由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡，这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
30多公里，驱车前往，到达后发现，无法登录的那台，也自动关机了，两个灯一起闪，按下电源键，没多久就自动断电重启，如此循环，看型号是惠普DL360 Gen9。
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态，当PCI-Express设备处于空闲状态时，可以将其置于低功耗模式，以减少能源消耗和热量产生。英伟达™（NVIDIA®）图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压，在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源，但不会影响功能或继续运行，只是速度较慢。然而，英伟达™（NVIDIA®）GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源，通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下，GPU 无法运行任何功能。必须注意的是，只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态，而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前，必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
哪里下载macs fan control pro mac 序列号 永久使用版资源啊，Macs Fan Control Pro for mac是一款可以帮助用户控制Mac电脑风扇速度的软件。当用户在进行大量计算机工作、视频渲染、游戏等高负荷运作时，CPU会变得十分繁忙，从而产生大量的热量，这时候风扇就会自动升速以保证CPU温度不超过设定值。但是，这样的自动调控有时会对机器造成负担，打扰到用户的工作。而Macs Fan Control Pro for mac可以让用户手动控制风扇速度，进而调节CPU温度，提高Mac电脑的运行效率和稳定性。
受疫情影响，宅在家的时间多了起来，年前购买的树莓派4B（Raspberry Pi）也终于有空倒腾一番。在去年的某大型攻防演习行动中，听说过无人机+树莓派进行无线wifi攻击的神操作，惊为天人，一直想动手试一试，今天就先在树莓派中装上渗透利器kali Linux。
新买回来的不带水冷公版GPU，在满负载运行的时候，温度从室温马上飙升到85度，而且模型训练不是几分钟完事，很有可能要长期保持在高温状态下运行，让如此昂贵的GPU一直发烧真是让人太心疼！ 首先得到知乎上
图来自网络 作者 | 人工智豪（ID:Aihows） 新买回来的不带水冷公版GPU，在满负载运行的时候，温度从室温马上飙升到85度，而且模型训练不是几分钟完事，很有可能要长期保持在高温状态下运行，让如此昂贵的GPU一直发烧真是让人太心疼！ 首先得到知乎上一位朋友的文章启发，文章点击这里：从零开始组装深度学习平台(GPU散热)。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27682206 这篇文章写的是在ubuntu X server环境下，通过修改nvidia-settings来修改
平时在使用树莓派的时候都是接上5V的散热风扇，风扇接上就开始工作，刚开始的时候还不觉得，但是时间长了风扇的声音特别的大。作为强迫症的博主来说，简直难以忍受。于是百度查询了相关帖子，使用树莓派的引脚来控制风扇，然后就有了这篇文章。
作者简介:在千万棵枯树下唤醒，遗忘了自由的内心；曾在墓碑上许下的诺言，用的是与生俱来的母语
TG Pro for mac是一个mac电脑温度测量工具。TG Pro for mac主要用于测量mac电脑的硬件温度和风扇转速，具有CPU、GPU等主要硬件诊断功能。TG Pro mac是一款适用于 Apple 电脑的出色温度测量工具软件。
IT业界的发展使得数年之前的电脑不管是性能还是功能都已经落后于主流，大部分都已经被用户转给了回收行业，但是也有就此束之高阁的。
NVIDIA Jetson®™ 系统提供性能和能效，以运行自主机器软件，速度更快，功耗更低。每个模块系统 （SOM） 都是完整的系统，具有 CPU、GPU、PMIC、DRAM 和闪存存储，节省了开发时间和金钱。杰森也是可扩展的。
