红颜亦梦几轮回 红颜亦梦几轮回
退吧了,惹不起帖子说删就删申诉都没有用。告辞。
关注数: 21 粉丝数: 833 发帖数: 34,809 关注贴吧数: 66
华为还是挺nb的 最近深入研究了华为的CloudMatrix 384超节点,感觉这套方案真有点东西!从底层架构到实际应用,它完全不输英伟达的NVLink+IB网络组合,尤其在“全栈自主”和“场景适配”上,华为确实玩出了自己的特色。简单聊聊看法,欢迎华为OD的兄弟补充或者指正一下 我可能理解错的地方。底层架构:低时延、高带宽,专为大集群优化CloudMatrix 384的网络设计挺硬核,用的是Spine-Leaf分层架构,管理平面靠传统三层以太网,负责监控节点状态、配置下发,稳得一批。而节点间的数据互联用的是华为自研的UB(Ultra Bus)硬件级二层转发,全对等拓扑加上硬件优化,这性能直接秒杀传统IP网络的瓶颈,比英伟达的IB网络少了很多协议开销,也比NVLink更适合超大规模集群扩展。CloudMatrix 384的交付方式也很灵活,分“云端敏捷”和“本地可控”两种模式:云端部署:直接用华为云Stack,上传模型和数据,配上训练脚本,系统自动调度384张昇腾NPU跑分布式训练。内置的MindSpore并行引擎会根据集群拓扑优化任务分配,计算和通信还能重叠,效率拉满,操作简单得像用Rancher管容器。本地部署:适合金融、政务这种对数据安全要求高的场景,直接用裸金属模式,Master节点跑调度脚本,手动调任务分发规则,数据完全本地化,安全无忧。形式类似 k8s master。不只是训练:训推一体,算力全天候“榨干”这套集群最大的亮点之一是“训推共池”。白天算力空闲时,可以切到推理模式,跑智能客服、工业质检、城市治理;晚上再切回训练模式,跑大模型训练。这种“训推一体”的设计比英伟达常见的“训推分离”更省资源,特别适合企业降本增效。国产化硬实力:从芯片到生态,摆脱“卡脖子”CloudMatrix 384的硬件基本全是国产:计算节点用鲲鹏930 CPU,集群管理靠华为自研的iBMC系统,主板、内存等硬件也都是国内供应链,彻底不怕“卡脖子”。虽然昇腾生态在算子丰富度和工具适配上跟CUDA还有点差距,但国内算法工程师们在加班加点补短板,MindSpore的算子库和CANN工具链都在快速迭代,生态越来越完善。未来可期:国产AI算力的新起点CloudMatrix 384不只是“替代GPU集群”那么简单,它给国内AI产业搭了一套“全栈自主、性能硬核、场景灵活”的算力底座。随着信创推进,这套方案在金融、医疗、工业等领域落地后,中国AI算力真的有望摆脱对英伟达Tesla GPU的依赖。感觉“算力自主可控”的那天,可能比我们想的来得更快!硬件层面从服务器全部配件,交换机,芯片,NPU,操作系统open Euler,容器isula,容器编排CCE诸如此类一整套信息软硬件底座。让Nvidia Tesla系列的阉割算力GPU 跪求中国采购都懒得搭理他的时代指日可待。
感觉华为CloudMatrix 384 还是很NB的 最近深入研究了华为的CloudMatrix 384超节点,感觉这套方案真有点东西!从底层架构到实际应用,它完全不输英伟达的NVLink+IB网络组合,尤其在“全栈自主”和“场景适配”上,华为确实玩出了自己的特色。简单聊聊看法,欢迎华为OD的兄弟补充或者指正一下 我可能理解错的地方。 底层架构:低时延、高带宽,专为大集群优化 CloudMatrix 384的网络设计挺硬核,用的是Spine-Leaf分层架构,管理平面靠传统三层以太网,负责监控节点状态、配置下发,稳得一批。而节点间的数据互联用的是华为自研的UB(Ultra Bus)硬件级二层转发,全对等拓扑加上硬件优化,这性能直接秒杀传统IP网络的瓶颈,比英伟达的IB网络少了很多协议开销,也比NVLink更适合超大规模集群扩展。 CloudMatrix 384的交付方式也很灵活,分“云端敏捷”和“本地可控”两种模式: 云端部署:直接用华为云Stack,上传模型和数据,配上训练脚本,系统自动调度384张昇腾NPU跑分布式训练。