直播服务器的简介

直播服务器本质上是视音频i编码设备。主要为视频直播、流媒体服务、IPTV 、交互式电视、移动电视、商务电视、远程教学、B2B商务通信、视频至台式机桌面的传输、VOD系统、远程监控、资料保存等应用需求而设计的媒流体设备。

直播服务器在法庭上的典型应用拓扑威视直播服务器， 数字化庭审采编直播服务器是专门针对科技法庭设计的视频处理设备。其采用数字图像合成和H264编码技术，通过对法庭现场视频、多媒体证据、VGA证据信息的编码和录像，可实现多种模式画面合成、设备内置传输服务和标清图像显示功能。

拓扑威视直播服务器以流方式在网络中传送音频、视频和多媒体文件；低编码延时，传输全高清视频，客户用户VLC客户端直接直播为在医疗手术，教育，会议视频应用提供了便利。

更正一下，应该是流媒体

流媒体简单来说就是应用流技术在网络上传输的多媒体文件，而流技术就是把连续的影象和声音信息经过压缩处理后放上网站服务器，让用户一边下载一边观看、收听，而不需要等整个压缩文件下载到自己机器后才可以观看的网络传输技术。该技术先在使用者端的电脑上创造一个缓冲区，于播放前预先下载一段资料作为缓冲，于网路实际连线速度小于播放所耗用资料的速度时，播放程序就会取用这一小段缓冲区内的资料，避免播放的中断，也使得播放品质得以维持。

目前在这个领域上，竞争的公司主要有三个：Microsoft、RealNetworks、Apple，而相应的产品就是：Windows Media 、Real Media、QuickTime。

是的，云服务器中可以选择配置带有GPU（图形处理单元）的实例。GPU在云计算中的应用越来越广泛，尤其是在需要进行大规模并行计算、机器学习、深度学习和人工智能等领域。

云服务提供商通常会针对不同需求提供多种类型的GPU实例，以满足不同的计算需求和预算限制。常见的GPU实例类型包括：

通用型GPU实例：这些实例旨在提供较为平衡的计算与图形处理性能，适用于一般的科学计算、数据处理和虚拟化等工作负载。

加速型GPU实例：这些实例配备了更高性能的GPU，可以提供更强大的计算能力，适用于要求高性能计算的任务，如深度学习训练和推理、计算流体力学（CFD）等。

在选择GPU实例时，需要考虑以下几个因素：

GPU型号和性能：不同的GPU型号具备不同的计算能力和功能特性，可以根据实际需求选择适合的型号。

内存和存储：GPU实例通常配备相应的显存，而且还需要考虑实例所搭配的内存和存储容量，以满足计算任务的要求。

成本和预算：GPU实例通常会比普通实例更昂贵，需要根据预算和性能需求进行权衡和选择。

ANSYS软件是融结构、流体、电场、磁场、声场分析于一体的大型通用有限元分析软件。

可以用来求解结构、流体、电力、电磁场及碰撞等问题。可应用于以下工业领域： 航空航天、汽车工业、生物医学、桥梁、建筑、电子产品、重型机械、微机电系统、运动器械等。

软件主要包括三个部分：前处理模块，分析计算模块和后处理模块。 

前处理模块提供了一个强大的实体建模及网格划分工具，用户可以方便地构造有限元模型；

分析计算模块包括结构分析（可进行线性分析、非线性分析和高度非线性分析）、流体动力学分析、电磁场分析、声场分析、压电分析以及多物理场的耦合分析，可模拟多种物理介质的相互作用，具有灵敏度分析及优化分析能力；

  后处理模块可将计算结果以彩色等值线显示、梯度显示、矢量显示、粒子流迹显示、立体切片显示、透明及半透明显示（可看到结构内部）等图形方式显示出来，也可将计算结果以图表、曲线形式显示或输出。

下面是根据目前intel 目前最先进的Nehelam核心架构处理器，为ANSYS各种规模求解，打造的高性能工作站配置方案

XASUN超级计算机—集高性能、高可靠、超静音、完美配置于一身采用最先进技术与架构，彻底消除CPU、内存、硬盘、GPU在性能、容量、带宽的瓶颈

提供最合理硬件配置，确保应用软件完美运行

工作站整体更环保, 超静音

XASUN最新ANSYS典型求解配置

该配置全部重新升级，显卡全部配备基于Fermi架构集高性能计算和可视化与一体功能，硬盘容量提升

一 中小规模CAE前后处理求解的工作站配置

求解规模: 100万~1000万 自由度( 300万节点以内)

