算力服务器

1、alpha-go的计算能力等同于多少台服务器

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这么说吧：1997年下赢国际象棋冠军卡斯帕罗夫的“深蓝”是一台超级计算机，而即将和李世石对决围棋的AlphaGo却是谷歌旗下公司DeepMind开发出来的人工智能程序。强行把这二者拉在一起比较……少年我们还是来谈谈世界和平吧。不过AlphaGo作为程序，最终还是要运转在计算机上才能去和人类比个高下的。所以把问题换成“即将和人类下围棋的那台计算机到底比深蓝厉害多少倍？”
我们还是能够简单计算一下给出大致答案的。毕竟在衡量计算机性能方面，我们已经有了一个相当统一的标准：每秒浮点运算次数，为了方便起见，我们下面一律称之为“FLOPS”。
千万别被“浮点运算”这个计算机术语吓跑，说人话的话，浮点运算其实就是带小数的四则运算，比如1.2加2.1就是一个典型的浮点运算。如果你的小学数学老师不是美国人的话，那么我们估计这会儿你早就心算出结果是3.3了。不过这对计算机来说，这个问题没那么简单。
我们知道，计算机是以0和1构成的二进制数字进行运算的，比如在基础的二进制里，1就是1，2就变成了10，3是11，4是100……这种运算方式让我们可以用最简单的电路元件组装出稳定有效的计算机器，但它也带来一个问题：计算机能够处理的数字只有整数。如果想不借助任何其他的数学方法，用0和1表示一个0.1……少年我们真的还是来谈谈世界和平吧。
解决这个问题的办法很简单：0.1可以看成是1除以10的结果，我们想让计算机计算一个带小数点的数字，只要告诉CPU这是一个被1后面加了多少个0整除的整数就行了。不过这样一来，计算机在处理小数点的时候，就多了好几个运算步骤。所以进行浮点运算的速度也就成了衡量计算机性能的标准。
拿在国际象棋上击败人类的深蓝来说，它的计算能力是11.38 GFLOPS，意思就是深蓝能在每秒钟里计算113.8亿次带小数的加减乘除。而在二战期间帮助美国设计制造原子弹的第一台通用计算机ENIAC，它的性能只有300 FLOP。
在今天看来，深蓝的性能怎么样？三个字：弱爆了。单就PC中使用的CPU来说，早在2006年，英特尔推出的第一代酷睿2就已经稳稳地超过了深蓝。这还没有算上显卡里GPU带来的效果加成，今天最普通的集成显卡，其性能也已经超过了700 GFLOPS。如果真要在性能上比个高下，深蓝这种上个世纪的超级计算机，就算组团也不一定能单挑你面前的这台笔记本电脑。
那么今天的超级计算机已经达到了什么样的性能水平？我们国家的天河二号是世界最快的超级计算机，它浮点运算能力已经达到了33.86 PFLOPS。也就是说，深蓝要在性能上增长到自身的30万倍，才能和天河二号相提并论。
不过对于深蓝来说，这样的比较实在是太不公平。因为即便在当年，深蓝也不是速度最快的超级计算机。相比之下，只有通过谷歌AlphaGo使用的电脑，我们才能比较出这20年里，我们的计算机到底经过了怎样惊人的发展。
根据谷歌团队发表在《自然》杂志上的论文， AlphaGo最初是在谷歌的一台计算机上“训练”人工智能下围棋的。按照论文里的描述，谷歌利用这台计算机，让AlphaGo的围棋水平提升到了与欧洲冠军樊麾接近的地步。不过论文除了提到这台计算机装有48个CPU和8个GPU之外，对计算机的性能连一个数字都没有提到。好在AlphaGo是在云计算平台上运行的，我们只要找来竞争对手的计算机数据比较，就可以了解到大概了。
比如说去年12月，阿里云对外开放的高性能计算服务。按照阿里云的描述，这些计算机的单机浮点运算能力是11 TFLOPS，而且同样可以用来训练人工智能自行学习。如果谷歌的计算机性能与阿里云接近的话，那么AlphaGo所驱动的硬件，性能至少是深蓝的1000倍。
但故事到这里还没有完，AlphaGo并非只有“单机版”一个版本。为了达到更高的运算能力，谷歌还把AlphaGo接入到了1202个CPU组成的网络之中。联网后的AlphaGo算力猛增24倍，一下子从“单机版”不到职业二段的水平，跳跃到了职业五段上下的水准。
所以AlphaGo比深蓝厉害多少倍？估计这会你已经得出答案了：2.5万倍。从这个角度，我们也能看出来，围棋究竟是怎样复杂的一种智力游戏，以至于计算机的性能需要20年的提高，才能在象棋上战胜人类后，再在围棋棋盘面前，坐到人类顶尖选手的对面。不过归根揭底，AlphaGo最重要的成就并不是采用了性能多么优秀的电脑，而是第一次让程序可以以人类的方式思考、学习和提高。所以过几天的比赛，无论谁输谁赢，我们见证的都是一个崭新纪元的开端。
当然别忘了关注新浪科技，我们到时候会在最前方，带你迎接这个新纪元的第一道曙光。