BMC全称为Baseboard Management Controller，基板管理控制器，是用于监控和管理服务器的专用控器，普通PC没有，服务器产品必配，相比于普通PC，服务器在稳定性、可靠性、安全性、性能、可管理性等方面都要求更高更严酷，这时候就需要BMC来管控服务器。
用户在选择PC服务器产品时首先要结合自身的应用对服务器本身有一个全面的了解，比如服务器是用作数据库服务器、邮件服务器、还是Web服务器？等等，然后才好对症下药。
AI科技评论按：本文作者胡智豪，原载于作者个人博客，AI科技评论经授权发布。 新买回来的不带水冷公版GPU，在满负载运行的时候，温度从室温马上飙升到85度，而且模型训练不是几分钟完事，很有可能要长期保持在高温状态下运行，让如此昂贵的GPU一直发烧真是让人太心疼！ 首先得到知乎上一位朋友的文章启发：从零开始组装深度学习平台(GPU散热)。具体地址： http://t.cn/RK9wyBK 这篇文章写的是在ubuntu X server环境下，通过修改nvidia-settings来修改GPU风扇速度，
前面谈过如何隐藏一个进程，我说过，隐藏procfs接口那无异于掩耳盗铃，正确的做法应该是将task_struct从任何链表中摘除，仅仅保留于run queue。
作为一个喜欢折腾的程序员，平时大多鼓捣的是一些软件层面的东西，对于硬件也是一直抱有兴趣，但从未去实践过。最近自己在玩智能家居，想打造一个自己的智能家居中枢（HA homeassistant），我便立即想到了鼎鼎大名的树莓派了，我是完全的硬件小白，在这里记录一下自己从选购到成功让树莓派成功运行的过程。对于为什么选择树莓派，因为对于实现一个智能家居中枢来说，还有其他的方案，如ITX主机亦或者用软路由来玩都可以，最重要的是树莓派一直都想玩，其次是够小不占空间，然后功耗也低，所以我最终选择了树莓派。
嵌入式Linux要学哪些？一些人总在寻思，怕走了弯路，又怕学的东西离企业需求远。那么今天就请华清远见高级讲师曹大神告诉你，9点浅析嵌入式学习步骤。下面是他本人亲笔。
一个多月前，我写了一篇关于Linux的问题，在这个问题中，播放视频会导致处理器使用率猛增，从而显著增加热量输出，从而导致笔记本电脑中的风扇大声旋转。此行为是Linux特有的，因为在Windows中使用同一台笔记本电脑时不会发生这种情况。
---- 新智元报道 来源：jeffgeerling 编辑：Emil 【新智元导读】随着苹果发布自研的M1处理器以来，它无情碾压各种Inter和AMD成了人们津津乐道的话题。如今又有好事者做了一项有意思的测试，结论是M1比i9处理器快了30%？！ 自苹果的M1芯片发布以来，关于它的性能究竟多强悍激起了所有人的兴趣。于是人们开始使用装备了M1芯片的Mac设备PK各种售价高昂的x86架构的电脑，乐此不疲。并且无论是在普通测试，还是在GeekBench、X86-specific code等排行榜中，M1
参加活动获得了香橙派与华为联合开发的 OrangePi AI Pro 开发板，这款开发板采用了华为自研的处理器，具有8TOPS的AI算力，可以满足一部分的AI开发需求，让 AI 开发不仅仅限于使用英伟达。
随着人们在家居生活中使用的电器越来越多，由此带来的安全隐患也有了明显的增多。为了降低电器的不合理使用带来的异常情况，大众对家庭智能监控的需求也越来越高。家庭智能监控主要依托摄像头，温湿度传感器等设备实现实时监控和智能报警的功能。 Romeo Monitor主要是为模拟是家庭安防监控的简易系统。主要基于温湿度传感器、运动传感器和摄像头、蜂鸣器、LED等硬件作为终端，基于TCP和zigbee为通信基础监控系统。该系统可实现家庭成员从网页端获取房间的摄像头和温湿度等信息，以及设置智能报警等功能，极大程度降低了房间的安全隐患。
在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 拉燕 桃子 【新智元导读】AI大牛李沐带你来装机！ AI大牛沐神来装机了，还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时，就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了，足见大家还是很期待的。 这不，沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型？ 而就在最近，币圈也在一直降温，同时GPU也明显降价了不少，就比如英伟达3090TI现
比如103，就得确定它属于哪一组GPIO，再确定它属于这一组里面的哪一个引脚，所以我们得到了前面两项：group、pin。
最近入手了树莓派,简单整理一些入手的注意事项,本文尤其是对于不了解树莓派并想要购买的同学有参考意义.
