【准备】双核：CORE2的E6300和两个单核CPU至强2.0的应用比较

「已注销」 2006-10-30 02:17:10

大家好：
现在手头有两台机器：core2的E6300的一台
两个单核CPU至强2.0的IBM服务器一台
打算就日常娱乐和程序编译作一个详细的对比，以及在clearcase＋clearquest的环境下多负载的性能比较！
希望大家多支持！

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fangzhe 2006-11-03

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建议LZ了解一下CPU架构的问题
LZ的Xeon是NetBurst架构，流水线长，执行效率比较低，不能单看频率——AMD 1.8GHz就标3000+不是吹的，照此比对，E6300至少应该和3.16GHz的老Xeon比

celineshi 2006-11-02

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BlueTrees(蜗牛)

不要这么着急嘛，楼主也是需要时间的，而且楼主白天还要上班，也许这段时间比较忙呢，大家请多多理解，如果是赶时间出来的东西，一定不够好看，对吧？楼主辛苦了

「已注销」 2006-11-02

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首先介绍下双xeon的机器配置：
IBM XSERIES_235(比较老的型号)
双XEON 2.0GHz
512MB内存
IBM－esxs man3367MC硬盘36.5

由于对比机器为E6300所以挑选的服务器的cpu频率也是相近的！虽然配置比较一般，但作办公和娱乐对比是绰绰有余了！

首先对双XEON作MTK的编译测试：一：单一项目编译。二：两个项目同时编译
编译系统对cpu的需求是比较高的

BlueTrees 2006-11-01

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测了没有？忽悠人啊

再不测删贴了

等得急死了

cxxylce0 2006-10-31

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肯定 E6300 更强！

shuaizhen 2006-10-30

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期待

celineshi 2006-10-30

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期待～～～

处理器性能由指令集、微架构、流水线深度与缓存层次共同决定。X86指令集自286时代起成为兼容性护城河，但真正拉开差距的是微架构执行效率。P6架构率先将L2缓存移入封装并引入微操作转换，NetBurst却因过深流水线导致IPC骤降，宣告“主频至上”路线的终结。Core微架构以14级流水线、宽区动态执行与共享L2设计，重新平衡频率与每周期指令数，奠定了能效双优的现代CPU基础。从服务器到桌面再到移动平台，这一演进路径不仅解释历史，也为理解当前处理器设计中的缓存层次、预取策略与功耗管理提供了清晰参照。

内容概要：本文系统阐述了基于格子Boltzmann方法（LBM）对二维通道内多孔介质流动进行数值模拟的完整理论体系与实现流程，配套提供了详尽的Matlab代码实现方案。研究深入剖析了LBM在复杂流体系统建模中的独特优势，尤其适用于处理多孔介质等具有不规则微观结构的流动问题。内容涵盖LBM的基本离散化模型、演化方程推导、边界条件（如反弹边界、速度边界）的精确处理、多孔介质结构的数字化建模、关键物理参数（雷诺数、孔隙率、渗透率）的设定与调控，以及流场结果的后处理与可视化技术。通过典型算例的仿真与结果分析，验证了该数值方法在捕捉多孔介质内部流速分布、压力梯度及渗透特性方面的有效性与高精度，为相关领域的科学研究与工程应用提供了可靠的数值实验平台。; 适合人群：具备流体力学、计算物理学或相关学科的基础理论知识，熟练掌握Matlab编程语言，正在从事计算流体力学（CFD）、多孔介质渗流、地下水文学、石油工程、生物流体力学或材料科学等领域研究的硕士/博士研究生、青年科研人员及工程技术专家。; 使用场景及目标：①深入学习和掌握格子Boltzmann方法的核心原理、算法流程及其相较于传统CFD方法的独特优势；②复现学术文献中关于多孔介质流动的经典仿真案例，验证自身研究模型的正确性；③为自身的科研课题开发定制化的数值模拟工具，用于探究多孔结构参数对流体输运性能的影响规律；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐行研读，重点关注LBM算法中“碰撞”与“迁移”两大核心步骤的编程实现逻辑，动手调试代码以观察不同参数（如松弛时间、网格分辨率）对模拟结果的影响，从而加深对介观尺度流体动力学行为的理解，并为进一步的模型拓展和算法优化奠定坚实基础。

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【期刊论文复现】基于飞轮锂电池混合储能平抑风电功率策略（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕“基于飞轮锂电池混合储能平抑风电功率波动策略”展开研究，通过Simulink搭建仿真模型，复现并验证了相关期刊论文中的技术方案。文中详细介绍了混合储能系统的工作原理，重点分析了飞轮储能与锂电池在响应速度、能量密度等方面的互补特性，提出一种合理的功率分配策略（如低通滤波或小波变换）将风电波动信号分解为高低频分量，分别由锂电池和飞轮承担，从而有效平抑风电功率波动、延长储能设备寿命。研究涵盖了系统建模、控制策略设计、仿真参数设置及结果分析全过程，并提供了完整的Simulink模型与代码资源。; 适合人群：具备一定电力系统、新能源或自动控制基础知识，从事相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：① 学习和复现高水平期刊论文中的混合储能控制策略；② 掌握利用Simulink进行风电-储能系统建模与仿真的方法；③ 深入理解飞轮与锂电池混合储能系统的协同控制机制与优势。; 阅读建议：建议读者结合提供的完整资源（模型、代码、文档）按目录顺序学习，重点关注控制策略的设计逻辑与仿真结果的分析，动手实践以加深理解，并可在此基础上进行参数优化或策略改进。

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