工作站配置要求：

CPU   Core i7 920/940/965/975 

内存 6~12GB DDR3 800

显卡 Quadro FX580/Quadro FX1700

硬盘 SATA 300G 以上 7200转或1万转 ，可选 RAID0、5

操作系统 Windows XP 64位 SP2 中文版

XASUN四核静音级图形工作站

型号 XASUN Mi7 13012-T2AA

配置明细

主要配置 4核Corei7 306/12GB/Qadro600/1TB SATA 

工作站硬件性能指标 

CPU 运算速度每秒490亿次 

GPU 几何三角形处理:21亿/秒，96个流处理器 

磁盘阵列 IO读写带宽100MB/S，IOPS 200次/秒 

网络端口 1Gbps 

硬件配置明细 　 

配件 品牌和型号 数量 

CPU 四核Core i7 950 1 

306G/8MB/64GTs/超线程/Turbo 

芯片组 intel X58 Chips 1 

内存 2G DDR3 1333 6 

显卡 Nvidia Quadro 600 1GB 1 

系统盘 1TB SATA企业级 7200转 2 

光驱 DVD刻录机 1　 

网卡 千兆以太端口 1 

工作站平台 XASUN AGEN2SG02P7V，700W EPS 　 

噪音控制系统 静音级(全速计算在45分贝以内) 　 

升级能力 　 　 

显卡 支持Nvidia Quadro 全系列专业图卡 

内存槽 6个，单根内存最大12GB，最大容量12GB 

硬盘位 2个，单块最大SATA：2TB 

PCI扩展 1PCIE x8,1PCIE x4,1PCI 

操作系统 　 　 

支持Windows Server 2003、2008 

支持Windows XP、Vista、7 

应用软件 　 　 

基于windows环境下高性能计算应用软件全系列 

报价 ￥12,900元 

二 CAE中大规模前后处理的工作站配置

求解规模: 大约2000万 自由度( 600万节点以内)

工作站配置要求：

CPU   双路12核 Xeon X5650 X5660 X5670

内存 24GB DDR3 -1333 Ecc Reg

显卡 Quadro FX1800/Quadro FX3800

硬盘 SAS 300G 15000转，可选RAID0、5

      SATA 32MB 500G 7200转，可选RAID 0、10

操作系统 Windows XP 64位 SP2 中文版

XASUN12核静音级工作站

型号 XASUN T5 22724-T2AB

配置明细

主要配置 12核Xeon266/24GB/Qadro 2000 /450GSAS+1TB2SATA

工作站硬件性能指标 

CPU 运算速度每秒1277亿次 

GPU 几何三角形处理:41亿/秒 192流处理器 

磁盘陈列 RAID5下，IO读写带宽200MB/S，IOPS 200次/秒 

网络端口 通过汇聚功能，实现20Gbps 

硬件配置明细 　 

配件 品牌和型号 数量 

CPU 六核Xeon X5650 2 

266G/12MB/64GTs/超线程/Turbo 　 

芯片组 intel S5520 Chips 　 

内存 4G DDR3 1333 Reg ECC 6 

显卡 Nvidia Quadro 2000 1GB 1 

系统盘 450G 6Gbps SAS   1 

超级硬盘系统 1TB SATA 企业级 2 

　 RAID0 　 

光驱 DVD刻录机 1 

网卡 千兆以太端口 2 

工作站平台 XASUN SD6C105PAS，1000W EPS 　 

噪音控制系统 静音级(全速计算45分贝以内) 　 

硬件升级能力 　 　 

显卡 支持Nvidia Quadro 全系列专业图卡 

内存槽 12个，单根内存最大16GB，最大容量192GB 

硬盘位 4个，单块最大SAS：1TB、SATA：2TB 

PCI扩展 1PCIE x8,2PCIE x4,3PCI-X 

操作系统 　 　 

支持Windows Server 2003、2008 

支持Windows XP、Vista、7 

支持Redhat、Suse Linux全系列 

应用软件 　 　 

基于windows、linux环境下软件全系列 

报价 ￥39,999元 

三．CAE超大规模前后处理的工作站配置

求解规模: 4000~1亿 自由度( 1000万节点以内)

工作站配置要求：

CPU   双路12核 Xeon X5680

内存 48G~96G DDR3 -1333 Ecc Reg

显卡 Quadro FX4800/Quadro FX5800

硬盘 SAS 450G 15000转，可选RAID0、5、10

阵列卡 硬SAS高速阵列卡

操作系统 Windows XP 64位 SP2 中文版

XASUN顶级12核超静音图形工作站

型号 XASUN EX5 23396-A64RD

配置明细

主要配置 12核Xeon 333/96GB/Qadro 5000/高速阵列 

工作站硬件性能指标 

CPU 运算速度每秒1598亿次 

GPU 几何三角形处理:95亿/秒, 352流处理器 

磁盘阵列 RAID5下，IO读写带宽300MB/S，IOPS 400次/秒 

网络端口 通过汇聚功能，实现2Gbps 

硬件配置明细 　 

配件 品牌和型号 数量 

CPU 六核Xeon X5680 2 

　 333G/12MB/64GTs/超线程/Turbo 　 

芯片组 intel S5520 Chips 　 

内存 8G DDR3 1333 Reg ECC 12 

显卡 Nvidia Quadro 5000 25GB 1 

系统盘 450G 6Gbps SAS   1 

超级硬盘系统 450G 6Gbps SAS   5 

　 8口 SAS2-RAID 1 

光驱 DVD刻录机 1 

网卡 千兆以太端口 2 

工作站平台 XASUN SA6C107PBV，1200W EPS 　 

噪音控制系统 静音级(全速计算45分贝以内) 　 

