應用教學 蘋果急診室 mac os Mac OS X server 網站 網站規劃 陳寗 陳寗說科技 網站設計 macOS Sierra [蘋果急診室] macOS Server 特輯（一）：自建網站不求人！教你輕鬆打造自己的網站伺服器～ 如果你想自己建立一個網站，但又不想把網站放在雲端伺服器上（例如 Amazon 伺服器），那該怎麼辦呢？以現在的情況來說，買台 NAS 來建立網頁伺服器會是個不錯的辦法，但這樣就得再額外花錢，也是一筆支出。但如果你手上有一台 Mac 且長年放在家裡，那麼你何不乾脆用它來建立你的網頁伺服器呢？ 蘋果其實一直都有推出採用自家作業系統的伺服器，只是近年來蘋果不斷縮減伺服器項目在產品線上的比重，所以越來越少見。不過現在要把自己的蘋果電腦變成伺服器反而變成一件很簡單的事情，因為不再需要像過去那樣安裝「伺服器版本」專用作業系統，只要直接在 Mac App Store 上花個 590 台幣買套件就能迅速自建伺 陳寗 7 年前
ARM Fujitsu server IOT ARMv8 科技生活 cortex-a53 socionext Socionext 24 核心 Cortex-A53 伺服器處理器動眼看 前幾日日本 Socionext 發表了採用 24 核心 Cortex-A53 的伺服器處理器 SC2A11A ，稍早在台灣 ARM Symposia 活動上，他們也展出這款處理器，可看到這款處理器僅需要小型的被動散熱片即可進行運作，現場工作人員表示該款處理器採用 28nm 製程，採 1GHz 時脈，可對應 DDR4-2133MHz RDIMM 記憶體 2 x 2CH ，主要針對如資料伺服器一類的應用。 你或許會喜歡網速總是很慢？30天免費試用完再決定辦哪家！30天免費4.5G行動上網，用過滿意再申辦 Chevelle.fu 8 年前
ARM 伺服器 server ARMv8 科技生活 中國 Phytiun Technologies 發表基於 ARMv8 超級電腦處理器，效能號稱可達 512GFLOPS 由於中國與美國雙方政策關係，近期中國在超級電腦這塊也陸續有許多由中國企業所推出的晶片，而中國 Phytium Technologies 在美國的 Hot Chips 發表一款基於 ARMv8 指令集的超級電腦處理器 FT-2000/64 。這顆處理器採用基於 ARMv8 指令集的 FTC661 自主架構，時脈設定在 1.5GHz 至 2GHz ， L2 快取為 32MB ， LLC 為 128MB ，採用 28nm 製程，功耗約 100W ，理論最大效能號稱達 512GFLOPS 。這顆晶片對應 DDR3-1600 ，具備 2 個 PCIe Gen.3 x 16 介面，可用於搭配基於 FPGA Chevelle.fu 8 年前
nvidia gpu server 特斯拉 平行運算 科技生活 異質運算 tesla k80 麗臺 WinFast GS4820 GPU 解決方案為清大反應器製程運算分析挹注 8 倍效率 藉由 GPU 加入平行運算架構、使運算效能大幅提升已經是在科學業界廣被接受的趨勢，而致力於反應器系統設計與生產製程改善研究的清華大學化學工程系也宣布在化工系製程資訊實驗室導入基於平行運算的系統，為搭載 NVIDIA Tesla K80 GPU 之麗臺科技 WinFast GS4820 伺服器，相較過往的系統提升最高 8 倍運算力，使過往需要一個月的開發案可縮短至一周內完成。WinFast GS4820 採用雙 Xeon E5-2600 v4 處理器搭配最高 8 張 Tesla GPU ， RAM 可擴充到 3TB ，同時具有 24 個硬碟儲存槽，網路可升級到 10GbE 接口，同時藉由鈦金級 Chevelle.fu 8 年前
產業消息 COMPUTEX台北國際電腦展 AMD ARM hpc server 數據中心 Computex 2016 ： ARM 伺服器戰略鴨子划水，適用於儲存管理然依舊能用於 HPC ARM 自從宣布跨進伺服器領域後，乍看之下沒有太多的動靜，然檯面下卻猶如鴨子划水一般將生態鏈陸續茁壯，以目前檯面上已經有多家晶片廠商與伺服器廠商藉由基於 ARM 架構的晶片用於儲存型伺服器，也同時不少數據中心開始導入 ARM 架構伺服器用於管理大量資料數據。ARM 的架構優勢，就在於可規模化、高度彈性以及基於低功耗為出發點，這樣的特性與數據中心的需求一拍即合，向是在他們展示區展出由 Ambedded 以基於 Marvell Amada 385 晶片搭配八套混合儲存(前端 SSD 、後端傳統硬碟)的儲存伺服器，整個功耗平台僅 60W ，同時還是無風扇設計，對於資料中心而言無論是設備本身的耗電與散 Chevelle.fu 8 年前
