浪潮服务器NF5466M6的性能和存储容量如何？

javaxwsrsextProviders 是JAX-RS 20定义的一种辅助接口，其实现类用于辅助REST框架完成过滤和读写拦截的功能，可以使用@Provider 注解标注这些类。Providers接口一共定义了四个方法，分别用来获取MessageBodyReader，MessageBodyWriter，ExceptionMapper，ContextResolver

Jersey 之所以支持那么多中响应实体的传输格式，是因为其底层实体Providers具备的对不同格式的处理能力。Jersey内部提供了丰富的MessageBodyReader和MessageBodyWriter 接口的实现类，用于处理不同格式的表述

如上图，请求流程中存在三种角色，分别是：用户，REST客户端和REST服务器，请求始于请求的发送，止于调用Resonse的readEntity()方法
（1）用户请求提交数据，客户端接收请求，进入第一个扩展点：客户端请求过滤器 ClientRequestFilter 的filter()方法
（2）请求处理过滤完毕后，流程进入第二个扩展点：客户端写拦截器WriterInterceptor实现类的aroundWriterTo() 方法，实现对客户端序列化 *** 作的拦截
（3）客户端消息体写处理器MessageBodyWriter 执行序列化，流程从客户端过渡到服务器端
（4）服务器接收请求，流程进入第三个扩展点：服务器前置请求过滤器ContainerRequestFilter实现类 的filter()方法
（5）过滤器处理完毕后，服务器根据请求匹配资源方法，如果匹配到相应的资源方法，流程进入第四个扩展点：服务器后置请求过滤器ContainerRequestFilter 实现类 的filter() 方法
（6）后置请求过滤器处理完毕后，力促进入第五个扩展点：服务器读拦截器ReaderInterceptor实现类 的aroundReadFrom() 方法，拦截服务器端反序列化 *** 作
（7）服务器消息体读处理器MessageBodyReader 完成对客户端数据流的反序列化，服务器执行匹配的资源方法
（8）REST请求资源的处理完毕后，流程进入第六个扩展点：服务器响应过滤器 ContainerResponseFilter 实现类 的filter() 方法
（9）过滤器处理完毕后，流程进入第七个扩展点：服务器写拦截器WriterInterceptor实现类 的aroundWriterTo() 方法，实现对服务器端序列化到客户端这个 *** 作的拦截
（10）服务器消息体写处理器MessageBodyWriter 执行序列化，流程返回到客户端一侧
（11）客户端接收响应，流程进入第八个扩展点：客户端响应过滤器ClientResponseFilter 实现类 的filter() 方法
（12）过滤处理完毕后，客户端响应实例response 返回到用户一侧，用户执行responsereadEntity(),流程进入第九个扩展点：客户端拦截器ReaderInterceptor实现类 的aroundReadFrom() 方法，对客户端反序列化进行拦截
（13）客服端消息体读处理器MessageBodyReader 执行反序列化，将Java类型的对象最终作为readENtity()方法的返回值

JAX-RS-20定义的4种过滤器扩展点接口，供开发者实现其业务逻辑，按请求处理流程的先后顺序为：客户端请求过滤器（ClientRequestFilter） -------> 服务端请求过滤器（ContainerRequestFilter）-------->服务端响应过滤器（ContainerResponseFilter）——>客户端响应过滤器（ClientResponseFilter）

ClientRequestFilter

ClientResponseFilter

ContainerRequestFilter

ContainerResponseFilter

Jersey 内部实现了几个典型应用的拦截器，他们是成对出现的
ReaderInterceptor

WriterInterceptor

编码解码拦截器（ContentEncoder）

优先级的定义使用注解 @Priority ,优先级的值是一个整数值，对于ContainerReauest，PreMatchContainerRequest，ClientRequest 和读写拦截器 采用升序策略，数值越小，优先级越高；对于ContainerResponse和ClientResponse采用降序策略，数值越大，优先级越高

IW4211-8G GPU服务器，具有高性能、高密度、可扩展性强的特点，支持双路Intel® Xeon® Scalable 处理器，部分型号单CPU性能提升36%， 采用 Intel C622 芯片组设计，标配 12个硬盘位，双万兆光纤高速互联，可作为 GPU 计算集群超高密度、高性能的节点平台；标准的4U机架式服务器结构，整机系统设计可提供超强专业显卡扩展能力，加配后置风扇设计，能够保证系统在高配置下的散热和整机稳定性；是超大模型人工智能训练、HPC高密度计算的优选。你可以去咨询下思腾合力，它是英伟达的精英级合作伙伴，而且思腾合力IW4211-8G/8Gs/16G配置CPU与GPU间的连接拓扑有三种：Common模式、Cascaded模式及Balanced模式，三种拓扑间通过变换线缆连接方式进行变换，根据不同应用下的实测数据进行调优使用。