2、什么叫服务器求答案

因此，服务器的最大特点，就是运算能力须非常强大，在短时间内就要完成所有运算工作，即使是一部简单的服务器系统，至少就要有两颗中央处理器同时工作。 服务器也是一种高性能计算机，作为网络的节点，存储、处理网络上80％的数据、信息，因此也被称为网络的灵魂。做一个形象的比喻：服务器就像是邮局的交换机，而微机、笔记本、PDA、手机等固定或移动的网络终端，就如散落在家庭、各种办公场所、公共场所等处的电话机。我们与外界日常的生活、工作中的电话交流、沟通，必须经过交换机，才能到达目标电话；同样如此，网络终端设备如家庭、企业中的微机上网，获取资讯，与外界沟通、娱乐等，也必须经过服务器，因此也可以说是服务器在“组织”和“领导”这些设备。 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及各种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、信息发表及数据管理等服务。它的高性能主要体现在高速度的运算能力、长时间的可靠运行、强大的外部数据吞吐能力等方面。 服务器的构成与微机基本相似，有处理器、硬盘、内存、系统总线等，它们是针对具体的网络应用特别制定的，因而服务器与微机在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面存在差异很大。尤其是随着信息技术的进步，网络的作用越来越明显，对自己信息系统的数据处理能力、安全性等的要求也越来越高，如果您在进行电子商务的过程中被黑客窃走密码、损失关键商业数据；如果您在自动取款机上不能正常的存取，您应该考虑在这些设备系统的幕后指挥者————服务器，而不是埋怨工作人员的素质和其他客观条件的限制。 此外，服务器对外连接的设备也是重量级的，以Xeon64等级的服务器而言，网路频宽已发展到Gigabit Ethernet，是个人电脑的一百倍；SCSI连结也是标准配备，这也是个人电脑少有的规格；而服务器更厉害的，就是可以连结磁碟阵列系统（RAID），一口气可以串接八颗以上的大容量硬碟，这些配备都是个人电脑所望尘莫及，高成本的设备都是为多人的工作所设计预备的。 服务器也不是样样规格都胜过一般个人电脑，服务器的特点是拥有强大运算能力以立即处理大量资讯，并藉著昂贵周边设备一起工作；但是服务器的影像处理能力就不需要很强，许多系统管理者只需要类似DOS的介面软体来操作就可以了；另外服务器也不太需要USB来上下载一些个人化产品的资讯，所以对USB的支援也不是很强。 目前，按照体系架构来区分，服务器主要分为两类：ISC（精简指令集）架构服务器：这是使用RISC芯片并且主要采用UNIX操作系统的服务器，如Sun公司的SPARC、HP公司的PA－RISC、DEC的Alpha芯片、SGI公司的MIPS等。 IA架构服务器：又称CISC（复杂指令集）架构服务器，即通常所讲的PC服务器，它是基于PC机体系结构，使用Intel或与其兼容的处理器芯片的服务器，如联想的万全系列、HP的Netserver系列服务器等。