内置的MindSpore并行引擎会根据集群拓扑优化任务分配,计算和通信还能重叠,效率拉满,操作简单得像用Rancher管容器。 本地部署:适合金融、政务这种对数据安全要求高的场景,直接用裸金属模式,Master节点跑调度脚本,手动调任务分发规则,数据完全本地化,安全无忧。形式类似 k8s master。 不只是训练:训推一体,算力全天候“榨干” 这套集群最大的亮点之一是“训推共池”。白天算力空闲时,可以切到推理模式,跑智能客服、工业质检、城市治理;晚上再切回训练模式,跑大模型训练。这种“训推一体”的设计比英伟达常见的“训推分离”更省资源,特别适合企业降本增效。 国产化硬实力:从芯片到生态,摆脱“卡脖子” CloudMatrix 384的硬件基本全是国产:计算节点用鲲鹏930 CPU,集群管理靠华为自研的iBMC系统,主板、内存等硬件也都是国内供应链,彻底不怕“卡脖子”。虽然昇腾生态在算子丰富度和工具适配上跟CUDA还有点差距,但国内算法工程师们在加班加点补短板,MindSpore的算子库和CANN工具链都在快速迭代,生态越来越完善。 未来可期:国产AI算力的新起点 CloudMatrix 384不只是“替代GPU集群”那么简单,它给国内AI产业搭了一套“全栈自主、性能硬核、场景灵活”的算力底座。随着信创推进,这套方案在金融、医疗、工业等领域落地后,中国AI算力真的有望摆脱对英伟达Tesla GPU的依赖。感觉“算力自主可控”的那天,可能比我们想的来得更快! 硬件层面从服务器全部配件,交换机,芯片,NPU,操作系统open Euler,容器isula,容器编排CCE诸如此类一整套信息软硬件底座。让Nvidia Tesla系列的阉割算力GPU 跪求中国采购都懒得搭理他的时代指日可待。
唯一有资格说吊打苹果的只有华为 贴吧天天有人喊某些安卓厂商“赢麻了”,但真要掰开揉碎看,除了华为,其他厂商根本没资格和苹果同台对比。 🍎 苹果是什么? 系统自己的(iOS/macOS),闭环、稳定、安全。 芯片自己的(A/M系列),性能和能效全球顶尖。 研发风格:保守,但细节打磨到极致。 生态:iPhone、Mac、iPad、Watch、AirPods、Vision Pro 全打通。 盈利模式:硬件溢价+服务抽成,不靠广告恶心用户。 🌌 华为是什么? 系统自己的(鸿蒙OS,分布式多端协同)。 芯片自己的(麒麟,哪怕被制裁也坚持自研)。 研发风格:激进,5G、卫星、分布式OS一路莽。 硬件矩阵:手机、平板、PC、车机、IoT全覆盖。 真正掌握 系统+芯片+生态+平台 的绝对话语权。 👉 唯一能和苹果正面对撞的存在。 📱 其他安卓厂商是什么? 系统:底层看Google脸色,UI换皮就是“系统升级”。 芯片:高通/联发科说啥就是啥,没核心调校权。 平台:没Google Play,国内全是自家商店,正版获取难,渠道服乱飞。 盈利:硬件利润薄,靠广告、预装、信息流回血,体验直线拉胯。 卷点:影像、快充、屏幕堆料,表面数据赢麻,底层体验输麻。 还有那个浏览器恨不得网盘 小说 短视频 黄页 广告全塞进去各种内建app 的广告层出不穷还得手动去关 更新一下系统又回来了还天天说苹果用户自适应 ✅ 国产安卓唯一能真吊打苹果的点 NFC开放(公交、门禁、银行卡随便模拟)。 红外遥控(电视、空调一机全控)。 通话自动录音(iOS有提示音)。 双卡双待(安卓标配,苹果中国区是后来才加)。 本土化功能(支付、公交、健康码深度集成)。 😂 安卓用户的“自适应” 预装一堆广告? → “这能关掉,习惯就好。” 系统更新推回广告? → “再手动关一遍就行。” 下载游戏变渠道服? → “无所谓,能玩就行。” 各种小bug? → “无伤大雅,能忍就好。” 👉 这才是真正的“自适应”,不是苹果用户那种享受生态的适应,而是被迫接受“厂商薅羊毛”的适应。 📌 结论 苹果、华为:全栈自研,真正拥有系统+芯片+生态的绝对话语权。 其他安卓厂商:供应链整合商+广告公司,表面参数赢麻,实际体验输麻。 真正能说“全面吊打苹果”的,只有 华为。 有些安卓思维的魔怔人也真是够了
