如何配置超级计算机 怎么将一堆高性能电脑硬件组成超级计算机？
\u8d85\u7ea7\u8ba1\u7b97\u673a\u662f\u5982\u4f55\u914d\u7f6e\u7684\u8d85\u7ea7\u8ba1\u7b97\u673a\u5c31\u662f\u6307\u56fd\u5bb6\u6307\u6325\u4e2d\u5fc3\u7684\u90a3\u79cd\u8ba1\u7b97\u673a\uff0c\u5e76\u4e0d\u662f\u5bb6\u5ead\u7684\u9876\u7ea7\u914d\u7f6e\u8ba1\u7b97\u673a!~
\u4eca\u5929\u54b1\u4eec\u6765\u770b\u770b\u5929\u6cb32\u53f7\u8d85\u7ea7\u8ba1\u7b97\u673a\u600e\u4e48\u642d\u51fa\u6765\u7684\u3002
\u5929\u6cb3\u4e8c\u53f7\u7531\u56fd\u9632\u79d1\u6280\u5927\u5b66\u548c\u6d6a\u6f6e\u5408\u4f5c\u7814\u5236\uff0c2013\u5e74\u81f32014\u5e74\u8749\u8054\u5168\u7403\u8d85\u7ea7\u8ba1\u7b97\u673a\u7b2c\u4e00\u540d\u3002\u4e0d\u8fc7\u6027\u80fd\u662f\u62ff\u94b1\u5806\u51fa\u6765\u7684\uff0c\u9020\u4ef725\u4ebf\u4eba\u6c11\u5e01\uff0c\u4e00\u5929\u6ee1\u8d1f\u8377\u8fd0\u8f6c\u8981\u8017\u7535\u8d3940\u4e07\u5143\u3002\u770b\u770b\u4e0b\u9762\u7684\u914d\u7f6e\u5c31\u77e5\u9053\u4e3a\u4ec0\u4e48\u82b1\u8fd9\u4e48\u591a\u94b1\u4e86\u3002\u4ece\u8fd9\u4e48\u591aCPU\u770b\u5f97\u51fa\u6765\uff0cCPU\u5382\u5546\u662f\u591a\u4e48\u559c\u6b22\u8d85\u7ea7\u8ba1\u7b97\u673a\u3002\u4e0d\u8fc7\u7f8e\u56fd\u653f\u5e9c\u5bf9\u4e2d\u56fd\u7981\u8fd0\u9ad8\u7aefCPU\u4e4b\u540e\uff0cIntel\u7684\u9500\u552e\u4f30\u8ba1\u90fd\u8981\u54ed\u6b7b\u4e86\u3002
\u600e\u4e48\u4ece\u4e00\u4e2a\u4e2a\u82af\u7247\u7ec4\u88c5\u6210\u4e00\u53f0\u8d85\u7ea7\u8ba1\u7b97\u673a\uff1f\u770b\u4e0b\u56fe\u300216000\u4e2a\u8ba1\u7b97\u8282\u70b9\uff0c\u5176\u5b9e\u5c31\u662f\u4e3b\u677f\uff0c\u6c47\u96c6\u621032\u4e2aFrame\uff0c\u518d\u7ec4\u62104\u4e2aRack\uff0c\u6700\u540e\u7ec4\u6210\u4e86\u8d85\u7b97\u7cfb\u7edf\u3002
\u8d85\u7ea7\u8ba1\u7b97\u673a\u7684\u57fa\u7840\u8282\u70b9\u5305\u62ec\u4e09\u79cd\uff1a16000\u4e2a\u8ba1\u7b97\u8282\u70b9\uff0c4096\u4e2a\u7ba1\u7406\u8282\u70b9\uff0c256\u4e2aIO\u8282\u70b9\u548c64\u4e2a\u5b58\u50a8\u670d\u52a1\u5668\u3002
