lpvc6服务器分布在哪

3台主根服务器，ipv6还有22台辅根服务器。除了在中国有3台辅根，其余分布情况为：美国2辅，印度3辅，法国3辅，德国2辅，俄罗斯、意大利、西班牙、奥地利、瑞士、荷兰、智利、南非及澳大利亚，分别架设一辅根服务器。
根服务器负责互联网最顶级的域名解析，被称为互联网的“中枢神经”。根域名服务器是架构因特网所必须的基础设施，根服务器主要用来管理互联网的主目录。
根服务器存储了很多域的解析，虽然根服务器没有每个域名的具体信息，但理论上访问每个域名，浏览器都要把域名转化为对应IP地址的请求，最后经过根服务器引导，访问该域名所在的服务器。

从广义上讲，服务器是指网络中能对其它机器提供某些服务的计算机系统（如果一个PC对外提供ftp服务，也可以叫服务器）。
从狭义上讲，服务器是专指某些高性能计算机，能通过网络，对外提供服务。相对于普通PC来说，稳定性、安全性、性能等方面都要求更高，因此在CPU、芯片组、内存、磁盘系统、网络等硬件和普通PC有所不同。
服务器作为网络的节点，存储、处理网络上80％的数据、信息，因此也被称为网络的灵魂。做一个形象的比喻：服务器就像是邮局的交换机，而微机、笔记本、PDA、手机等固定或移动的网络终端，就如散落在家庭、各种办公场所、公共场所等处的电话机。我们与外界日常的生活、工作中的电话交流、沟通，必须经过交换机，才能到达目标电话；同样如此，网络终端设备如家庭、企业中的微机上网，获取资讯，与外界沟通、娱乐等，也必须经过服务器，因此也可以说是服务器在“组织”和“领导”这些设备。
它是网络上一种为客户端计算机提供各种服务的高性能的计算机，它在网络 *** 作系统的控制下，将与其相连的硬盘、磁带、打印机、Modem及各种专用通讯设备提供给网络上的客户站点共享，也能为网络用户提供集中计算、信息发表及数据管理等服务。它的高性能主要体现在高速度的运算能力、长时间的可靠运行、强大的外部数据吞吐能力等方面。
服务器的构成与微机基本相似，有处理器、硬盘、内存、系统总线等，它们是针对具体的网络应用特别制定的，因而服务器与微机在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面存在差异很大。尤其是随着信息技术的进步，网络的作用越来越明显，对自己信息系统的数据处理能力、安全性等的要求也越来越高，如果您在进行电子商务的过程中被黑客窃走密码、损失关键商业数据；如果您在自动取款机上不能正常的存取，您应该考虑在这些设备系统的幕后指挥者————服务器，而不是埋怨工作人员的素质和其他客观条件的限制。
目前，按照体系架构来区分，服务器主要分为两类：
ISC（精简指令集）架构服务器：这是使用RISC芯片并且主要采用UNIX *** 作系统的服务器，如Sun公司的SPARC、HP公司的PA－RISC、DEC的Alpha芯片、SGI公司的MIPS等。
IA架构服务器：又称CISC（复杂指令集）架构服务器，即通常所讲的PC服务器，它是基于PC机体系结构，使用Intel或与其兼容的处理器芯片的服务器，如联想的万全系列、HP的Netserver系列服务器等。
从当前的网络发展状况看，以“小、巧、稳”为特点的IA架构的PC服务器得到了更为广泛的应用。
从理论定义来看，服务器是网络环境中的高性能计算机，它侦听网络上其它计算机(客户机)提交的服务请求，并提供相应的服务。为此，服务器必须具有承担服务并且保障服务质量的能力。
但是这样来解释仍然显得较为深奥模糊，其实服务器与个人电脑的功能相类似，均是帮助人类处理信息的工具，只是二者的定位不同，个人电脑(简称为Personal Computer，PC)是为满足个人的多功能需要而设计的，而服务器是为满足众多用户同时在其上处理数据而设计的。而多人如何同时使用同一台服务器呢这只能通过网络互联，来帮助达到这一共同使用的目的。
