHZ的CPU，每个CPU四核，超线程。可以虚拟多少VCPU口和总资源？
最近在研究Linux系统负载的时候，接触到一些关于CPU信息查看的知识，和大家分享一下。通过对/proc/cpuinfo文件中的参数的分析，也学到了不少东西。
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。
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，
当你在花近万元剁手i7 5960x时，有没有想过，在华强北的某个角落，有一群人靠几百块收来的二手服务器配件，搭建了一台性能同等，甚至更强的服务器！ 首先，在看此帖之前，请确认你有攒机的经验和一颗经得起折腾的心（或者你很有钱）。 攒洋垃圾服务器的过程和普通电脑差不多（一般情况下），你只要有自己装机的经验即可。 长文、多图预警，不过里面句句都是笔者摸爬滚打多年的经验。 目录 1、捡垃圾概述 2、服务器CPU通览 3、配件（内存、硬盘）介绍 4、主板（含准系统）通览 5、LGA1366详述 6、LGA2011（含
机器之心报道 机器之心编辑部 目前业界性能最强的 ARM 服务器芯片，性能超过业界标杆 20%，能效比提升 50% 以上。 10 月 18 日是 2021 云栖大会的开放日，在 40000 平米的展区中，有一个展位格外引人注目。 这里展示着阿里的「芯片家族」：从平头哥首颗芯片玄铁 910 到首颗自研高性能 AI 芯片含光 800，再到其他专用芯片，阿里这两年的造芯之路「几乎」一览无余，只有红布之下是个例外。 「红布之下是什么呢？」「到明天云栖大会开幕就知道了。」现场工作人员卖起了关子。 十几个小时后，阿里
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。
为什么直播在这么短的时间内发展如此迅速？我想这是很多人都会问的问题，除了电视直播之外，安防直播也越来越普遍，这个原因是多方面的，首先当然要得益于流媒体技术的飞速发展，流媒体技术的发展使得直播更快，更清晰，而且支持随时随地进行互动交流。
公司服务器是分几批购买的，所以造成配置方面也不大相同特别是cpu配置方面，一直想弄清楚这些cpu都是什么型号，有几颗物理cpu，每颗cpu有几个核心，没个核心有几个线程。看起来很繁琐，下面一起彻底分分析下。 大致的看了下公司服务器的型号，这个很容易获取 使用命令more /proc/cpuinfo |grep “model name” 或者dmidecode -s processor-version都可以得到 这里我主要有两种类型的cpu 一种是Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v2 @ 2.60GHz，另一种是Intel(R) Xeon(R) CPU E5620 @ 2.40GHz 下面一起来看下两种类型cpu都有什么不同。 使用命令分别获取cpu的物理颗数 内核数 线程数 这里要说明一下 CPU的核心数是指物理上，也就是硬件上存在着几颗物理cpu,指的是真实存在是cpu处理器的个数，1个代表一颗2个代表2颗cpu处理器。 核心数：一个核心就是一个物理线程,英特尔有个超线程技术可以把一个物理线程模拟出两个线程来用,充分发挥CPU性能，意思是一个核心可以有多个线程。 线程数：线程数是一种逻辑的概念，简单地说，就是模拟出的CPU核心数。比如，可以通过一个CPU核心数模拟出2线程的CPU，也就是说，这个单核心的CPU被模拟成了一个类似双核心CPU的功能。
在追问这个问题之前，先说一下一颗剽悍的种子对并发的看法，并发真是一个即熟悉又陌生的课题。熟悉是因为Java是天然支持多线程的，而多线程正是并发的土壤（单线程是不会有并发问题的，JavaScript就是单线程的，你看坐我对面写JavaScript的前端程序员就不会因为并发Bug加班，虽然后端朋友可能不服，但是事实确实如此）。
