计算机的性能主要取决于什么什么主要取决于电脑的性能，一台计算机的性能主要取决于字长、运算速度(每秒可以执行的指令数)、内存容量、外部内存容量、I/O速度、视频内存、硬盘速度、CPU主频(CPU内核的时钟频率)。
相信大多数学习计算机相关专业的小伙伴都应该知道什么是云服务器；简单来说云服务器就是，别人配置好放到远端给你使用的一台电脑，你通过ssh或者其他方式来登录这台电脑，并使用这台电脑完成你想要做的事情；并且大多数云服务器提供商都会顺带提供静态的公网IP给你使用，这样你部署的应用就可以被别人访问了；
普通的进程 , 包含 内核虚拟地址空间 和 用户虚拟地址空间 , 其中 内核虚拟地址空间 所有进程共享 , 用户虚拟地址空间 由进程独立拥有 ;
对于分布式系统来说，整个集群的存储容量和处理能力，往往取决于集群中容量最大或响应最慢的节点。因此在前期进行系统设计和容量规划时，应尽可能保证数据均衡。但是，在生产环境的业务系统中，由于各方面的原因，数据倾斜的现象还是比较常见的。Redis Cluster也不例外，究其原因主要包括两个：一个是不同分片间key数量不均匀，另一个是某分片存在bigkey；接下来我们看看，在腾讯云数据库redis中，如何及时发现和解决分片数据不均匀的问题。
很多朋友在购买云服务器之前都会搜服务器一般用几核才够用，因为服务器现在配置很多。低到1核2G、2核4G。高到16核32G、32核64G。甚至某些云服务器可以做到256核5120G这种神奇配置。那么购买云服务器时如何选择cpu与内存搭配？出现资源不足时应如何排查原因呢？
综上所述，选择合适的硬件配置需要考虑存储容量、网络带宽、内存容量、CPU性能、RAID配置、电源和散热以及可扩展性等因素。根据实际需求和预算的限制，可以综合考虑这些因素来确定最适合的硬件配置。
对于分布式系统而言，整个集群处理请求的效率和存储容量，往往取决于集群中响应最慢或存储增长最快的节点。所以在系统设计和容量规划时，我们尽量保障集群中各节点的“数据和请求分布均衡“。但在实际生产系统中，出现数据容量和请求倾斜(类似Data Skew）问题是比较常见的。
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。
dnf（Dandified Yum）是一个RPM包管理器，用于管理Linux系统上的软件包。它对云服务器的配置要求取决于您的具体需求，至少需要1核CPU、1GB内存和足够的磁盘空间。
1、CPU：其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据,他的速度快慢可以代表计算机处理数据的能力的高低。
当地时间6月22日，英特尔（Intel）官方宣布，美国能源部阿贡国家实验室已经完成基于英特尔CPU及GPU的新一代超算“Aurora”的安装工作，今年晚些时候上线后将提供超过2 exaflops（2百亿亿次计算每秒）的FP64浮点性能，将超越隶属于美国能源部橡树岭国家实验室的“Frontier”，有望成为全球第一台理论峰值性能超过2 exaflops的超级计算机。
梦晨 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不得不说，Colossal-AI训练系统这个开源项目的涨星速度是真快。 在“没十几块显卡玩不起大模型”的当下，它硬是只用一张消费级显卡，成功单挑了180亿参数的大模型。 难怪每逢新版本发布前后，都会连续好几天霸榜GitHub热门第一。 △使用github-star-history制图 之前我们也介绍过，Colossal-AI的一个重点就是打破了内存墙限制，如训练GPT-2与英伟达自己的Megatron-LM，相比GPU显存最高能节省91.2%。
sar命令用于全面地获取系统的CPU、运行队列、磁盘 I/O、分页（交换区）、内存、 CPU中断和网络等性能数据。
随着硬件能力的提升，系统内存容量变得越来越大。尤其是在服务器上，过T级别的内存容量也已经不罕见了。
1965年，英特尔联合创始人戈登·摩尔观察到，微芯片上每平方英寸的晶体管数量每年会翻一番，同时成本却减少了一半，这个观察结果被称为摩尔定律。摩尔定律意义重大，因为它意味着随着时间的推移，计算机会变得越来越小、运算能力越来越强、计算速度越来越快。整个半导体行业按照摩尔定律发展了半个多世纪，驱动了一系列科技创新、社会改革、生产效率的提高和经济增长。个人电脑、因特网、智能手机等技术改善和创新都离不开摩尔定律的延续，今天我们聊一下运算能力每一次质的飞跃对于用户生活和体验的影响。
