免费gpu服务器，1000p算力需要多少服务器？
服务器的算力一般是64T。
企业级服务器是属于高档服务器行列，正因如此，能生产这种服务器的企业也不是很多，但同样因没有行业标准硬件规定企业级服务器需达到什么水平，所以也看到了许多本不具备开发、生产企业级服务器水平的企业声称自己有了企业级服务器。
企业级服务器最起码是采用4个以上CPU的对称处理器结构，有的高达几十个。
服务器（serer)指在网络环境中或在具有客户－服务器结构（参见客户－服务器计算）的分布式管理环境中，为客户的请求提供服务的节点计算机，或指在该计算机上运行的，用于管理资源并为用户提供服务的计算机软件。
服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性。
可管理性等方面要求较高。在网络环境下，根据服务器提供的服务类型不同，分为文件服务器、数据库服务器、应用程序服务器、WEB服务器等。
GPU开发难度比CPU大？
自从华为发布了“很吓人的技术”～GPU Turbo，从软件层面上去优化图形处理能力，那么许多人会问，为什么华为不从硬件上去解决这个问题，这不是一劳永逸的办法么。
讲到这个GPU，我们就得讲到整个系统级芯片SOC。全称System on Chip，简称Soc，也即片上系统。从狭义角度讲,是将系统关键部件集成在一块芯片上;
从广义角度讲, SoC是一个微小型系统,如果说中央处理器(CPU)是大脑,那么SoC就是包括大家脑、心脏、眼睛和手的系统。
系统级芯片的构成简单的说有:CPU 模块、数字信号处理器DSP模块、嵌入的存储器模块、和外部进行通讯的接口模块、含有ADC /DAC 的模拟前端模块等模块。
而GPU就是我们常说的图形处理器，这只是整个SOC中的一个模块。由于目前手机芯片的GPU都是集成在SOC上，并不像PC端那样有单独的显卡，所以设计GPU就要牵一发动全身，在目前看来就等于是在自研SOC。
可以看到想要对GPU进行设计就相当于要改变整个芯片的架构，而目前的移动处理器除了苹果和高通是自研架构（高通自研Kryo架构也才三代），其他的处理器都是采用的ARM公版架构。包括三星的猎户座和联发科。海思980的CPU就是采用ARM的最新A76架构，其GPU为Mali-G76 MP16。
高通正是由于高通骁龙810的发热问题，在骁龙820开始采用自研kryo架构，到845已经是第三代，由此可见自研架构还是很有优势，毕竟量身打造。
那么华为能不能自研架构呢？答案是肯定的，但是这需要投入很大的金钱和技术。在架构上投入是一回事，还有一个是这款GPU要软件对GPU进行适配，这就需要看软件厂商愿不愿意了。等到华为的市场份额足够，在麒麟OS成熟以后，预计下一步就是自研架构了。这需要一个过程，我们拭目以待吧。
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CPUGPUNPUTPUSOC？
先回答问题：SoC复杂度最高、技术门槛也最高，是集成各种功能部件的大一统芯片。但隔行如隔山，各种芯片也都各具专业性，不可或缺、不可替代。
芯片相关几个概念CPU：中央处理器（Central Processing Unit），是电子计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的通用执行单元。其它专用计算单元，以及电子计算机三大核心部件CPU、内部存储器（RAM）、输入/输出（IO）设备，都是在CPU的统一调度及指挥下运行的，CPU就是计算机系统的大脑。
GPU：图形处理器（Graphics Processing Unit，简称GPU），又称显示芯片，是专门在个人电脑（PC）、工作站、游戏机和移动设备（如平板电脑、智能手机等）上负责图像和图形相关运算的微处理器。最初图像、图形运算也是由CPU完成的，但是随着计算机系统图形、图像运算量的急剧上升，就出现了专职的GPU。GPU可以大大减少计算机图形图像处理任务对CPU的依赖，正所谓专业的事由专业的芯片来处理，可以让CPU从繁重的图形图像处理中解脱出来。