工业物联网(Industrial Internet of Things，简称 IIoT)预示着一股新的现代化浪潮，在许多行业，客户和内部利益相关者要求在生产力、管理、安全和灵活性方面取得更多的进展。但是，IIoT的部署仍然面临相当大的阻力，主要是那些人工管理的基础设施，切这些基础设施大多不安全。 Fog 计算提供了一个创新的解决办法，通过在信息技术工具集框架内提供安全的技术基础设施，从而解决这些挑战。
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）。
深度学习是非常消耗计算资源的，毫无疑问这就需要多核高速的CPU。但买一个更快的CPU有没有必要？在构建深度学习系统时，最糟糕的事情之一就是把钱浪费在不必要的硬件上。本文中我将一步一步教你如何使用低价的硬件构建一个高性能的系统。
ROScube-X是由NVIDIA®Jetson AGX Xavier模块提供支持的支持ROS 2的机器人控制器，具有集成的NVIDIA Volta GPU和双深度学习加速器以及多种接口，包括用于高级机器人系统集成的GMSL2摄像机连接器。ROScube-X支持使用NVIDIA JetPack SDK和凌华科技的Neuron SDK开发的全部资源，特别适合要求以最小的功耗实现高AI计算的机器人应用。
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！
通常来说，作为一个Linux的SA，很有必要掌握一个专门的系统监控工具，以便能随时了解系统资源的占用情况。下面就介绍下一款Linux性能实时监测工具-Netdata，它是Linux系统实时性能监测工具，以web的可视化方式展示系统及应用程序的实时运行状态（包括cpu、内存、硬盘输入/输出、网络等linux性能的数据）。Netdata的web前端响应很快，而且不需要Flash插件。 UI很整洁，保持着 Netdata 应有的特性。第一眼看上去，你能够看到很多图表，幸运的是绝大多数常用的图表数据（像 CPU，R
按以上操作后，是可以进入到登录界面输入密码了，但是输入总是提示错误，密码已被锁住，1分钟后再尝试。。。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：李沐，亚马逊首席科学家，来源：新智元 【导读】AI大牛李沐带你来装机！ AI大牛沐神来装机了，还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时，就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了，足见大家还是很期待的。 这不，沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型？ 而就在最近，币圈也在一直降温，同时GPU也明显降价了不少，就比
For redhat 5.x http://linux.dell.com/repo/hardware/OMSA_6.5/platform_independent/rh50_64/ipmitool/
这篇文章主要介绍的是家用的深度学习工作站，典型的配置有两种，分别是一个 GPU 的机器和四个 GPU的机器。如果需要更多的 GPU 可以考虑配置两台四个 GPU 的机器。
没设备，没法试试ndp，不知道dis ndp是什么效果，和dis lldp 。有什么区别呢。
百度百科：https://baike.baidu.com/item/%E6%A0%91%E8%8E%93%E6%B4%BE/80427
这个系列文章描述了一个单一的语义数据模型来支持物联网和建筑、企业和消费者的数据转换。 这种模型必须简单可扩展, 以便能够在各行业领域之间实现插件化和互操作性。 对于一个目前从事智能硬件的老码农，觉得这些文字具有积极的参考意义。这一部分讨论通用的数据格式和应用程序编程接口(API)，以及如何利用这些共同的本体。
本项目通过使用VS2019+物联网虚拟仿真实验平台实现物联网的智能咖啡馆项目。实现的功能有账号密码比对（使用数据库），预警拍照，实时监测温湿度、烟雾等环境数据、无线控制设备风扇、加湿器、LED等装置，智能控制餐厅、RFID卡识别，会员卡消费充值、无线通信点单（局域网）、会员信息增删改查等功能。
ASUS IoT是华硕针对物联网领域打造的战略子品牌，致力于在人工智能(AI)和物联网(IoT)领域创造出创新解决方案。在本周Computex 2024展会上，ASUS IoT推出了最新的边缘AI系统：PE2100N系列和PE1101N系列，两者均由NVIDIA的Jetson Orin系列模块提供动力。这些尖端系统有望通过其先进的AI功能改变工业应用。
使用的是雷神911笔记本，安装了Deepin 20操作系统，安装的整个过程非常的顺利，但是每次开机启动系统都会提示几行ACPI ERROR之类的错误，每次都能看到这几行的白色字错误，有点碍眼，所以要把它处理掉。经过查找，在国外的Linux社区当中找到了答案，以下把解决方法分享下，有同样错误的网友可以照着操作。
在 Linux 系统上管理系统资源的推荐工具是 cgroups。虽然在可以调整的限制方面（CPU、内存、磁盘 I/O、网络等）非常强大，但配置 cgroups 并不简单。nice 命令从 1973 年起就可以使用了。但它只是调整在一个处理器上竞争时间的进程之间的调度优先级。nice 命令不会限制一个进程在单位时间内所能消耗的 CPU 周期的百分比。cpulimit 命令提供了两个世界的最佳方案。它限制了一个进程在每单位时间内可以分配的 CPU 周期的百分比，而且相对容易调用。
(microsoft.vscode.cpp.extension.darwin进程高cpu占用问题)
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