https://www.ednchina.com/news/20171121-PCI-E.html
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：
固态硬盘近年来也是随着计算机的发展而得到了迅速的发展，目前已经隐隐有要取代机械硬盘的势头。但是关于固态硬盘相关的概念实在是繁琐，很多人选购固态硬盘时，看到商家宣传NVMe，PCIE 却不懂是什么意思，今天我们就来为大家详解这些概念。
固态驱动器（Solid State Drive），俗称固态硬盘，固态硬盘是用固态电子存储芯片阵列而制成的硬盘，因为台湾英语里把固体电容称之为Solid而得名。SSD由控制单元和存储单元（FLASH芯片、DRAM芯片）组成。固态硬盘在接口的规范和定义、功能及使用方法上与普通硬盘的完全相同，在产品外形和尺寸上也完全与普通硬盘一致。被广泛应用于军事、车载、工控、视频监控、网络监控、网络终端、电力、医疗、航空、导航设备等诸多领域。
12代英特尔已经正式发布，采用创新的混合架构，性能（P核）+能效（E核）的组合设计带来巨大的性能及能效表现提升，另外DDR5内存及PCI-E5.0也都会一起升级换代。接下来就让我们具体看看12代英特尔都有哪些方面的升级吧！
在上期，我们遗留了另一个问题：在ARM Cortex-A 体系架构下，应当如何让让虚拟机的OS能够访问到PCI-E设备的配置空间，IO BAR空间和DMA缓冲区？
PCI-X是PCI总线的扩展架构，PCI-X频率不像PCI那样固定，而是可以随着设备的变化而变化的。PCI-X采用64位PCI总线(PCI為32bit)，可以支持66,100,133MHz这些频率。而在未来，可能将提供更多的频率支持。PCI-X标准的提出主要面向服务器I/O结构。PCI-X的设计目标在于提高CPU与外设之间的传输速度，能使服务器的I/O速度提高两倍。与原来的PCI标准开发商不同的是，PCI的续集是由IBM等整机电脑厂商联合开发的。
在前几期，我们发现，正如生产关系与生产力之间的相互作用那样，低效的虚拟化数据平面工作机制，会严重约束云计算生产力的发展。
在上期，我们提到，在多处理器计算机系统中，每个物理CPU可以挂载自己的RAM，而跨Socket的内存访问也可以通过QPI/UPI总线实现。但是，QPI/UPI总线有两个难以解决的问题：
PCI、PCI-X、PCI-E区别 一、PCI总线 PCI总线标准是由PCISIG于1992年开发的，已经有超过8年的历史。 PCI的总带宽=33MHz×32BIT／8=133MB/S。 二、PCI-X总线 PCI-X是在增加了电源管理功能和热插拔技术的PCI V2.2版本的基础上，将PCI的总带宽由133MB/S增至1.066GB/s。同时它还采用了分离实务即多任务的设计，允许一个正在向某个目标设备请 求数据的设备，在目标设备未准备好之前处理其他任何事情；而在目前的PCI体系中，设备在完成一次请求之前不能理会任何事情，此时的总线时钟周期都被白白 浪费掉了。同时PCI-X还允许把没有准备好发送数据的设备从总线上移走，这样总线带宽可以被其他事务使用，使总线的利用率大幅上升。所以，在相同的频率 下，PCI-X将能提供比PCI高14%～35%的性能。 PCI-X还采用了与IA-64相同的128Bit标准尺寸数据块设计，使通过总线的数据块大小相同，这样就提供了更多的流水线机制，改善了处理器的管 理。
本文全是个人感想和猜测，写一写软件人眼中的硬件，越底层越难，个人理解不一定对，请用批判的眼光看，特此声明，免得被人贻笑大方。
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。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 网上的相关资料链接： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1598588903382575978&wfr=spider
时不时会有人跑来问：NVIDIA AGX Xavier或者Jetson TX2显存到底多少啊？
开源存储问题解答社区:https://github.com/perrynzhou/deep-dive-storage-in-china
此参考系统在PCIe Gen2 x4 下实测双向收发速率 >1600MByte/s。包含所有FPGA端源文件， PC端驱动和 C++/matlab/python 等参考代码。
