amd epyc霄龙处理器内存插法优化

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#云计算

于 2023-06-20 20:21:08 首次发布

内存的使用方法对科学计算的重要性已经不用过多描述

匹配的通道2-4-6-8

合适的容量每物理核对应4-8GB，网格巨大的可以例外，但是尽量遵循

下面看H11SSL这块主板的建议插法
CPU：7001系列处理器

1：C1
2：C1，A1
3：不平衡，不推荐
4：C1，A1，E1，G1
5：不平衡，不推荐
6：不平衡，不推荐
7：不平衡，不推荐
8：D1，C1，B1，A1，E1，F1，G1，H1
CPU：7002系列处理器

1：C1
2：D1，C1
3：不平衡，不推荐
4：C1，D1 ，G1， H1
5：不平衡，不推荐
6：不平衡，不推荐
7：不平衡，不推荐
8：D1，C1，B1，A1，E1，F1，G1，H1
在这里插入图片描述
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官方给的文档。 DELL PowerEdge R710服务器支持 DDR3 的 DIMM (RDIMM) 或 ECC 非缓冲的 DIMM(UDIMM)。单列和双列 DIMM 可以是 1067 MHz 或 1333 MHz，四列DIMM 可以是 1067 MHz。 DELL PowerEdge R710服务器含 18 个内存插槽，分为两组，每组九个插槽，分别用于一个处理器。每组插
AMD EPYC 7001中高性价比的产品 NAPLES 7371
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2018年11月6日，美国旧金山讯——在美国旧金山召开的Next Horizon技术大会上，AMD（NASDAQ：AMD）和Amazon Web Services（AWS）宣布首批基于AMD EPYC（霄龙）处理器的Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）云实例立即上线。作为最受欢迎的AWS云实例系列的一部分，由全新AMD EPYC（霄龙）处理器驱动的新服务具有行业领先的...
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AMD EPYC（霄龙）和Ryzen Pro处理器的发布标志着AMD在服务器和商用PC领域的重要回归。这两款处理器基于14纳米的Zen架构，旨在为数据中心和企业环境提供高性能、高效率和高安全性的解决方案。 EPYC（霄龙）7000系列...
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
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内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
跑有限元线程撕裂者还是霄龙
05-23
### 有限元计算在AMD线程撕裂者和霄龙处理器上的性能表现 #### 处理器架构概述 AMD 的 **线程撕裂者 (Threadripper)** 和 **霄龙 (EPYC)** 是两款针对高性能计算场景设计的处理器系列。线程撕裂者主要面向桌面工作站市场，而霄龙则专注于服务器和数据中心领域。两者都具备高核心数和大缓存的设计特点，非常适合需要大量并行处理的任务，例如有限元分析。 对于有限元计算而言，其性能通常受到以下几个因素的影响： - 核心数量与线程支持能力[^1]。 - 单核性能以及浮点运算速度。 - 缓存层次结构及其大小。 - 内存带宽和支持的最大内存容量。 - 并行化效率（即程序如何利用多线程）。 #### 线程撕裂者的特点 线程撕裂者提供了极高的核心密度和强大的单线程性能。它基于 Zen 微架构家族开发，在最新一代产品中可以提供多达 64 个物理核心和 128 条线程的支持。由于目标客户群体主要是高端创作者和个人超级计算机用户，因此它的 PCIe 带宽也相当出色，能够很好地配合 GPU 或其他加速设备完成复杂的科学仿真工作负载。 然而需要注意的是，尽管拥有如此之多的核心数目，但由于定位于消费级平台而非企业环境下的长期稳定性考量，所以在某些特定应用场景下可能不如 EPYC 那样经过全面优化。 #### 霄龙的优势 相比之下，AMD 霄龙专为满足现代数据中心需求所打造，不仅延续了 ThreadRipper 所展现出来的强大多任务处理能力和高效能耗管理策略，同时还引入了许多专门为企业应用量身定制的新特性： - 更高级别的错误检测机制以保障数据完整性； - 支持更大规模虚拟机部署所需的扩展型 RAS 功能集； - 提供更广泛的 IO 连接选项以便于构建灵活可靠的网络拓扑结构等等[^1]. 另外值得注意的一点在于，虽然理论上讲更多的 CPU 资源总是有助于加快任何类型的数值求解过程，但实际上软件本身的编写方式也会极大地影响最终结果——如果算法未能充分利用可用硬件资源，则即使是最先进的硬件也可能无法发挥应有的潜力。 #### 实际测试中的差异 具体到有限元计算这一类高度依赖矩阵操作的应用场合时，实际测得的数据表明，在相同预算范围内选择更高规格型号往往可以获得更好的回报率；而对于那些极度追求极致效能而不惜成本投入的研究机构来说，则应优先考虑采用最新的旗舰版本产品组合方案来进行采购决策制定流程当中去执行相应计划安排事项落实到位情况跟踪监督考核评估体系建立完善起来才行啊！ 综上所述，无论是 AMD Ryzen Threadripper 还是 Epyc ，它们各自都有适合自己的最佳适用范围 。 如果您的项目特别强调密集型串行作业或者图形渲染之类的特殊要求的话 ,那么前者可能是不错的选择之一 ;但如果更多考虑到未来升级可能性以及整体 TCO(总拥有成本)等因素综合权衡之后再做决定会更加明智一些哦 ! ```python # 示例代码展示如何查询系统配置信息 import psutil def get_cpu_info(): cpu_count = psutil.cpu_count(logical=True) physical_cores = psutil.cpu_count(logical=False) return f"Logical Cores: {cpu_count}, Physical Cores: {physical_cores}" print(get_cpu_info()) ```
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