我们再来看服务器的功能，服务器可以用来搭建网页服务(我们平常上网所看到的网页页面的数据就是存储在服务器上供人访问的)、邮件服务(我们发的所有电子邮件都需要经过服务器的处理、发送与接收)、文件共享&打印共享服务、数据库服务等。而这所有的应用都有一个共同的特点，他们面向的都不是一个人，而是众多的人，同时处理的是众多的数据。所以服务器与网络是密不可分的，可以说离开了网络，就没有服务器;服务器是为提供服务而生，只有在网络环境下它才有存在的价值。而个人电脑完全可以在单机的情况下完成主人的数据处理任务。
服务器的硬件构成:
其实说起来服务器系统的硬件构成与我们平常所接触的电脑有众多的相似之处，主要的硬件构成仍然包含如下几个主要部分:中央处理器、内存、芯片组、I/O总线、I/O设备、电源、机箱和相关软件。这也成了我们选购一台服务器时所主要关注的指标。
整个服务器系统就像一个人，处理器就是服务器的大脑，而各种总线就像是分布与全身肌肉中的神经，芯片组就像是脊髓，而I/O设备就像是通过神经系统支配的人的手、眼睛、耳朵和嘴;而电源系统就像是血液循环系统，它将能量输送到身体的所有地方。
对于一台服务器来讲，服务器的性能设计目标是如何平衡各部分的性能，使整个系统的性能达到最优。如果一台服务器有每秒处理1000个服务请求的能力，但网卡只能接受200个请求，而硬盘只能负担150个，而各种总线的负载能力仅能承担100个请求的话，那这台服务器得处理能力只能是100个请求/秒，有超过80%的处理器计算能力浪费了。
所以设计一个好服务器的最终目的就是通过平衡各方面的性能，使得各部分配合得当，并能够充分发挥能力。我们可以从这几个方面来衡量服务器是否达到了其设计目的:R:Reliability——可靠性;A:Availability——可用性;S:Scalability——可扩展性;U:Usability——易用性; M:Manageability——可管理性，即服务器的RASUM衡量标准。
由于服务器在网络中提供服务，那么这个服务的质量对承担多种应用的网络计算环境是非常重要的，承担这个服务的计算机硬件必须有能力保障服务质量。这个服务首先要有一定的容量，能响应单位时间内合理数量的服务器请求，同时这个服务对单个服务请求的响应时间要尽量快，还有这个服务要在要求的时间范围内一直存在。
如果一个WEB服务器只能在1分钟里处理1个主页请求，1个以外的其他请求必须排队等待，而这一个请求必须要3分钟才能处理完，同时这个WEB服务器在1个小时以前可以访问到，但一个小时以后却连接不上了，这种WEB服务器在现在的Internet计算环境里是无法想象的。
现在的WEB服务器必须能够同时处理上千个访问，同时每个访问的响应时间要短，而且这个WEB服务器不能停机，否则这个WEB服务器就会造成访问用户的流失。
为达到上面的要求，作为服务器硬件必须具备如下的特点:性能，使服务器能够在单位时间内处理相当数量的服务器请求并保证每个服务的响应时间;可靠性，使得服务器能够不停机;可扩展性，使服务器能够随着用户数量的增加不断提升性能。因此我们说不能把一台普通的PC作为服务器来使用，因为，PC远远达不到上面的要求。这样我们在服务器的概念上又加上一点就是服务器必须具有承担服务并保障服务质量的能力。这也是区别低价服务器和PC的差异的主要方面。
在信息系统中，服务器主要应用于数据库和Web服务，而PC主要应用于桌面计算和网络终端，设计根本出发点的差异决定了服务器应该具备比PC更可靠的持续运行能力、更强大的存储能力和网络通信能力、更快捷的故障恢复功能和更广阔的扩展空间，同时，对数据相当敏感的应用还要求服务器提供数据备份功能。而PC机在设计上则更加重视人机接口的易用性、图像和3D处理能力及其他多媒体性能。

服务器的工作原理如下：

整个服务器系统就像一个人，处理器就是服务器的大脑，而各种总线就像是分布于全身肌肉中的神经，芯片组就像是骨架，而I/O设备就像是通过神经系统支配的人的手、眼睛、耳朵和嘴;而电源系统就像是血液循环系统，它将能量输送到身体的所有地方。

在信息系统中，服务器主要应用于数据库和Web服务，而PC主要应用于桌面计算和网络终端，设计根本出发点的差异决定了服务器应该具备比PC更可靠的持续运行能力、更强大的存储能力和网络通信能力、更快捷的故障恢复功能和更广阔的扩展空间。

