中科曙光和光迅科技哪个更好点

中科曙光更好点。
中科曙光(603019)中科曙光主要从事研究、开发、生产制造高性能计算机、通用服务器及存储产品，并围绕高端计算机提供软件开发、系统集成与技术服务。招商证券表示，该公司背靠中科院优质资源，有望在芯片国产化进程中首先收益。中科曙光参股的海光与AMD联姻，是目前服务器芯片国产化进程中走在Z前沿的国内公司，未来很可能成为自主芯片的“独角兽”。海光与AMD合作X86芯片预计在第二季度放量，年内发货10-20万片，将首先用于曙光自主服务器的生产，公司有望diyi时间受益芯片成本的降低。

江苏省南京市江宁区诚信大道。中科曙光是国内高性能计算领域的领军企业，亚洲第一大高性能计算机厂商，2009-2018年共计9度获得中国高性能计算机TOP100排行榜市场份额第一，该公司在昆山的江苏省南京市江宁区诚信大道。中科曙光提供从高性能计算机、通用服务器、存储、安全到数据中心等ICT基础设施产品，并大力发展云计算、大数据、人工智能、边缘计算等先进计算业务，为用户提供全方位的信息系统服务解决方案。

浪潮信息和中科曙光是中国的两家知名的高性能计算机和服务器生产厂家。
两家公司都在高性能计算、云计算、人工智能、大数据等方面具有深厚的技术实力和市场影响力。相较而言，中科曙光在高性能计算领域具有更为深厚的技术积累和品牌声誉，所生产的服务器和超级计算机设备也经常在国际上获得多项奖项和认可。浪潮信息则更加注重细分市场和解决方案的提供，致力于在人工智能、大数据等领域提供更系统化和定制化的解决方案和服务。

中科曙光今日复牌直接一字跌停，截至收盘，该股报3650元，成交额116亿元。盘后交易数据显示，四机构席位卖出9041万元，沪股通买入1431万元。

昨日晚间，被美国列入实体清单的中科曙光通过其官方微信公众号发布声明，美国商务部工业与安全局在未与公司核实也未事先告知的情况下，将中科曙光、海光信息技术有限公司、成都海光集成电路有限公司、成都海光微电子技术有限公司等5个实体添加到美国《出口管制条例》实体清单中。这意味着我们使用含有美国技术的元器件、软件和服务受限，与美合作伙伴间的正常商业合同执行受到干扰，对此感到震惊并深表遗憾。

针对中科曙光被美国商务部纳入“实体清单”一事，业内认为，由于英特尔占中科曙光国际芯片的供给超过60%，如果芯片企业停止供货，将影响公司服务器业务，与此同时，纳入的三家海光子公司涉及芯片技术，也将考验此前公司的备货。

多家公募基金集体下调估值 或还有2个跌停

6月23日，中科曙光晚间公告称，公司关注到市场有关于公司被美国商务部工业与安全局纳入“实体名单”的媒体报道，公司正在核实相关内容，全面评估此事件对公司可能产生的影响，做好应对工作，并与各方面积极沟通。公告称，经公司申请，公司股票中科曙光、可转债曙光转债及曙光转股6月24日开市起停牌，最迟7月1日复牌。

然而，中科曙光在停牌期间遭遇多家公募基金集体下调股票估值。

6月25日，包括嘉实、中邮、华商、诺德、泰达宏利在内的10家基金公司分别发布公告，对旗下部分基金所持有的停牌股票“中科曙光”下调估值。

目前，超过40家公募基金下调了中科曙光估值。整体来看，基金公司下调后的中科曙光估值多集中在2956元，较今日的跌停价仍有两个跌停。

中科腾龙和中科曙光没有关系。根据查询相关公开信息显示，是两家不同的公司。曙光信息产业股份有限公司，简称中科曙光，是在中国科学院的大力推动下组建的高新技术企业，于2006年在中国天津成立。中科曙光提供从高性能计算机、通用服务器、存储、安全到数据中心等ICT基础设施产品。

您好，根据报告显示，中科曙光的算力市场占有率约为73%，位居中国算力市场第三位，仅次于腾讯和阿里巴巴。中科曙光在中国算力市场的发展速度非常快，从2017年的03%增长到2018年的73%，其中有很大一部分是因为其在基础设施建设方面的投入。中科曙光在中国算力市场的发展受到了政府的大力支持，政府投入了大量资金来支持中科曙光在算力市场的发展，以促进中国算力市场的发展。

中科曙光研发总部在北京，如果到北京来，福利待遇还不错，就是加班比较多。如果在天津，研发和工厂在一个园区，工作环境就会差一点。

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数据研发公司相关内容：

1数据研发，又名“大数据开发”、“数据仓库”、“数据技术”等称呼，通常的岗位要求是熟悉数据仓库模型设计经验、熟练运用大数据计算平台、有良好的数据敏感度、具备数据统计的基础知识等要求。

2提炼一下，就是掌握全面的数据技术知识，具备与工程、数据、分析/算法、产品/运营，同时打交道的能力，是一个入门门槛低，但成长难度大的岗位。对标金融，就是从会计到CFO，从行业分析到基金经理的成长难度。

3数据仓库/数据建模所面向的场景，并不一定适用于互联网，互联网中涉及到的数据研发，做的更多的是一种“端到端”解决方案：即从数据的采集，到最后数据的应用，做一整套通用的解决方案。

4数据开发这个岗位，经历了三个阶段的发展：第一个阶段是MR+运维阶段，当年有句话是“会写MR，月薪过万”;第二个阶段是工具+SQL阶段，在Hadoop生态逐渐丰富后，编程方式从Java/Python逐步走向了统一的SQL;第三个阶段则是平台开发阶段，基础工具成熟了，像DataWorks，基本上不再需要关心底层的应用情况。数据开发的问题，在于随着技术进步，过去开源框架的东西逐步的平台化之后，很多工作被自动化所替代了。

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