无服务器架构的特点
无服务器架构是一种云计算模型，它允许开发人员部署和运行应用程序，而无需管理服务器或基础设施。这使得开发和部署应用程序变得更加简单、快捷，并有助于降低成本。
无服务器架构的主要特点包括：
- 按需计费：开发者仅为他们使用的资源付费，无需支付预留基础设施的费用。
- 自动扩展：服务器资源会根据应用程序的流量自动扩展，以满足需求。
- 无服务器：开发人员无需管理服务器或基础设施，由云提供商负责这些任务。
无服务器架构与云主机的协同效应
无服务器架构与云主机可以协同工作，以提供更具弹性、成本更低且更易于管理的云解决方案。通过将无服务器应用程序部署在云主机上，企业可以利用以下优势：
简化部署
云主机提供了一个预配置的平台，用于部署无服务器应用程序。这简化了部署过程，并消除了管理服务器和基础
戴尔和联想的笔记本电脑哪个好
得看你的预算了，以下建议买联想的，以上建议买戴尔的。
说实在的如果你预算不多的话，这两款我都不推荐。
联想笔记本的返修率是出了奇的高的，我曾经买过一个联想的本本，元（2001年），用了不到半年，光驱就坏了（中间卡盘的盘座掉了，我用过许多笔记本，从来没见过那个品牌的光驱出现过这种问题），去客服，说修不了，要换光驱。
过了一年，一次我在写文档，突然硬盘狂响，然后就死机了，在开机就说找不到硬盘，去客服，说是硬盘挂了（无法恢复数据的那种）。
每次我去联想客服，那个热闹呀，不是去修笔记本的就是修台式机的。
后来一气之下换了个索尼的（别鄙视我用日货，现在已经不用了，改用公司发的IBM），用了三四年，一点毛病都没有。
再说戴尔，戴尔是全球电脑销量第一的品牌。
为什么会是第一呢，因为他们的东西便宜。
戴尔的说法是他们是直销，比别的品牌的流通渠道短，所以便宜。
但是谁都知道电脑这种东西的利润到底有多少，你的渠道短，但是人家的渠道也不长呀。
以前做品牌电脑的厂商现在还剩几家了？IBM的被联想收购了，COMPAQ被HP收购了，为什么，因为不赚钱。
但为什么戴尔却越做越大呢？因为戴尔知道，大多数买电脑的人只是认为够用就行，他们不会花大价钱买高端的机器（国外的DIYer和国内不一样，人家DIY是为了追求性能的极致），而高端机器的用户一般是大型企业。
因此，低端产品的用料就是能省则省，这样做，不但价钱低，而且利润还高。
高端产品就要用好料，利润虽然少点，但毕竟出货量少。
所以说戴尔的东西要买就买高端的产品。
说远了点，说说戴尔的笔记本。
戴尔的高端笔记本确实好，可以说比IBM和HP的性价比要高。
但低端笔记本就实在是太次了。
有一次我陪同学到中关村买本本，最后我同学买的是华硕的，在验货的时候，我们就和老板聊起来了，问他华硕本本的品质，也谈了谈其它品牌的本本，谈到戴尔的低端机器，老板一脸鄙夷的神色，当时我们觉得他说得有点过，但他就拿了一部戴尔的笔记本（型号不记得了，当时那款售价9200左右）过来（他们公司主做华硕，但也作其他品牌的本本，像IBM、联想、戴尔他那里都有），放在桌子上，用手指稍微用力在外壳上一压，外壳就变形了（汗一个先），这种品质还谈什么便携性。
别的品牌（包括联想）都没有这种情况。
所以我推荐楼主，这两款你都不要买。
不过如果中意这两个品牌的话，而你的钱又不多，那你就买联想的。
另外推荐几个品牌的笔记本，华硕、ACER、NEC品质都很不错。
BENQ没用过，不过觉得一般。
东芝的你要是能买到日本原装的还好，买不到的话就不要考虑了，他在中国的代理就是联想。
IBM和HP最好了，就是贵了些。
韩国品牌通通不要考虑，都是垃圾。
SONY外形不错，性能也还可以，但是不推荐，太贵了。
最后住楼主买到一款称心的笔记本。
海光信息研究报告：进击的国产CPU、GPU领航者
海光信息，国产处理器领军者，以X86架构为核心，提供全面自主迭代能力，产品线涵盖服务器、高性能计算、存储、工作站等。
公司股权结构：中科曙光为第一大股东，与海光信息业务协同效应显著。
2016年，公司与AMD合资，获得X86架构授权。
主要产品：海光CPU与DCU，其中海光7000系列CPU面向高端服务器，用于数据中心、云计算等复杂应用领域；海光5000系列CPU面向政务、企业与教育信息化建设中的中低端服务器需求；海光3000系列CPU面向入门级计算领域；海光8000系列CPU部署于服务器集群或数据中心。
财务数据：2018-2021年，营收CAGR达263%，2021年营收23.10亿元，同比增长126.07%；净利润3.27亿元，净利率14.16%。
预计2022年1-9月营收36.70亿至40.80亿元，同比增长170%-200%，净利润6.10亿至7.00亿元，同比增长392%-465%。
产品销售稳定增长，海光系列芯片在金融、通信、能源、互联网等关键行业领域实现大规模商业化应用，累计销量遥遥领先。
海光信息在国产CPU市场营收规模和增速领先，2018-2021年CAGR为263.13%，超过飞腾信息和龙芯中科。
净利润率有提升空间，2021年净利率14.16%，对比飞腾信息和龙芯中科，仍有进一步提升潜力。
收入结构：服务器CPU销售占比高，2021年DCU开启放量。