近日，知名市场情报公司TrendFocus 分析师在Memblaze发布会上分享对未来五年数据中心SSD市场趋势的预测。TrendFocus表示，虽然未来很长时间内，传统机械硬盘仍然会是数据中心用户们在容量上的优先选择，但是企业级SSD在容量和出货量已经开始超过传统的高性能机械硬盘，而且随着SSD借口的转换和更高容量的出现，SSD出货量将会保持稳定；更加重要的是，在超大规模数据中心用户的推动下，NVMe/PCIe将推动性能存储的未来发展。以下是详细解读：
pcie接口是一种高速串行计算机扩展总线标准，是高速串行点对点双通道高带宽传输，所连接的设备分配独享通道带宽，不共享总线带宽，是替代旧的PCI，PCI-X和AGP总线标准的，主要支持主动电源管理，错误报告，端对端的可靠性传输，热插拔以及服务质量(QOS)等功能。 PCIE接口的优势： 相对于传统PCI总线在单一时间周期内只能实现单向传输，PCIE的双单工连接能提供更高的传输速率和质量。PCI-E插槽是可以向下兼容的，比如PCI-E 16X插槽可以插8X、4X、1X的卡。现在的服务器一般都会提供多个8X、4X的接口，已取代以前的PCI-X接口。PCIe属于高速串行点对点双通道高带宽传输，所连接的设备分配独享通道带宽，不共享总线带宽，主要支持主动电源管理，错误报告，端对端的可靠性传输，热插拔以及服务质量(QOS)等功能。 PCIE有多种规格，从PCIE x1到PCIE x32，目前能够满足所有的低速设备和高速设备的需求，接口是PCIe 3.0接口，其传输速率是上一代接口带宽的两倍，PCIE接口的主要优势在于其减少延迟的能力。PCIe设备和PCIe总线直接相连，使缓存和数据更接近CPU。 北京东大金智提供自主研发生产销售的飞迈瑞克（femrice）品牌光纤网卡，包含pcie万兆网卡、pcie千兆网卡、pcie 25G网卡、pcie台式机网卡、pcie电口网卡、pcie光口网卡等等。其产品均已通过FCC、CE、RoHS、REACH等国际权威认证以及国家行业认证，精益求精，始终如一地专注于网络、通讯传输领域的应用解决方案。
今天给大侠汇总一下PCI-Express transaction Layer specification（处理层协议）学习经验分享，本次PCIE TLP 学习经验分享分为三篇。为了方便各位大侠浏览，下面列出三篇分享的大概内容目录介绍以及三篇文章的超链接：
犹记得当年Windows7系统体验指数中，那5.9分磁盘分数，在其余四项的7.9分面前，似乎已经告诉我们机械硬盘注定被时代淘汰。势如破竹的SSD固态硬盘，彻底打破了温彻斯特结构的机械硬盘多年来在电脑硬件领域的统治。SSD数倍于HDD机械硬盘的传输性能，让普通用户和发烧玩家的体验均成倍提升。如今，经历多年来的发展，以金士顿和HyperX为代表的SSD品牌，已完全主导硬盘存储市场。
之所以会有这个文章是因为笔者在全国职业院校技能大赛云计算赛项中获得了国赛二等奖, 发了奖金就给老电脑更新一点配件, 暂时买了一个NVME M.2转换PCI-E的转接卡, 金士顿骇客神条DDR3 8GB 1600 * 2, 希捷2TB 5900转硬盘, 影驰256GB NVME M.2固态硬盘
上期我们讲到，在计算机中，PCI-E、DDR等总线技术采用了Serdes方式串行化传输后，其传输频率从100MHz迅速进步到了GHz级别。以PCI-E为例，在PCI-E 4.0时代，每对Serdes的工作频率为16.0GHz，相对于传统的PCI总线，其工作频率提升了两个数量级以上。类似地，DDR-5 SDRAM的传输频率可达3.8GHz。由于DDR-5是在时钟脉冲的上升沿和下降沿各传输一次，传输速率可达7600MT/s。
Physical Interface（物理链路连接器）负责将双绞线网口（电口）或光模块（光口）或连接到网卡上。一个 Physical Interface 通常具有多个 Ethernet Ports。
关机模式下，BIOS的电源管理菜单下有Remote Wake Up或Wake on LAN选项的电脑才支持远程开机，若无此选项则不支持远程开机(假如Remote Wake Up开启后不支持远程开机，请咨询硬件提供商。)
在前几期，我们了解了，对于SmartNIC的实现，无论是ASIC，FPGA，NPU还是SoC方案，都有一些难以绕过的障碍，因此，NVidia收购了Mellanox后，规划了基于ASIC+NPU+SoC的方案来取长补短，也就是基于Bluefield的DPU (Datapath Process Unit)。
