买买得起最贵的x86,有Power对比呢,价格肯定搂得住。Power是特种兵,x86是集团军,高性能要求想用x86就的充分利用规模效应,平替不好评价,也很主观。就上分布式,够用就这样,不够用就扩节点,也不用那么纠结了。但凡国内有点规模的公司其实都会慢慢的考虑信创方面的问题了,只要有点价值...
在Unix/Linux体系中,常常使用“用户”CPU时间(us)、“系统”CPU时间(sy)、“良好”的CPU时间(ni)、“空闲”CPU时间(id)、“等待”CPU时间(wa)、“硬件中断”CPU时间(hi)、“软件中断”CPU时间(si)以及“被盗”CPU时间(st)等8个不同的指标来评判操作系统的CPU资源使用情况。在实际的业务场...
(more)目前金融行业用的比较多的是C86(海光)、ARM(鲲鹏、飞腾)这几种CPU,对国产虚拟化的支持目前没有什么问题,可能存在一些兼容性问题,我们使用的是紫光云,跟鲲鹏和海光的兼容性还可以,对飞腾的兼容性有点问题(但都已经解决)。容器平台的支持目前这三种CPU都是支持的,主要是操作系统的兼容...
从国内六家CPU厂商来看,在虚拟化场景下,个人比较看好X86和ARM架构,因为,近些年无论是海光还是鲲鹏或是龙芯等都陆续推出有新产品型号,新品推出其性能也有所提升,CPU内核数量多主频高其虚拟化比率就高。...
其实这个侧重可以很好理解,一般金融企业的预算充足,可以海光、鲲鹏多路并发的模式。但是建议一套业务系统,尽量使用一个技术路线,这样在后期运行维护过程中会减少工作量。如果说要有所侧重,性能高的芯片,例如单核主频高的,可以用于数据库的部署。而核心多、主频不一定高的芯片,可...
其实在这一点上我想并不是国产cpu性能弱的问题,因为不管是x86还是arm,或是国产还是adm、intel,CPU的主频主都已经没有太大的差距。除了cpu还要考虑内存、IO 存储等一些列部件的性能。服务器是一个整体,现在都是大内存、大缓存,高速交换机以及NVME的存储磁盘会让整个服务器的...
作为使用用户,也还是需要从集成的角度,对问题进行综合分析,牵头协调各层面厂商进行联合排查问题, 对于能明确定位的兼容性问题, 为快速解决问题,需要根据当地不同厂商对于金融行业的研发资源和技术支持资源进行评估,协调研发能力较强更大的厂商往往解决问题更快,但根本上还是需要...
在容器云环境共享GPU,如果是物理机部署K8S集群的模式,则可以直接使用K8S的GPU虚拟化技术: vCUDA或者cGPU,就可以实现了在容器POD实例中高效稳定运行GPU显示。容器环境中GPU资源池中是不可以同时使用多种切分方式的。每种GPU虚拟化的实现方式不同,且对GPU卡资源的排斥性管理的...
容器云平台通常采用Kubernetes作为底层基础设施,k8s集群可以看作是将一组单个节点抽象为的“超级节点”。该超级节点的总计算能力(CPU和内存)是所有组成节点的能力之和。所以在容器云平台整体视角下看,每个节点的CPU和内存配比一般有『很少大节点』和『很多小节点』两种配比...
匿名用户
GPU还能再编程啊?