Setup模块是Ansible中最常用的模块之一，用于收集有关目标主机的各种信息，这些信息被称为Facts。Facts信息涵盖了操作系统、硬件、软件、网络配置等方面，可以用于各种自动化运维任务。
ByteBuf，顾名思义，就是字节缓冲区，是Netty中非常重要的一个组件。熟悉jdk NIO的同学应该知道ByteBuffer，正是因为jdk原生ByteBuffer使用比较复杂，某些场景下性能不是太好，netty开发团队重新设计了ByteBuf用以替代原生ByteBuffer。
为了应对大量的算力要求，这家位于Menlo Park的技术巨头，硬是从通用硬件转移到了专用加速器。这些加速器的作用，是保证其数据中心的性能，功耗和效率，特别是在AI领域。
近年来，大型语言模型的快速发展为世界带来了巨大的价值，其优越性能源自它们所利用的庞大参数数量。然而，即使是目前内存容量最高的GPU，也只有80GB，远远不足以容纳这些庞大的参数及其相关的优化器状态，尤其在进行基于随机梯度下降的优化时。
AI 科技评论按：作为社交网络巨头，Facebook 的一系列应用和服务每月服务的用户多达 27 亿。随着近几年的 AI 热潮席卷而来，Facebook 也开始把数据中心中的许多通用计算硬件逐渐切换为了性能、功耗、效率更好的专用硬件。
原文：Timothy Prickett Morgan 翻译：GPU世界 美国能源部的橡树岭国家实验室的“Summit”pre-exascale 超级计算机，计划在2017年年底到2018年年初建成，看
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。
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
在上篇文章 《深入理解 Linux 虚拟内存管理》 中，笔者分别从进程用户态和内核态的角度详细深入地为大家介绍了 Linux 内核如何对进程虚拟内存空间进行布局以及管理的相关实现。在我们深入理解了虚拟内存之后，那么何不顺带着也探秘一下物理内存的管理呢？
转载：http://jingyan.baidu.com/article/ab0b5630a869cdc15afa7d19.html
随着数字化技术的创新以及时延敏感型应用的持续落地，越来越多的数据需要实现实时或近实时的处理，这推动了 Redis 等内存数据库的广泛应用。此类数据库对于内存容量有着较高的要求，在数据快速增长的背景下，大内存池构建意味着较高的总体拥有成本 （TCO）压力，需要企业通过内存介质创新、存储架构优化等方式，实现成本与容量的平衡。
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。
从技术上讲，容器化应用能该帮助组织更具有成本的优势，但Kubernetes到处布满了成本陷阱，可能会使你超出预算。幸运的是，有一些策略可以控制云成本，自动伸缩就是其中之一。Kubernetes带有三个内置的自动伸缩机制来帮助你做到这一点。它们配合得越好，运行应用程序的成本就越低。
9月15日凌晨，随着库克标志性“Good morning！”开场白，苹果今年最重要的秋季发布会如期而至。
一台主机的主要硬件有：主板、CPU、CPU散热器、硬盘、内存、独立显卡（可有可无）、电源和机箱。
自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统，目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB，数百多个 Redis 缓存集群实例，数万多个 Redis 数据节点，其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。
要完成一个任务，先编写一段程序，然后存入计算机主存。程序的代码就会翻译成一条条指令或数据字。cpu就会执行这些指令得到最终结果。读取指令要通过地址读取，地址保存在程序计数器中，读取的某个任务的全部指令会放入指令寄存器等待处理，cpu每次从中读取一条指令或者数据字临时放入存储器数据寄存器等待计算，计算后的数据要写入主存，写入哪里要去存储器地址寄存器查找主存的地址。最终实现完成一次计算任务。
