• [新手课堂] 鲲鹏V认证 | 赞同金融渠道系统获得鲲鹏Validated认证
    近日,赞同科技股份有限公司(后简称“赞同科技”)金融渠道系统获得鲲鹏Validated认证。赞同科技联合麒麟软件、海量数据库等合作伙伴,在北京鲲鹏联合创新中心经过紧密协作,将赞同金融渠道系统与鲲鹏服务器进行了深度适配,基于鲲鹏BoostKit进行深度全栈优化,使该方案在优化后多个交易场景的性能相比传统解决方案均有30%~50%的性能提升。鲲鹏 Validated 认证是应用软件基于鲲鹏全栈方案完成全栈移植、调优,并实现性能提升验证要求的技术认证。获得该认证,意味着应用软件在对应场景中,对比业界主流方案有显著的性能提升。赞同金融渠道系统,是赞同科技为银行客户定制的渠道系统能力支撑框架,具备银行全渠道接入能力,为渠道的服务整合与渠道协同提供能力支撑,整合线下渠道服务并实现网点精细化管理与业务风险控制,依托并整合银行后台资源和能力,全面提升智能网点渠道的综合服务能力,与此同时也为平台带来了数据处理量大,性能要求高等压力。赞同金融渠道系统经过鲲鹏BoostKit全栈优化后,针对不同场景类型选取了三个经典交易进行了交易吞吐量测试,在典型框架交易登录的测试中优化后的性能相较传统方案提升约41.5%,在典型账务类场景个人现金取款交易的测试中,平均提升约38.4%,在典型事务类场景支取方式修改交易的测试中,平均提升约37.5%。赞同金融渠道系统解决方案基于鲲鹏硬件产品、银河麒麟操作系统V10、毕昇JDK,采用鲲鹏BoostKit加速套件在多个维度进行了深度调优。通过对银河麒麟操作系统V10进行内核参数调优,包括网卡中断绑核、配置扩展文件描述符、IO参数调优等手段充分发挥出操作系统的优势。通过对基于openGauss内核开发的海量数据库的参数进行针对性调优,为金融渠道系统解决方案提供了极致的数据库访问性能。通过使用毕昇JDK,使该解决方案在鲲鹏平台发挥出更好的性能优势。通过使用KAE RSA加解密库,使得金融渠道系统解决方案在HTTPS连接场景的加解密速度得到了大幅的提升。赞同科技是鲲鹏计算产业生态重要的伙伴,已与北京鲲鹏联合创新中心建立长期友好合作伙伴关系,赞同科技多项解决方案都与鲲鹏创新中心完成了联合认证,独行快、众行远,鲲鹏计算产业生态的成熟发展依托于全产业链合作伙伴的积极参与。鲲鹏将继续坚持开放创新,扎根产业生态构建,加速产业发展,与合作伙伴一起为行业客户提供更强竞争力的解决方案。拥抱鲲鹏计算产业,共创行业新价值!关于赞同科技股份有限公司赞同科技是一家坚持自主研发和技术创新的金融科技企业。经过了20多年的积淀和深耕,公司研发了众多拥有独立知识产权的软件产品及丰富灵活的解决方案,积累了大量的行业经验,用户数量和案例数量都在稳步增加。持续不懈的努力让赞同科技成为了行业内极具创新能力和竞争力的领先企业。
  • [热门活动] 【鲲鹏直播间】StratoVirt:下一代轻量级虚拟化VMM//答题贴
    直播时间:2021/10/28 19:30-20:30直播嘉宾:虚拟化领域高级工程师/道一直播链接:https://bbs.huaweicloud.com/live/kunpeng_live/202110281930.html直播简介:本次直播将介绍StratoVirt是面向云数据中心的企业级虚拟化VMM,实现一套架构对虚拟机、容器、Serverless三种场景的统一支持。在轻量低噪、软硬协同、Rust语言级安全等方面具备关键技术竞争优势。参与直播互动赢礼品登录直播平台并签到,您将获得2轮抽奖机会:第一轮:抽取5名幸运观众送出定制雨伞一把第二轮:抽取5名幸运观众送出手提包一个有奖问答:直播过程中进行提问,小助手会在直播间推送答题贴,最先回答正确的用户将获得有线耳机一副。(同一用户不可重复获奖)回答格式:1A2B3C题目可选答;每个用户每题仅一次作答机会,多次回答的以第一次回答的为准;不加题号只发答案的回复不计入有效回答;答题活动于直播当日23:59截止,之后作答无效。问题1(单选题)下列哪项不是Docker的状态?A. 运行B. 暂停C. 死亡D. 重启问题2(多选题)下列哪些因素能影响数据库的性能?A. 硬件配置B. 操作系统配置C. 数据库参数D. 业务压力问题3(多选题)存储虚拟化包括哪几种类型?A. 磁盘虚拟化B. 块虚拟化C. 磁带/磁带机/磁带库虚拟化D. 文件系统虚拟化注意:请直播抽奖的获奖用户在直播页面填写收货信息;问题回答正确的获奖者会由版主私信获奖者提供姓名、收货地址以及手机号,3个工作日内未回复私信则视为放弃奖品;问答获奖用户需在华为云进行实名认证,请于获奖后3个工作日内完成实名认证,否则视为放弃奖励;同一身份信息只能获奖一次;多个账号参与活动的,只能获一次奖励。
  • [问题求助] IntelliJ IDEA Ultimate软件支持鲲鹏环境吗
    IntelliJ IDEA Ultimate软件支持鲲鹏环境吗
  • [交流分享] 【鲲鹏热点问题,你问我答】第7期 如何直观体验BoostKit加速黑科技?
    本期精彩看点:如何直观体验BoostKit加速黑科技场景化使能套件:https://www.hikunpeng.com/developer/boostkit/scene上一篇:鲲鹏BoostKit主流场景关键特性的软件包如何获取?
  • [交流吐槽] 鲲鹏活动抽奖了,感谢鲲鹏,又中了一个手机,开心。
    又一次在鲲鹏抽奖中荣获大奖,上次是在去年的年终庆典中也是抽中手机一台,感谢鲲鹏。上个图纪念下
  • [问题求助] 鲲鹏 920 5230处理器 安装centos 7.6.180 操作系统,部署ceph产品,iscsi 挂载卷挂载失败
    环境信息,三台物理机:    处理器:  HUAWEI Kunpeng 920 5230    OS:       CentOS Linux release 7.6.1810 (AltArch)    内核版本:4.14.0-115.el7a.0.1.aarch64iscsi挂载卷失败,提示内核不支持。有在centos7.6上对接iscsi上验证成功的吗?
  • [热门活动] 【1024嘉年华】鲲鹏社区用户满意度调研,大疆无人机等你来拿!