硬件升级能力 　 　 

显卡 支持Nvidia Quadro 全系列专业图卡 

内存槽 12个，单根内存最大16GB，最大容量192GB 

硬盘位 8个热插拔，单块最大SAS：1TB、SATA：2TB 

PCI扩展 1PCIE x8,2PCIE x4,3PCI-X 

操作系统 　 　 

支持Windows Server 2003、2008 

支持Windows XP、Vista、7 

支持Redhat、Suse Linux全系列 

应用软件 　 　 

基于windows、linux环境下应用软件全系列 

报价 ￥115,000元

深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理等多个领域都取得了卓越的成果，可见其重要性

熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试识别，而最终获得的数值并非是人工确定的数字，而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习，不断总结规律，计算机就可以实现像人一样思考。因而，更擅长并行计算和高带宽的GPU，则成了大家关注的重点。

很多人认为深度学习GPU服务器配置跟普通服务器有些不一样，就像很多人认为做设计的机器一定很贵一样。其实只要显卡或者CPU满足深度学习的应用程序就可以进行深度学习。由于现在CPU的核心数量和架构相对于深度学习来说效率会比GPU低很多，所以大部分深度学习的服务器都是通过高端显卡来运算的。

这里谈谈关于深度学习GPU服务器如何选择，深度学习服务器的一些选购原则和建议：

1、电源：品质有保障，功率要足够，有30~40%冗余

稳定、稳定、还是稳定。一个好的电源能够保证主机再长时间运行不宕机和重启。可以想象一下，计算过程中突然重启，那么又要重来，除了降低效率，还影响心情。有些电源低负载使用的时候可能不出问题，一旦高负载运行的时候就容易出问题。选择电源的时候一定要选择功率有冗余品质过硬，不要功率刚刚好超出一点。

2、显卡：目前主流RTX3090,最新RTX4090也将上市

显卡在深度学习中起到很重要的作用，也是预算的一大头。预算有限，可以选择RTX3080 /RTX3090/RTX4090(上月刚发布，本月12日上市)。预算充足，可以选择专业深度学习卡Titan RTX/Tesla V100 /A6000/A100/H100（处于断供中）等等。

3、CPU：两家独大，在这要讲的是PC级和服务器级别处理器的定位

Intel的处理器至强Xeon、酷睿Core、赛扬Celeron、奔腾Pentium和凌动Atom5个系列，而至强是用于服务器端，目前市场上最常见的是酷睿。当下是第三代Xeon Scalable系列处理器，分为Platinum白金、Gold金牌、 Silver 银牌。

AMD处理器分为锐龙Ryzen、锐龙Ryzen Pro、锐龙线程撕裂者Ryzen Threadripper、霄龙EPYC，其中霄龙是服务器端的CPU，最常见的是锐龙。当下是第三代 EPYC（霄龙）处理器 ，AMD 第三代 EPYC 7003 系列最高 64核。

选择单路还是双路也是看软件，纯粹的使用GPU运算，其实CPU没有多大负载。考虑到更多的用途，当然CPU不能太差。主流的高性能多核多线程CPU即可。

4、内存：单根16G/32G/64G 可选，服务器级别内存有ECC功能，PC级内存没有，非常重要

内存32G起步，内存都是可以扩展的，所以够用就好，不够以后可以再加，买多了是浪费。

5、硬盘：固态硬盘和机械硬盘，通常系统盘追求速度用固态硬盘，数据盘强调存储量用机械盘

固态选择大品牌企业级，Nvme或者SATA协议区别不大，杂牌固态就不要考虑了，用着用着突然掉盘就不好了。

6、机箱平台：服务器级别建议选择超微主板平台，稳定性、可靠性是第一要求

预留足够的空间方便升级，比如现在使用单显卡，未来可能要加显卡等等；结构要合理，合理的空间更利于空气流动。最好是加几个散热效果好的机箱风扇辅助散热。温度也是导致不稳定的一个因素。

7、软硬件支持/解决方案：要有

应用方向：深度学习、量化计算、分子动力学、生物信息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域。

软件： Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran等软件的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

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