ios这样改,或许可玩性直接拉满 现在的 iPhone 虽然好用,但总觉得对 “折腾党” 不够友好 —— 单用户、沙盒封死底层、想装个 Python/Node 都得靠第三方 APP 绕弯子… 最近琢磨了个想法:要是把 macOS 的设计逻辑搬到 iOS 上,那 iPhone 直接变身 “口袋里的小 Mac”,下面整理下具体思路,大家来聊聊可行性!一、核心设想:iOS 直接照搬 macOS 的 “专业基因”不是简单加个功能,而是从根上改设计逻辑 ——把 iPhone 的系统从 “单用户娱乐设备” 变成 “多场景生产力工具”,核心点就这几个:1. 多用户 + 目录服务:个人 / 企业都适配 开箱激活分两种模式: 个人用:绑 Apple ID,自动生成本地用户(像 Mac 的 “管理员账户”,UID 默认 501); 公司用:输 LDAP 服务器地址,登陆公司目录账号,本地建专属主目录,同时绑 Apple ID 同步个人数据(比如通讯录、备忘录)。 好处:公司设备能多人共享,每个人登自己账号,数据互不干扰;IT 管理也方便,不用再折腾 MDM 的破限制。 2. 终端 + SSH:直接操刀底层,像玩 Linux 一样爽 自带 “仿生终端”(类似 Mac 的 Terminal),支持 bash/zsh,能直接输命令:比如ls /看系统目录、top看进程; SSHD 常驻后台,随时能从电脑 / 平板用 SSH 连 iPhone(比如ssh 用户名@iPhoneIP),传文件、远程执行脚本都方便; 能装 Homebrew、Python、Node.js 这些工具 —— 不用再靠 ISH 这种沙盒 APP 将就,直接像 Mac 一样brew install python,写个小脚本、跑个本地服务都没问题。 3. 权限管理:该开放开放,该限制限制 沿用 Mac 的 sudo 机制:普通用户只能操作自己的~(主目录)和/tmp,要改 hosts、重启服务(比如 SSH)就得sudo提权,输密码或刷 Face ID 验证; sudo 权限能自定义:比如给运维同学开 “重启 SSH 不用密码” 的权限,写进sudoers文件里,不用每次都输密码。 4. 文件系统重设计:共享不混乱,隐私不泄露 把现在的/Applications和Containers拆了: 非敏感数据(比如办公模板、公共文档)放/Shared文件夹,所有用户都能读; 每个用户的私有数据(比如 APP 缓存、个人文档)放自己的~/Library/Containers,别人看不到; 好处:既方便共享,又不怕个人数据被别人乱动,比现在的 “全家桶共享” 合理多了。 5. 应用安装:沙盒 + 侧载两不误 App Store 下载的 APP 还按现在的沙盒来,安全不折腾; 想装第三方软件(比如破解版工具、自己编译的 APP),能侧载到/Application Support,不用越狱,只要在设置里信任证书就行。 6. 自动化:靠 LaunchAgent 实现 “定时任务” 能自己写.plist文件,放/Library/LaunchAgent或~/Library/LaunchAgent里:比如每天凌晨 2 点自动备份~/Documents到 NAS,或者开机自动启动 SSH 服务; 不用再靠快捷指令绕弯子,像 Mac 一样玩自动化脚本。 二、为啥想这么搞?实际用起来是真方便!举几个场景,大家感受下: 开发者:出门没带电脑,用 iPhone 的终端写个 Python 小脚本,连服务器调试,或者用 Node 跑个本地接口测 APP; 折腾党:装个 Homebrew,折腾各种命令行工具,甚至能搭个轻量的 NAS 客户端,把 iPhone 当 “口袋服务器” 用; 运维 / IT:公司几百台 iPhone,用 LDAP 统一管理账号,远程 SSH 连上去查日志、改配置,不用一台台摸设备。 三、目前的小遗憾:离实现还得跨个 “越狱” 的坎现在想做到这些,只能靠越狱(比如用 Redensa、Palera1n):装 OpenSSH、改 sudoers、建多用户… 但越狱不稳定,还没保修,苹果也一直在封漏洞。 要是苹果能官方开放这些功能 —— 哪怕加个 “开发者模式” 或 “企业模式”,让愿意折腾的人自己开,那 iPhone 的上限真的能再上一个台阶!