    为了提升鲲鹏社区的体验,现诚邀您参与鲲鹏社区用户满意度调研活动,旨在了解您在社区的使用现状,为您创造更好的用户体验。完成调研后可参与抽奖,大疆无人机等你来拿,还有FreeBuds Studio无线头戴耳机、AI音箱、电动牙刷、京东卡等丰富奖品! 活动时间 2021年10月24日-2021年11月14日扫码填写调研问卷即可抽取精美奖品,请根据您真实的使用情况作答。我们将每周在鲲鹏论坛活动贴公示进展,并在活动结束后3个工作日内公布本期活动的获奖情况,敬请关注!点我参与问卷调研 活动奖品  活动规则 1、我们将在活动结束后5个工作日内于鲲鹏论坛公布本期活动的所有获奖情况,并在活动结束后7个工作日内陆续联系获奖用户发放奖品,预计11月23日前完成所有奖品发放。2、本次活动一等奖、二等奖、三等奖、优秀奖将在填写问卷后直接随机抽取,请根据您真实的体验情况认真填写问卷,未参与体验的用户反馈的为无效问卷。3、本次活动特等奖将在调研活动结束后统一由专家进行评选,专家将根据您反馈的建议从用户体验等多个纬度进行评议,如符合条件建议的回复不足时,该奖项可空缺。4、每名用户仅有一次中奖资格,即每名用户仅能获得特等奖、一等奖、二等奖、三等奖、优秀奖其中一项奖项,奖项不可兼得,出现用户兼得奖项的情况时,只有最高奖项有效,其余获得奖项不生效。5、如用户在活动中存在隐瞒、虚构、作弊、欺诈或通过其他非正常手段规避活动规则、获取不当利益的行为,例如:作弊领取、网络攻击等,鲲鹏社区有权收回相关权益、取消用户的活动参与资格,撤销违规交易,必要时追究违规用户的法律责任。6、活动名称仅为方便用户理解参考使用,不具有效力,实际活动内容以具体活动规则为准。7、鲲鹏社区可以根据活动的实际情况对活动规则进行变动或调整,相关变动或调整将公布在活动页面上,并于公布时即时生效;但不影响用户在活动规则调整前已经获得的权益。8、所有参加本活动的用户,均视为认可并同意遵守鲲鹏社区的用户协议及隐私政策。
  • [问题求助] 【昇腾NPU产品】【安装依赖功能】paddle2.0无法安装
    【功能模块】pip install paddlepaddle==2.0无此安装包另外从https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/09_hardware_support/npu_docs/paddle_install_cn.html安装在编译时报错【操作步骤&问题现象】1、在npu服务器上安装paddle2、按照paddle官网安装,在编译的时候报错,安装失败3、https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/09_hardware_support/npu_docs/paddle_install_cn.html【截图信息】【日志信息】(可选,上传日志内容或者附件)(base) [root@host-192-168-0-155 build]# make TARGET=ARMV8 -j$(nproc)make[1]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”[  0%] Built target extern_gflags[  0%] copy_if_different /run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/paddle/fluid/operators/jit/kernels.h[  0%] copy_if_different /run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/paddle/fluid/inference/api/paddle_inference_pass.h[  0%] Built target extern_boost[  0%] Built target extern_zlib[  2%] Built target extern_eigen3[  2%] Built target extern_cryptopp[  3%] Built target extern_pocketfft[  3%] Built target extern_gtest[  3%] Built target extern_threadpool[  3%] copy_if_different /run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/paddle/fluid/pybind/pybind.h[  3%] Built target extern_dlpackmake[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”[  3%] Built target copy_kernels_command[  3%] Built target copy_paddle_inference_pass_commandmake[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”[  3%] Built target copy_pybind_commandmake[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”[  3%] Performing update step for 'extern_warpctc'[  3%] Built target extern_lapackmake[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”[  3%] Built target extern_gloomake[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”[  4%] Built target extern_pybindmake[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”[  4%] Built target extern_ascend_clmake[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”[  4%] Built target extern_download_buddy_allocatormake[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”[  4%] Built target extern_ascendmake[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”[  4%] Built target profiler_py_proto_initmake[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[2]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”[  4%] Built target extern_download_image_classification_resnet_inference_model_tgz-- extern_warpctc update command succeeded.  