更新下载：服务器基础知识全解(一)
2023-06-16 13:50:24 117
内包括服务器基础知识、CPU、内存、GPU、硬盘、智能网卡等9个章节，182页。 读者朋友好，由于网友浩仔后续全力投入知识星球，目前关停微店，并把<服务器基础知识全解(终极版)>资料及©版权转售给笔者。相信这份资料读者都比较熟悉，内容图文并茂，深入全面，是世面罕见的服务器学习资料，内包括服务器基础知识、CPU、内存、GPU、硬盘、智能网卡等9个章节，182页。 本号能运营这么多年，离不开读者粉丝朋友的默默支持，本资料作为购买过“架构师技术全店资料打包汇总(全)”读者福利发放，请在“架构师技术联盟”微店留言，凭全店打包汇总购买记录获取PDF阅读版本，后续内容更新也会一如既往免费赠阅给购买过全店打包汇总的读者。 本文只贴出部分章节，如需全文，可购买“架构师技术全店资料打包汇总(全)”39本技术干货，随打包发送PDF阅读版本和可编辑PPT版本。现在下单更划算（活动优惠并享更新免费赠阅），后续随资料增加价格会上涨。 服务器主板包括PCIe总线、内存、GPU和SSD。CPU内部集成PCIe控制器和内存控制器，PCIe总线点对点连接CPU与各类高速设备，包括GPU、SSD...
升级CPU开不了机？别急，一步步来解决！
2023-06-15 12:56:23 344
正逢618，不少朋友也趁此机会开始升级自己的硬件配置。而不少朋友也突然发现，升级CPU居然会开不了机，提示什么“fPM”啥的？还以为是主板不兼容，需要整个平台升级。不用多花钱换主板，一步步来就可以解决。
AIGC行业深度：谁是国产英伟达?
2023-06-14 12:01:53 164
英伟达是全球GPU龙头，2016年至今股价大幅增长近60倍，AI开启全新增长周期。2015年至今，英伟达持续深耕AI领域，并发布了多款AI硬件产品。公司GPU产品功能分为用于计算和网络的GPGPU与用于图形处理（Graphics）的GPU；平台化布局，打造数据中心、游戏、专业可视化、自动驾驶4条产品线。 英伟达是全球GPU龙头，2016年至今股价大幅增长近60倍，AI开启全新增长周期。2015年至今，英伟达持续深耕AI领域，并发布了多款AI硬件产品。公司GPU产品功能分为用于计算和网络的GPGPU与用于图形处理（Graphics）的GPU；平台化布局，打造数据中心、游戏、专业可视化、自动驾驶4条产品线。 为什么是英伟达: 英伟达作为全球AI算力龙头，以CUDA架构开启软硬件生态，形成护城河。CUDA的本质是“软件定义硬件”，实现“软件调用硬件”，可以简单理解，CUDA是英伟达实现软硬件适配的一种“类编译器”，将软件的代码转换成硬件汇编代码，CUDA是英伟达实现软硬件生态的护城河。此外， CUDA核越多，计算性能越强，而GPU的CUDA核数是CPU的上百倍，因此GPU比CPU更适合于并行计算。 此外，英伟达今年发布多款AI产品，助力全球AI生态，例如加速库、Grace CPU、DGX超级计算机、全新AI服务平台，AI foundations 云服务，我们判断英伟达正以AI产品开启第二波成长曲线。 我国目前已有较多应用，大模型短期百家争鸣， “自研大模型...