3、AI服务器的优势有哪些？

从服务器的硬件架构来看，AI服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。

我们都知道普通的服务器是以CPU为算力的提供者，采用的是串行架构，在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长。因为在进行逻辑判断时需要大量的分支跳转处理，使得CPU的结构复杂，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心数来实现。

但是在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用，充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长，这对以CPU为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验，并且在目前CPU的制程工艺、单个CPU的核心数已经接近极限，但数据的增加却还在持续，因此必须提升服务器的数据处理能力。因此在这种大环境下，AI服务器应运而生。

现在市面上的AI服务器普遍采用CPU+GPU的形式，因为GPU与CPU不同，采用的是并行计算的模式，擅长梳理密集型的数据运算，如图形渲染、机器学习等。在GPU上，NVIDIA具有明显优势，GPU的单卡核心数能达到近千个，如配置16颗NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心数可过10240个，计算性能高达每秒2千万亿次。且经过市场这些年的发展，也都已经证实CPU+GPU的异构服务器在当前环境下确实能有很大的发展空间。

但是不可否认每一个产业从起步到成熟都需要经历很多的风雨，并且在这发展过程中，竞争是一直存在的，并且能推动产业的持续发展。AI服务器可以说是趋势，也可以说是异军崛起，但是AI服务器也还有一条较长的路要走，以上就是浪潮服务器分销平台十次方的解答。

4、服务器运算能力如何计算，或者说CPU的运算能力如何计算？

显卡的好坏怎么看的? 1、 帧率(Frames per Second) 每秒的帧数(fps)或者说帧...内部总线的带宽,带宽越大,可以提供的计算能力和数据吞吐能力也越快,是决定...

5、如何利用linux各服务器的计算能力

由于在Windows Vista之后的版本默认并没有提供Telnet功能。如果需要使用Telnet就必须打开此项功能。以Windows 7为例，首先打开控制面板。

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然后在控制面板中打开“程序和功能”。

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再在左上角点击“打开或关闭Windows功能”。

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在“打开或关闭Windows功能”对话框中勾选“Telnet客户端”，点击确定，系统会自动安装。到此Windows终端的工作已经完成。

END
Linux服务器开启Telnet服务
许多Linux系统在默认情况下是不安装Telnet服务的，如果需要使用就必须安装此项服务。安装的方法有很多，小编在这里只介绍yum安装Telnet服务，它的优点是能够自动检查安装包的依赖文件不用人为干预，当然前提是系统必须联网。在提示符下输入“yum install -y telnet-server”命令安装Telnet服务。最后出现Complete，代表安装完成。

使用命令“vi /etc/xinetd.d/telnet”编辑Telnet的配置文件，将disable的值改成no。

重启启动xinetd服务，使得telnet配置生效。

在Linux服务器上打开Telnet协议的23端口。使用命令“vi /etc/sysconfig/iptables”添加红框内的代码，保存。

重新启动iptables，使得防火墙策略生效。

在Windows上，用“telnet IP地址”命令，再输入用户名和密码，就可以完成Linux服务器的远程登录。

6、算力服务选择哪家好?

算力服务选择哪家好？

你问的是算力银行吗？

算力银行，自十次方提出后，就受到很多业界人士的关注，与之相关的话题也越来越多。那么我们如何看待算力银行?

首先我们可以通过算力银行的几个特征了解下什么是算力银行?

一、存本取息，提供闲散算力资源收取酬金

十次方本身是个商城交易平台，企业如果有闲置的服务器等IT硬件资源，可以放在十次方上转租，提供给有需求的用户或者参与到某个算力项目中，到时可以实现租金共享或者直接兑换为算力服务。