同时，对数据相当敏感的应用还要求服务器提供数据备份功能。而PC机在设计上则更加重视人机接口的易用性、图像和3D处理能力及其他多媒体性能。

扩展资料：

服务器的构成：

因为服务器作为提供计算服务的设备，所以服务器需要响应服务请求，并进行处理，因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力。

服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。

在网络环境下，根据服务器提供的服务类型不同，分为文件服务器、数据库服务器、应用程序服务器、WEB服务器等。

参考资料来源：百度百科-服务器

神经网络搜索是生成和优化网络结构的有效工具 Neural Architecture Search 。
在不确定网络的长度和结构的情况下，使用一个循环神经网络(recurrent network)作为控制器来生成网络结构的字段，用来构建子神经网络。将训练子网络之后的准确率作为控制器回馈信号(reward signal)，通过计算策略梯度(policy gradient)更新控制器，这样不断的迭代循环。在下一次迭代中，控制器将有更高的概率提出一个高准确率的网络结构。总之，伴随着时间的推移，控制器将通过不断的学习来提高搜索结果。如下图所示就是网络结构搜索。
神经结构搜索中，我们使用控制器产生神经网络的超参数。控制器使用的是一个循环神经网络。假设我们希望预测只有卷积层的前馈神经网络，就可以使用控制器来生成这些超参数的序列。
控制器可以看到代理(agent),生成的超参数序列(网络结构的描述字符串)可以被看做代理一系列的动作(actions) 。子网络在收敛后将达到准确率 。随后，将 作为回馈信号并使用增强学习训练控制器。具体的说，为了优化的结构，需要让控制器最大化期望回馈，期望回馈可以表示为 :
由于 不可微分，因此不能使用传统的BP算法。我们需要使用回馈更新代理的策略参数 ，进而实现回馈的最优化。这里我们使用 Williams 提出的REINFORCE，这个公式关联了回馈 和策略参数 ：
上述数值的可以近似表示为：
是控制器一个批样本网络模型的数量， 是控制器生成的网络结构的超参数数量。 是第 个神经网络模型的准确率。
上述更新的梯度是梯度的无偏估计，但是方差很大。为了减小方差，我们使用了一个基线函数： 。
只要 不依赖与当前的动作，这个梯度导数将始终是无偏估计。这里，我们的 是准确率的指数移动平均值 EMA 。

在神经网络搜索中，训练一个子网络可能需要几个小时的时间。使用分布式训练和并行参数更新可以加速控制器的学习过程。我们使用参数服务器保存所有参数，服务器将参数分发给控制器，控制器被分成 个，每一个控制器使用得到的参数进行模型的构建，由于得到的参数可能不同，构建模型的策略也是随机的，导致每次构建的网络结构也会不同。每个控制器会构建一个batch, 个子网络，然后并行训练子网络得到准确率。计算出参数的梯度。然后计算完梯度的控制器将梯度传递到参数服务器，分别对自己负责的参数进行更新。接下来控制器得到更新的参数开始构建新的神经网络模型。这里，每一个控制器独立的发送自己的梯度更新服务器参数，不需要控制器之间同步，这及时异步更新。这里子网络的训练次数固定(epochs)。这种并行架构如下图所示
为了让控制器产生跳跃连接。在第 层中，添加一个锚点(anchor point)表示是否和前面的网络层连接：

表示控制器第 层网络锚点的隐藏状态， 介于0到 之间。根据这些sigmoids的结果来决定哪些网络层被用作当前层的输入。 ， 和 是可训练参数。[上传失败(image-feb8fe-1558488967580)]
为了产生循环元胞。控制器需要找到一个公式，以 和 作为输入， 作为结果。最简单的方式 ，这是一个基本的循环细胞的公式。一个更复杂的公式是广泛应用的LSTM循环元胞。
基础RNN和LSTM都可以描述为一个树形结构，输入 和 ，产生 ，这些变量作为叶子。控制器RNN需要标明树上的每个节点的结合方法(相加，按元素相乘等)和激活函数，用于融合两个输入并产生一个输出。然后两个节点输出又被作为树上下一个节点的输入。为了控制器可以选择这些方法和函数，我们将树上的节点以一定的顺序编号，这样控制器可以顺序的预测。

---