(3)双核x86 巨大的影响!震撼中.......软件授权

lele5751 2007-09-29 02:48:21
双核x86对软件授权的影响
在高端领域,软件的授权方式多种多样,有的是基于CPU的核心收费,例如Linux等一系列软件;有的是基于用户数收费,例如Office平台。双核处理器的出现,将导致授权方式变得复杂化。实际上,双核并不等于性能就是单核处理器的一倍,而不同架构的双核方案,所能提升的性能程度也不相同。

事实上,按照一般的测算,Opteron、Xeon等的双核产品,在频率相同的情况下,比单核系统平均提高30%~50%的性能。但是,传统上的双路、单核系统,比单路系统所能提高的性能达到了70%以上。也就是说,单路双核系统的性能要弱于双路单核系统。因此,以处理器核心数计费的方式显然不合适宜。中间件厂商BEA 则表示,针对双核处理器的服务器加收25%授权费。 Sun公司执行副总裁颜维伦博士表示,“基于UltraSPARC T1处理器(该处理器最高可达8个核)的Sun Fire T1000服务器的售价不到6万人民币。如果按照传统的授权方式,在其上运行的Oracle软件的授权费用将高达几十万。”Oracle针对这种情况也做出了改变,在Sun Fire T1000/T2000平台上,仅按照实际核心数目的1/4收取授权费用。在x86处理器未来进入多核时代时,Oracle的这种方式将成为一种重要参考。

部分同时是服务器软件和双核服务器的厂商则决定对不同的产品进行区别对待。以 IBM 为例,IBM 服务器软件的收费办法会把x86 双核芯片当作一颗处理器来计价,但对于双核Power 5处理器而言,还是会继续把每一核心当成单独的处理器来计价。这是因为,POWER 5的设计更接近2倍的性能,IBM也是因此坚持双核POWER4/5要收取双颗处理器的授权。

AMD公司与英特尔公司都在积极推动基于每个处理器 ——而不是每个核心——的软件定价模式。据悉,微软表示,即使是用在双核服务器上的 SQL Server 软件,仍依处理器数目计价,至于Windows Server,则是以服务器数量来计算。AMD 公司表示,微软的这项政策将成为一项重要的先例,其他软件供应商将会纷纷加以响应,从而可以确保多核心计算机可以保持较低的成本。

而我国台湾省的资深IT人士颜国伟认为,未来最可能的作法是采用效用计算概念的用量计费,以每核使用时间来收费。Sun目前已有每颗Opteron使用一小时收取一美元的运算租用法。不过不同架构的CPU,每小时能够贡献的性能也有差异,不同的操作系统也有不同的性能发挥,不能一概而论,总而言之这只会让事情愈来愈复杂,或者愈来愈简化(既然难以细估,干脆概算,付年费随便用,或按其他的概略计算)。
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内容概要:本文复现了硕士论文《可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究》,聚焦于高渗透率背景下可再生能源(如光伏发电)与电动汽车(EV)在配电网的协同运行问题。研究构建了涵盖电动汽车充放电行为、分布式光伏出力特性及静止无功补偿器(SVC)等关键元件的多资源协同配电网基础模型,并提出了包含设备安全、负荷平稳性、电能质量与系统效率的多维评价指标体系。进一步地,设计了基于熵权法与模糊综合评价相结合的双层评分模型,实现对不同渗透率下配电网承载能力的客观量化评估。通过算例仿真分析了电动汽车不同接入比例对系统各指标的影响规律,并开展了指标灵敏度分析,验证了所提模型在评估大规模电动汽车接入影响方面的有效性与实用性。; 适合人群:具备电力系统、电气工程或相关专业背景,熟悉Matlab编程与优化建模的研究生、科研人员及从事新能源并网、智能配电网规划的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于评估大规模电动汽车接入对配电网承载能力的影响;②为含高比例分布式可再生能源的配电系统规划与运行提供决策支持;③支撑学术研究关于源-网-荷协同优化、电动汽车V2G调度等课题的模型构建与仿真验证。; 阅读建议:建议结合文提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注熵权法权重计算与模糊综合评价的实现逻辑,并尝试复现仿真结果以加深理解。同时可拓展至其他优化算法或引入更多不确定性因素以提升模型实用性。
可参考下方数据集可视化效果。 YOLO牧场围栏区牛目标检测数据集 目标类别:['1', 'cow'] 文类别:['其他', '牛'] 训练集:5032 张 验证集:458 张 测试集:382 张 总计:5872 张 该数据集提供了data.yaml文件,内容如下: train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 2 names: ['1', 'cow'] 该数据集精准聚焦于牧场围栏区域的牛只监测场景,通过多角度、多光照条件下的真实影像采集,为畜牧业智能化管理提供了高价值的基础数据支撑。其内容高度贴合实际养殖环境,能够有效服务于牲畜行为分析、数量统计与健康状态评估等核心需求。 数据集在训练集、验证集与测试集的划分上展现出严谨的科学性,5032张训练图像确保模型具备充分的学习样本,458张验证图像用于优化超参数,382张测试图像则客观评估模型泛化能力,三者比例合理,结构稳定,为后续模型部署奠定坚实基础。 标注工作严格遵循行业规范,所有牛只均被完整框选,边界贴合度高,无遗漏或误标现象,且标注标签与图像内容高度一致,体现出极高的专业水准与质量控制标准,保障了数据驱动决策的可靠性。 该数据集可广泛应用于智慧畜牧、农场自动化监控、牲畜健康管理等领域,尤其适用于围栏式牧场、规模化养殖场等实际作业场景,助力提升养殖效率与动物福利水平,推动农业数字化转型进程。

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