从SAS过渡到NVMe，看起来很容易，是不是更换个底盘就完了？这里面其实挺复杂的。具体怎么个复杂法，笔者将以下面这款产品入手为您介绍。
reizhi 的笔记本购置于2011年，至今已经有些年岁了。不过内部配置后期升级过，日常使用绰绰有余。不过由于笔记本显卡直接集成在主板上无法更换，导致游戏性能已经跟不上时代了。之前一直听闻 EXP GDC 这款设备能够让笔记本电脑外接台式机显卡使用，这次终于趁 GTX 960 发布，一并购入。
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。
不同的主板对Wake on LAN功能的称呼不同，比如可能会叫由PCI-E设备唤醒、Power On By PCI-E、Resume By LAN、Enable Wake ON LAN、Wake on LAN等等。电脑主板种类繁多，自行查阅资料。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第29天，我们正在讲解性能，希望在接下来的71天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计363字，阅读时间15分钟 5.3. Maximize Memory Throughput The first step in maximizing overall memory throughput for the application is to minimize data transfe
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
我在自己的网站中专门介绍过GPU的一些硬件基础知识：https://lulaoshi.info/gpu/gpu-basic/gpu.html。英伟达为优化深度学习的矩阵运算，在较新的微架构中，专门设计了Tensor Core这样的混合精度核心，因此，人工智能训练最好选择带有Tensor Core的GPU。
问题1：基于任务的并行与基于数据的并行有什么区别吗？ 答：有区别，前者往往是cpu上的当时，而后者往往是gpu上的。前者可以看成只有一个work-item的kernel实例。 最初OpenCL有两种工作模型的。包括任务并行的(clEnqueueTask),如上所述, 可以看成是(1,1,1)个work-item的一次kernel启动。但是从OpenCL2.0起,将此模型启用。因为基本上除了CPU外,常见的GPU并不能很有效的执行此模型下的kernel实例。在GPU上的常见做法依然建议使用数据并行的(一
计算机完成的任务是一条一条指令完成的，而指令的执行在处理器中。而外部的输入的信息经过处理器后通过计算机表现。
深度学习，始于装机。 王新民 友情贡献 量子位 出品 | 公众号：QbitAI 研究深度学习该买一台什么样的电脑？我的笔记本能满足需求吗？ 量子位请来小伙伴，为当前的深度学习网络训练提供了两套最新的装机方案。 第一套方案是预算为8000元的深度学习标准型台式机，这款台式机能够运行市面上几乎所有的大型游戏，完美全特效不掉帧，同时还可以顺便玩一下深度学习应用，例如奇特的风格融合。这套配置可以满足目前深度学习大部分的训练需求。 第二套方案是预算为20000左右的土豪版台式机，这款台式机为工作站主板，极其稳定，能够
2019年，中国正式进入5G商用元年。4G网络不管是速度、还是信号上都再无优势，那么4G网络会被淘汰吗？
由于 AMD RX 系列显卡需要刷 bios 修改显存时序才能获得最佳挖矿速度，刷新 vbios 便成为了矿工们的必备技能。好在 ATIFlash 使用起来十分简单，刷新和备份都没有什么难度。但刷新 bios 仍然存在着一定的风险性，如有不甚仍然会导致刷黑变砖。如果你的 AMD RX 系列显卡也不小心被刷黑的话，不如试试自己救砖。
在前几期，我们提到了NUMA的概念。实际上，NUMA这个概念的内涵和外延，在不同的语境中会产生变化。