\u5148\u770b\u770b\u6700\u5c0f\u7684\u7ec4\u4ef6\uff1a\u8ba1\u7b97\u8282\u70b9\u30022 \u4e2aIntel Ivy Bridge CPU + 3\u4e2a Intel Xeon Phi \u3002CPU\u4e4b\u95f4\u7528QPI\u603b\u7ebf\u4e92\u8054\uff0c\u4e00\u822cNUMA\u67b6\u6784\u662f\u8fd9\u4e48\u505a\u7684\u3002\u6bcf\u4e2aCPU\u6709\u81ea\u5df1\u7684DIMM\u5185\u5b58\uff0c\u4e00\u517164GB\u3002\u8fd8\u901a\u8fc7PCIex16\u8fde\u5230\u5185\u90e8\u9ad8\u901f\u4e92\u8054\u7f51\u7edc\uff0cGDDR5\u5185\u5b58\u3002GDDR5\u5185\u5b58\u6709\u4e00\u4e2a\u4e13\u95e8\u7684CPU\u7ba1\u7406\u3002\u4e24\u4e2a\u4e07\u5146\u7f51\u5361\u4f30\u8ba1\u662f\u7ba1\u7406\u7528\u7684\u3002\u8fd9\u6837\u4e00\u4e2a\u8282\u70b9\u8ba1\u7b97\u6027\u80fd\u6700\u9ad8\u53ef\u4ee5\u52303.432Tflops\uff0c
\u8ba1\u7b97\u8282\u70b9\u7269\u7406\u4e0a\u5750\u843d\u4e8e\u8ba1\u7b97\u5200\u7247\u670d\u52a1\u5668\u3002\u5982\u4e0b\u56fe\uff0c\u84dd\u8272\u7684\u662fXeon Phi\u5904\u7406\u5668\uff0c\u9ed1\u8272\u7684\u4f30\u8ba1\u5c31\u662fIvy Bridge CPU\uff0c\u6240\u4ee5\u4e00\u4e2a\u5200\u7247\u670d\u52a1\u5668\u5305\u542b\u4e86\u4e24\u4e2a\u8282\u70b9\u3002
\u518d\u6765\u770b\u770b\u7528\u56fd\u4ea7\u98de\u817eCPU\u642d\u5efa\u7684\u7ba1\u7406\u8282\u70b9\uff0c\u6027\u80fd\u662f144GFlops\u3002\u98de\u817eCPU\u662f\u56fd\u9632\u79d1\u5927\u7814\u5236\u7684\uff0c\u76ee\u524d\u6709\u51e0\u79cd\u578b\u53f7\uff0c\u5929\u6cb32\u53f7\u91c7\u7528\u7684FT-1500\u57fa\u4e8e Sparc V9\u67b6\u6784\u3002\u4e3a\u4e86\u4fbf\u4e8e\u5546\u4e1a\u5316\u63a8\u5e7f\uff0c\u98de\u817e\u8fd8\u63a8\u51fa\u4e86\u517c\u5bb9ARM64\u4f4d\u6307\u4ee4\u96c6\u7684FT-1500A\u7cfb\u5217\u3002FT-1500A\u76ee\u524d\u5305\u62ec4\u6838\u548c16\u6838\u4e24\u6b3e\u4ea7\u54c1\u3002\u5176\u4e2d4\u6838\u5904\u7406\u5668\u82af\u7247\u4e3b\u8981\u9762\u5411\u684c\u9762\u7ec8\u7aef\u548c\u8f7b\u91cf\u7ea7\u670d\u52a1\u5668\u5e94\u7528\u9886\u57df\uff0c\u9762\u5411\u670d\u52a1\u5668\u5e94\u7528\u9886\u57df\u7684\u662f16\u6838\u5904\u7406\u5668\u82af\u7247\u3002\u636e\u79f0\uff0cFT-1500A\u7cfb\u5217\u5904\u7406\u5668\u4e0eIntel 2010\u5e74\u7684\u5904\u7406\u5668\u6027\u80fd\u76f8\u5f53 \u3002
