现在在自己配置一台高性能服务器，但是服务器的冗余电源怎么配置？求指导

1+1电源配置；2+1电源配置；2+2电源配置。要看该服务器最多可以接驳几个电源模块，该服务器的用途和重要程度。对于重要的且不宜停机检修的服务器，在资金允许的情况下，应该配足冗余电源。具有冗余电源模块的服务器，当其中一个电源模块发生故障时，冗余电源会立即投入运行，同时主板蜂鸣器会发出报警声。

服务器是一种高性能计算机，它是网络的节点，主要用来存储、处理网络上80％的数据、信息，因此也被称为网络的灵魂。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，因此在各方面的要求都比较高。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。

选服务器的话可以选择亿万克服务器，性价比高，算力强：业界最先进的X86平台，搭载最强悍的算力引擎，业界国内领先！延时低：自主独有存储管理软件，轻松处理各种并发热数据，业界国内领先！

实验室没有服务器可以用Googlecolab跑深度学习模型。具体 *** 作步骤如下：
1、创建colab文件：进入Google云盘后，创建一个colab文件。第一次使用，会存在colab选项不显示的情况，点击关联更多应用即可。点击colab选项后会跳转到一个页面，与jupyter基本一模一样，可输入代码段，能连接服务器，有文件目录、colab文件名和使用选项。
2、配置colab环境：点击修改后点击笔记本设置就可以配置gpu了，硬件加速选择gpu，点击连接即配置好环境，将Googledrive的云空间连接起来，就有了drive文件夹，现在配置已经全部完成。
3、配置完成就可以使用Googlecolab跑深度学习模型了，gpu是k80计算速度慢，可以再新建一个colab文件，两三次就可以开到p100了。gpu用完的场景，需要1天时间恢复，可以再弄一个谷歌账号重复上述 *** 作。

不一定，深度学习可以在本地计算机上运行，也可以在服务器上运行。但是，通常情况下，深度学习需要处理大量的数据和复杂的计算，因此需要比普通计算机更高效的硬件和更大的存储空间。因此，一些公司和组织通常会使用高性能计算机（HPC）或云计算平台来运行深度学习任务。
在本地运行深度学习任务的主要优点是可以对计算机进行更好的控制，可以使用自己的硬件和软件。此外，本地计算机可以更好地保护数据的隐私和安全性。但是，本地计算机的计算能力和存储空间通常受限，因此可能无法满足大规模深度学习任务的需求。
使用服务器或云计算平台运行深度学习任务的主要优点是可以获得更高的计算能力和更大的存储空间。此外，使用云计算平台可以根据需要调整计算资源的规模，从而更好地应对不同规模的深度学习任务。但是，使用云计算平台需要支付相应的费用，并且需要注意数据隐私和安全性的保护。

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