我们知道，OceanBase 3.X 版本部署单机架构（一个ZONE，一台SERVER）需要耗费较多硬件资源才能正常使用。OceanBase 4.X 版本发布后，在资源占用这块做了很多优化，官方宣称4.X 版本是单机分布式一体化的架构，单台OB SERVER对数据的处理与单机数据库相比性能相当。比如对于 OceanBase 3.X 版本，就算是单机部署，对多个分区的数据更新依然需要两阶段提交来保证其原子性；对于OceanBase 4.X 单机部署，对多分区的数据更新不再需要两阶段提交来保证其原子性。
#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- #yum -y install python-pip # yum install libffi-devel openssl-devel #使用python启动一个web服务器 #如果是python 2.x的系列里面 这样启动一个web服务器: # python -m SimpleHTTPServer 8080 #如果是Python 3，用下面的语句也可以启动一个http服务: # python3 -m http
目前CDSW的最新版本是1.7.1，此版本仅支持从1.5.x和1.6.x升级，其他更低的版本需要先升级到1.5.x或1.6.x，然后再升级到1.7.1。本文档将介绍如何基于CDH5.16.1将CDSW从1.6升级到1.7.1。
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。
主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点
为了满足每秒插入100万条数据的需求，小编建议采用以下技术方案，以提升数据库系统的吞吐量和性能。
下面就脚本和小伙伴简单介绍下，如果小伙伴也有我这样的情况，可以参考。主要监控信息有以下几部分内容
问题 1：请问下大家是如何评估集群的规模？比如数据量达到百万，千万，亿万，分别需要什么级别的集群，这要怎么评估？
导语：随着后疫情时代到来，线上应用开始深刻影响到人们生活与工作的方方面面，这也给支撑各种线上应用的数据中心带来了效率与成本的巨大挑战。在数据中心效率与成本方面，风靡全球的游戏《我的世界》托管商堪称模范，实现了单台服务器实例数从182增加到至少500个、游戏实例密度提升175%、CPU利用率从40%攀升到85%，这其中究竟有何魔力？让我们一探究竟！
新基建背景下，企业IT支出重点快速向数字化创新和跨界跨业协作转变，企业需要越来越智能的企业数据中心。
近年来，我们的电脑内存都有好几个GB，也许你的电脑是4G，他的电脑是8G，公司服务器内存是32G或者64G。但是，无论内存容量有多大，总归不是无限的。实际上，随着内存容量的增加，软件的内存开销也在以同样的速率增加着。因此，最近的计算机系统会通过“双重”幻觉，让我们以为内存容量是无限的。
使用过windows mobile手机的人应该都知道RAM这个概念。RAM就好比电脑的内存，给手机运行程序提供空间。但是很多人都会有这样的疑问:为什么打开系统设置里的内存选项却显示总的程序内存小于机器的标称内存？
不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来，当你经历过一些事情的时候，眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
【注】并不是所有 Linux 发行版都自带 lsb_release 命令，如果系统上没有该命令需要手动安装 lsb-release 工具。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
本文将介绍文章“云环境下面向能耗降低的资源负载均衡方法”。
西门子 Tia Portal 平台是现代自动化控制系统的先进软件开发平台。在这种软件平台中，数据块是用于存储数据的重要元素。在 Tia Portal 中，有两种类型的数据块——优化数据块和标准数据块。这篇文章将重点介绍这两种类型的数据块。块访问的含义。制作一个简单的程序，并尝试展示优化块与标准块的不同之处。
周一，半导体行业巨头英伟达发布了新一代人工智能芯片 H200，旨在为各种 AI 模型提供训练和部署支持。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
