新瓶装旧酒——卖掉内存后电脑硬件重组记录
一次“新瓶装旧酒”的电脑装机在以3960元的高价抛售掉服务器的内存后，我面临了内存短缺的问题。虽然我没有全部卖掉，留了两条16G内存作为应急，但是我已经感觉没有这么大的内存，也没必要再去用我的机架式服务器——因为虽然性能确实强劲，但是绝大部分时间是用不完这部分是性能的。而且我还有另一块X99主板，同时白嫖了一个650W电源和一颗E5-1680v4，所以，我决定尝试一下M-ATX主板的小钢炮主机，兼容更常见和便宜的M-ATX主板和ATX电源，稍微有一点拓展性，牺牲一点便携性，但是相比于我的双路机架式服务器，那确实好很多了。而且还有一个问题，毕业后去读研，不一定有地方可以给我安放服务器。所以，老伙计终究还是要提前退休了。仔细权衡后，我以58包邮的价格在并夕夕上搞到了一个M-ATX小钢炮机箱，然后搭配我之前99卖的X99寨板，两条16G DDR4 RECC内存和E5-1680v4。至于显卡，我认为RTX2080Ti涡轮卡塞这玩意里面应该是毫无压力，而且因为涡轮卡，散热应该会更好——废热直接排出机箱。硬盘方面就比较肉疼了，因为服务器是有12个机械硬盘位，真的是为所欲为，现在要进行配置浓缩了，只能选取了一块3TB硬盘作为数据盘，把常用数据和重要数据复制了一份进去，算是做了一次数据的断舍离。系统盘就直接拆现任的256G nvme 固态硬盘了。虽然是降配，但是实际上对于打游戏反而是提升——因为新的CPU虽然综合性能变差了，但是主频更高了，单核性能更强，对打游戏帮助更大，实际上打游戏帧数确实是更高，更稳定了。现在我的机架式服务器已经成废铁开不起来了，上面还留着一些硬盘和CPU（装机照片先是硬件全家福：装机过程相对来说是比较难一些，毕竟空间狭小。花费时间最多的其实是在想怎么理线上面，毕竟想在这么小的空间整理好布线不容易。好在最后还是解决了，装好后效果不错。哦，对了，整个机箱是无光的，是的，无光，机箱连电源指示灯都没有！12CM的风扇当时是想给V100散热买的，根本就没想过灯光这回事，无光的便宜一点。然后显卡的话，涡轮卡也是没有灯光的。。。一个侧透机箱，硬件全部是无光硬件，有点搞笑了。不过显卡就成主角了——因为其他硬件都是黑色的，线材也是黑色的，然后显卡因为改造过外观，是亮粉色——非常的抢眼。解决更换主板后系统启动问题更换主板后，让我意想不到的是，manjaro居然倒地不起了！开机进行系统引导时报错：grub_is_using_legacy_shim_lock_protocol not found经过初步查阅资料，得知这是安全启动导致的问题，但是在原来的机架式服务器上面我安全启动也是关闭的，我就觉得很奇怪了。而且这个问题选择系统快照无法解决，似乎只能重装了？抱着试一试的心态，想看看按照镜像有没有恢复模式。我用U盘启动了manjaro的安装镜像，然后发现有一个检测本地引导文件的选项，我选择了之后，发现它检测出来了本地的系统，然后居然就成功引导启动了！进入桌面后，通过查阅资料似乎是要重新安装一下GRUB，用root执行了以下命令：grub-install然后就正常引导了。
V100 GPU 初体验：AlmaLinux 8.10 快速部署 ComfyUI
在 AlmaLinux 8.10 上部署 ComfyUI最近买了一张 V100，为了爽玩 AI 绘图，我单独组装了一台 X99 平台主机来运行 ComfyUI。操作系统方面，我选择了 AlmaLinux 8.10，看中的是其稳定性以及对多版本 Python 的良好支持。硬件介绍显卡本体Tesla V100 显卡展示（和RTX2080Ti同框）：安装到转接板上：转接板是200买的，虽然比最便宜的99元转接板贵了一倍，但用的是原装座子，原装座子的转接板就算是10X10CM的小板子都170+了。我加多30，买个带温控的，尺寸大一点的板，还自带螺栓孔位固定，完美安装，他不香吗？装上散热器后的样子：我为了尽可能降低温度，延长使用寿命，买了最大的散热器，到手发现确实巨大无比，比想象中的要大得多。但是其实现在看，买小一号的9CM高度的可能更合适，因为更好安装8CM风扇，不会浪费散热面积。我最后还是选择了8CM的风扇来散热，放弃了之前使用12CM风扇的想法——因为没办法彻底吹透散热器，温度还高。装上风扇Be Like:因为两边会漏风，导致无法彻底吹透散热器，所以搞了一张纸包了一下，迫使气流贯穿散热器。配套硬件平台开头我先说一下我踩到的坑，首先平台选择就先栽了一头：一开始我想用我闲置的H61平台来带这个玩意，而且也确认看过那个主板有Above 4G Decoding选项，也打开了，但是就是死活没办法驱动这个显卡，系统识别到了这个设备，但是NVIDIA驱动无法初始化设备，导致无法使用。这个问题折磨了我很久，检查日志具体表现是：[root@Neko-P104 ~]# dmesg | tail -100 | grep -i -E 'nvidia|nvrm|gpu|bar' [ 3.121900] NVRM: This PCI I/O region assigned to your NVIDIA device is invalid: NVRM: BAR4 is 0M @ 0x0 (PCI:0000:01:00.0) [ 3.121902] NVRM: This PCI I/O region assigned to your NVIDIA device is invalid: NVRM: BAR5 is 0M @ 0x0 (PCI:0000:01:00.0) [ 3.322080] NVRM: loading NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 580.105.08 Tue Apr 8 12:41:17 UTC 2025 [ 3.369648] nvidia-modeset: Loading NVIDIA Kernel Mode Setting Driver for UNIX