See also /run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/warpctc/src/extern_warpctc-stamp/extern_warpctc-update-*.log[  4%] Built target extern_download_word2vec_inference_model_tar_gz[  4%] Performing download step (git clone) for 'extern_protobuf'[  4%] Built target framework_py_proto_init[  4%] Performing download step (git clone) for 'extern_glog'make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”[  4%] Performing configure step for 'extern_warpctc'[  4%] Built target fleet_proto_init正克隆到 'extern_glog'...正克隆到 'extern_protobuf'...-- extern_warpctc configure command succeeded.  See also /run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/warpctc/src/extern_warpctc-stamp/extern_warpctc-configure-*.log[  4%] Performing build step for 'extern_warpctc'make[3]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/warpctc/src/extern_warpctc-build”make[4]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/warpctc/src/extern_warpctc-build”make[5]: 进入目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/warpctc/src/extern_warpctc-build”make[5]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/warpctc/src/extern_warpctc-build”[100%] Built target warpctcmake[4]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/warpctc/src/extern_warpctc-build”make[3]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/warpctc/src/extern_warpctc-build”[  4%] Performing install step for 'extern_warpctc'-- extern_warpctc install command succeeded.  See also /run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/warpctc/src/extern_warpctc-stamp/extern_warpctc-install-*.log[  4%] Completed 'extern_warpctc'make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”[  4%] Built target extern_warpctc注意:正在切换到 'v3.8.0'。您正处于分离头指针状态。您可以查看、做试验性的修改及提交,并且您可以在切换回一个分支时,丢弃在此状态下所做的提交而不对分支造成影响。如果您想要通过创建分支来保留在此状态下所做的提交,您可以通过在 switch 命令中添加参数 -c 来实现(现在或稍后)。例如:  git switch -c <新分支名>或者撤销此操作:  git switch -通过将配置变量 advice.detachedHead 设置为 false 来关闭此建议HEAD 目前位于 09745575a Merge pull request #6160 from haon4/3.8.x-20190521140707子模组 'third_party/benchmark'(https://github.com/google/benchmark.git)已对路径 'third_party/benchmark' 注册子模组 'third_party/googletest'(https://github.com/google/googletest.git)已对路径 'third_party/googletest' 注册正克隆到 '/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/protobuf/src/extern_protobuf/third_party/benchmark'...fatal: 无法访问 'https://github.com/google/benchmark.git/':Failed to connect to github.com port 443: 连接超时fatal: 无法克隆 'https://github.com/google/benchmark.git' 到子模组路径 '/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/protobuf/src/extern_protobuf/third_party/benchmark'克隆 'third_party/benchmark' 失败。