形形色色话虚拟之IBM产品及技术解析(2)
在阐述IBM的虚拟化产品之前,有必要先梳理IBM在产品中所应用的一些技术,因这些技术在随后的IBM产品中都有应用。虚拟化技术早在上世纪 60 年代,就开始随着 IBM 大型主机推向市
在阐述IBM的虚拟化产品之前,有必要先梳理IBM在产品中所应用的一些技术,因这些技术在随后的IBM产品中都有应用。虚拟化技术早在上世纪 60 年代,就开始随着 IBM 大型主机推向市场。随着技术的发展, IBM 大型主机的逻辑分区技术和虚拟机技术;UNIX 服务器领域有 IBM Power VM(动态逻辑分区,微分区),就是一些典型的应用。
1、逻辑分区(LPAR)与动态逻辑分区(DLPAR)
与物理分区不同,逻辑分区的资源划分不依赖于其物理位置。因此,每个分区中的 CPU 资源分配粒度为一颗物理 CPU 或以更小的粒度为单位。LPAR是将一个物理的服务器划分成若干个虚拟的或逻辑的服务器,每个虚拟的或逻辑的服务器运行自己独立的操作系统,有自己独享的处理器、内存和I/O资源。(图1)
动态逻辑分区架构图
动态逻辑分区允许在不中断应用操作的情况下,增加或减少分区占用的资源。它的功能让系统管理员可以自由添加、删除或在分区之间移动系统资源,例如 CPU、内存、I/O 适配器的分配,而不需要像原来修改之后重新启动分区。服务器是否可以使用动态 LPAR,是要看软件是否支持。如果希望实现动态 LPAR 需要在相关的分区安装 AIX 5L 5.2 及以上版本。
2、微分区 (Micro-Partitioning)和共享处理器池(SPP)
微分区允许把 CPU 的片段分配给虚拟分区。同时,它还允许共享 CPU、RAM 和 I/O.给分区分配处理资源的粒度可以到达一个 CPU 的 1/10.通过使用无上限分区特性,甚至可以超过在分区上配置的硬件量,即有资格使用的容量 (EC)。可见,分区要么是专用的处理器分区(按整个处理器的增量来分配处理能力),要么是共享的处理器分区(使用微分区);不会出现两者的组合。使用微分区时,可以将一组处理器分配到共享处理器池(SPP),然后使 LPAR 可以(根据在池中获得的容量和优先级)使用这些处理器。
3、工作负载分区 WPAR(Workload Partitioning)
AIX 版本 6 允许对正在相同的 AIX 映像中运行的应用程序进行分组,每个组称为一个工作负载分区。WPAR 是由软件创建的AIX 6 映像中的虚拟化的操作系统环境。它是一个通过纯软件实现虚拟化的技术。通过 WPAR 可以实现新一级别的 AIX 虚拟化功能,它补充现有的虚拟化功能的不足,实现了在不修改应用程序代码的情况下,在不同的 AIX 实例之间的移动以及实现了应用程序对于资源的更好的使用。对于所承载的应用程序来说,每个工作负载分区都是一个安全的、隔离的环境。
它是一种纯 AIX 功能,不需要进行任何分区配置更改,并且可以在任何正在运行 AIX 版本 6 的服务器上运行。
下面给出一个工作负载分区使用的示例。系统 B 是一个 POWER6 系统,具有三个不同的工作负载。它们中的每一个都可以迁移到另一个 AIX 版本 6 映像,即使它们运行于不同的硬件平台。(图2)
工作负载分区示例
为了更好的对比WPAR和LPAR,我们给出两者的技术优点。(图3)
[1] [2] [3]

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penjelasan terperinci tentang ralat Oracle 3114: Bagaimana untuk menyelesaikannya dengan cepat, contoh kod khusus diperlukan Semasa pembangunan dan pengurusan pangkalan data Oracle, kami sering menghadapi pelbagai ralat, antaranya ralat 3114 adalah masalah yang agak biasa. Ralat 3114 biasanya menunjukkan masalah dengan sambungan pangkalan data, yang mungkin disebabkan oleh kegagalan rangkaian, pemberhentian perkhidmatan pangkalan data atau tetapan rentetan sambungan yang salah. Artikel ini akan menerangkan secara terperinci punca ralat 3114 dan cara menyelesaikan masalah ini dengan cepat, dan melampirkan kod tertentu

Kertas kerja ini meneroka masalah mengesan objek dengan tepat dari sudut pandangan yang berbeza (seperti perspektif dan pandangan mata burung) dalam pemanduan autonomi, terutamanya cara mengubah ciri dari perspektif (PV) kepada ruang pandangan mata burung (BEV) dengan berkesan dilaksanakan melalui modul Transformasi Visual (VT). Kaedah sedia ada secara amnya dibahagikan kepada dua strategi: penukaran 2D kepada 3D dan 3D kepada 2D. Kaedah 2D-ke-3D meningkatkan ciri 2D yang padat dengan meramalkan kebarangkalian kedalaman, tetapi ketidakpastian yang wujud dalam ramalan kedalaman, terutamanya di kawasan yang jauh, mungkin menimbulkan ketidaktepatan. Manakala kaedah 3D ke 2D biasanya menggunakan pertanyaan 3D untuk mencuba ciri 2D dan mempelajari berat perhatian bagi kesesuaian antara ciri 3D dan 2D melalui Transformer, yang meningkatkan masa pengiraan dan penggunaan.