platforms 580.105.08 Tue Apr 8 12:09:34 UTC 2025 [ 3.376189] [drm] [nvidia-drm] [GPU ID 0x00000100] Loading driver [ 3.376192] [drm] Initialized nvidia-drm 0.0.0 20160202 for 0000:01:00.0 on minor 0 [ 112.149308] caller _nv041720rm+0x3a/0xb0 [nvidia] mapping multiple BARs [ 112.163383] NVRM: GPU 0000:01:00.0: RmInitAdapter failed! (0x24:0x72:1568) [ 112.163415] NVRM: GPU 0000:01:00.0: rm_init_adapter failed, device minor number 0 [ 112.285687] nvidia-uvm: Loaded the UVM driver, major device number 237. [ 379.801748] caller _nv041720rm+0x3a/0xb0 [nvidia] mapping multiple BARs [ 379.815873] NVRM: GPU 0000:01:00.0: RmInitAdapter failed! (0x24:0x72:1568) [ 379.815912] NVRM: GPU 0000:01:00.0: rm_init_adapter failed, device minor number 0这表明：BAR 分配失败：GPU 的某些地址空间没有正确映射到系统内存中。RmInitAdapter 失败：驱动尝试初始化 GPU 时遇到了错误，无法完成初始化。所以这是平台限制，必须换平台了。后面我在我主力机（X99双路服务器）上面强行安装上显卡，结果成功驱动了。作死照片：于是，我就从我家NAS拆了这套X99，然后NAS换回H61，因为NAS用X99本来就性能过剩。之前手痒痒给家里云升级了X99，现在又被拆走，回归最开始的H61，这算是回归本质了（）以下是配置：主板：山寨X99主板，H81芯片组魔改。CPU：E5-2630 v4内存：SK REG ECC DDR4 2133p 2Rx4 16G 两条硬盘：500G机械硬盘GPU：Tesla V100装好起来就长这样了：如果你仔细观察的话，你会发现带显卡的是独立的服务器电源，也就是这个电脑用了两个电源。问就是靠继电器触发服务器电源给显卡提供额外的12V供电，继电器的电源是主电源的12V供电，这样就可以同步上电。这样就可以不用花这么多钱买大电源了，而且服务器拆机电源用料还好，垃圾佬基本操作（）搁这装炸弹呢（bushi硬件介绍完了，接下来就开始折腾吧！驱动安装因为默认安装的AlmaLinux 8.10并没有自带NVIDIA驱动，所以，我我们需要手动安装驱动。具体的操作我博客之前的文章有介绍过，可以搜索看一下，这里我就简要过一遍：yum install epel-release dnf config-manager --add-repo http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/$(uname -i)/cuda-rhel8.repo dnf install kernel-headers-$(uname -r) kernel-devel-$(uname -r) tar bzip2 make automake gcc gcc-c++ pciutils elfutils-libelf-devel libglvnd-opengl libglvnd-glx libglvnd-devel acpid pkgconfig dkms dnf module install nvidia-driver:580-dkms安装完成后，重启，执行nvidia-smi能看到显卡信息，就说明成功了：[rin@Neko-P104 ~]$ nvidia-smi Fri Dec 5 20:50:54 2025 +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 580.105.08 Driver Version: 580.105.08 CUDA Version: 13.0 | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+========================+======================| | 0 Tesla V100-SXM2-16GB Off | 00000000:03:00.0 Off | 0 | | N/A 45C P0 153W / 300W | 2733MiB / 16384MiB | 99% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | 0 N/A N/A 319443 C ...2a49dd2e4e7a546c540f/rend.exe 2730MiB | +-----------------------------------------------------------------------------------------+部署 ComfyUI截至我写这篇文章的时候，ComfyUI的版本为0.3.76，本文写的教材都是在这个版本下进行操作的，进行参考时请注意。由于0.3.76版本的ComfyUI推荐Python版本是3.12，我们需要安装Python3.12。得益于AlmaLinux8.10支持多版本Python共存安装，事情变得很简单，不需要Anaconda这种东西。