7000系列高端服务器CPU产品长期贡献主要收入，8000系列DCU产品在2021年开启放量。
毛利率：7000、5000系列CPU产品毛利率高，3000系列CPU毛利率持续提升。
各业务毛利率逐年上升，尤其是3000系列工作站CPU。
下游结构：客户集中度较高，2021年电信、金融行业占比高。
不同于整体服务器行业的下游结构以互联网为主，海光产品在电信、金融行业占比更大，主要与党政和重点行业的国产化进度有关。
海光CPU与DCU主要应用于电信运营商、金融、互联网等领域，如云服务资源池系统、查询/交易系统、搜索/计算服务、存储等。
技术优势：持续研发投入，三年占比近95%，研发实力强劲。
公司拥有专业的高端处理器研发团队，多数核心研发人员具有二十年以上高端处理器研发经验。
IPO：2022年8月，公司在科创板上市，募集资金108亿元。
CPU：海光CPU兼容国际主流X86架构，性能逐代提升，对标国际顶尖厂商。
通过光合组织，海光建立起强大的生态优势，已应用于电信、金融、互联网、教育、交通等多个行业或领域。
服务器行业的核心驱动为数字经济与东数西算战略，海光信息将显著受益于我国数字经济的蓬勃发展与数据中心建设。
海光DCU属于GPGPU，适用于AI相关场景，兼容“类CUDA”环境，与股东中科曙光协同效应强。
加速服务器市场持续增长，海光DCU在数据中心等场景中广泛应用，未来与股东中科曙光协同效应显著。
大模型训练，英伟达Turing、Ampere和Hopper算力分析
大GPU以其并行计算能力，实现大量重复性计算，尤其适用于非图形相关程序运算。
与CPU相比，GPU在相似价格和功率下，提供显著更高的指令吞吐量和内存带宽，通过保留SIMT架构和通用计算单元，实现GPU多条流水线并行计算，适合科学计算、AI训练、推理任务等大量数据重复性计算。
英伟达前瞻性发布CUDA并行编程模型，推动GPU从专用计算芯片走向通用计算处理器。
CUDA使GPU能执行使用C、C++、Fortran等语言编写的程序，让普通程序员在GPU平台上进行大规模并行计算，全球GPGPU开发市场占比超过80%。
GPGPU与CUDA构成的软硬件底座，为英伟达引领AI计算及数据中心领域提供基础。
随着GPU架构升级，计算能力不断增强。
从Tesla架构开始，经过Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing、Ampere至Hopper架构，架构设计不断强化计算能力和能源效率。
Hopper架构适用于高性能计算和AI工作负载，采用台积电4nm工艺，拥有超过800亿晶体管。
从Pascal架构为分界点，英伟达开始向深度学习方向演进。
Volta架构配备640个Tensor内核，提供超过100万亿次深度学习性能，是上一代Pascal架构的5倍以上。
Turing架构配备全新Tensor Core，每秒提供高达500万亿次张量运算。
Ampere架构采用全新精度标准Tensor Float 32（TF32），无需更改代码即可将AI训练速度提升20倍。
AMD数据中心领域布局全面，形成CPU+GPU+FPGA+DPU产品矩阵。
在服务器端CPU业务表现出色，2021年第四季度在英特尔垄断下增长，占全球服务器CPU市场的6%。
AMD推出Infinity Fabric技术，将EPYC霄龙系列CPU与Instinct MI系列GPU直接相连，实现高速缓存协同效应。
此外，AMD收购Xilinx和Pensando，全面进军数据中心领域。
软件方面，AMD推出ROCm平台打造CDNA架构，采用HIP编程模型，与CUDA编程语法极为相似，开发者可以模仿CUDA编程方式为AMDGPU产品编程。
软硬件共同布局形成生态系统，造就英伟达核心技术壁垒。
硬件端，英伟达加速计算平台生态构建于GPU、DPU和CPU之间，TeslaGPU系列迭代速度快，从2008年至2022年推出8种GPU架构，平均两年多推出新架构，半年推出新产品。
DPU方面，英伟达收购Mellanox，利用InfiniBand技术设计Bluefield系列DPU芯片。
CPU方面，自主设计GraceCPU，解决内存带宽瓶颈问题，提供自研GraceCPU+GPU一致内存模型，使用英伟达NVLink-C2C技术快速传输，带宽是第5代PCIe带宽的7倍。
在H100芯片中，配备第四代TensorCore和Transformer引擎（FP8精度），AI推理能力提升30倍。
核心采用TSMC最先进的4nm工艺，双精度TensorCore的FLOPS提升3倍。
国产GPU厂商面临机遇与挑战并存的局面，投入大量资金和人力成本，与国际一流厂商存在差距。
以海光信息、天数智芯、壁仞科技和摩尔线程为代表，国内GPU厂商迅速发展，国产GPU自主可控未来可期。
AI服务器市场的扩容带动了GPGPU、CPU、AI推理芯片、FPGA等需求提升，同时高速网卡、HBM、DRAM、NAND、PCB等需求也同步增长。
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