按计划重试正克隆到 '/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/protobuf/src/extern_protobuf/third_party/googletest'...fatal: 无法访问 'https://github.com/google/googletest.git/':Failed to connect to github.com port 443: 连接超时fatal: 无法克隆 'https://github.com/google/googletest.git' 到子模组路径 '/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/protobuf/src/extern_protobuf/third_party/googletest'克隆 'third_party/googletest' 失败。按计划重试正克隆到 '/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/protobuf/src/extern_protobuf/third_party/benchmark'...fatal: 无法访问 'https://github.com/google/glog.git/':Empty reply from server正克隆到 'extern_glog'...fatal: 无法访问 'https://github.com/google/benchmark.git/':Failed to connect to github.com port 443: 连接超时fatal: 无法克隆 'https://github.com/google/benchmark.git' 到子模组路径 '/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/protobuf/src/extern_protobuf/third_party/benchmark'第二次尝试克隆 'third_party/benchmark' 失败,退出CMake Error at /run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/protobuf/tmp/extern_protobuf-gitclone.cmake:52 (message):  Failed to update submodules in:  '/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/protobuf/src/extern_protobuf'make[2]: *** [CMakeFiles/extern_protobuf.dir/build.make:91:third_party/protobuf/src/extern_protobuf-stamp/extern_protobuf-download] 错误 1make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:4003:CMakeFiles/extern_protobuf.dir/all] 错误 2make[1]: *** 正在等待未完成的任务....fatal: 无法访问 'https://github.com/google/glog.git/':Failed to connect to github.com port 443: 连接超时正克隆到 'extern_glog'...fatal: 无法访问 'https://github.com/google/glog.git/':Failed to connect to github.com port 443: 连接超时-- Had to git clone more than once:          3 times.CMake Error at /run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build/third_party/glog/tmp/extern_glog-gitclone.cmake:31 (message):  Failed to clone repository: 'https://github.com/google/glog.git'make[2]: *** [CMakeFiles/extern_glog.dir/build.make:91:third_party/glog/src/extern_glog-stamp/extern_glog-download] 错误 1make[2]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:3779:CMakeFiles/extern_glog.dir/all] 错误 2make[1]: 离开目录“/run/log/journal/logs/log0/log00/Paddle/build”make: *** [Makefile:141:all] 错误 2(base) [root@host-192-168-0-155 build]# 
  • [问题求助] 使用鲲鹏性能分析工具在数据库场景进行热点函数分析,如何增加或修改GCC编译选项?
    【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】GCC版本为7.3.0【日志信息】(可选,上传日志内容或者附件)
  • [沙箱纠错] 使用华为云鲲鹏弹性云服务器部署文字识别Tesseract_步骤
    第1.2安装依赖的基础组件章节原文说要执行一条命令,以安装依赖。正常情况下,只要执行完这条命令,这一小节的内容就算结束了(即该小节文字背景变绿)但是我整个实验都做完了(可以识别自定义文字),这一小节都显示未完成。如下图所示。![纠错2](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/202110/25/134443fetfr01i6vezulpc.png)上图中可以看到,只有那一小节的内容显示未完成。---实验做完后,我再次输入该小节要执行的命令,执行结果如下图所示。![纠错2-2](https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/202110/25/134708q2w3lfkwvtweoq0x.png)我这个实验进了两次,两次都有这样的问题。请问这里是啥原因呢?
