8179M 双路; 12 x 16 GB 内存; 120GB 系统盘; 1TB NVMe 固态做读写缓存; 4TB 机械做数据存储,
用超微准系统.

5W 以内可以搞定的.

可以根据预算和实际需求, 调整内存容量和硬盘容量.
以上配置是针对 CPU 密集型 Linux 服务器做的配置. 如果是微软机器, 请忽略以上信息.

"没找到 比如 winscp xshell"
这是开玩笑吗?

自带的 Terminal 或者安装 iTerm,
那一个功能实现不了?

有遇到。 频发。
设备有 16 笔记本，首发出厂系统； iPadPro 14.6 ； Macmini 2018 11.3.1, MacBook Air 2020 出厂默认系统； iPhone Xr 。
设备之间粘贴复制，经常失效。

在 16 寸机器上，通过 NoMachine 使用 Linux 桌面，粘贴复制不会出现问题。
苹果系统本地粘贴复制，经常失效；设备之间复制粘贴，也经常失效。 一天能遇到 20 多次。

记忆中，是开始使用 Macmini 2018 之后出现的复制粘贴失灵现象。这个是一台黑苹果。

我有三台苹果电脑，intel 电子垃圾，MacBook Air; 以及 16 寸 MacBook Pro ；一台吹灰的 MacMINI，已经更换为固态硬盘，刷成 ubuntu21.04 了；还有一个不久前购买的 NUC8 黑苹果，32GB 内存，比较爽，因为我会开很多虚拟机，调试一下 slurm/openPBS 并行集群啥的。对，我就是 B 站上的那个 abbottcn 。

NUC8 黑苹果，挺好用，价格也还行，挺不错。

iPad Pro C 口 U 盘

@yazoox 试试。五分钟的事情。
多年不用微软，不了解。
记忆中是可行的。

ubuntu boot USB

补充下，如果 PD 开微软，噪音明显。
PD 开 Linux，基本没动静。
但是 PD 中的 Linux 编译东西，很吵！

平时几乎没动静。

我买了个 NUC8 改装好的苹果系统，
和我的手机，ipad，Macbook Pro Macbook Air 联动正常。
有时候，手表解锁不工作。
老板微信 ID 似乎是 d2cc67aa8cD66D1b

我更懒，买了马老板改装好的 NUC8 黑果。

@xuegy 只要支持 singularity 就可以了。
在自己机器上编译处理完毕，拷贝上去就可用了。我认为特别好用。

我把它当作可以秒开的虚拟机，网络用户啥都不用考虑，数据还在原来地方，只是环境不同了。
前一秒还是 c7，后一秒可能就是 apt 可用可。

我个人认为，这是针对科学计算方面十分优秀的解决方案。

顺便吐槽一下.
很多超算中心写的那个使用说明, 太过于专业化了.
99%的用户, 仅仅是来做计算, 让计算跑起来, 又不是 CS 专业的,
谁理解什么容器啥意思?

手册应该分两版本,
简明版, 只需要讲,
怎么到这个机器来, 怎么拿走数据?
如果你的程序手册告诉你, 是这么运行, 那么在这个机器, 是如此运行.
需要对中心提供的每一个程序都要写类似的说明.

高阶版, 一定要提醒客户, 如果没有任何计算机基础, 请一定找一个 CS 专业的人员, 陪同一起看使用说明.

我课题组的机器,
从单个服务器到计算集群, 自己做.
只要是机器上提供的计算软件,
每一个, 操作流程都是:
用户提供输入控制文件到指定目录; mkdir ~/input
用户拷贝脚本到目录; cp /opt/share/scripts/run-XXX.sh ~/input
需要更换 XXX 为对应的程序名称, 手册有列表.
最后, 运行计算, bash ~/input/run-XXX.sh
所有计算, 会自动加载到队列中. 会自动设定 CPU 核心数目, 内存数目等.

只用如何登录以及拿走数据,
录制视频, 演示 windows + MobaXterm 如何搞.

就是这样的简易使用策略, 学生都能搞错.
还想指望学生能看懂诸如 容器 之类的名词, 是不现实的.

2415Q 采用 C to DP，可用。

@Jat001 物理机器呀. 你说的那些, 没法跑所谓高性能并行计算. 你说的, 和我用的, 完全是不同的领域.

记得有位网友问我，怎么搭建计算用的并行集群？
说自己看了些都是 k8s 集群。
我说你看错方向了。
计算用的和 k8s 集群是两会事。
去小破站找我的视频，能有点帮助。
id 一样的。

后来他搞定了。

@Jat001 你说的 Ansible 我不懂, 也用不到. 我自己做的集群, 还用不到这么高级的东西. 实际应用中, 除非硬件损坏, 几乎碰不到节点需要维护的情形.
k8s 没玩过.
计算化学并行计算方面, 使用 singularity 就解决问题了. 十分简单.
对于用户而言, 无非就是,
原来是 mpirun -np $NP AAAA
现在是 mpirun -np $NP singularity exec AAAA
其他方案, 对于用户而言, 学习成本偏高.

用户的水平可以这样描述:
如果在说明里面写, 系统有多个 intel 编译器版本,
使用 XXX 请运行 source /opt/scirpt/enable_intelXXX.sh 激活.
用户会来 BB, 啥, 你到底会不会弄呀,
还让我自己激活 Intel 编译器? 我去那里搞激活码, 序列号?
用户大概都是这个水准的.

以上仅仅来自个人工作经历.
我仅仅管理过顶多 50 节点左右的并行计算集群.
我自己做的集群, 仅限课题组小规模使用.
部分言论, 可能有不严谨, 请见谅.

@Jat001 我的应用用，性能几乎无损耗。
测试软件，典型的量子化学电子结构计算软件，gaussian16 。
TF-DFT 计算频率，36 核心，120GB 内存，
主机裸体跑，4 小时左右。
容器方式，多五秒。
软件自己统计的时间。

我认为效率无差异。

可能是，所谓超算的运维，
不晓得容器化技术。

从描述来看,
运维经验不足呀.
没有编辑器, 可以结合 cat echo sed 等修改配置文件呀, 不会连 cp cat 等无法使用吧?

至于各种编译, 应该说服管理员安装一个 Singularity 就高枕无忧了.
如果运维方不晓得什么是 Singularity, 让他多看看新闻吧.

我自己也有集群, 仅是规模不大, 系统是混跑的, CentOS 6.x 混 RHEL 6.y, x, y 1~10 均有.
机器是浪潮不同批次送来的.

只要机器能正常运行, 不死机, 不重启, 不 kernel panic,
合理采用各种镜像技术, 完全可以应付好几年的.
数年之后, 机器也就到寿命了.

CentOS 系统并没有说要完犊子. 根据我自己理解官方的说法.
之前是, RedHat 测试, 推送给 RHEL; centOS 社区编译, 推送给 CentOS 用户.
现在是, RedHat 测试, 推送给 CentOS, 再推送给 RHEL.
就是之前滞后的命运要完犊子.

之前买了一个 NUC8，用得挺好。自己懒得动手弄了。