NPU：是专门负责人工智能（Neural-network Processing Unit，也可以叫神经网络处理器）计算的部件。这是计算机芯片领域的新军，但是AI计算也与GPU有同样的职责，那就是负责专业的计算。这可以大大减轻负责通用计算的CPU的负担，更可以提高人工智能处理的效率。
TPU：张量处理单元（TPU）是一种谷歌设计的定制化ASIC芯片，专门用于AI机器学习工作。TPU为谷歌的主要产品提供计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和Gmail等。Cloud TPU将TPU作为可扩展的云计算资源，并为所有在Google Cloud上运行尖端ML模型的开发者与数据科学家提供计算资源。因此TPU并非用在手机上的芯片。
SoC：是System on Chip的缩写，称为芯片级系统，直白的说就是所有计算系统集成在一个芯片上的意思。SoC在通用计算机上并不需要，因为所有专业计算部件都集成在一起，自然性能受限，但是SoC却正是智能手机这样的移动计算需求所需要的。各种计算部件甚至部分存储部件都集成在一个芯片上，可以大大减小芯片的体积和能耗，解决移动设备计算的看似相互矛盾的几大需求：在体积要更小、重量要更轻、能耗要更小的前提下，性能更强大。而且SoC可以大大简化移动设备电路板的结构及设计，提高设备可靠性。
从以上各种芯片计算部件的介绍可以看出，除了CPU是负责控制及通用计算之外，其它几种都是应需而生，从CPU职责分家而出的专业计算部件。但是SoC则是集各种通用或专业计算、存储部件于一体的单一芯片，是集成其它各种计算单元（部件）的系统。
各种芯片（或计算部件）的技术门槛简析根据所用设备基本功能的差别，芯片大体上可以分为区别明显的二个技术路线。
一、PC（个人计算机、桌面计算机）、Server（各种服务器）等以性能为最主要需求，功耗及体积等次之的一类；
二、以智能手机、智能手表、平板电脑等为主的特别关注功耗与体积、重量，而性能次之的一类。
上述第一类设备对芯片的需求，主要是更高的性能、更专业化的分工。这就像英特尔、AMD的CPU不断提高性能但能耗越来越大，以及英伟达的图形图像芯片计算能力、功耗甚至比CPU还高一样。
正是因为不断追求更高的计算性能，实际上目前云计算、通用计算、人工智能计算的能耗竟然成了社会的一大负担，一个计算中心的能耗甚至堪比一个城市的电能消耗。这类芯片不在乎集成问题，也不追求最高的制程工艺，因而CPU、GPU、TPU等计算单元基本上都是分离、独立的芯片。
第二类设备对芯片的需求，则几乎正好相反。人们更关注体积、重量、可靠性、能耗控制，性能则排在了次要位置，所以尽管计算部件的专业分工也越来越细，但是芯片集成度却越老越高，最终就产生了SoC这个大一统的芯片。为了这几个极致追求，移动芯片是目前全球半导体行业技术含量最高、使用顶级制造工艺的产业。目前火爆的所谓7nm、5nm甚至很快就将实现的3nm制程工艺，几乎就只有移动芯片在使用。
显而易见，SoC就是最复杂、集成度最高、设计及生产难度最大的芯片，也可以说就是技术门槛最高的芯片。
下面就以最新的华为麒麟9000这款顶级5G SoC为例来分析SoC的基本结构随着华为Mate40系列旗舰手机的发布，麒麟9000也终于浮出水面。这款全球第一颗5nm制程工艺的5G SoC，方寸之间集成了153亿个晶体管，是目前全球半导体业界集成晶体管最多、功能最完整的5G SoC，也是当之无愧最复杂的芯片。
由芯片架构示意图我们可以看出，这颗SoC中包含了CPU、NPU、GPU、5G基带（Modem）、ISP、LPDDR 5、HiFi Audio、UFS、4K HDR Video、移动安全芯片。
显而易见，除了TPU（通常是AI机器学习的云端计算所用，手机中主要是用NPU进行AI相关处理）没有，麒麟9000不但包含了题目列出的其它所有芯片，甚至还包含了更多的其它芯片模块功能。
