命令整理来自于网络# uname -a
# 查看内核/操作系统/CPU信息
# head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本
# cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息
# hostname # 查看计算机名
# lspci -tv # 列出所有PCI设备
# lsusb -tv
系统
# uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息
# head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本
# cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息
# hostname # 查看计算机名
# lspci -tv # 列出所有PCI设备
# lsusb -tv # 列出所有USB设备
# lsmod # 列出加载的内核模块
#
如何在Python中显示GPU型号
引言：
在机器学习和深度学习领域，GPU是一种非常重要的硬件设备，它可以帮助我们加速训练和推理过程。而在Python中，我们可以使用一些库和工具来获取和显示GPU的型号和相关信息。本文将介绍如何使用Python来实现显示GPU型号的功能，并给出详细的代码示例。
整体流程：
1. 安装必要的库
2. 导入相应的库
3. 获取GPU设备信息
4. 显示GPU型号
centos 查看网卡型号 查看网卡型号lspci | grep Ethernet Intel I219-LM
第一步、下载VMare Workstationpro 官网下载地址：https://www.vmware.com/cn/products/workstation-pro.html一直点下一步安装就行，主要最好要更改安装位置，选择空间足的盘安装。第二步、创建虚拟机硬件安装：1、点击创建新的虚拟机： 2、选择自定义 3、直接下一步 4、选择：稍后安装操作系统，点
[root@]# smartctl --all /dev/sdasmartctl 6.5 2016-05-07 r4318 [x86_64-linux-3.10.0-957.1.3.el7.x86_64] (local build)Copyright (C) 2002-16, Bruce Allen
系统信息查看#显示所有文件（包含隐藏文件）
ls -a
#只显示隐藏文件
l.
或者
ls -d .* 查看cpu信息、机器硬件型号# linux 查看显卡信息
lspci | grep -i vga
# nvidia GPU查看显卡信息
lspci | grep -i nvidia
# Nvidia 自带工具
nvidia-smi
# 前边的序号 "00:0f.0"是显卡的代号
# 使用Python显示显卡个数与型号的教程
在现代编程中，特别是在处理大规模数据和深度学习任务时，了解系统的硬件信息是至关重要的。显卡（GPU）在运算中扮演着重要角色，特别是在机器学习与图形处理领域。本文将指导你如何通过Python来查看计算机中显卡的个数与型号。我们将一步步来实现这个目标，下面是我们整个流程的概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述
1. 查看服务器及内存型号信息
1.1. dmidecode简介
DMI（Desktop Management Interface,DMI）直译就是“桌面管理界面”，它就是通过收集系统信息来管理系统。其主要组成部分是Management Information Format(MIF)数据库。这个数据库包括了所有有关电脑系统和配件的信息。通过DMI，用户可以获取序列号、电脑厂商、
Centos7以前版本的Centost系统对网卡命令采用了传统的命令标准，如eth0,eth1，个人是理解eth标识了网卡的链路层封装类型，后面的数字就是网卡编号了，但这个编号可不是一成不变的，如果服务器增加或删除新硬件就可能会发生变化，为运维工作多少带来了一些麻烦，为了解决这个问题Centos7以后版本引入了新的网络设备命名规范：一致网络设备命名(CONSISTENT NETWORK DEVIC
网卡配置：TYPE=Ethernet // 网络类型为以太网
BOOTPROTO=none //ip获取方式，dhcp为自动获取，静态IP为none和static
NAME=ens33 //网卡名称
DEVICE=ens33 // 网卡设备名，设备名一定要跟文件名一致
ONBOOT=yes // 开机启
inux命令行具有强大的功能，我们安装vps后，首先应该知道系统信息，查看这些信息，你会发现Linux命令很简单，你可以按照下面的命令练习。
linux系统信息
# uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息
# head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本
# cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息
# hostname # 查看计算
1.确认GPU型号和操作系统版本，本示例中以A100以及操作系统为Centos 7.9进行操作。 准备GPU驱动和CUDA 11.2软件包，在nvidia官网进行驱动包和CUDA包下载 链接: link linux系统均选择 Linux 64-bit CUDA Toolkit选择最新版本 如您需要老版本CUDA，请前往老版本CUDA下载 本示例中使用CUDA 11.2。访问nvidia官网，下载C
df 命令参看硬盘信息 -T选项， 查看文件系统类型centos6文件系统是ext4，因为设计较早，对于现今动辄上T的海量数据处理，性能较低。centos7文件系统是xfs，适用于海量数据。这两种文件系统都是日志文件系统。使用该文件系统的磁盘，空间包括两部分：日志空间和存储空间。写入的数据是先暂存在日志空间，然后刷入存储空间，这样有利于恢复数据。另外，xfs文件系统还支持将一块儿固态硬盘用作单独的
centos中使用如下命令可查看机器型号：dmidecode |grep "Product Name"
原创
2014-07-10 15:09:01
1806阅读
系统环境：Centos系统服务器需要链接外接存储，通过光纤连接，在获取接口时候需要查询hba卡型号，命令如下：[root@localhost ~]# lspci | grep -i fibre84:00.0 Fibre Channel: QLogic Corp. ISP2532-based 8Gb Fibre Channel to PCI Express HBA (rev 02)84:00.1 F
转载
精选
2016-01-10 18:41:46
10000+阅读
一、前言我们都知道，普通使用pip安装的TensorFlow是万金油版本，当你运行的时候，会提示你不是当前电脑中最优的版本，特别是CPU版本，没有使用指令集优化会让TensorFlow用起来更慢。但是在编译之中，发现很多坑，由此记录一下。环境相关：系统：centos7python版本：2.7.5 二、准备1. 安装相关依赖 # 一般会缺失的依赖
yum -y install java-
可以通过2种方式查看HBA的WWN信息：1. 查看sys文件系统 查看HBA卡型号：
[root@localhost ~]# lspci | grep -i fibre
13:00.0 Fibre Channel: QLogic Corp. ISP2532-based 8Gb Fibre Channel to PCI Express HBA (rev 02)
13:00.1 Fibre Cha
PCB 板的设计当中，可以通过分层、恰当的布局布线和安装实现 PCB 的抗 ESD 设计。 在设计过程中，通过预测可以将绝大多数设计修改仅限于增减元器件。通过调整 PCB 布局 布线，能够很好地防范 ESD。 来自人体、环境甚至电子设备内部的静电对于精密的半导体芯片会造成各种损伤，例如穿透 元器件内部薄的绝缘层；损毁 MOSFET 和 CMOS 元器件的栅极；CMOS 器件中的触发器 锁死；短路反
节点类型不同角色的节点
Master eligible / Data / Ingest / Coordinating / Machine Learning在开发环境中，一个节点可承担多种角色在生产环境中
根据数据写入量，写入和查询的吞吐量，选择合适的部署方式建议设置单一角色的节点（dedicated node）节点参数配置一个节点在默认情况下会同时扮演：master eligible，