深度学习起源于神经网络，但现在已超越了这个框架。至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等，已被应用计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。
深度学习的动机在于建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、文本和声音等。深度学习通过学习一种深层非线性网络结构，只需简单的网络结构即可实现复杂函数的逼近，并展现了强大的从大量无标注样本集中学习数据集本质特征的能力。深度学习能够获得可更好地表示数据的特征，同时由于模型的层次深（通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点，百度“深”的好处是可以控制隐层节点的数目为输入节点数目的多项式倍而非多达指数倍）、表达能力强，因此有能力表示大规模数据。
蓝海大脑作为深度学习服务器的专业厂商，建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点：
1深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD 显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。
2如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够7x24小时长期稳定运行。
3独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。
蓝海大脑通过多年的努力，攻克了各项性能指标、外观结构设计和产业化生产等关键技术问题，成功研制出蓝海大脑深度学习水冷工作站 HD210 系列。该产品图形处理速度快，支持 GPU 卡热插拔，具有高性价比，低噪音等特点，外形美观，满足了人工智能企业对图形、视频等信息的强大计算处理技术的需求。更好地为深度学习训练服务。
型号 蓝海大脑深度学习服务器
英特尔
处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,24GHz,3575MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W1TB
Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,27GHz,3855MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W1TB
Intel Xeon W-3265 24C/48T 27GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB
Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 27GHz 385MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB
Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB
Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB
AMD
处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 40GHz/12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 39GHz/16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 35GHz/32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 27GHz/64核/256M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 41G 12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 40G 16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 38G 24核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 36G 32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 27G 64核/256M/3200/280W
显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4
NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,
NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,
NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4
硬盘 NVMe2 SSD: 512GB，1TB； M2 PCIe - Solid State Drive (SSD),
SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB
SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,12TGB,18TB
HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB
外形规格 立式机箱
210尺寸mm（高深宽) : 726 x 616 x 266
210A尺寸mm（高深宽) : 666 x 626 x 290
210B尺寸mm（高深宽) : 697 x 692 x 306
声卡：71通道田声卡
机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）
电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1
软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。
前置接口 USB32 GEN2 Type-C×4
指承灯电和硬盘LED
灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）
读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）
模拟音频 : 立体声、麦克风
后置接口 PS2接口 : 可选
串行接口 : 可选
USB32 GEN2 Type-C×2
网络接口 : 双万兆 (RJ45)
IEEE 1394 : 扩展卡口
模拟音频 : 集成声卡 3口
连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）
资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等

前端指负责生成页面视图的服务器，属于服务器的一种。

前端开发偏向于用户体验，比较直观，服务器端开发偏向于性能。

实际上，前端服务器是数据获取服务器，因为核心业务服务器负责提供外部服务和计算。如果数据收集更多更快，服务器可能崩溃或网络被阻塞。

典型应用:门禁，一卡通，监控视频，上传或统计ERP。

扩展资料：

服务器特性

1可扩展性

服务器必须具有一定的“可扩展性”，这是因为企业网络不可能长久不变，特别是在当今信息时代。如果服务器没有一定的可扩展性，当用户一增多就不能胜任的话，一台价值几万，甚至几十万的服务器在短时间内就要遭到淘汰，这是任何企业都无法承受的。

为了保持可扩展性，通常需要在服务器上具备一定的可扩展空间和冗余件（如磁盘阵列架位、PCI和内存条插槽位等）。

可伸缩性是专门反映在硬盘是否可以扩大,CPU是否可以升级或扩展,系统是否支持WindowsNT, Linux或UNIX和其它另类主流 *** 作系统,等等,只有用这种方法我们才能保持后充分利用的早期投资。

2 易于使用

服务器的功能要比PC复杂得多，它不仅涉及到硬件配置，更涉及到软件系统配置。如果没有完整的软件支持，很难想象有这么多功能的服务器。但是软件系统中，可能会导致服务器性能下降，管理人员无法有效控制。

所以很多服务器厂商在设计服务器时，除了要充分考虑服务器的可用性、稳定性等方面，还必须在服务器易用方面做出努力。

服务器的可用性主要体现在服务器是否易于 *** 作，用户导航系统是否完善，机箱设计是否人性化，是否有密钥恢复功能，是否有 *** 作系统备份，是否有足够的培训支持。

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