\u6765\u770b\u770b\u8fd9\u9897\u57fa\u4e8eSparc\u67b6\u6784\u7684FT-1500\u67b6\u6784\u3002\u91c7\u752840nm\u5de5\u827a\uff0c1.8GHz\uff0c16\u6838\uff0c\u529f\u8017\u7ea665\u74e6\u3002\u8ba1\u7b97\u67b6\u6784\u91c7\u7528\u4e86SIMD\uff08Single Instruction Multiple Data\uff09\uff0c\u4e00\u6761\u6307\u4ee4\u53ef\u4ee5\u540c\u6b65\u8ba9\u591a\u7ec4\u6570\u636e\u6267\u884c\u3002\u5982\u4e0b\u56fe\uff0c\u4e00\u4e2aCPU\u6709\u56db\u4e2aDDR3\u63a5\u53e3\uff0cIO\u5e26\u5bbd\u5f88\u9ad8\u3002
\u5929\u6cb32\u53f7\u6709256\u4e2aIO\u8282\u70b9\u548c64\u4e2a\u5b58\u50a8\u670d\u52a1\u5668\uff0c\u603b\u5171\u5b58\u50a8\u5bb9\u91cf12.4PB\u3002\u65e2\u7136\u662f\u8d85\u7ea7\u8ba1\u7b97\u673a\uff0c\u81ea\u7136\u8981\u4f7f\u7528\u9ad8\u6027\u80fd\u7684\u56fa\u6001\u786c\u76d8SSD\uff0c\u6bcf\u4e2aIO\u8282\u70b9\u67092TB\u7684SSD\uff0cIO\u5e26\u5bbd\u8fbe\u52305GB/s\uff0c\u4ece\u4e0b\u56fe\u53ef\u4ee5\u770b\u51fa1\u4e2a2TB SSD\u75315\u4e2a400GB \u5c0fSSD\u7ec4\u6210\uff0c\u90a3\u4f30\u8ba1\u6bcf\u4e2a\u7684\u5e26\u5bbd\u662f1GB/s\u3002IO\u8282\u70b9\u5bf9\u5916\u6709\u4e24\u79cd\u63a5\u53e3\uff1a\u9ad8\u901f\u4e92\u8054\u63a5\u53e3\u548cInfiniband QDR\u5b58\u50a8\u7f51\u7edc\u63a5\u53e3\u3002\u963f\u5446\u731c\u60f3\u9ad8\u901f\u4e92\u8054\u7f51\u7edc\u662f\u7528\u6765\u8f93\u51fa\u6570\u636e\u7ed9\u8ba1\u7b97\u8282\u70b9\uff0cIB\u63a5\u53e3\u662fIO\u8282\u70b9\u4e4b\u95f4\u6570\u636e\u5171\u4eab\u7528\u7684\u3002\u91c7\u7528\u4e86Hybrid hierarchy file system\uff0cH2FS\uff0c\u6570\u636e\u4fdd\u5b58\u5728\u6bcf\u4e2a\u8282\u70b9\u672c\u5730\uff0c\u4f46\u662f\u76f8\u4e92\u4e4b\u95f4\u4e5f\u80fd\u5171\u4eab\u3002
\u8fd9\u4e48\u591a\u8282\u70b9\u600e\u4e48\u7ec4\u6210\u8d85\u7ea7\u8ba1\u7b97\u673a\u5462\uff1f\u4e0b\u9762\u5c31\u662f\u7ec4\u7f51\u56fe\u3002\u5173\u952e\u7684\u8bbe\u5907\u662f\u4e2d\u95f4\u768413\u4e2a\u4ea4\u6362\u673a\uff0c\u6bcf\u4e2a\u4ea4\u6362\u673a\u6709576\u4e2a\u7aef\u53e3\uff01
