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2023-05-01 操作系统本文链接

QNAP 今日推出 2U 短深度机架式 TS-873AeU NAS 系列，包括 TS-873AeU 和 TS-873AeU-RP，具有高性能和节能的 AMD Ryzen Embedded V1000 系列 V1500B 4 核/8 线程，2.20 GHz 处理器。

该系列提供 8 托架型号，具有单电源和冗余电源选项。TS-873AeU 系列适用于处理资源要求高的应用程序和任务，例如虚拟机、密集型多用户访问或混合云应用程序，使其成为依赖虚拟化或 VDI 应用程序的企业的经济高效的解决方案。

2U 机架式 TS-873AeU 系列具有仅 11.7 英寸（297.4 毫米）的短深度设计，可将尺寸减小多达 38%，使其成为小型机架、壁挂式 AV 机架机柜和网络机架机柜的绝佳选择。其短深度设计节省的空间可以大大有利于布线或通风。TS-873AeU 系列非常适合灵活部署，特别适合安装在办公室、视听室等场所，以及安防监控录像等应用。

威联通产品经理 Jerry Deng 表示：“TS-873AeU 系列采用高性能的‘Zen’核心 AMD Ryzen 嵌入式处理器，并配备 M.2 PCIe 插槽，支持 SSD 缓存技术，实现最佳 NAS 性能。” “凭借灵活的 I/O 可扩展性和多功能的 QTS 应用程序，它可以完成大量数据备份/同步/恢复、云网关、虚拟化、监控和安全管理等资源要求高的任务。”

TS-873AeU 系列配备两个 2.5 GbE RJ45 LAN 端口，通过使用端口中继可实现 5 GbE 连接。两个 M.2 PCIe Gen 3x 1 插槽也可用于启用 SSD 缓存或 SSD 存储池以提高性能，或用于 AI 图像识别的 Edge TPU。额外的 NAS 功能可以通过其 PCIe Gen3 x 8 插槽获得，例如安装 25/10GbE 网卡、M.2 SSD NVMe 卡或光纤通道卡。

主要规格

单电源：TS-873AeU-4G：AMD Ryzen V1500B 4 核/8 线程 2.2 GHz 处理器，4 GB DDR4 SODIMM（最高 64 GB），250 W 单电源

冗余电源：TS-873AeU-RP-4G：AMD Ryzen V1500B 4 核/8 线程 2.20 GHz 处理器，4 GB DDR4 SODIMM（最高 64 GB），300 W 冗余电源

共同特点：2U 机架式设计，还支持 DDR4 ECC 内存（最高 64 GB）、热插拔 2.5 英寸/3.5 英寸 SATA 6 Gb/s 驱动器、2 个 2.5 GbE 千兆 RJ45 端口、2 个 M.2 PCIe Gen 3x 1 个插槽，1x PCIe Gen 3x 8 插槽，4x USB 3.2 Gen 2 (10 Gbps) 端口（2x Type-A，2x Type-C）

无限级分类模块开发进展到三分之一了，后面很多小细节，但并不节省时间。

所有程序员最怕客户的一句话：“我的需求很简单！”

So, 他们对软件设计和代码之间的逻辑关系并没有概念，而程序员的脑子会快速组织一张逻辑关系网。像蜘蛛网一样，但每个节点是低耦合。

还有很多细节，内存释放、运行速度、数据库分库/分表/分区/索引、容错机制、缓存机制、代码规范性、可扩展性、高并发...AND SO>

#如何评价vivo自研芯片v1# 没有金刚钻不揽瓷器活。vivo V1——vivo首款自主研发专业影像芯片超大广角、潜望变焦的出现，一次次突破人们对于手机摄影光学器件的想象。面对复杂光线、暗光场景、极限夜景以及众多视频拍摄场景时，手机的影像算力、芯片功耗都需要进一步升级进化。最终，vivo与手机SoC厂商深度合作，历时24个月、投入超300人研发，用自研专业影像芯片V1给出了答案。作为一款全定制的特殊规格集成芯片，专业影像芯片V1与主芯片协作，效果体验兼容兼得，拥有高算力、低时延、低功耗的特性。在既定的业务下，V1既可以像CPU一样高速处理复杂运算，也可以像GPU和DSP一样，完成数据的并行处理。面对大量复杂运算，V1在能效比上相比DSP和CPU有指数级提升。为实现其同期处理能力最大化，vivo优化数据在芯片内部的储存架构和高速读写电路，实现等效32MB的超大缓存，全片上储存。超越目前部分旗舰级桌面电脑处理器，做到低时延实时降噪插帧。此外，在主芯片ISP强大成像能力的基础上，叠加专业影像芯片V1内计算成像算法，在高速处理同等计算量任务时，相比软件实现的方式，V1的专用算法使硬件电路功耗降低50%。

在可预见的未来，台积电的芯片制造技术将持续领先三星

半导体代工业务近来一直是头版新闻，这是有充分理由的，这是半导体行业激动人心的时刻，而代工正是一切的开始。遗憾的是，大多数“令人振奋”的消息已经被夸大了。

彭博社最近发表了一篇文章，“到2022年，三星押宝可以赶上台积电，加剧了芯片战”。这是“三星在台积电1160亿美元计划中迈出的又一步”的后续文章。这两篇文章的作者都是Sohee Kim，他在韩国彭博社工作。她有零半导体教育或经验，但她当然了解三星，并且在行政级别上有直接的联系。

