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。
本篇文章，继续分享另外一台端午假期折腾的设备，HP MicroServer Gen10 一代。同样分享下我的折腾思路，希望能够帮助到有类似需求的你。
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。
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。
4月8日上午，在鹤壁举行的信息技术自主创新高峰论坛上，龙芯中科正式发布了龙芯3D5000处理器，这是龙芯5000家族的最新成员，首次使用芯粒（chiplet）技术将2个龙芯3C5000封装在一起，做到了32核。
尽管多年来一直预测DRAM将被其他类型的内存所取代，但它至今仍然是几乎所有计算芯片中必不可少的组件。DRAM的足迹没有消失，而是一直在增加，DRAM类型的选择也在增加。
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”。
近日，印度理工学院发布了首款自主研发CPU——“Shakti”（在印度神话中代表女性力量）的SDK软件开发包，并承诺会很快放出开发版。
2021 年，JEDEC 宣布发布 JESD79-5 DDR5 SDRAM 标准，标志着行业向 DDR5 dual-inline memory modules （DIMM） 的过渡。DDR5 内存带来了许多关键的性能提升，以及新的设计挑战。计算系统架构师、设计人员和购买人员都想知道 DDR5 与 DDR4 有什么新功能，以及他们如何充分利用新一代内存。
在服务器硬件中，内存是一种至关重要的组件，它对服务器的性能和稳定性起着决定性的作用。特别是在处理大量数据和复杂任务时，高质量的内存可以带来显著的性能提升。然而，在选择内存时，有两种主要类型的内存需要考虑：ECC 内存和非 ECC 内存。这两种内存类型有各自的优点和缺点，选择哪种类型的内存取决于特定的应用需求。
NAS即网络附加存储(Network Attached Storage)，通过网络提供数据访问服务。 本人不推荐自攒NAS，稳定性差，迷你主板和家用机电源不是for 24x7的。 本人也不推荐成品N
本篇内容，分享一台端午假期折腾的设备，HP Gen10 Plus v2，分享下我的折腾思路，希望能够帮助到有类似需求的你。
一般大家说到购买工作站或服务器时，都一致强调购买ECC内存。那么它和普通内存有什么区别，有必要购买ECC内存吗，今天小编给大家介绍一下有关ECC内存的知识，希望对大家能有所帮助！
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）。
之前有位读者问我为什么服务器内存上有这么多的颗粒，今天我专门就这个话题成文一篇作为回复。
除了这8个3.5英寸硬盘位以外，ASUS TS700-E9在背面还有2个热插拔SSD硬盘位：
云计算，人工智能，自动驾驶汽车，增强现实，嵌入式视觉等新应用正在推动对内存性能和能效的更严格要求。内存对于这些系统至关重要，它们需要高带宽和高速度以及更低的功耗和更低的成本。随着这些新兴市场的需求，存储器行业开始从平面（2D）DRAM转向宽I / O或HBM（高带宽存储器）等3D技术TSV（通过硅垂直互连访问）。 低功耗DRAM技术已经发展到第五代（LPDDR5），与LPDDR4相比，它可显着降低功耗并提供极高的带宽。
双路服务器和单路服务器的区别，有三点，区别一是在CPU上的区别，区别二是在执行效率上的区别，区别三是在内存在的区别，接下来的文章来详细的讲解一下这三点的区别。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】「拼装」CPU，4纳米显卡，世界最快AI超算，还有游戏开发者的元宇宙。这次，老黄的百宝箱里都有啥？ 今天，老黄穿着他的皮衣又来了！ 3月22日晚，英伟达GTC 2022开幕。 虽然没有了那个熟悉的厨房，但这次的阵仗反而更加豪华。 英伟达用Omniverse把新总部从内到外渲染了一遍！ 800亿个晶体管的Hopper H100 随着拔地而起的平台，英伟达推出了为超算设计的最新AI显卡Hopper H100。 相比于「只有」540亿个晶体管的前辈A