\u66f4\u52a0\u96be\u80fd\u53ef\u8d35\u7684\u662f\uff0c\u9ad8\u901f\u4e92\u8054\u82af\u7247\u90fd\u662f\u7eaf\u56fd\u4ea7\u3002\u5305\u62ec\u7f51\u7edc\u8def\u7531\u82af\u7247NRC\u548c\u7f51\u7edc\u63a5\u53e3\u82af\u7247NIC\u3002
NRC\u91c7\u752890nm\u5de5\u827a\uff0c\u5927\u5c0f\u4e3a17.16mm*17.16mm\uff0c2577\u4e2a\u7ba1\u811a\uff0c\u5e26\u5bbd\u4e3a2.56 Tbps\u3002\u8fd9\u4e48\u591a\u7ba1\u811a\u4f30\u8ba1\u4e5f\u662f\u4e3a\u4e86\u589e\u52a0\u7aef\u53e3\u6570\u3002
NIC\u4e5f\u662f90nm\u5de5\u827a\uff0c\u5927\u5c0f10.75mm*10.76mm\uff0c675\u4e2a\u7ba1\u811a\u3002
\u8bf4\u5230\u8d85\u7b97\uff0c\u5c31\u4e0d\u5f97\u4e0d\u63d0\u5236\u51b7\u7cfb\u7edf\uff0c\u8fd9\u4e48\u4e00\u53f0\u5e9e\u5927\u7684\u673a\u5668\uff0c\u6ca1\u6709\u6709\u6548\u7684\u5236\u51b7\uff0c\u4f30\u8ba1\u5c31\u7740\u706b\u4e86\u3002\u5929\u6cb32\u53f7\u91c7\u7528\u4e86\u7d27\u8026\u5408\u6c34\u51b7\u7cfb\u7edf\uff0c\u6574\u53f0\u673a\u5668\u529f\u801717.6MW\uff0c\u52a0\u4e0a\u5236\u51b7\u7cfb\u7edf\u5c31\u662f24MW\u3002\u5236\u51b7\u7528\u4e8627%\u7684\u7535\u3002
\u5929\u6cb3\u6709\u81ea\u5df1\u7684\u8f6f\u4ef6\u67b6\u6784\uff0c\u5982\u4e0b\u56fe\u3002\u5bf9\u7528\u6237\u6765\u8bf4\uff0c\u6700\u91cd\u8981\u7684\u662f\u7528\u6237\u7684\u7f16\u7a0b\u63a5\u53e3\uff0c\u6709\u4e9b\u7528\u6237\u4e3a\u4e86\u641e\u4e2a\u7814\u7a76\uff0c\u5199\u8fd9\u4e2a\u7a0b\u5e8f\u5c31\u5f97\u82b1\u4e0a\u51e0\u5e74\u3002\u5f88\u591a\u65f6\u5019\u653f\u5e9c\u63a8\u52a8\u7684\u9879\u76ee\u786c\u4ef6\u7ed9\u5f88\u591a\u7ecf\u8d39\uff0c\u8bbe\u5907\u90fd\u5f88\u4e0d\u9519\uff0c\u4f46\u662f\u9886\u5bfc\u820d\u4e0d\u5f97\u7ed9\u8f6f\u4ef6\u6295\u94b1\uff0c\u6bd5\u7adf\u5c55\u793a\u6548\u679c\u6ca1\u90a3\u4e48\u58ee\u89c2\uff0c\u6240\u4ee5\u8f6f\u4ef6\u5f80\u5f80\u662f\u77ed\u677f\uff0c\u7528\u6237\u4f7f\u7528\u4e0d\u4fbf\uff0c\u5148\u8fdb\u8bbe\u5907\u7684\u5229\u7528\u7387\u5c31\u4e0d\u9ad8\u3002