数据库热点问题可以说是比较常见的场景，但往往这是表象，为什么产生热点，它背后的根源，才是解决问题的关键所在。同一个现象，可能来自于不同的原因，都需要相应分析，才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略，可以给我们提供一些借鉴。
2021年10月19日，2021云栖大会现场，阿里巴巴旗下半导体公司平头哥发布自研云芯片倚天710。 该芯片是业界性能最强的ARM服务器芯片，性能超过业界标杆20%，能效比提升50%以上。倚天710是阿里云推进「一云多芯」策略的重要一步，也是阿里第一颗为云而生的CPU芯片，将在阿里云数据中心部署应用。 倚天710采用业界最先进的5nm工艺，单芯片容纳高达600亿晶体管；在芯片架构上，基于最新的ARMv9架构，内含128核CPU，主频最高达到3.2GHz，能同时兼顾性能和功耗。在内存和接口方面，集成业界最领
答案是：640*480*log2(256)/2 = 307200Byte，约300KB。
图 | 边缘智芯CTO兼架构师 李甫 边缘智芯独创的XPU产品，填补了国内PCIe芯片的空白。 作者 | 来自镁客星球的家衡 毫无疑问，当下世界正处在数据爆炸的时代。 据研究机构IDC的预测，2015年到2025年期间，全球数据将以每年25%的速度增长。这些数据带动了云端计算和边缘计算等市场的兴起，同时拉动了数据中心的成长。作为其中最核心的硬件，服务器需要承担庞大的数据与算力，与之配套的服务器芯片也迎来了快速发展。 除了我们熟知的CPU与GPU以外，一种名为DPU（数据处理单元）的新型芯片在近些年频频出现在
传统的Oracle DBA都会把SQL解析问题看的很严重，这实际上是来自于早年的DBA对共享池问题的恐惧。实际上，我刚刚开始接触数据库的时候，SQL解析根本不是一个什么技术问题，因为那时候的服务器的性能有限，顶多两颗CPU，几十M的物理内存，虽然连接了几十台上百台终端，实际上大多数时候都在处理前端显示等缓慢的外设操作。真正访问数据库的并发量并不大，因此那时候的数据库问题主要还是DB CACHE的命中率问题，只要保证DB CACHE命中率高于80%，大多数SQL都能跑的还可以。不过那时候的SQL也都比较简单，码农的素质也比较高，自己能用算法搞定的事情一般不会交给数据库去做。
最近朋友送了我一整套 LGA2011 平台，CPU、内存、电源、主板什么的一应俱全。看着马云上 E5-2650v2 的价格只要80一颗了，就整了两颗回来玩玩。虽说是 Ivy Bridge – EP 的老古董了，但双路16核32线程看着还是很舒服的，160块钱还要有多高的要求呢？
先来看计算速度。单颗CPU计算速度目前在2GHz-4GHz之间，以2.5GHz计即每秒钟计算25亿次，每个时钟周期耗时1/2.5GHz==0.4纳秒。当前所有的计算机都遵循冯诺依曼结构，所以执行任何指令（例如加法操作）的流程必然遵循下图：
<<Kubernetes进阶>>系列将kubernetes系统的设计理念进行深入梳理与分享。 在这篇文章中我会主要介绍CPU相关的一些重要概念和技术，以此作为后续对于kubelet组件相关分析的铺垫。
当摩尔定律开始走下神坛，基于 AI 算法的算力需求却喷涌而出，供不应求，于是越来越多的团队尝试踏入「无人区」，以「芯片+算法」组合拳打造更牢固的护城河。
数据库连接池的配置是开发者们常常搞出坑的地方，在配置数据库连接池时，有几个可以说是和直觉背道而驰的原则需要明确。
BIOS全称：Basic Input Output System（基本输入输出系统）。它是一组固化到计算机主板上的一个ROM芯片程序 ，保存着计算机最重要的基本输入输出的程序、开机后自检程序和系统自启动程序，它可从CMOS中读写系统设置的具体信息。也是电脑在系启动过程中加载的第一个软件。BIOS可以说是连接软件与硬件的一座“桥梁”，是计算机启动过程中运行的第一个程序，主要功能是为计算机提供最底层的、最直接的硬件设置和控制，同时也只有在开机时才能进入设置界面。
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。