垃圾佬 homelab 实战方案:低成本构建全场景资源调度中心 基于家庭环境与预算限制,近期完成一套 homelab 部署,核心目标是用二手硬件实现企业级功能覆盖,兼顾实验性与实用性。方案如下:网络架构:双链路冗余与精细化隔离边界设备:华为 AR611e-s 接入双宽带,配置 dialer 接口动态获取公网 IP(后续计划升级 H3C msr3600-x1),通过等价静态路由(IPv4/IPv6)实现负载均衡,策略路由单独隔离 vlan13/20(基础设施与家用设备),优先走主链路并启用故障切换,规避负载均衡导致的会话中断问题。 交换层设计:接入交换机配置 eth-trunk 实现链路聚合,划分 7 个功能 VLAN(带外管理 vlan10、vsphere 管理 vlan11、实验网 vlan12、存储网 vlan15 等),通过 VLAN 隔离实现业务与家用环境物理隔离。核心采用华为 CE6850-48S6Q-HI,万兆端口聚合互联,Trunk 模式承载全 VLAN,开启 RDMA 优化存储网络性能。 公网访问:双域名绑定双宽带接口,配合 DNS 负载均衡实现外部访问冗余,通过端口过滤机制仅开放必要服务端口,强化边界安全。 硬件平台:二手设备的极致复用实验服务器:DELL r730xd,双 E5 2696v3+768G DDR4 ECC,配置 Tesla P100/T4 双显卡(VGPU 虚拟化)。存储采用 DC-s3500 480G RAID1(系统盘)+P4510 1T×6 RAID10(虚拟机存储),双 x520 万兆网卡分别承载业务网(端口聚合 + RDMA+Trunk)与存储网(vlan15 多链路 ISCSI),板载千兆与 iDRAC 分别接入管理网与带外网段。 存储节点:x79 平台 + E5 2666v3,配置 m.2 SSD 系统盘 + 4T HDD×N RAID50,单 x520 双端口聚合接入 vlan15。部署 Windows Server 2025,启用 ISCSI 服务、NFS/DFS 共享及 AD 域控,同时开启卷影副本与去重压缩,兼顾存储效率与数据安全。 功能实现:全栈资源管控与远程调度统一身份认证:全平台对接 AD LDAP,覆盖服务器带外管理、vsphere、Linux 系统、SMB 共享等,实现账号集中管控与权限精细化分配。 监控与可视化:zabbix 采集硬件与网络指标,ELK 汇总系统日志,Grafana 构建可视化看板,通过二手安卓平板实现状态实时监控。 远程访问体系:部署 Citrix VDI 支持 Win7-Win11 多版本桌面,结合 8700k+2080ti 平台的串流方案(parsec/moonlight),实现跨设备、跨网络的算力与桌面资源调度,依托边界设备端口策略保障访问安全。 实验环境支撑:vsphere 单节点部署 ESXi/VCenter,同步集成 NSX 与 Tanzu——NSX 提供网络虚拟化能力,支持微分段、虚拟路由与负载均衡,为实验网 vlan12 构建隔离的虚拟网络环境;Tanzu 基于现有服务器资源实现容器编排,支持 Kubernetes 集群部署与应用生命周期管理,与 vsphere 计算资源联动实现弹性调度。同时集成 eve-ng 实现物理与虚拟网络拓扑混合模拟,VGPU 授权服务器支持 Tesla P100/T4 的算力虚拟化分配,满足 AI 推理、图形渲染等多场景实验需求。 总结与优化方向当前方案通过单点部署规避 HA 成本,依托 VLAN 隔离与策略路由保障业务稳定性,二手硬件组合实现了万兆存储网络、VGPU 虚拟化、网络与容器平台集成、远程全资源调度等核心功能。后续计划优化链路健康检测机制(引入 BFD)、强化远程访问安全策略,逐步推进 SMB3.0 集群构建。 同好可探讨低成本冗余方案或硬件瓶颈突破思路,欢迎技术交流。
