技术研发计划宝禄计算将注重技术研发，不断提高科研计算解决方案的质量和效率。总结未来五年，宝禄计算将全面拓展全国各大高校科研计算解决方案业务，发展成跨区域、集团化运作的公司，成为适应知识经济时代和具有核心竞争能力的学习型企业和专家型组织。

问题背景在基于同泰怡 T1DEEP 主板的计算环境中，当按照官网推荐配置 8 条内存时，即分别插入 CPU1 与 CPU2 的 C1、D1、G1、H1 插槽运行 VASP 计算任务时出现如下错误：[baolu@dg01 wang]$ mpirun -np 8 vasp_stdIPL WARN> Can not detect NUMA nodes for all cores. Check if...

在科研计算领域，GPU 已成为提升数据处理效率的核心硬件 —— 无论是分子动力学模拟、蛋白质结构预测，还是机器学习模型训练，都离不开 GPU 的并行计算能力。NVIDIA 作为 GPU 行业的领军者，其产品矩阵涵盖游戏卡（GeForce 系列）与专业计算卡（Tesla、A100/H100 等），但对于预算有限的实验室或个人研究者而言，游戏卡凭借高性价比和可扩展的计算性能，成为许多科研场景的 ...

2025年9月22日服务器内存市场动态一、DDR4价格持续飙升现货价格暴涨：DDR4 16Gb（1Gx16）3200规格单日涨幅达2.87%，盘均价17.96美元；DDR4 8Gb（1Gx8）3200规格涨幅2.02%，盘均价5.756美元。部分型号单日涨幅近8%，主要因头部厂商逐步停产DDR4导致供应紧张。服务器成本压力：服务器用DDR4模组价格预计本季度上涨18%-23%，部分型号价格已...

在科研计算的硬件选型中，NVIDIA 显卡的 “游戏卡”（如 RTX 30/40/50 系列）与 “计算卡”（如 A 系列、H 系列、L 系列）因定位差异，在科研软件适配性上存在显著区别。游戏卡以 “高性价比、通用计算能力” 为核心，适配多数轻量至中量级科研任务；计算卡则以 “专业优化、稳定性、大算力” 为优势，覆盖尖端科学计算与大规模 AI 训练场景。本文将系统梳理两类显卡的核心差异，明确...

在 NVIDIA GPU 的科研计算、AI 开发等场景中，显卡型号、CUDA Toolkit 版本、显卡驱动版本的三者匹配是发挥硬件性能的核心前提 —— 不适配的组合可能导致 “CUDA 无法编译”“算力利用率不足”“软件崩溃” 等问题。本文将系统梳理三者的适配逻辑，按 “计算卡（数据中心级）”“游戏卡（消费级）”“边缘卡（嵌入式）” 三大类别，详细列出主流型号的推荐 CUDA 与驱动版本，...

告别 2 万高价，甩开 1 万 5 门槛！仅需 1 万 2，轻松实现异构算力融合，多学科需求全覆盖！（限时 + 限量双重稀缺！活动仅限 9 月份，异构算力融合方案仅 3 台名额，错过再等！）硬件模块具体配置参数核心性能指标CPU两颗 Xeon Platinum 8275CL（正式版）基础主频 3.0GHz单颗 24 核 48 线程，双路合计 48 核 96 线程双路并行计算能力支持 Inte...

一、核心计算逻辑：TBW 与实际写入量的匹配

TBW（总写入字节数）是厂商给出的 “安全写入上限”，使用寿命 =TBW 总量 ÷ 每日实际写入量，需先明确两个关键前提：

仅 “写入” 消耗寿命：日常读取（如打开文件、浏览数据）不占用 TBW，只有新数据写入、旧数据覆盖（如编辑视频、下载文件、系统日志生成）才会消耗额度；

“实际写入量”≠“文件大小”：系统缓存、日志、临时文件等会产生 “...