硬盘在装满电影后会变重吗？ 这个问题有点无厘头...... 但是深究以后还是挺有意思的。 现在主要有两种硬盘： 先有请机械硬盘上场讲一下： 接下来有请固态硬盘： 所以，机械硬盘上装满电影以后，并不会变重，固态硬盘理论上会变重，实际上是感受不到的。 就这么结束了？有点简单啊！来个彩蛋吧： 漫画说的是硬盘中信息的质量，那么整个互联网中信息有多重？ 2006年，YouTube视频网站下的一个频道Vsauce给我们的答案是：互联网的质量约为一颗50克的大草莓。 全球在线的服务器有7500万至1亿台，这
我们都知道，腾讯云Lighthouse轻量应用服务器有着理解难度低、升降配置方便等一系列优点，而在Minecraft（我的世界）游戏的真实应用中，Lighthouse有着带宽大、易使用、即开即用的优点。
我是通过pxe方式安装的，开始的时候检测硬件的时候老是过不起，看提示大概是cpu 0 error ，开始以为是安装源的问题，重新下载，解压，问题依旧，后来想到会不会是因为cpu核数太多造成的，我的机器配置是两颗6核+超线程，下来在系统中会看到24颗cpu，进bios，关掉超线程，再关掉一颗cpu，终于，硬件检测过去了，开始安装。到选择安装源的时候，我用的是ftp安装源，怎么都过不去，后来做了nfs，终于过去，后来在网上查了资料，f15对ftp的安装方式支持有bug，总结如下：
前言：java中常常听到堆栈，但是好多时候感觉还是一个模糊的认识。因此，一定要认真的看下这方面的东西，查阅资料。并作出总结。
现在你可能还觉得node、zone、伙伴系统、slab这些东东还有那么一点点陌生。别怕，接下来我们结合动手观察，把它们逐个来展开细说。（下面的讨论都基于Linux 3.10.0版本）
记得博主以前被问到 CPU 负载如何才算高的时候，出过一次糗，具体就不记录了。。。在网上找了一篇比较详细的 Linux 下的 CPU 负载算法教程，科普一下。不感兴趣，或看不懂的朋友无视即可，不必浪费时间哈。 ---- 昨天查看 Nagios 警报信息，发现其中一台服务器 CPU 负载过重，机器为 CentOS 系统。信息如下： 2011-2-15 (星期二) 17:50 WARNING - load average: 9.73, 10.67, 10.49 还有前两个小时发出的警报信息： 2011-2
一颗芯片，寄存器通过总线向运算器输送数据。一台服务器，内存通过DDR总线与处理器完成数据互动。一个数据中心，存储集群通过以太网与计算集群形成对数据流的处理和加工。互连是算力与数据的纽带，从芯片内部到数据中心，都能很好地诠释这一基本体系组合。
查询的生命周期大致可以按照顺序来看：从客户端到服务端，然后在服务器上进行解析，生成执行计划，执行，并返回结果给客户端。其中 “执行” 可以认为是整个生命周期中最重要的阶段，其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理，包括排序分组等。当希望 MySQL 能够以高性能的方式运行查询时，最好的办法就是弄清楚 MySQL 是如何优化和执行查询的。MySQL 执行一个查询的过程，如下：
近日，金山云正式推出GPU云服务器实例P3I实例，目前已在金山云官网上线。P3I实例是业内首款采用英伟达高性能计算卡Tesla P4的云服务器产品，单实例负载能力是传统CPU的30倍以上，具有访存性能高、联网增强、配备新一代网卡三大特点，性价比更高，为包括语音识别、语义识别、语音合成、人脸识别、图像识别、场景识别、广告推荐、智能游戏和无人驾驶等在内的多种人工智能应用场景提供基础设施支撑，满足企业级客户对于计算的高标准需求。 P3I实例的推出，将加速人工智能技术应用的普及，通过优质的产品和体验，让人工智能的潜
我在研究HikariCP（一个数据库连接池）时无意间在HikariCP的Github wiki上看到了一篇文章，这篇文章有力地消除了我一直以来的疑虑，看完之后感觉神清气爽。故在此做译文分享。
近日，在计算机图形学顶会SIGGRAPH 2023现场，英伟达再度释放深夜“炸弹”，大模型专用芯片迎来升级版本。
