谁知道历史上各种类型计算机、cpu的运算速度，万次秒

以下表格记录了中国计算机发展历史:
1958年，中科院计算所研制成功我国第一台小型电子管通用计算机103机(八一型),标志着我国第一台电子计算机的诞生。
1965年，中科院计算所研制成功第一台大型晶体管计算机109乙，之后推出109丙机，该机为两d试验中发挥了重要作用；
1974年，清华大学等单位联合设计、研制成功采用集成电路的DJS-130小型计算机，运算速度达每秒100万次；
1983年，国防科技大学研制成功运算速度每秒上亿次的银河-I巨型机，这是我国高速计算机研制的一个重要里程碑；
1985年，电子工业部计算机管理局研制成功与IBM PC机兼容的长城0520CH微机。
1992年，国防科技大学研究出银河-II通用并行巨型机，峰值速度达每秒4亿次浮点运算(相当于每秒10亿次基本运算 *** 作)，为共享主存储器的四处理机向量机，其向量中央处理机是采用中小规模集成电路自行设计的，总体上达到80年代中后期国际先进水平。它主要用于中期天气预报；
1993年，国家智能计算机研究开发中心（后成立北京市曙光计算机公司）研制成功曙光一号全对称共享存储多处理机，这是国内首次以基于超大规模集成电路的通用微处理器芯片和标准UNIX *** 作系统设计开发的并行计算机；
1995年，曙光公司又推出了国内第一台具有大规模并行处理机(MPP)结构的并行机曙光1000(含36个处理机)，峰值速度每秒25亿次浮点运算，实际运算速度上了每秒10亿次浮点运算这一高性能台阶。曙光1000与美国Intel公司1990年推出的大规模并行机体系结构与实现技术相近，与国外的差距缩小到5年左右。
1997年，国防科大研制成功银河-III百亿次并行巨型计算机系统，采用可扩展分布共享存储并行处理体系结构，由130多个处理结点组成，峰值性能为每秒130亿次浮点运算，系统综合技术达到90年代中期国际先进水平。
1997至1999年，曙光公司先后在市场上推出具有机群结构(Cluster)的曙光1000A，曙光2000-I，曙光2000-II超级服务器，峰值计算速度已突破每秒1000亿次浮点运算，机器规模已超过160个处理机，
1999年，国家并行计算机工程技术研究中心研制的神威I计算机通过了国家级验收，并在国家气象中心投入运行。系统有384个运算处理单元，峰值运算速度达每秒3840亿次
2000年，曙光公司推出每秒3000亿次浮点运算的曙光3000超级服务器。
2001年，中科院计算所研制成功我国第一款通用CPU——“龙芯”芯片
2002年，曙光公司推出完全自主知识产权的“龙腾”服务器，龙腾服务器采用了“龙芯-1”CPU，采用了曙光公司和中科院计算所联合研发的服务器专用主板，采用曙光LINUX *** 作系统，该服务器是国内第一台完全实现自有产权的产品，在国防、安全等部门将发挥重大作用。
2003年，百万亿次数据处理超级服务器曙光4000L通过国家验收，再一次刷新国产超级服务器的历史纪录，使得国产高性能产业再上新台阶

文件服务器、数据库服务器、邮件服务器。
文件服务器是指在计算机网络中,以文件数据的存储与共享为主要功能的服务器,负责中央存储和数据文件管理,处于同一网络环境。数据库服务器因为数据文件的重要性及数据的文件都较大,数据库服务器一般是指运行在网络中的一台或多台服务器和数据库管理系统软件，邮件服务器。
文件服务器（Fileserver），又称档案伺服器，是指在计算机网络环境中，所有用户都可访问的文件存储设备，是一种专供其他电脑检索文件和存储的特殊电脑。文件服务器通常比一般的个人电脑拥有更大的存储容量，并具有一些其他的功能，如磁盘镜像、多个网络接口。

选择最好的GPU服务器需要考虑以下因素：

GPU性能：GPU性能是选择GPU服务器的最重要因素。你需要找到具有最新GPU芯片和高性能的服务器，这将直接影响计算速度和任务处理时间。例如，NVIDIA Tesla V100和A100 GPU都是目前最强大的GPU芯片。

内存容量：GPU服务器的内存容量越大，可以处理的数据就越多，从而提高处理效率。如果你的任务需要处理大量数据，那么选择内存容量较大的服务器是非常重要的。

存储容量和类型：选择具有足够存储空间和高速存储设备（如SSD）的服务器，这对于大数据量的处理和存储非常重要。此外，考虑存储设备的类型，例如NVMe SSD比SATA SSD更快，但成本更高。

网络连接速度：GPU服务器需要与你的本地计算机或其他服务器进行通信，因此网络连接速度也很重要。选择具有高速网络接口卡（NIC）的服务器，并考虑网络传输速度和延迟。

价格：选择适合你预算的GPU服务器。价格取决于服务器的配置、性能和品牌等因素。选择具有良好性价比的服务器，以便在预算范围内获得最佳性能。

品牌和技术支持：选择知名品牌的GPU服务器可以获得更好的技术支持和保障。特别是如果你是初学者，选择品牌信誉良好的服务器可能更加可靠。

最后，你应该选择最适合你的任务需求的GPU服务器，不仅要考虑服务器的性能，还要考虑价格、品牌和支持等因素。

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