我抓到了一个抓手包，电脑没显卡，破解速度很慢，求好心人帮帮忙破解一下，我的邮箱[email protected],留下邮

哥们。。。。除非是123456789之类的超级密码（自己输入试下就知道了），不然对密码那种事情不是超级服务器的话，基本上别想对出来，也许字典好，CPU好显卡好，几天或者几十天就能跑出来了，那个电费还不如自己装个宽带省心。总结下经验就是碰见没密码的就进，是WEP的直接破。是WPA的直接输入123456789试验下，不行就算了 。还有楼上的，WPA哈希破解主要看显卡的。

深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理等多个领域都取得了卓越的成果，可见其重要性

熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试识别，而最终获得的数值并非是人工确定的数字，而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习，不断总结规律，计算机就可以实现像人一样思考。因而，更擅长并行计算和高带宽的GPU，则成了大家关注的重点。

很多人认为深度学习GPU服务器配置跟普通服务器有些不一样，就像很多人认为做设计的机器一定很贵一样。其实只要显卡或者CPU满足深度学习的应用程序就可以进行深度学习。由于现在CPU的核心数量和架构相对于深度学习来说效率会比GPU低很多，所以大部分深度学习的服务器都是通过高端显卡来运算的。

这里谈谈关于深度学习GPU服务器如何选择，深度学习服务器的一些选购原则和建议：

1、电源：品质有保障，功率要足够，有30~40%冗余

稳定、稳定、还是稳定。一个好的电源能够保证主机再长时间运行不宕机和重启。可以想象一下，计算过程中突然重启，那么又要重来，除了降低效率，还影响心情。有些电源低负载使用的时候可能不出问题，一旦高负载运行的时候就容易出问题。选择电源的时候一定要选择功率有冗余品质过硬，不要功率刚刚好超出一点。

2、显卡：目前主流RTX3090,最新RTX4090也将上市

显卡在深度学习中起到很重要的作用，也是预算的一大头。预算有限，可以选择RTX3080 /RTX3090/RTX4090(上月刚发布，本月12日上市)。预算充足，可以选择专业深度学习卡Titan RTX/Tesla V100 /A6000/A100/H100（处于断供中）等等。

3、CPU：两家独大，在这要讲的是PC级和服务器级别处理器的定位

Intel的处理器至强Xeon、酷睿Core、赛扬Celeron、奔腾Pentium和凌动Atom5个系列，而至强是用于服务器端，目前市场上最常见的是酷睿。当下是第三代Xeon Scalable系列处理器，分为Platinum白金、Gold金牌、 Silver 银牌。

AMD处理器分为锐龙Ryzen、锐龙Ryzen Pro、锐龙线程撕裂者Ryzen Threadripper、霄龙EPYC，其中霄龙是服务器端的CPU，最常见的是锐龙。当下是第三代 EPYC（霄龙）处理器 ，AMD 第三代 EPYC 7003 系列最高 64核。

选择单路还是双路也是看软件，纯粹的使用GPU运算，其实CPU没有多大负载。考虑到更多的用途，当然CPU不能太差。主流的高性能多核多线程CPU即可。

4、内存：单根16G/32G/64G 可选，服务器级别内存有ECC功能，PC级内存没有，非常重要

内存32G起步，内存都是可以扩展的，所以够用就好，不够以后可以再加，买多了是浪费。

5、硬盘：固态硬盘和机械硬盘，通常系统盘追求速度用固态硬盘，数据盘强调存储量用机械盘

固态选择大品牌企业级，Nvme或者SATA协议区别不大，杂牌固态就不要考虑了，用着用着突然掉盘就不好了。

6、机箱平台：服务器级别建议选择超微主板平台，稳定性、可靠性是第一要求

预留足够的空间方便升级，比如现在使用单显卡，未来可能要加显卡等等；结构要合理，合理的空间更利于空气流动。最好是加几个散热效果好的机箱风扇辅助散热。温度也是导致不稳定的一个因素。

7、软硬件支持/解决方案：要有

应用方向：深度学习、量化计算、分子动力学、生物信息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域。

软件： Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran等软件的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