据Sohee Kim称，三星和台积电将在3nm竞争业务，这意味着2022年将实现大批量生产（HVM）。这里非常重要的一点是，台积电3nm和三星3nm将是非常不同的技术。台积电正在扩展其基于5nm FinFET的工艺，三星正在推出一种3nm新工艺技术（GAA）。

3nm三星代工的三个挑战：

第一个挑战是生态系统！台积电使用的是久经考验的真实技术，该技术得到了EDA，IP和服务公司的大型生态系统的支持。台积电3nm客户将立即获得数百种经过硅芯片验证的IP，而三星必须为GAA建立一个新的生态系统。相信我，这听起来并不容易。

第二个挑战是信任！铸造厂信任有多种形式：信任您的IP安全可靠。相信铸造厂不会与您不公平竞争。相信铸造厂将提供PPA（功率/性能/区域）技术，该技术在工艺流程设计套件（PDK）的早期版本中首次描述。

第三个挑战是直通率！ GAA是一种新的工艺技术，三星因蛮力搞定直通率问题而闻名。成为第一家采用新技术的公司无疑是荣誉的象征，我对三星的技术实力深表敬意。但是，我确实对三星为将新工艺引入HVM所做的努力有直接的经验。客户必须相信，代工厂可以兑现良好的裸片/晶圆能力，以实现商定的芯片交付时间表。

最后，Sohee Kim建议：“如果三星成功，那将是其雄心勃勃的雄心，它将成为像Apple Inc.和Advanced Micro Devices Inc.（AMD）这样依靠台积电（TSMC）代工的公司的首选芯片制造商。”

要明确的是，今天的Apple和AMD是台积电独有的。这种专有性使Apple和AMD进入了台积电内部的圈子，在该圈子中，协作处于最高水平。三星的大客户是Nvidia，高通和IBM，它们都不在台积电内部。

从内部人士的角度来看，QCOM和Nvidia曾经是台积电的最佳搭档，但QCOM与Apple竞争，而Nvidia与AMD竞争，因此在队伍中存在分歧。 IBM使用了三星许可的GF 14nm，因此他们继续使用三星7nm。

底线：三星代工厂真的可以与台积电竞争吗？抱歉，不是今天，不是3nm。台积电3nm PDK已在全球顶级半导体公司中使用，并得到了生态系统的全面支持。另一方面，三星3nm PDK及其支持的工具和IP仍在发展。

绝对，这确实与信任有关。

最近在Anandtech上有一篇文章，作者比较了台积电和三星制造的ARM芯片。在其中，他对Snapdragon 865（TSMC N7P）和Snapdragon 888（Samsung 5LPE）进行了基准测试。他的工作原理是，由于Snapdragon 865和新Snapdragon 888中的Cortex-A55内核具有相同的IP内核，相同的1.8GHz频率和相同的L2缓存数量，因此它们唯一的真正区别是它们工艺流程节点。他发现台积电N7P和三星5LPE彼此大致相当（三星的5LPE效率更高）。

如果是这样，那么我们可以尝试说明三星3GAE与台积电5纳米技术的比较。根据Anandtech提供的信息，据称三星希望3GAE比7LPP快35％...这意味着它应该比三星5LPE快22.7％。台积电表示，他们的“ N5P技术可将速度提高大约20％，将功耗降低40％”。在性能方面，似乎台积电N5P和三星3GAE大致相当（尽管三星的GAE更加节能）。

台积电N3（H2 2022）即将发布，功率和性能的提升（将近提高13％以上）将再次归于台积电。

鉴于台积电的执行记录以及他们最近在其财报电话会议上肯定了N3的良好进展，毫无疑问，台积电将按时交付N3。更大的问题是，如果三星能否按时交付新的3GAE且收益率很高。

clickhouse是近期十分风靡的一款OLAP数据库。相比其他同类产品（如 Druid、Kylin、Doris、Greenplum等）有一定优势，其中最突出的就体现在速度上。[呲牙]

<为何Clickhouse这么快?> 官方是这么回答的：

- 列式存储：读取时仅使用需要的列

- 索引：减少表行记录检索范围

- 数据压缩：优化压缩比

- 向量化执行引擎：不仅将数据按列存储，而且按列进行计算。对内存中的列式数据，一个批次调用一次SIMD指令（而非每一行调用一次），减少函数调用次数、降低cache miss，并且充分发挥SIMD指令的并行能力。从而大幅缩短耗时，带来数倍的性能提升。[强]

- 可伸缩：即便是一个简单SQL，也会尽可能利用整个集群的cpu 和硬盘

但是，但是，但是。官方也说了，以上5点其实都不新鲜，其他OLAP也有使用，Clickhouse之所以快，是因为他们关注细节：

- hash函数选什么？hash碰撞了怎么办？

- 选择何种排序算法？对于不同的类型（数组、元组、字符串）分别选择排序算法