而且这个机器因为是单一的服务器用途，大概率相关的Python项目只会部署一个ComfyUI，所以直接在系统的Python环境部署即可。安装Python3.12：yum install python3.12 python3.12-pip下载并解压ComfyUI：wget https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/archive/refs/tags/v0.3.76.zip unzip v0.3.76.zip rm v0.3.76.zippip换源：cd ~ mkdir .pip nano .pip/pip.conf将以下内容写入配置文件：[global] index-url = https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ trusted-host = pypi.mirrors.ustc.edu.cn安装依赖环境：cd ComfyUI-0.3.76/ pip3.12 install -r requirements.txt如果你之前用过Stable Diffusion WebUI的话，可以照着extra_model_paths.yaml.example创建一个extra_model_paths.yaml，导入之前的模型。取消注释对应的部分，填上路径就可以了：a111: base_path: /home/rin/stable-diffusion-webui/ checkpoints: models/Stable-diffusion configs: models/Stable-diffusion vae: models/VAE loras: | models/Lora models/LyCORIS upscale_models: | models/ESRGAN models/RealESRGAN models/SwinIR embeddings: embeddings hypernetworks: models/hypernetworks controlnet: models/ControlNet一切设置妥当后，就可以ComfyUI启动了：python3.12 main.py --listen 0.0.0.0不出意外的话，访问服务器的IP地址+8188端口（例如192.168.6.6:8188）就可以看到界面了。尝试跑几张图，没问题就部署完成了。缺失模型下载技巧如果你的服务器位于国内，因为众所周知的原因，是没办法根据它给出的地址直接用wget拉取的，但是我发现了一个小技巧，不需要给服务器魔法上网环境，也可以高速拉取模型。例如，使用这个模板的时候缺失了模型：点击复制连接，然后找一台国外的VPS使用curl来获取下载连接：NyankoHost [~]# curl https://huggingface.co/lightx2v/Qwen-Image-Lightning/resolve/main/Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors Found. Redirecting to https://cas-bridge.xethub.hf.co/xet-bridge-us/689761ce345c5cafa2ebc6a6/dbc67890a57bd825922462d911e0d32c7ee7706ee7985f8ddf105b615a1e8e32?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Content-Sha256=UNSIGNED-PAYLOAD&X-Amz-Credential=cas%2F20251205%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20251205T131704Z&X-Amz-Expires=3600&X-Amz-Signature=84def4e6cfc1dcd8ba5d646142f7d19680a030829568a0f67b4a887d35ecdb4b&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Xet-Cas-Uid=public&response-content-disposition=inline%3B+filename*%3DUTF-8%27%27Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors%3B+filename%3D%22Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors%22%3B&x-id=GetObject&Expires=1764944224&Policy=[binary]&Signature=coo9prmThYpuZYwNqFpZafSP8LHUXhb4DYd6PZbIn4EnSgC%7EDQP6gE3EneVg4I-1-QJcoGBj1lihIWOn8qkrtH5xJfekUCYSSzA1m8jQl89MmrxUxwEZEfYBR3ZturhNeXY5FOdqiYElE98gqr7LHocp0ue5EJJUCbYmlwlJGr4HnwqpM7VkvN1MAATGsIwUbztXOvsvPD6WyjxFGPfeHUPidQVWfCkZiMm-yDHFWRyMT3TYeh6YH8f0ZsVPO2TMvBUFcKRjaGoyKUOHA0EuCz0yKH%7EfrLzkqAVsc2V9MpWEVE5gcCseZufIFFLPDg7garAB%7E2wJddHK4WPw5H-K9g__&Key-Pair-Id=K2L8F4GPSG1IFC NyankoHost [~]# 获取到了下载连接后，我们在服务器上进入对应的目录位置进行拉取：cd ComfyUI-0.3.76/models/loras/ wget -O Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors 'https://cas-bridge.xethub.hf.co/xet-bridge-us/689761ce345c5cafa2ebc6a6/dbc67890a57bd825922462d911e0d32c7ee7706ee7985f8ddf105b615a1e8e32?