Centos7 安装redis服务

Redis的安装

1.先安装gcc编译器,否则make的时候会报错

yum -y install gcc

2.下载redis安装包,解压编译安装

$ wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.1.tar.gz
$ tar xzf redis-4.0.1.tar.gz
$ cd redis-4.0.1
$ make

3.二进制文件是编译完成后在src目录下,通过下面的命令启动Redis服务

$ src/redis-server

在redis目录下使用此命令

4.为配置文件和命令创建单独的目录

mkdir -p /usr/local/redis/etc
mkdir -p /usr/local/redis/etc

mv ./redis.conf /usr/local/redis/etc/
mv mkreleasehdr.sh redis-benchmark redis-check-aof redis-check-dump redis-cli redis-sentinel redis-server /usr/local/redis/bin/

5.启动、登录、关闭
命令移动后启动

[root@qian bin]$ ./redis-server /usr/local/redis/etc/redis.conf    #启动命令
[root@qian bin]$ redis-cli #登录
[root@qian bin]$ pkill redis-server #关闭redis
### H20 算力优化及性能指标分析 #### INT8 和 FP16 的性能提升 英伟达H20在INT8和FP16精度下的表现尤为突出,其设计旨在最大化推理效率并降低延迟。相比前代产品,H20通过架构改进实现了更高的吞吐量,在INT8模式下提供了显著增强的TOPS(Tera Operations Per Second),而在FP16模式下则提升了TFLOPS(Tera Floating-point Operations Per Second)。这种优化使得H20成为机器学习模型部署的理想选择[^2]。 #### FLOPS 性能对比 就FLOPS而言,H20相较于前一代GPU有明显进步。具体来说,它不仅提高了单精度浮点运算能力(FP32),还大幅增强了混合精度计算的支持力度,这对于需要高精度与高效能平衡的应用场景尤为重要。此外,借助Tensor Core的新特性,H20能够在特定工作负载中实现更高倍率的速度增益。 #### 功耗管理与 TDP 设计 功耗方面,尽管H20拥有更强悍的处理能力和更大的晶体管数量,但由于采用了先进的制程技术和高效的电源管理系统,整体能耗得到了有效控制。对于GB300、B300以及HGX平台上的配置版本,各自的热设计功率(TDP)均经过精心调整以适应不同的应用场景需求。例如,在数据中心环境中运行时,即使面对极高负荷的任务也能保持稳定而持久的表现。 #### 前代产品的比较 当我们将目光投向前几代NVIDIA GPU时可以发现,无论是从原始算力还是实际应用效能来看,H20都树立了一个新的标杆。特别是在针对AI训练和推理任务进行了专门调优之后,无论是在每瓦特性能还是单位面积内的计算密度上都有所突破。这表明相对于早期型号如V100或A100等,新一代硬件已经迈入了一个全新阶段——即更加注重可持续发展的同时追求极致性能。 ```python # 示例代码展示如何查询 NVIDIA GPU 的基本规格信息 (伪代码) import nvidia_smi nvidia_smi.nvmlInit() handle = nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nvidia_smi.nvmlDeviceGetPowerUsage(handle) print(f"Current Power Usage: {info / 1000} W") ```
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