\u5929\u6cb3\u652f\u6301\u4e0b\u5217\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\u3002\u503c\u5f97\u4e00\u63d0\u7684\u662fOpenMC\u8bed\u8a00\uff0c\u6bd4CUDA\u548cOpenCL\u7684\u62bd\u8c61\u7ea7\u522b\u66f4\u9ad8\uff0c\u5728CPU\u7b49\u5404\u79cd\u8d44\u6e90\u4e4b\u4e0a\u6709\u4e00\u4e2a\u7edf\u4e00\u7684\u903b\u8f91\u5c42\u3002\u5404\u79cd\u8ba1\u7b97\u4efb\u52a1\u5f02\u6b65\u6267\u884c\uff0c\u540c\u65f6\u5206\u914d\u5230\u4e0d\u540c\u7684\u8bbe\u5907\u4e0a\u3002
\u5bf9\u7ba1\u7406\u8005\u6765\u8bf4\uff0c\u8fd9\u4e48\u591a\u8282\u70b9\u7684\u8d44\u6e90\u8c03\u5ea6\u548c\u76d1\u63a7\u4e5f\u662f\u5f88\u91cd\u8981\u7684\u3002\u5982\u4e0b\u56fe\uff0c\u6bcf\u53f0\u673a\u5668\u5b89\u88c5\u4e86\u56fd\u4ea7\u9e92\u9e9fLinux\u64cd\u4f5c\u7cfb\u7edf\uff0c\u5176\u5b9e\u4e5f\u662f\u56fd\u9632\u79d1\u5927\u4e3b\u5bfc\u7684\u3002
\u6211\u4eec\u641e\u5b58\u50a8\u7684\u6700\u5173\u5fc3\u7684\u5c31\u662f\u5b58\u50a8\u8f6f\u4ef6\u67b6\u6784\u4e86\u3002\u6570\u636e\u5206\u4e3a\u672c\u5730\u5b58\u50a8\u548c\u5171\u4eab\u5b58\u50a8\uff0c\u5171\u4eab\u5b58\u50a8\u4f7f\u7528\u4e86\u8d85\u7b97\u6d41\u884c\u7684Lustre\u5206\u5e03\u5f0f\u6587\u4ef6\u7cfb\u7edf\uff0c\u8fd9\u79cd\u6587\u4ef6\u7cfb\u7edf\u5bf9\u4e8e\u5927\u6587\u4ef6\u8bbf\u95ee\u6027\u80fd\u4e0d\u9519\u3002\u7528\u6237\u4f7f\u7528POSIX\u63a5\u53e3\u8bfb\u5199\u6587\u4ef6\u3002\u4e0d\u8fc7\u6570\u636e\u5bc6\u96c6\u578b\u5e94\u7528\u7528Layout\u63a5\u53e3\u548cPolicy\u63a5\u53e3\u8bbf\u95ee\u6570\u636e\u3002
\u603b\u7ed3\u4e00\u4e0b\uff0c\u4e00\u53f0\u8d85\u7ea7\u8ba1\u7b97\u673a\u5176\u5b9e\u5c31\u662f\u5f88\u591a\u5c0f\u8ba1\u7b97\u673a\u7684\u96c6\u5408\uff0c\u5f53\u7136\u96be\u70b9\u5728\u5927\u5bb6\u7684\u9ad8\u901f\u4e92\u8054\u548c\u540c\u6b65\u3002
1.首先要确定硬件部件和所需要的资源
需要一个头节点（head node），至少一打的计算节点（compute node），一台以太网交换机，一个电源分配单元（power distribution unit）和一个服务器机架。计算一下电力消耗，冷却需求和占地需求。同样，你需要确定你的私有网络的IP地址段，节点的命名，预计使用的软件包以及搭建 服务集群所用的技术（后面会有更多解释）。
2.建立计算节点
需要自己组装计算节点，或者你也可以使用预配置的服务器。
●选择一款能够最大化空间、冷却和能源消耗效率的机架式服务器；
●或者，可以使用一打左右闲置的过时服务器——它们集合在一起工作的性能要比它们独立运行时的总和还多，而且还能省你一大笔钱！整个系统的处理器、网络适配器、主板应该是同一型号的，这样才能达到最佳运行效能。当然了，还要给每个节点配内存和硬盘，并且至少给头节点配一台光驱。