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Content-Sha256=UNSIGNED-PAYLOAD&X-Amz-Credential=cas%2F20251205%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20251205T131704Z&X-Amz-Expires=3600&X-Amz-Signature=84def4e6cfc1dcd8ba5d646142f7d19680a030829568a0f67b4a887d35ecdb4b&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Xet-Cas-Uid=public&response-content-disposition=inline%3B+filename*%3DUTF-8%27%27Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors%3B+filename%3D%22Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors%22%3B&x-id=GetObject&Expires=1764944224&Policy=[binary]&Signature=coo9prmThYpuZYwNqFpZafSP8LHUXhb4DYd6PZbIn4EnSgC%7EDQP6gE3EneVg4I-1-QJcoGBj1lihIWOn8qkrtH5xJfekUCYSSzA1m8jQl89MmrxUxwEZEfYBR3ZturhNeXY5FOdqiYElE98gqr7LHocp0ue5EJJUCbYmlwlJGr4HnwqpM7VkvN1MAATGsIwUbztXOvsvPD6WyjxFGPfeHUPidQVWfCkZiMm-yDHFWRyMT3TYeh6YH8f0ZsVPO2TMvBUFcKRjaGoyKUOHA0EuCz0yKH%7EfrLzkqAVsc2V9MpWEVE5gcCseZufIFFLPDg7garAB%7E2wJddHK4WPw5H-K9g__&Key-Pair-Id=K2L8F4GPSG1IFC'然后你就能获得起飞一般的下载速度：[rin@Neko-P104 loras]$ wget -O Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors 'https://cas-bridge.xethub.hf.co/xet-bridge-us/689761ce345c5cafa2ebc6a6/dbc67890a57bd825922462d911e0d32c7ee7706ee7985f8ddf105b615a1e8e32?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Content-Sha256=UNSIGNED-PAYLOAD&X-Amz-Credential=cas%2F20251205%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20251205T131704Z&X-Amz-Expires=3600&X-Amz-Signature=84def4e6cfc1dcd8ba5d646142f7d19680a030829568a0f67b4a887d35ecdb4b&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Xet-Cas-Uid=public&response-content-disposition=inline%3B+filename*%3DUTF-8%27%27Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors%3B+filename%3D%22Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors%22%3B&x-id=GetObject&Expires=1764944224&Policy=[binary]&Signature=coo9prmThYpuZYwNqFpZafSP8LHUXhb4DYd6PZbIn4EnSgC%7EDQP6gE3EneVg4I-1-QJcoGBj1lihIWOn8qkrtH5xJfekUCYSSzA1m8jQl89MmrxUxwEZEfYBR3ZturhNeXY5FOdqiYElE98gqr7LHocp0ue5EJJUCbYmlwlJGr4HnwqpM7VkvN1MAATGsIwUbztXOvsvPD6WyjxFGPfeHUPidQVWfCkZiMm-yDHFWRyMT3TYeh6YH8f0ZsVPO2TMvBUFcKRjaGoyKUOHA0EuCz0yKH%7EfrLzkqAVsc2V9MpWEVE5gcCseZufIFFLPDg7garAB%7E2wJddHK4WPw5H-K9g__&Key-Pair-Id=K2L8F4GPSG1IFC' --2025-12-05 21:21:03-- https://cas-bridge.xethub.hf.co/xet-bridge-us/689761ce345c5cafa2ebc6a6/dbc67890a57bd825922462d911e0d32c7ee7706ee7985f8ddf105b615a1e8e32?