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“设备管理器”
当电脑硬件配置出现问题时，我们会通过系统来查看相关硬件驱动程序是否正常，可电脑上有安装独立显卡，但是在设备管理器行使适配器中找不到独立显卡，但是在驱动管理工具会提示安装独立显卡驱动，出现这种问题主要是独立显卡驱动安装错误或独立显卡驱动卸载后有残留所致，以下解决方法：
设备管理器里找不到独立显卡解决方法/步骤：
“程序和功能”
1、进入控制面板的。
独立显卡驱动或者独立显卡驱动
2、在控制面板里将的残留项卸载掉。
3、卸载后根据提示重启计算机(有时候卸载一个残留项可能就要重启一次计算机，全部卸载要重启很多次计算机)。
4、完全卸载并重启计算机后，设备管理器里就可以看到独立显卡了。
5、接下来安装独立显卡驱动即可(可以选择使用驱动精灵安装)。
是因为没有安装显卡驱动。
1、右键“此电脑”(或者“我的电脑”);
2、点击“管理”，打开计算机管理页面;
3、点击“设备管理器”;
4、找到显卡，点击右键;
5、选择“更新驱动程序”;
6、选择已下载的驱动文件夹(若是压缩包，则需将驱动文件解压出来);
9、点击“下一步”，进行安装驱动;
7、驱动安装完成。

物体的反射都是材质贴图，nv显卡无法修改ati显卡可以破解，只显示汽车外表，大型服务器
超级计算机
图形渲染集群都是成千上万的cpu组成的
一般一部服务器
安装了500
600个cpu，如果换成显卡，也就是说显卡硬件gpu没有区别，也就是几个简单的加减乘除，和函数计算（gpu只继承了这些算法）
gpu就是图案印章。
即使以后显卡能够渲染效果图了，时时计算3d加速
支持opengl或者d3d
这些都是时时渲染加速，也就是说镜子所反射的不是周围的物体
而是制作了一个周围物体的贴图给了镜子。
从d3d9以后
显卡能够多一点的分担cpu的负担
集成的更多的指令集和函数流水线，但是他毕竟是用来加速时时3d的
所以流处理器的个数才是最重要的。1个流处理器就是一个cpu
只不过指令集和功能比cpu少的可怜。
无论是专业显卡还是中等的图形工作站
显卡都不参与效果图渲染，不支持复杂的光照运算。
之所以显卡不支持复杂光照运算是由于显卡的构造而决定了。
我举个例子
画笔和图案印章
。同样画图
很显然图案印章的效率明显比画笔快，压以下一个图案，但是印章的局限就是图案简单，也就是说它只能画出gpu本身所支持的算发。
画笔
我不说你也应该知道它就是cpu了
虽然画画速度慢
但是他想画什么就能画什么。
现在的游戏中
光影都是假光影，只要软件支持。因为cpu的指令集非常丰富，能进行软件所支持的任何计算，无论是加减乘除还是复杂的函数运算。
即使现在的游戏，光影都是由cpu负责的，
显卡的工作就是多边形生成
和文理贴图，
不具备光影处理能力。
专业显卡和游戏显卡
本身没有区别，根号运算都支持，那体积不得了。而且用途也不广泛。
而这个就是渲染最终效果图所需要的，我们也不会使用显卡渲染
因为cpu体积比显卡小多了不是作用不大
对于效果图的渲染，gpu根本不起任何作用！！
渲染
有两种
时时渲染，和最终渲染
显卡的工作，换句话说
显卡的职责，显卡最初的设计理论，当初为什么要设计，发明显卡
是为了解决3d时时加速的。
在当时的应用就是游戏，和3d应用。显卡的工作就是多边形生成和纹理贴图。
在3dmax中间
4个透视窗口中我们建立模型是依靠显卡gpu进行运算的。
游戏显卡注重速度。区别在于驱动。在gpu中间有一个opengl硬件开关，出厂的时候就已经设定好的，cpu是万能的，而不注重质量，只对d3d支持和基础opengl
不支持专业opengl
专业显卡注重质量，抗锯齿模式丰富，并且支持线框抗锯齿。游戏中，只有物体边缘有矩尺，而专业做图，由于线筐多，一个屏幕复杂的要几万条线条，所以抗矩尺很重要
和游戏显卡不同
专业显卡对于3d模型的内部显示做优化，游戏中的汽车

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