大家都对个人电脑的 CPU 有不少的了解，但对服务器 CPU 没有亲眼见过。所以总会有人会产生疑问，把我自己的 PC 办公电脑上的 CPU 拔下来插到服务器上行不行。
本文受作者授权，转载自《GPU 篇一：当年王谢堂前燕，飞入寻常百姓家》 (https://post.smzdm.com/p/aoowz2qn/) ---- 2016年9月13日，GTC China大会上，NVIDIA发布了Tesla P4 GPU。这是一块采用Pascal架构、2560个CUDA核心、8GB GDDR5显存、显存带宽192.0GB/S半高Data Center系列GPU。这款GPU为了深度学习推理而生，搭载了当时最先进特性的同时只有50/75W的功耗。当初售价高达一万多的P4 GPU，如今
2012年10月Cortex-A53推出了市场，它带来了ARMv8指令集，在高能效比、节省面积基础上还有显著的性能提升。目前Cortex-A53已可以授权，ARM多个合作伙伴会在2014年推出相关芯片。开发者、OEM厂商和SoC设计者需要了解的Cortex-A53的几个重要特点如下：
对于大多数企业来说，消除数据损坏是一项关键任务——这正是 ECC（纠错码）内存的目的。 ECC 是一种指令纠错技术，能够检测并纠正常见的各种内存数据损坏情况，即Error Checking and Correcting。
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）。
选自anandtech 机器之心编译 参与：吴攀、蒋思源 在 PC 制造商展示最新和最好的英特尔 CPU 计算机的 2017 台北国际电脑展（Computex Taipei 2017）举办期间，其移动端的竞争对手 ARM 在另一个地方制造了一个大新闻：推出了新一代 ARM CPU 和 GPU。ARM 官方宣布 Cortex-A75 是其新的旗舰级移动处理器设计；据称这款芯片相比于当前的 A73 有 22% 的性能提升。与其一起发布的还有新的 Cortex-55（其功率效率超过了 ARM 之前设计的所有中端
就像他的名字一样，服务器在网络上为不同用户提供不同内容的信息、资料和文件。可以说服务器就是Internet网络上的资源仓库，正是因为有着种类繁多数量庞大内容丰富的服务器的存在，才使得Internet如此的绚丽多彩。
除了高性能计算，GPU自身具备的高并行度、矩阵运算与强大的浮点计算能力非常符合深度学习的需求。它可以大幅加速深度学习模型的训练，在相同精度下能提供更快的处理速度、更少的服务器投入以及更低的功耗。小编结合工作中客户咨询的经验，总结出英伟达5大热门机器学习用ＧＰＵ卡。 第五名：Tesla K80 Tesla ——英伟达高端大气上档次专用计算卡品牌，以性能高、稳定性强，适用于长时间高强度计算著称。 Tesla K80 双GPU 加速器可透过一卡双 GPU 提供双倍传输量，内置24G
内存将继续成为未来人工智能系统的关键推动因素。我们的行业必须继续为未来的系统进行创新，以提供更快、更有意义的人工智能，而行业正在做出回应。
近日在Hot Chips 2019大会上，英特尔发布了首款AI处理器，专为大型计算中心设计。
服务器是计算机的一种，它是网络上一种为客户端计算机提供各种服务的高性能的计算机，它在网络操作系统的控制下，将与其相连的硬盘、磁带、打印机、Modem及昂贵的专用通讯设备提供给网络上的客户站点共享，也能为网络用户提供集中计算、信息发布及数据管理等服务。
许多嵌入式系统部署在人类操作员很难或无法访问的地方。 对于物联网应用程序来说尤其如此，物联网应用程序通常数量较大，电池寿命有限。 一些例子是监视人或机器健康状况的嵌入式系统。 这些挑战，再加上快速的软件生命周期，导致许多系统需要对OTA更新提供支持。
这两个内存条中，为什么一个是 8 个颗粒，另一个是 9 个颗粒呢？这个故事还要从比特翻转说起。