二、定活两便，算力提供与支出方便灵活

十次方有独家的渠道和丰富的整合经验，拥有大量的服务器等IT硬件资源，可以支撑大型的算力项目。

如果企业没有大量的硬件资源，只有算力软件资源的话，就可以与十次方算力银行合作输出，避免购买硬件带来的成本压力。

或者企业软硬件资源都没有的话，企业也可通过算力银行已有的算力项目上购买一个算力结果。

三、专属定制，根据客户需求定制方案

软硬件两种资源都没有，算力银行也可为企业提供高性能、高可用VIP算力输出定制方案。

又或者用户只需要硬件类的产品，十次方算力银行也可提供相关配置的服务器租赁。

四、信用无忧，平台自主风控高效安全

在提供硬件资源合作时，企业可以在十次方算力银行中享受免押租赁、随借随还、数据恢复或擦除等服务。

总结来说，算力银行是硬件平台租赁+专业软件应用，基于P2P网络形式搭建起来的算力共享平台。通过这个平台，可开展行业应用深度合作，定制专业算力解决方案，打造全新算力输出模式。

7、普通个人电脑能串联为服务器能提高计算能力吗?

可以的。
首先,要确定计算机所使用的IP是公网IP,这样就可以使任何一台连接到internet的计算机,都可以通过这个IP访问到这台计算机。当然,工作家用的大部分都是通过PPPOE方式拔号上网的,需要通过一系列的IP绑定工具,例如花生壳等软件,将每次拔号后的IP绑定,以达到实时解析的目的。但是,一般工作家用的带宽都在2M-8M之间,这个速度只适合三四十个人同时在线,如果访问人数再增加的话,将会导至网络堵塞而出现无法访问。
其次就是持续运行的问题,服务器的构造与电脑主机存在着些许不同。由于服务器非常注重稳定性,连声卡都是都默认关闭的,而且散热设备也“先进”,感受过它那“直升机般的轰鸣”就知道了,运行环境也非常奢华24小时的空调、无尘、防火、防震等等。而且还支持热插拔,主板都是6层以上PCB,电源也有冗余的,不用关机就可以换,内存也有散热片。但是,常用的工作家用电脑主机就不具备这些条件了,而且配置也不好,长时间工作,很可能导致CPU温度过高、跑满、系统

8、AI服务器和普通服务器区别在哪？

随着大数据、云计算、人工智能等技术的成熟与在各行各业的应用，在人工智能时代，AI服务器这个新兴名词也频繁地出现在人们的视线范围内，有人预测在人工智能时代，AI服务器将会广泛的应用于各个行业，那么AI服务器与普通服务器有什么区别呢？为什么AI服务器在人工智能时代能替代大多数的普通服务器呢？
从服务器的硬件架构来看，AI服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。
我们都知道普通的服务器是以CPU为算力的提供者，采用的是串行架构，在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长。因为在进行逻辑判断时需要大量的分支跳转处理，使得CPU的结构复杂，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心数来实现。
但是在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用，充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长，这对以CPU为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验，并且在目前CPU的制程工艺、单个CPU的核心数已经接近极限，但数据的增加却还在持续，因此必须提升服务器的数据处理能力。因此在这种大环境下，AI服务器应运而生。

9、i7和志强服务器的浮点运算能力的比较。

你先把同档次比，如果E3-1230 V2 只能和I5 3450比：

支持多CPU并行处理：因为服务器数据处理量很大，需要采用多CPU并行处理结构，即一台服务器中安装2、4、8等多个CPU。为了实现这样的目的，需要在设计CUP时就加以考虑和支持，普通台式机的CPU一般不具备这样的条件，需要注意的是，并行结构需要的CPU必须为偶数个。
2、强大的处理能力：在处理速度、多任务性能等方面都远高于普通CPU。与普通CPU相比，其核心类型、流水线架构、指令集、接口针脚数等等都不相同，而且采用了大容量的二级甚至三级高速缓存以提高数据命中率。
3、极高的稳定性和可靠性：因为大多数的高性能服务器都要满足全年365天、每天24小时的满负荷工作要求，因此稳定性和可靠性是普通台式机CPU远远无法相比的。

10、深圳租服务器哪里比较好？

服务器的好坏直接影响网站稳定运营，选择的时候一定要谨慎。建议多找几家多做比较后再选择，十次方算力平台的服务器挺稳定的。