办公室里立即充满了欢快的笑声，并且建议小H化悲痛为力量，学习好科学文化知识，避免以后别再把老鼠药理解为给鼠治病的药。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第30天，我们正在讲解性能，希望在接下来的60天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计273字，阅读时间15分钟 5.3.1. Data Transfer between Host and Device Applications should strive to minimize data transfer between the host and the device. On
在他的配置下，整个系统需花费 6200 美元（约合 41700 元人民币），相比 AI 硬件供应商 Lambda Labs 提供的整机要便宜一半。如何为实验室组装一台最强大的计算机，让我们来看看他是怎么做到的。
显卡是计算机中最重要的图像输出设备，是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动显示器，并向显示器提供逐行或隔行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人计算机主板的重要组件，是“人机对话”的重要设备之一。
接触深度学习已经快两年了，之前一直使用Google Colab和Kaggle Kernel提供的免费GPU（Tesla K80）训练模型（最近Google将Colab的GPU升级为Tesla T4，计算速度又提升了一个档次），不过由于内地网络的原因，Google和Kaggle连接十分不稳定，经常断线重连，一直是很令人头痛的问题，而且二者均有很多限制，例如Google Colab一个脚本运行的最长时间为12h，Kaggle的为6h，数据集上传也存在问题，需要使用一些Trick才能达成目的，模型的保存、下载等都会耗费很多精力，总之体验不是很好，不过免费的羊毛让大家撸，肯定会有一些限制，也是可以理解的。
我们在以前提到过，Intel通过多核技术，推翻了PowerPC，SPARC等大小型机的反动统治，将计算技术带入了一个崭新的时代，并迅速在服务器领域占据统治地位。
在上期，我们讨论了AMD主导的基于SRIOV的GPU虚拟化方案。我们也发现了，由于GPU本质上不是CPU的一个外设，而是一个高度并行，具备成千上万个核的计算机，而SRIOV只是提供了对外的PCI-E接口的虚拟化，并没有提供GPU计算核心与内存分配给不同VM的能力，因此，GPU的SRIOV虚拟化方案存在着一些固有的缺陷。
近日，AR公司PLNAR宣布完成390万美元A轮融资。本轮融资由InsurTech、FinTech和ManchesterStory Group领投，The Venture Reality Fund和Colopl Next跟投。PLNAR致力于为企业以及用户提供AR解决方案，其应用程序《PLNAR》可以创建任何空间的实时3D模型。
tf-slim 是基于 tensorflow 的高层封装库，包含了目前最新的 reset-net,Google-Inception 等网络的实现及图像处理算法，支持多 GPU 并行。使用 tf-slim 库，可以帮助你快速搭建图像处理 (包括分类，分割) 的生产环境，快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门 tf-slim。 近期，在雷锋网 AI 研习社举办的线上分享会上，来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了 tf-slim
tf-slim是基于tensorflow的高层封装库，包含了目前最新的reset-net,Google-Inception等网络的实现及图像处理算法，支持多GPU并行。使用tf-slim库，可以帮助你快速搭建图像处理(包括分类，分割)的生产环境，快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门tf-slim。 在雷锋网AI研习社公开课上，来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了tf-slim库的入门使用知识、注意事项、以及显卡选购和机器
苹果关闭所有iPhone降级旧版iOS验证通道 经历了近两个小时的“狂欢”后，苹果逐步关闭了所有的老iPhone降级通道，尽管苹果通常时隔几年便会不经意间开放一次降级验证，但本次规模之大实属罕见。 目
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