芯片厂商向客户介绍产品，从硬件角度说地最多的就是功能，性能，功耗和价格。功能这个主要就是看芯片提供了什么接口，比如闪存，内存，PCIe，USB，SATA，以太网等，还看内部有什么运算模块，比如浮点器件，解码器，加解密，图形加速器，网络加速器等等。性能，对CPU来说就是测试程序能跑多少分，比如Dhrystone，Coremark，SPEC2000/2006等等。针对不同的应用，比如手机，还会看图形处理器的跑分；又比如网络，还会看包转发率。当然，客户还会跑自己的一些典型应用程序，来得到更准确的性能评估。功耗就是在跑某个程序的时候，整个芯片的功率是多少瓦。通常，这时候处理器会跑在最高频率，但这并不意味着所有的晶体管都在工作，由于powergating和clock gating的存在，那些没有被用到的逻辑和片上内存块并没在完全耗电。我看到的芯片公司给出的处理器最大功耗，通常都是在跑Dhrystone。这个程序有个特点，它只在一级缓存之上运行，不会访问二级缓存，不会访问内存。这样得出的其实并不是真正的最大功耗。但是从实际经验看，没有应用程序能让CPU消耗更高的能量，所以这么测量最大功耗也没什么错。当然，作为整体的芯片功耗，还得包括各种加速器和接口，尤其是会被用到的模块。
硬盘是我们电脑、手机等电子产品上不可或缺的部分。在数据中心的存储设备，也主要是由一块一块的硬盘组成的。硬盘的主要作用是存储数据，保护数据。而随着科技的发展，硬盘的读写速度、容量等方面也在发生着变化。
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。
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。
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。
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。
自2017年上市以来，i.MX RT系列取得了优秀的市场表现。i.MX RT1170跨界MCU是恩智浦i.MX RT的第八个产品系列。作为业界首款GHz级别的微控制器，这一开创性的产品系列将卓越的运算能力和多媒体功能与易用性和实时处理相结合。i.MX RT1170双核MCU集成主频高达1 GHz的Arm Cortex -M7内核和400 MHz的Cortex-M4内核，同时提供先进的安全性。凭借在宽泛温度范围下运行的能力，i.MX RT1170微控制器面向消费、工业和汽车市场的广泛应用。
摘要：本文将全面探讨GPU硬件技术，从硬件架构到性能评估，深入揭示显卡、显存、算力和功耗管理等关键要点。了解GPU硬件技术对于优化应用性能、加速计算任务以及推动科学研究具有重要意义。
融入边缘AI的嵌入式技术正在为各种极端环境带来智能和实时处理能力，就连那些最具挑战性的场景也难不倒它。边缘AI越来越广泛地应用于农业、建筑、能源、航空航天、卫星、公共部门等领域。借助NVIDIA Jetson边缘AI和机器人平台，你可以在这些复杂环境中部署传感器融合的人工智能和计算能力。
2、主板：服务器主板相比普通PC的主板有很大的不同，这些在前面的介绍中已经说明过了。作为DIY服务器的主板，选购的出发点应是“实际”。主板买回来是用的，如果我们事前分析情况发现只用一个CPU就行了，也不需要用到SCSI设备，这样我们就没有必要非要买具有多余功能的服务器主板了，毕竟这些多余的功能是要“银子”来换来的。如果要求不高，我们可以选购一款性能稳定的名牌厂商的普通主板来充当服务器主板，也会起到等同的效果。不过，在主板集成方面要注意选择，作为服务器使用的主板，像显卡、网卡、声卡、RAID功能等最好是集成的，这样可以节约一部分开销，同时也可以给我们留下更多的扩展插槽，散热空间也更大。
如果你的诉求非常简单、明确，不需要界面，上一篇内容中的 Ubuntu Server 应该已经能够完成你的诉求了。
早在2022年10月，俄罗斯国产处理器厂商贝加尔电子（Baikal Electronics）就曝光了最新推出的48核的服务器处理器——S1000的SPEC CPU 2006 Int性能测试数据，并将其与20核Intel Xeon Gold 6148、16核AMD Epyc 7351和48核华为鲲鹏920的SPEC CPU 2006 Int测试成绩进行了比较，结果显示S1000性能大约与AMD和英特尔CPU相当，同时也达到了7nm制程的华为鲲鹏920性能的85%。
描述：在我们日常使用的计算机中除了需要有硬件支持，还需要要有软件支持，比如我们的操作系统; 在我们自己安装系统或者DIY笔记本电脑的时候需要购买一些PC的一些周边硬件，当然您需要对其有一个大致的了解,所以本篇文章给计算机小白们一个基础入门;
本文介绍如何为Nginx创建椭圆曲线加密（ECC）SSL证书。在本教程结束时，您将有一个更快的加密机制供生产使用。
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