G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存） 企业版： 32MB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，80核CPU/512

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CN：2GB（60核CPU/480G内存）；1GB（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；512MB（8核CPU/64G内存）；256MB（4核CPU/32G内存）；128MB（4核CPU/16G内存） DN：70GB（60核CPU/480G内存）；38GB（32核CPU

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4xlarge.4 | 16核 | 64GB 镜像: CentOS | CentOS 7.9 64bit 系统盘: 通用型SSD | 150GB 4 1月 ￥10521.5 云数据库 GaussDB (for MySQL)-业务库 CPU架构: X86 | 独享版 | 16核64GB | 1个只读节点

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企业主机安全 企业版 1 900 200<并发人数<400 应用 服务器 （x86） C6 16核64G | 高IO 500G 1 20943.5 数据库 增强版PostgreSQL 8核64G | 超高IO 1000G 单机 1 50630 数据库服务器备份 1000G 1 3984

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CN：2GB（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，80核CPU/512G内存，72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/4

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(nobind)'（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存）；'512,2,(nobind)'（96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，80核CPU/512G内存，72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存

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Master 2核4G NODE 8核32G Daas-2021 / 3maser 3node 应用服务器K8S容器平台 5 中间件 8核32G 100GB磁盘 Daas-yx / 6 RedisGraph Rocketmq Zookeeper 6 RDS（PostgreSQL） 2核4G

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A4000双卡 RTX5000-16核32G内存16G显存 RTX5000-32核64G内存16G显存 A40-8核32G内存4G显存 A40-4核16G内存2G显存 CPU 可选 企业办公4u8g（包含80g高IO系统盘） 包年/包月收费 企业办公4u16g（包含80g高IO系统盘）

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BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢

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DataCatalog 按实际负载并发量增加硬件资源 2 32G 16核 2 200GB 3 64G 16核 1 200GB 4 32G 16核 2 200GB 5 32G 16核 2 200GB 6 32G 16核 2 200GB 7 32G 16核 2 200GB 智慧教育云平台-基础支撑平台（综合信息门户

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；256MB（4核CPU/16G内存） DN：140GB（60核CPU/480G内存）；76GB（32核CPU/256G内存）；40GB（16核CPU/128G内存）；16GB（8核CPU/64G内存）；8GB（4核CPU/32G内存）；4GB（4核CPU/16G内存） 设置建议：

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用途：业务应用，弹性服务器E CS ，规格：内存优化型m6 ，高IO，8核64G，200G操作系统：openEuler 22.03 6 8698.80 ECS 用途：数据平台，弹性服务器ECS，规格：内存优化型m6 ，高IO，4核32G，200G操作系统：openEuler 22.03 5 4087

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，72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；1024（16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存） DN：20000（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/10

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采集器参考处理能力 4核 8G 50G 100G 4000 EPS @ 500B 8核 16G 50G 100G 10000 EPS @ 500B 16核 32G 50G 100G 20000 EPS @ 500B 32核 64G 50G 100G 40000 EPS @ 500B 64核 128G

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BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢

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BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢

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163840（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/

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CN：2GB（60核CPU/480G内存）；1GB（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；512MB（8核CPU/64G内存）；256MB（4核CPU/32G内存）；128MB（4核CPU/16G内存） DN：70GB（60核CPU/480G内存）；38GB（32核CPU

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0~1kw 8核，2.5GHz及以上 16G~32G 500G / 1kw~3kw 8核，2.5GHz及以上 32G 500G~700G / 3kw~5kw 16核，2.5GHz及以上 64G 700G~1T / 5kw~1亿 16核~24核，2.5GHz及以上 64G~128G 至少1T

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200（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/

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存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；256MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存）；128MB（32核CPU/256G内存，16核CPU/12

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