最近在搞Linux下性能评测，在做CPU评测时发现了个有意思的现象，因为uos系统是自带系统监视器的，在对输入法进程检测时，发现其CPU占用率为1%：
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：
最近想分析一些有趣的开放数据集，考虑到综合成本，并且数据不在云端，所以我考虑再入手一台能够搭载大容量内存的设备，来帮助我省心的解决问题。
在上期，我们提到，在DGX A100中，由于CPU的PCI-E IO通道数少于GPU、RoCE网卡和NVMe SSD盘所需要的通道数量，工程师们设计了PCI-E Switch来实现PCI通道的扩展：
数据库连接池大小往往是一个很容易被大家所忽略的参数，通常这个参数也和公司或者组内文化有关系，以前在美团的时候基本所有的项目连接池大小都设置20， 当时也没有考虑为什么会这么设置，反正就跟着大伙儿用。后来来到了猿辅导，发现大家使用的连接池是tomcat-jdbc，并没有针对连接池大小做特殊配置，使用的是默认的100。
明敏 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 国产CPU又有新进展了： 龙芯中科宣布，已完成32核服务器CPU初样芯片验证。 官方信息显示，这颗名为3D5000的芯片，是通过芯粒技术把两个原生16核的3C5000封装在一起。 △图源：龙芯中科 对，就是苹果M1 Ultra同款操作。 实测跑分上，3D5000单路和双路服务器的SPEC CPU2006 Base分值分别超过400分和800分，预计四路服务器分值可以达到1600分。 值得一提的是，3D5000延续了3C5000的LGA封装。 相
ZGC是一款在JDK11中新加入的具有实验性质的低延迟垃圾收集器，目前仅支持Linux/x86-64。ZGC收集器是一款基于Region内存布局的，（暂时）不设分代的，使用了读屏障、染色指针和内存多重映射等技术来实现可并发的标记-整理算法的，以低延迟为首要目标的一款垃圾收集器。
今天安装了9台Linux服务器，型号完全不一样（有DELL、HP和IBM服务器），又懒得去对清单，如何在Linux下cpu的个数和核数呢？另外，nginx的cpu工作模式也需要确切的知道linux服务器到底有多少个逻辑cpu，不过现在服务器那是相当的彪悍，直接上worker_processes 8吧。
1964 年夏天，一位奥地利富商对他的儿子说：“我知道你长大后想成为物理学家，但是现在英语很重要，所以你这个暑假要去海峡对面的英国学习英语”
L1缓分成两种，一种是指令缓存，一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中，L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小，速度也越快，越离CPU远，速度也越慢。再往后面就是内存，内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度：
后摩尔定律时代，单靠制程工艺的提升带来的性能受益已经十分有限，Dennard Scaling规律约束，芯片功耗急剧上升，晶体管成本不降反升；单核的性能已经趋近极限，多核架构的性能提升亦在放缓。AIoT时代来临，下游算力需求呈现多样化及碎片化，通用处理器难以应对。
众所周知，随着云计算的蓬勃发展，各大IDC数据中心对服务器CPU的要求也是水涨船高。每逢有算力更强、性能更稳、成本更低的服务器CPU上市，都会引发众多数据中心用户的高度关注。 究其原因其实非常简单：不论是一个百分点的性能提升，亦或是一个百分点的成本降低，数据中心里那么多台服务器日积月累下来，也会是一笔非常惊人的数字。 想要寻找性价比更高的CPU？下面我们就来公布自己的一项发现：就在2022年的夏天，一款被AMD突然“亮剑”的服务器CPU，可能会成为许多数据中心用户眼中“最靓的仔”。 一款为高性价比而生的CP
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