3.将服务器装在机架上
安装的时候从下面开始，这样可以避免机架头重脚轻。你可能会需要朋友的帮助才能完成这件事——这么多的服务器将非常的重，把它们放到机架的滑轨上会非常困难。
4.在机架顶端安装以太网交换机
现在来配置交换机：允许9000字节的大的帧，将IP地址设置为你在第一步里面确定的静态地址，关闭例如SMTP嗅探这样不必要的路由协议。
5.安装能源分配单元
根据目前你的节点的最大需求，可能220V就能满足你的高性能计算需求了。
6. 一切都安装妥当之后，就可以开始配置环节了
Linux是高性能计算集群（HPC Cluster）操作系统的事实标准，这不仅因为Linux是科学计算的理想环境，也是由于在数以百计甚至千计的节点上安装的时候，Linux不会产生任何花费。设想一下，在如此多的节点上安装Windows会花掉你多少钱呢？
●从更新主板BIOS的固件开始，将所有节点的BIOS固件都更新至最新的版本；
●在每个节点上都安装好你喜欢的Linux发行版，头节点需要安装队图形界面的支持。比较流行的选择，包括CentOS、OpenSuse、Scientific Linux、RedHat以及SLES；
●使用Rocks Cluster Distribution来搭建计算集群。除了它已经安装好计算集群需要使用的所有工具外，Rock还提供了一种通过PXE和RedHat的“Kick Start”来进行批量部署的方案。
7. 安装消息传送界面、资源管理器以及其他必须的库
如果上一步里你没有选择Rock做为你的节点的操作系统，那么现在你需要手动设置并行计算机制所必需的软件。
●首先，你需要一个便携的bash管理系统，例如Torque Resource Manager，这些软件允许你划分以及分配计算任务；
●如果安装了Torque Resource Manager，那么你还需要Maui Cluster Scheduler来完成设置；
●其次，需要安装消息传送界面（message passing interface），用来在不同的计算节点的进程之间共享数据。
最后，不要忘了用多线程的数学库及编译器来编写计算任务。
8.将所有的计算节点接入网络
头节点负责将任务分配到计算节点，计算节点再把结果返回回来，节点间的消息传递也是如此，所以当然是越快越好了。
●使用私有网络将集群中的所有节点互联起来；
●头节点其实还充当局域网里的NFS、PXE、DHCP以及NTP服务器；
●将该网络从公网中分离出来，这样可以保证该网络中的广播报文不会影响到其他的网络；
9.对集群进行测试
在你把你强大的Top500计算集群交付给客户之前，你还要测试一下它的性能。HPL（High Performance Lynpack）评测软件包是测试集群的计算速度的常见选择。你需要从源代码编译它，编译的时候根据你选择的架构，打开所有可能的优化选项。
超级计算机的标准是CPU处理速度,其它硬件都一般,它是由多个CPU同时工作组成的,完全不适合个人用户使用,就算你钱多到没地方用,买回来也只是台废铁...国外也有人用1000M交换机+家用电脑配过一台很便宜的超级电脑,当时是以100美元的价格买1GHz的速度,总体速度好像是20GHz左右
超级计算机就是指国家指挥中心的那种计算机，并不是家庭的顶级配置计算机!~
这个东西估计就复杂多了吧,一般人肯定不了解的.
据说处理器核心就十几万个,你要设计对应的主板和系统来配置这些核心,如何一共工作,另外输入输出的控制方式,都是需要单独设计.普通人估计很少有人知道.
超级计算机 只是指的运算速度，不要被误解
绛旓細1.棣栧厛瑕佺‘瀹氱‖浠堕儴浠跺拰鎵闇瑕佺殑璧勬簮 闇瑕佷竴涓ご鑺傜偣锛坔ead node锛夛紝鑷冲皯涓鎵撶殑璁＄畻鑺傜偣锛坈ompute node锛夛紝涓鍙颁互澶綉浜ゆ崲鏈猴紝涓涓數婧愬垎閰嶅崟鍏冿紙power distribution unit锛夊拰涓涓湇鍔″櫒鏈烘灦銆傝绠椾竴涓嬬數鍔涙秷鑰楋紝鍐峰嵈闇姹傚拰鍗犲湴闇姹傘傚悓鏍凤紝浣犻渶瑕佺‘瀹氫綘鐨勭鏈夌綉缁滅殑IP鍦板潃娈碉紝鑺傜偣鐨勫懡鍚嶏紝棰勮浣跨敤鐨勮蒋浠...
绛旓細3. 鍐呭瓨锛氳秴绾ц绠楁満閰嶅鐨勫唴瀛橀氬父鏄ぇ瑙勬ā鐨锛屼娇鐢ㄩ珮鎬ц兘鐨凴AM妯″潡锛屽ECC DDR4鎴朌DR5鍐呭瓨锛屽閲忓彲浠ヤ粠鏁扮櫨GB鍒版暟TB銆備环鏍间篃鐩稿簲杈冮珮锛屽彲浠ヤ粠鍑犱竾鍏冨埌鍑犲崄涓囧厓銆4. 浠锋牸锛氳秴绾ц绠楁満鐨勪环鏍煎洜閰嶇疆銆佸搧鐗屽拰鐢ㄩ旇屽紓銆備竴鍙板叆闂ㄧ骇鐨勮秴绾ц绠楁満鍙兘鍦ㄥ嚑鍗佷竾鍏冨埌鍑犵櫨涓囧厓涔嬮棿锛岃岄珮鎬ц兘鐨勮秴绾ц绠楁満鍒欏彲鑳...