其中CPU部分是8个核心，包括1个3.13GHz A77大核、3个2.54GHz A77中核、4个2.04GHz A55小核，超过骁龙865 Plus 3.1GHz，是目前频率最高的移动处理器。
同时集成的24核Mali-G78 GPU，架构超过麒麟990 Mali-G76，24核也多了一半，性能提升达60％。
AI方面集成两个大核、一个微核的NPU，性能提升100％，还有四核ISP的专用部件。
基带芯片是负责网络、通信的芯片，是移动芯片的核心之一，华为在5G时代移动基带上的技术领先已经毋庸置疑。麒麟9000搭载的基带模块，业界首创四网协同技术，可将Wi-Fi 2.4GHz、Wi-Fi 5Ghz、主卡5G、副卡4G进行高效融合，在多变的网络条件下带来聚合高网速、稳定低时延，实现网络优选、并发下载。
安全方面，麒麟9000芯片是全球首个通过国际CC EAL5+的移动终端芯片，HarmonyOS微内核则获得了商用OS内核最高安全认证等级——国际信息技术安全评估标准CC EAL5+认证，还通过了移动金融芯片和载体认证(国内)、国际FIDO身份验证标准、ePrivacyseal等国际权威安全隐私认证。甚至华为已经在麒麟9000SoC直接集成了硬件的中国数字货币（DECP）钱包。
小结很明显，SoC是芯片领域皇冠上的明珠，其设计复杂度之高、技术门槛都是其它芯片不可比的。
但是有一点要注意到，CPU、GPU、NPU及通信基带等芯片的计算要求是各不相同的，技术专业性特别强，每个领域都有最强的厂商、独门技术及其相应的知识产权积累。做SoC最强的，未必是各种芯片技术都是业界最强的。
如华为SoC是明显领先的，而且华为的5G技术、基带芯片、NPU等都是最强者之一，但是通用CPU的最强者却是英特尔、AMD，GPU高手则是英伟达、AMD、高通（移动领域），移动CPU目前则是苹果、高通更强。
所以，技术的基本特点就是专业性，隔行如隔山，跨界是最难的。
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企业一般云服务器规格？
企业使用云服务器的规格一般视公司的具体需求而定。不同的业务需要的计算资源和存储资源也不一样，因此选择云服务器的规格必须考虑到业务需求和计算资源的消耗，以及必要的扩展空间。
以下是一些常见的云服务器规格以供参考：
1. 标准型云服务器：基础型号，适用于中小型企业的普通应用、开发和测试等需求。通常配备有 1-2 核 CPU，1-2 GB 的内存和大容量的存储空间。价格相比其他型号比较亲民。
2. 计算型云服务器：高性能计算专用，适用于机器学习、大数据分析等高性能计算领域，通常配备有 8 核 16 核的高性能 CPU，大容量高速 SSD 存储器、高速网络带宽等。
3. 存储型云服务器： 适用于需要大量存储的企业，配备有大容量的硬盘，可以有效地存储大量的数据。
4. GPU 云服务器：适用于机器学习、人工智能、高性能计算等领域，具有高密度 GPU，CUDA 并行计算能力等。
当然，还有其他一些云服务器规格和类型，企业在选择购买云服务器时应该综合考虑企业的实际需求和数据中心的配套服务，找到最适合自己的方案。
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7.截图:专业截图王＞Snipaste＞Fastone Capture（别说什么最好的截图软件是snipaste，用过专业截图王再说）
下图为Snipaste，只能说界面真的很寒酸。
下图为faststone capture ：同样不够完美。
8.PDF编辑软件:迅捷PDF（屌丝选这个）＞福昕pdf（土豪选这个）＞ADOBE acrobat dc；福昕是真好用，就是贵。迅捷的优势是一次付费终生使用。wps据说也很好用，测试后给大家分享。
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