產業消息 COMPUTEX台北國際電腦展 AMD zen server embedded apu amd zen Computex 2016 ： Zen 架構首款產品揭幕， AMD 展示 AM4 插槽之 Summit Ridge 處理器 AMD 談下一代 CPU 核心架構 Zen 已經好一陣子，今年 Computex 發表會的" And One More Thing "，就是展示第一款基於 Zen 架構的處理器打樣 Summit Ridge ，這款處理器採用 8 核 16 執行序，並將搭配全新的 AM4 插槽平台。當然 AMD 執行長 Lisa Su 也強調， ZEN 不僅是用於桌上型平台，也將做為包括伺服器、筆電與嵌入式應用的新核心架構。基於 Zen 架構的核心預計在今年第三季有更多消息，正式推出時程仍待公布。你或許會喜歡在繳稅的五月辦4G手機，竟然送這個...再也不用擔心手機泡水、摔壞！金機救援兩年內不限次數免費修到好！ Chevelle.fu 8 年前
新品資訊 AMD intel nvidia quadro Xeon server firepro 愛自己架設伺服器的玩家有新主機板可選了，華碩推出 Intel C236 晶片組織 P10S WS 、 P-10S-M WS 華碩稍早宣布推出兩款採用 Intel 伺服器級晶片組 C236 的主機板，分別為 ATX 的 P10S WS ，以及 M-ATX 的 P10S-M WS ，這兩款主機板皆可支援 Intel Xeon E3-1200v5 處理器，同時標榜可支援三個獨立顯示器，並具備 USB 3.1 以及雙 M.2 插槽；至於 P10S-M WS 還有一款 P10S-N WS /IPMI-O 版本，則強調相容 IPMI 2.0 的 ASMB8-iKVM 進行遠端管理。兩張主板也標榜完整支援 AMD FirePro 與 NVIDIA Quadro 專業繪圖卡，同時配備有 PCIe 3.0 x16 ，可用於擴充 RA Chevelle.fu 9 年前
產業消息 ARM hpc 伺服器 server ARMv8 arm 64 光是資料中心與儲存應用還不夠， ARM 宣布針對 ARMv8-A 架構之全新數學函式庫藉此進軍 HPC 領域 雖說 ARM 先前對於 Server 的態度多停留在資料中心與儲存相關應用，且目前為止投入 ARM 伺服器開發的廠商也仍不算多，不過這不代表 ARM 沒有更後續的計畫，畢竟先前就有不少開發者試圖藉由平行運算或是異質運算的方式將 ARM 架構帶到超級電腦 HPC 領域；而 ARM 也終於正式宣布針對 ARMv8-A 的數學函式庫，使 ARM 64 位元架構可更易投入 HPC 高效能運算開發。ARM 的全新數學函式庫稱為 ARM Performance Libraries ，屬於基礎數學例行程序，並且支援 採多線程、SIMD 最佳化、且使用業界最新的編譯器；此數學函式庫基於 Numerical A Chevelle.fu 9 年前
新品資訊 qualcomm server data center IOT 高通 ARMv8 高通宣布推出伺服器開發平台，基於 24 核全客製化 ARMv8-A 架構 高通自兩年多前即有意進軍 ARM 架構伺服器，而稍早正式宣布推出基於量產前版本的客製化 ARMv8-A 架構二十四核心之伺服器開發平台，目前高通也將此平台交由一線的數據中心進行測試。高通的伺服器計畫瞄準如基礎架構即服務( IaaS )、平台即服務( PaaS )、大數據、機器學習等新一代伺服器領域，此單晶片為基於 FinFET 技術之全客製化架構，同時整合了包括 PCIe 與儲存等介面，而目前該測試平台可執行包括 Linux 內核 4.2 版本及 KVM 虛擬化、專為 OpenStack 雲端編制的 OpenStack DevStack 、及運行標準 Linux 發行版、 Apache 網路伺 Chevelle.fu 9 年前
產業消息 nvidia 伺服器 server baidu gpgpu 特斯拉 百度 GTC 2015 ：百度美國研究中心談深度學習，以分散式運算攜既有演算法突破運算力極限 百度副總裁暨百度美國研發中心總經理鄭子斌身為中國最大的網路搜尋與服務公司，百度也相當積極的投入大數據分析以及機器學習相關的研究，而除了中國之外，百度也在美國矽谷設立百度美國研究中心，專為機器學習( Machine Learning )做相關的技術開發，尤其這幾年基於深度神經網路的深度學習( Deep Learning )蔚為顯學，百度也在此領域投入相當的開發。而機器學習也是 NVIDIA 近年於 GPU 加速運算領域相當重要的一環，百度此項目相關的科學家也長期與 NVIDIA 合作，故兩者有著相當的合作關係；在 GTC 2015 開展前一天，也有機會參訪位於矽谷 Sunnyvale 的百度美國 Chevelle.fu 10 年前
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