绛旓細瓒呯骇璁＄畻鏈虹殑鍩虹鑺傜偣鍖呮嫭涓夌锛16000涓绠楄妭鐐癸紝4096涓鐞嗚妭鐐癸紝256涓狪O鑺傜偣鍜64涓瓨鍌ㄦ湇鍔″櫒銆傚厛鐪嬬湅鏈灏忕殑缁勪欢锛氳绠楄妭鐐广2 涓狪ntel Ivy Bridge CPU + 3涓 Intel Xeon Phi 銆侰PU涔嬮棿鐢≦PI鎬荤嚎浜掕仈锛屼竴鑸琋UMA鏋舵瀯鏄繖涔堝仛鐨勩傛瘡涓狢PU鏈夎嚜宸辩殑DIMM鍐呭瓨锛屼竴鍏64GB銆傝繕閫氳繃PCIex16杩炲埌鍐呴儴楂橀熶簰鑱旂綉...
绛旓細1. 閫夋嫨涓娆炬敮鎸佸ぇ瀹归噺鍐呭瓨鐨勬湇鍔″櫒绾т富鏉銆傝繖浜涗富鏉块氬父鍏锋湁鏇村鐨勫唴瀛樻彃妲藉拰鏇撮珮鐨勫唴瀛樺閲忔敮鎸併傜‘淇濅富鏉挎敮鎸佹偍閫夋嫨鐨勫唴瀛樼被鍨嬪拰瀹归噺銆2. 璐拱瓒冲鏁伴噺鐨勫唴瀛樻彃妲芥墿灞曞崱銆傝繖浜涘崱鍙互澧炲姞涓绘澘涓婄殑棰濆鍐呭瓨鎻掓Ы锛屼互瀹圭撼鏇村鐨勫唴瀛樻潯銆3. 鏍规嵁涓绘澘鍜屾墿灞曞崱鐨勮鏍硷紝閫夋嫨涓涓兘澶熷绾冲ぇ閲忓唴瀛樻潯鐨勬満绠便傜‘淇濇満...
绛旓細棣栧厛锛屼綘寰楁槑鐧斤紝瓒呯骇璁＄畻鏈涓嶅悓浜庢皯鐢ㄨ绠楁満銆傝秴绾ц绠楁満鏄敤鏉ヨ繘琛岀瀛﹁绠楃殑锛屾墍浠ュ畠涓嶅叿澶囦竴鑸绠楁満鎵鍏锋湁鐨勫濯掍綋鍔熻兘銆備箣鎵浠ョО涓鸿秴绾ц绠楁満锛屾槸鍥犱负瀹冭秴寮虹殑璁＄畻鑳藉姏銆傝秴绾ц绠楁満鎷ユ湁涓棰楄秴绾PU锛岃繍绠楄兘鍔涙槸涓鑸皯鐢ㄨ绠楁満鐨勫嚑涓囧埌鍑犲崈涓囧嶃傛瘮濡備腑鍥界殑鈥滄洐鍏夆滳PU涓婚灏遍珮杈80000GHz锛岃屽畠鍙兘绠椾竴涓...
绛旓細濡備綍鐢ㄥ鍙扮浉鍚閰嶇疆鐨勮绠楁満缁勬垚涓鍙瓒呯骇璁＄畻鏈锛屽叾瀹炲氨鏄秴绾ц绠楁満鐨勫伐浣滃師鐞嗐傝秴绾ц绠楁満涔嬫墍浠ヨ兘澶熸彁渚涢珮瓒呴熺殑璁＄畻鑳藉姏锛屾槸鍥犱负瀹冩槸鐢卞ぇ閲忓苟琛岃繍绠楃殑鍒嗙郴缁熺粍鎴愩傛瘮濡傚ぉ娌充簩鍙凤紝鍙備笌骞惰杩愮畻鐨刢pu楂樿揪4涓囧涓傚苟琛岃繍绠楃郴缁燂紝鍙互鐢ㄤ竴涓畝鍗曠殑鐢熸椿渚嬪瓙鏉ヨВ閲婏紝姣斿锛屾湁涓鎴蜂笅浜嗙紪缁10涓囦釜宸ヨ壓鍝佺殑璁㈠崟锛...