ChatGPT研究框架（2023）
2023-06-13 18:15:26 85
ChatGPT是基于OpenAI公司开发的InstructGPT模型的对话系统，GPT系列模型源自2017年诞生的Transformer模型，此后大模型数量激增，参数量进入千亿时代，国内百度也发布了ERNIE系列模型并有望运用于即将发布的文心一言（ERNIE Bot）对话系统，未来国内厂商有望在模型算法领域持续发力。
ARM Neoverse系列服务器CPU介绍
2023-06-12 16:12:51 106
本文对ARM Neoverse系列服务器CPU做一些初步调研，并尝试比较服务器CPU与手机AP CPU的异同。
信创之CPU、GPU、存储、整机基础硬件
2023-06-08 15:43:34 212
信创产业，即信息技术应用创新产业，旨在实现信息技术领域的自主可控，保障国家信息安全。从产业链角度看，信创产业主要由基础硬件、基础软件、应用软件、信息安全4部分构成，其中芯片、整机、操作系统、数据库、中间件是最重要的产业链环节。 信创产业（信创产业链全梳理（2022）），即信息技术应用创新产业，旨在实现信息技术领域的自主可控，保障国家信息安全。从产业链角度看，信创产业主要由基础硬件、基础软件、应用软件、信息安全4部分构成，其中芯片、整机、操作系统、数据库、中间件是最重要的产业链环节。 CPU概念及运作原理 中央处理器（Central Processing Unit），是实现计算机的运算核心和控制核心。主要包括运算器、控制器和寄存器等模块。运算器负责执行运算和测试，控制器负责提取指令、进行译码、控制数据流动方向，寄存器位于CPU内部和内存类似，能够在处理指令时暂时存储个数字能使运算变得更快。 CPU的运作原理可分为“取”、“译”、“执行”∶CPU从内存中提取指令，由解码器译码，将指令转化为控制CPU其他部分的信号，最后由运算器进行运算和测试。 CPU指令集概念及分类 CPU指令集（Instruction Set）是CPU中计算和控制计算机系统所有指令的集合。计算机的程序最终需要转化为“指令”才能在CPU上运行。 CPU按照指令集可分为CISC（复杂...
HPC应用如何使用GPU加速计算
2023-06-07 15:45:04 126
总体来说，CPU和GPU各有其擅长的领域。CPU适合处理各种类型的任务，具有通用性和容易编程的特点，并且在缓存系统方面有一定的优势；而GPU则适合处理大规模的数值计算任务，具有强大的并行计算能力和高效的内存带宽。因此，在选择并行计算方案时，需要根据具体应用场景和需求来选择适当的硬件和编程框架。
GPU平台生态：英伟达CUDA和AMD ROCm对比分析
2023-06-06 15:55:18 185
成熟且完善的平台生态是 GPU 厂商的护城河。相较于持续迭代的微架构带来的技术壁垒硬实力，成熟的软件生态形成的强大用户粘性将在长时间内塑造 GPU厂商的软实力。以英伟达 CUDA 为例的软硬件设计架构提供了硬件的直接访问接口，不必依赖图形 API 映射，降低 GPGPU 开发者编译难度，以此实现高粘性的开发者生态。目前主流的开发平台还包括 AMD ROCm 以及 OpenCL。 成熟且完善的平台生态是 GPU 厂商的护城河。相较于持续迭代的微架构带来的技术壁垒硬实力，成熟的软件生态形成的强大用户粘性将在长时间内塑造 GPU厂商的软实力。以英伟达 CUDA 为例的软硬件设计架构提供了硬件的直接访问接口，不必依赖图形 API 映射，降低 GPGPU 开发者编译难度，以此实现高粘性的开发者生态。目前主流的开发平台还包括 AMD ROCm 以及 OpenCL。 本文内容来源：AI算力行业深度：AI模型乘风起，GPU掌舵算力大，上篇内容参考“GPU竞争壁垒：微架构和平台生态”。 CUDA（Compute Unified Device Architectecture），是 NVIDIA 于 2006 年推出的通用并行计算架构，包含 CUDA 指令集架构（ISA）和 GPU 内部的并行计算引擎。该架构允许开发者使用高级编程语言（例如 C 语言）利用 GPU 硬件的并行计算能力并对计算任务进行分配和管理，CUDA 提供了一种比 CPU 更有效的解决大规模数据计算问题的方案，在深度学习训练和推理领域被广泛使用。 ...
服务器：可靠性知识及设计方法
2023-06-02 15:05:54 95
本文重点介绍服务器可靠性设计原理及方法，内容包括可靠性的重要性、可靠性的概念理解、可靠性的主要分析方法，最后介绍了可靠性测试验证知识。 本文重点介绍服务器可靠性设计原理及方法，内容包括可靠性的重要性、可靠性的概念理解、可靠性的主要分析方法，最后介绍了可靠性测试验证知识。 内容参考“计算服务器可靠性知识和设计方法”。服务器基础知识全解PPT(终极版)。 来源：服务器可靠性知识和设计方法