锐文xSmartNIC智能网卡从1G到100G在欧拉操作系统(openEuler 22.03 ) 性能报告。

本文详细描述了锐文科技自主研发的xSmartNIC系列智能网卡在不同服务器配置下的带宽测试结果,包括1G至100G的各种速率,以及思博伦测试仪的使用方法,旨在帮助复制测试环境。

关于这个报告

锐文科技的xSmartNIC系列智能网卡是具有自主知识产权,自主研发的国产智能网卡。我们在基于各种不同的服务器上进行适配,测试验证了相关性能指标。本报告提供了网卡带宽测试结果以及相应的软硬件配置,以便复制相应测试平台。

以下硬件被用于测试环境的搭建:

  1. 从1G到100智能网卡网卡
  2. 基于Intel(R) Xeon(R) Gold 6346 CPU @ 3.10GHz CPU
  3. 思博伦测试仪。思博伦测试仪按照RFC2544自动测试,如果有丢包,思博伦自动降低发送数据吞吐量,直到无丢包。
  4. 性能报告

单口100G性能报告

4口25G性能报告

双口25G性能报告

在进行AI模型开发时,继续使用OpenEuler 22.03 LTS操作系统有其合适之处,也存在一定局限性。 合适的方面在于,该系统是长期支持版本,能保证在较长时间内获得官方的技术支持安全更新,保障系统的安全性稳定性,这对于需要长时间运行稳定环境的AI模型开发来说至关重要。同时,OpenEulerAI深度结合,使用基础大模型,基于大量欧拉操作系统的代码数据,训练出EulerCopilot,初步实现代码辅助生成、智能问题智能分析、系统辅助运维等功能,可让开发过程更智能,提高开发效率 [^1]。 不过,它也有一些局限性。较新的OpenEuler 24.03 LTS在核心组件上进行了全面升级,包括gcc 12.3、LLVM 17.0.6、binutils 2.41、glibc 2.38等,能确保系统更好的稳定性性能。而OpenEuler 22.03 LTS可能在这些方面相对落后,在运行一些对系统组件性能要求较高的新型AI模型时,可能无法发挥出最佳性能 [^3]。 ```python # 示例代码:简单的AI模型训练代码框架 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten # 加载数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 x_train = x_train / 255.0 x_test = x_test / 255.0 # 构建模型 model = Sequential([ Flatten(input_shape=(28, 28)), Dense(128, activation='relu'), Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print(f"Test accuracy: {test_acc}") ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值