  • [沙箱纠错] 使用华为云鲲鹏弹性云服务器部署Discuz!_步骤
    第一步,弹性服务器里面没有
  • [问题求助] 【昇腾NPU产品】【训练mnist】无法使用NPU
    【功能模块】训练mnist模型【操作步骤&问题现象】1、运行train.py报错2、报错无npu选项但是npu-sim info是有npu的【截图信息】【日志信息】(可选,上传日志内容或者附件)(paddle-env) [root@host-192-168-0-155 log00]# python train.py Traceback (most recent call last):  File "train.py", line 41, in <module>    device = torch.device("npu:0")RuntimeError: Expected one of cpu, cuda, xpu, mkldnn, opengl, opencl, ideep, hip, msnpu, mlc, xla, vulkan, meta, hpu device type at start of device string: npu
  • [问题求助] 安装鲲鹏Ambari2.7.3,官网缺少smartsense-hst-1.5.1.2.7.3.0-1.aarch64.rpm包
    【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】(可选,上传日志内容或者附件)
  • [问题求助] 鲲鹏服务器SP580 HI1822 网卡
    处理器:HUAWEI Kunpeng 920 5230 操作系统:CentOS Linux release 7.9.2009 (AltArch)内核版本:4.18.0-193.28.1.e17.aarch64网卡型号: SP580 Hi822操作系统安装完成之后,网卡一一直处于down状态!(https://bbs-img.huaweicloud.com/data/forums/attachment/forum/202110/20/210330jrpiadbvoiijbor7.png)这种要怎么处理?
  • [新手课堂] 鲲鹏V认证 | 东方通应用服务器中间件Tongweb获得华为鲲鹏Validated认证
    近日,北京东方通科技股份有限公司(以下简称东方通)的应用服务器软件通过鲲鹏Validated认证。东方通联合四川鲲鹏生态创新中心基于鲲鹏BoostKit对东方通应用服务器软件解决方案进行了深度全栈优化,使其典型的HTTPS访问处理性能提升60%以上。该应用服务器软件结合负载均衡软件,可为业务应用系统提供集群方式部署的运行环境。不仅充分挖掘鲲鹏算力,而且促进各行业应用在鲲鹏环境下安全、稳定、高效的运行。东方通应用服务器软件(简称TongWeb)作为基础架构软件,其逻辑位置位于操作系统与业务应用之间。东方通应用服务器中间件坚持自主研发,已与国产芯片、操作系统、数据库等产业生态伙伴开展了广泛的兼容性适配。在此基础上,平台通过将鲲鹏的 KunpengAcceleratorEngine(简称KAE)硬件加速能力与TongWeb及东方通负载均衡软件(简称:TongHttpServer)现有功能进行结合,提升了鲲鹏环境下业务系统处理的性能和稳定性。不仅能保障企业应用的安全性和可靠性,而且还能提高企事业单位运营维护的整体效率。东方通基于鲲鹏生态的解决方案可为政府、金融、运营商等核心业务应用,提供高性能、高可用的企业级环境支持。服务器启动TongWeb和TongHttpServer,使用Httpress对开启KAE硬件加速和关闭KAE硬件加速的服务进行压力测试,测试300客户端百万请求量下https接口的吞吐量和响应时间。东方通联合四川鲲鹏生态创新中心,开展了东方通应用服务器软件在鲲鹏环境深度优化验证工作,采用多种技术实现了应用服务器软件方案的全栈优化:通过JNI方式调用KAE库驱动鲲鹏硬件加速器,对典型HTTPS依赖的RSA算法和其他对称加解密算法应用KAE硬件加速功能,提升HTTPS性能;针对BiSheng JDK进行NUMA优化和参数调整,推动TongWeb实现进程级对cpu的使用能力,让基于BiSheng JDK的业务应用可以轻松使用鲲鹏KAE算力;对集群模式下中间件Session管理、负载均衡软件(THS)等集群关键组件能力进行优化,支撑鲲鹏环境下业务应用高可靠、高性能服务能力;东方通是鲲鹏计算产业生态重要伙伴,已完全融入鲲鹏生态链。携手华为持续联动国产云计算产业生态圈上下游领域,不断推出创新的产品解决方案,积极推进国产适配,创新中国基础软件。东方通以“安全+”和 “数据+”两大产品体系为基础,为客户提供综合解决方案及服务,是国内领先的大安全及行业信息化产品、解决方案提供商。帮助用户实现业务创新、安全管控和数据的共享与价值挖掘等。
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