绛旓細鐢佃剳瑁呮満鈥4璺嘲鍧︹濈殑鎰忔濆氨鏄紝鑷繁缁勮鐨勭數鑴戯紝瑁呮満瀹屾垚鍚庯紝鍙互姣旂殑涓婁笘鐣屾帓鍚嶇鍥涚殑娉板潶瓒呯骇璁＄畻鏈銆備竴鑸敤浜庣數鑴慏IY鐑埍鑰呭浜庤嚜宸辩粍瑁呮満鍣ㄧ殑澶歌禐銆1銆佽鏈烘槸涓轰簡婊¤冻鑷繁鐨勪釜鎬у寲闇姹傦紝鎶婁富鏉裤佸唴瀛樸乧pu銆佹樉鍗°佺‖鐩樸佹樉绀哄櫒绛夊悇涓數鑴戦厤浠剁粰缁勮璧锋潵鐨勪竴涓繃绋嬨2銆佹嘲鍧︽槸涓鍙扮敱鍏嬮浄鍏徃鎵垮缓鐨勮秴绾...
绛旓細鏍稿績閰嶇疆澶勭悊鍣: Intel 鑷冲己E5 2609V3 x2锛屾瘡棰椾环鏍硷骏1450锛屽弻鏍稿叡璁★骏2900锛屾彁渚涘己澶х殑鍏牳蹇冨鐞嗚兘鍔涳紝Haswell鏋舵瀯鍜屼綆鍔熻楃壒鎬т娇鍏跺湪鏈嶅姟鍣ㄥ競鍦哄鍙楅潚鐫愩傛暎鐑櫒: 涔濆窞椋庣鐜勫啺300 x2锛屾瘡鍙帮骏69锛屽弻椋庢墖缁勫悎淇濊瘉楂樻晥鏁ｇ儹銆傛樉鍗: 钃濆疂鐭砅GS AMD FirePro S9000锛屽崟鍗″敭浠凤骏15000锛屼笓涓轰笓涓氬簲鐢ㄨ璁°...
绛旓細鐩存帴鐢∟VIDIA Tesla锛屾闈㈢骇鐨瓒呯骇鐢佃剳銆俆esla S1070涓鍙板氨鑳介泦鎴960涓牳蹇冿紝鏍稿績棰戠巼1.5GHz锛16G DDR3鍐呭瓨锛408G/S甯﹀锛700W鍔熺巼锛屾敮鎸乄indows鎴朙inux锛8295缇庡厓銆備釜浜鸿寰楄秴鍊笺
绛旓細鍐呭瓨涓ゅ崈宸﹀彸鐨勬。娆 澶勭悊鍣↖7 鍥涗唬锛屼袱鍗冨 涓绘澘涓ゅ崈宸﹀彸 纭洏缁欎綘绠楃嫚涓鐐癸紝512G鐨勫浐鎬侊紝涓ゅ崈鍒颁笁鍗冦傜數婧愬紕涓800W鐨勶紝鍗冩妸鍧 鍏朵粬绁為┈鏈虹鐢垫簮椋庢墖榧犳爣閿洏鐨勭畻涓豹鍗庣増鐨勫惂锛屼竴璧蜂袱鍗冨銆傚疄鍦ㄩ挶澶氱殑鎲嬪眻锛屽彲浠ュ紕涓袱鍗冪殑娑插喎锛屽啀涓嶇劧鍙互鍦ㄥ墠缃‖鐩楲ED鐏闀朵竴棰20鍏嬫媺鐨勯捇鐭 鍏跺疄鐢ㄨ捣鏉ヤ篃灏遍偅涔...