计划白嫖公司4090+A40,彻底退役家里阳台服务器,打造个人私有云 家里现状: 有一台串流主机(2080Ti),跑 Sunshine,parsec,网易UU 用 Apple TV 串到客厅打游戏; 还有一台 Dell R730xd,跑虚拟化,搞 NAS、HomeAssistant、AD、Windows 云桌面啥的; 全放在阳台机柜里,一年四季 24 小时不关机。 问题也不少: 夏天一热,风扇嗷嗷转,P100一跑负载就跟吹风机似的,阳台门不敢开; 电费每月四五百,心疼; 阳台灰尘潮湿,时间一长设备状态真不行; 而且 2080Ti 跑 3A、挂模型,明显开始吃力。 公司那边有闲置资源: 三张 4090、一张 A40,还有六块昇腾 310i Pro,平时都没怎么用; 机房条件非常好:24 小时恒温空调,电源稳、网络稳。 于是我准备搞一套混合私有云方案,还在规划阶段,目前网络部分初步搭建好,核心目标就是: 💡 把自己的 2080Ti 和 R730xd 搬去公司机房托管,借助公司空闲算力,打造一个自己的云平台。 架构思路是这样: 公司边界防火墙上配置加密隧道(打算用 IPSec 或 WireGuard),连接由家里发起; 核心交换机新建一个独立 VLAN + VRF,完全把私人云和办公、POC、生产网隔离开; 防火墙默认拒一切来自家的流量,只开放需要的端口,比如串流的 Sunshine UDP 47989; 这个独立网络可透传给 vSphere 或者物理主机,像 4090 可以直接 Access 接入; 家里的 R730xd 和 2080Ti 主机也打算搬过去放公司机房; 家里只保留一个超低功耗 NAS,跑 HomeAssistant 和局域网功能。 网络安全我也提前想好了: 全程加密隧道传输,防止中途被窃听或篡改; 家里主动连接,只有指定可信设备能访问公司这块资源; 多层隔离(VLAN + VRF),物理/逻辑双重保障; 防火墙策略极严,只开放白名单 IP + 指定端口; 后续也会加上证书认证 / 多因素认证,确保远程调度不出问题; 配套访问日志、告警机制,发现异常能第一时间处理; 考虑再加一层物理反取证措施,比如贴“测试用”标签、配 IPKVM 应急远控、开机自动锁屏必要时直接格盘。 使用场景大概是这样: 客厅躺着用 Apple TV + 手柄,直接串流公司机房的 4090 玩 3A 游戏,稳稳的 4K@60Hz; 书房用 Mac mini 办公、挂游戏、玩魔兽世界都轻松; 外出或在公司摸鱼时,用 MacBook 远程连云桌面或调度 A40 算力挂任务; 要是 4090 被 AI 算法占用,切换到自己的 2080Ti 主机,继续玩不耽误; 网络条件: 家里双千兆宽带(上行各 100M,下行 1000M),做了 dst-ip 哈希负载均衡; 公司出口上行 100M / 下行 1000M; 家到公司延迟稳定 10ms,4K 串流流畅无卡顿。 收益一大堆: 家里环境安静多了,机柜退役省电省心,一年电费能省三四千; 公司算力不浪费,4090/A40/昇腾能充分利用; 服务器托管在恒温机房,设备寿命大大延长; 网络延迟低、带宽够用,体验比公有云好多了; 用起来贼灵活:游戏串流、NAS、虚拟桌面、AI 推理、大模型部署,全部能干。 目前设备还没搬过去,整个方案也还在搭建中,如果顺利的话,会陆续更新实测体验。 最后警告(划重点!) 以上操作纯属「玩命作死踩红线」,未经公司允许擅自挪用资源可能面临辞退 + 索赔,技术方案虽香,但职场红线别乱踩!(PS:好孩子千万别学,我已准备好离职报告.jpg)
1 下一页