Selepas keluaran Xiaomi 14Ultra, ramai rakan yang suka mengambil gambar telah memilih untuk membuat pesanan Xiaomi 14Ultra menyediakan lebih banyak pilihan, seperti fungsi pencerminan foto, dan anda boleh memilih untuk menghidupkan fungsi "putaran cermin menembak". Dengan cara ini, apabila anda mengambil gambar, anda boleh mengambil swafoto dengan cara yang biasa anda lakukan. Tetapi bagaimanakah Xiaomi 14Ultra harus menyediakan cermin kamera? Bagaimana untuk menyediakan pencerminan kamera pada Xiaomi Mi 14Ultra? 1. Buka kamera Xiaomi 14Ultra 2. Cari "Tetapan" pada skrin. 3. Pada halaman ini, anda akan melihat pilihan berlabel "Tetapan Tangkap." 4. Klik pilihan ini, dan kemudian cari pilihan "Photo Mirror" dalam menu lungsur. 5. Buka sahaja. Xiaomi 14U

[Analisis makna dan penggunaan titik tengah dalam PHP] Dalam PHP, titik tengah (.) ialah operator yang biasa digunakan untuk menyambung dua rentetan atau sifat atau kaedah objek. Dalam artikel ini, kami akan menyelami makna dan penggunaan titik tengah dalam PHP, menggambarkannya dengan contoh kod konkrit. 1. Operator titik tengah rentetan Concatenate Penggunaan yang paling biasa dalam PHP adalah untuk menggabungkan dua rentetan. Dengan meletakkan . antara dua rentetan, anda boleh menyambungkannya untuk membentuk rentetan baharu. $string1=&qu

Analisis ciri baharu Win11: Cara melangkau log masuk ke akaun Microsoft Dengan keluaran Windows 11, ramai pengguna mendapati ia membawa lebih banyak kemudahan dan ciri baharu. Walau bagaimanapun, sesetengah pengguna mungkin tidak suka sistem mereka terikat pada akaun Microsoft dan ingin melangkau langkah ini. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah untuk membantu pengguna melangkau log masuk ke akaun Microsoft dalam Windows 11 dan mencapai pengalaman yang lebih peribadi dan autonomi. Mula-mula, mari kita fahami sebab sesetengah pengguna enggan log masuk ke akaun Microsoft mereka. Di satu pihak, sesetengah pengguna bimbang bahawa mereka

Pada 23 September, kertas kerja "DeepModelFusion:ASurvey" diterbitkan oleh Universiti Teknologi Pertahanan Nasional, JD.com dan Institut Teknologi Beijing. Gabungan/penggabungan model dalam ialah teknologi baru muncul yang menggabungkan parameter atau ramalan berbilang model pembelajaran mendalam ke dalam satu model. Ia menggabungkan keupayaan model yang berbeza untuk mengimbangi bias dan ralat model individu untuk prestasi yang lebih baik. Gabungan model mendalam pada model pembelajaran mendalam berskala besar (seperti LLM dan model asas) menghadapi beberapa cabaran, termasuk kos pengiraan yang tinggi, ruang parameter berdimensi tinggi, gangguan antara model heterogen yang berbeza, dsb. Artikel ini membahagikan kaedah gabungan model dalam sedia ada kepada empat kategori: (1) "Sambungan corak", yang menghubungkan penyelesaian dalam ruang berat melalui laluan pengurangan kerugian untuk mendapatkan gabungan model awal yang lebih baik.

Ditulis di atas & Pemahaman peribadi penulis ialah pembinaan semula 3D berasaskan imej ialah tugas mencabar yang melibatkan membuat inferens bentuk 3D objek atau pemandangan daripada set imej input. Kaedah berasaskan pembelajaran telah menarik perhatian kerana keupayaan mereka untuk menganggar secara langsung bentuk 3D. Kertas ulasan ini memfokuskan pada teknik pembinaan semula 3D yang canggih, termasuk menjana novel, pandangan ghaib. Gambaran keseluruhan perkembangan terkini dalam kaedah percikan Gaussian disediakan, termasuk jenis input, struktur model, perwakilan output dan strategi latihan. Cabaran yang tidak dapat diselesaikan dan hala tuju masa depan turut dibincangkan. Memandangkan kemajuan pesat dalam bidang ini dan banyak peluang untuk meningkatkan kaedah pembinaan semula 3D, pemeriksaan menyeluruh terhadap algoritma nampaknya penting. Oleh itu, kajian ini memberikan gambaran menyeluruh tentang kemajuan terkini dalam serakan Gaussian. (Leret ibu jari anda ke atas

Model GPT-4o yang dikeluarkan oleh OpenAI sudah pasti satu kejayaan besar, terutamanya dalam keupayaannya untuk memproses berbilang media input (teks, audio, imej) dan menjana output yang sepadan. Keupayaan ini menjadikan interaksi manusia-komputer lebih semula jadi dan intuitif, meningkatkan kepraktisan dan kebolehgunaan AI. Beberapa sorotan utama GPT-4o termasuk: kebolehskalaan tinggi, input dan output multimedia, penambahbaikan selanjutnya dalam keupayaan pemahaman bahasa semula jadi, dsb. 1. Input/output merentas media: GPT-4o+ boleh menerima sebarang kombinasi teks, audio dan imej sebagai input dan terus menjana output daripada media ini. Ini memecahkan had model AI tradisional yang hanya memproses satu jenis input, menjadikan interaksi manusia-komputer lebih fleksibel dan pelbagai. Inovasi ini membantu kuasa pembantu pintar
