乐扩PCIe八口千兆网卡评测

romance532 2024-08-01 15:45:49

大家好,得知乐扩发布了一款8口的PCIE网卡,应该主要用户就是工业控制类客户。目前市面上的8口网卡比较少,而且价格也非常之贵,动辄2k+,据乐扩官方透露的消息这个8口的售价应该不会超过1千块,不愧是性价比拉满。乐扩的产品我们之前也测试过很多次了,他家产品的性能和可靠性给我们留下了非常深刻的映象。我们对这款产品很感兴趣,不知道有没有小伙伴跟我一样,想迫不及待的来看看到底测试结果如何,另外我很好奇跟I350T4比,测试数据有多少差距,这是我非常想搞清楚的事情。

乐扩pcie X8转8口1G网卡

芯片方案是RTL8111H

先来个全身照

正面

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反面

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8个网口 双层的网口

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卡在手上,那少不了我们先测试一下,看看到底能跑多少,因为是X8的,所以我们直接插显卡槽来测试

测试环境:

CPU:AMD Ryzen 5 3400G

主板:ASUS TUF GAMING X570-PLUS

显卡:无

SSD:SAMSUNG 970

测试文件

8口单向打流测试

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8口双向打流测试

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内网的传输速度最大到了112MB/秒

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我们又拿了手头上的一块I350T4网卡来测试,同样的环境,同样的插槽,现在测试结果如下

4口单向打流测试

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4口双向打流测试

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总体来说,数据还算是不错。

可以看到,8口同时双向的时候平均速度大概855Mbps,这个数据得益于有pcie x8的带宽,高带宽下,双向通道才有更大的发挥空间。8口网卡的主要目前客户群体就是工业控制群体,用一个网卡来控制8个设备,在工业上使用的意义很大。与目前的i350T4来比,数据测试基本上差距在6%,对比与市面上同款的PCIEX4的i350八口网卡,带宽是要大一倍,因为我们手上没有8口PCIEX4的i350网卡,所以只能用4口的X4的350来测试,6%的差距带来的是大约I350八口网卡约四折的价格,这个很香。

最后这个网卡它需要占用2个pcie的位置,就类似于显卡一样,比较厚,双层的网口头,高度也是属于大机箱专用的,4U的机箱才适合,对2u或者1u的机箱就用不了了,毕竟8个网口连起来都比2u的总长度都要长,有觉得网口不够用的小伙伴可以试试,RTL的8111H芯片已经非常成熟了,驱动也都有,完全不用担心兼容性问题,而且很多系统都是免驱的,还是建议大家下载一下官方的最新驱动的,据说有优化一些内容,现在把RTL的官方驱动网址方这里,方便大家下载:https://www.realtek.com/Download/List?cate_id=584

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内容概要:本文提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的多微电网协调运行与优化方法,旨在面向配电网环境实现高效、稳定、经济的能源调度。研究建立了包含分布式电源、储能系统、负荷及电网交互的多微电网数学模型,综合考虑运行成本最小化、可再生能源最大化利用及供电可靠性等多重目标,通过PSO算法进行多目标优化求解。文中配套提供了完整的Matlab代码实现,涵盖系统建模、目标函数设计、约束条件处理及优化求解全过程,便于读者复现、验证并拓展研究,适用于智能电网、分布式能源管理、微电网优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备电力系统分析、优化算法理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源系统设计的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解多微电网系统在复杂配电网环境下的协调运行机制与能量管理策略;②掌握粒子群优化算法在电力系统多目标优化问题中的建模、实现与调参技巧;③实现面向实际应用场景的微电网经济调度、可再生能源消纳与供电可靠性提升的综合优化仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点理解系统模型构建、目标函数与约束条件的数学表达及PSO算法的具体实现流程,关注种群初始化、适应度计算、速度与位置更新等关键环节的编程细节。在掌握基础后,可尝试调整算法参数、更换其他智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化器)进行对比实验,以深化对多微电网优化问题本质的认识。
内容概要:本文提出了一种结合多Dubins路径段与粒子群优化(PSO)算法的无人机协同路径规划策略,专门针对复杂威胁环境下的三维路径规划问题。该方法利用Dubins曲线构建满足无人机运动学约束的曲率连续路径,并通过多路径段组合增强路径的灵活性与适应性。在此基础上,引入粒子群优化算法对由路径长度、飞行高度、威胁暴露程度及转弯代价构成的多目标函数进行全局优化,从而实现安全、高效的多无人机协同飞行。文中通过Matlab在复杂城市环境下的仿真实验,验证了该策略在规避威胁和优化飞行路径方面的有效性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,对无人机、路径规划、智能优化算法等领域感兴趣的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究复杂环境下无人机的安全路径规划;②学习Dubins路径与智能优化算法(如PSO)的结合应用;③为无人机协同任务、自主导航系统的设计与仿真提供参考案例和技术支持。; 阅读建议:此资源以Matlab实现为核心,建议读者在阅读时结合提供的代码进行仿真复现,重点关注目标函数的设计、Dubins路径的生成逻辑以及PSO算法的优化流程,以便深入理解其协同路径规划的内在机制。

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