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Content-Sha256=UNSIGNED-PAYLOAD&X-Amz-Credential=cas%2F20251205%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20251205T131704Z&X-Amz-Expires=3600&X-Amz-Signature=84def4e6cfc1dcd8ba5d646142f7d19680a030829568a0f67b4a887d35ecdb4b&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Xet-Cas-Uid=public&response-content-disposition=inline%3B+filename*%3DUTF-8%27%27Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors%3B+filename%3D%22Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors%22%3B&x-id=GetObject&Expires=1764944224&Policy=[binary]&Signature=coo9prmThYpuZYwNqFpZafSP8LHUXhb4DYd6PZbIn4EnSgC%7EDQP6gE3EneVg4I-1-QJcoGBj1lihIWOn8qkrtH5xJfekUCYSSzA1m8jQl89MmrxUxwEZEfYBR3ZturhNeXY5FOdqiYElE98gqr7LHocp0ue5EJJUCbYmlwlJGr4HnwqpM7VkvN1MAATGsIwUbztXOvsvPD6WyjxFGPfeHUPidQVWfCkZiMm-yDHFWRyMT3TYeh6YH8f0ZsVPO2TMvBUFcKRjaGoyKUOHA0EuCz0yKH%7EfrLzkqAVsc2V9MpWEVE5gcCseZufIFFLPDg7garAB%7E2wJddHK4WPw5H-K9g__&Key-Pair-Id=K2L8F4GPSG1IFC Resolving cas-bridge.xethub.hf.co (cas-bridge.xethub.hf.co)... 13.33.183.18, 13.33.183.37, 13.33.183.46, ... Connecting to cas-bridge.xethub.hf.co (cas-bridge.xethub.hf.co)|13.33.183.18|:443... connected. HTTP request sent, awaiting response... 200 OK Length: 1698951104 (1.6G) Saving to: ‘Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors’ Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetens 100%[==================================================================================>] 1.58G 28.8MB/s in 1m 3s 2025-12-05 21:23:08 (13.1 MB/s) - ‘Qwen-Image-Lightning-8steps-V1.0.safetensors’ saved [1698951104/1698951104] [rin@Neko-P104 loras]$ 能这么操作的原因是，huggingface.co的域名被阻断了，而真正用于分发下载的cas-bridge.xethub.hf.co域名并没有被阻断，而且因为是亚太的amazon节点，速度还很快。番外：V100 的 SheepIt 战力我用顺带跑了一下SheepIt渲染农场的渲染速度，测试了几次，基本上就是大概116%的算力，还是可以的。
自制二次元主题显卡：猫娘乐园巧克力 RTX 2080 Ti
给显卡换上自己最爱的猫娘乐园巧克力主题说实话，这件事我老早就想做了——因为我的显卡是RTX 2080 Ti，正巧因为是涡轮卡，所以可以覆盖贴纸的面积很大。正巧咸鱼看到了便宜的背板——25包邮的映众RTX2080Ti背板：关键还是全新！于是，一拍即合，我拿下了背板，开始设计显卡皮肤。测量显卡尺寸背板到货后，我先用A3纸放在显卡背板下面，然后用针管笔描出背板的轮廓，并点出螺丝的孔位。然后再拆开显卡的导风罩（因为我是涡轮卡），将导风罩放在A3纸上面，固定好位置依次描边，描了三个面，描出了它的展开图。然后使用扫描仪进行扫描得出准确的设计参考轮廓图，扫描时设置的分辨率为300PPI。下面是扫描原稿：当然了，因为是用要贴贴纸的目标面按在纸上面描的，所以和贴纸的设计轮廓是完全相反的，所以要进行镜像处理，把描边的线稿翻转过来，才是正确的。寻找风格参考图因为我并没有设计过显卡皮肤贴纸，所以我决定从案例借鉴作为切入点，去找适合我的参考风格。在咸鱼高强度刷显卡个性化贴纸相关的页面，看了几十个案例后，有一个案例我觉得是可以参考和借鉴的，就是这个：为什么这么说呢，因为总体比较简单，画面不复杂，意味着我的设计的工作量会比较少。虽然我肯定是喜欢更华丽的画面，有一些别的显卡皮肤也非常的好看，我也想做出来，但是奈何技术水平和设计能力也就那样了，这种简单好看的设计对我来说更有可操作性——用简单的画面换取还不错的设计效果。解构这个设计稿，组成非常简单：角色立绘+配色色块+角色名字艺术字+作品LOGO所以，照着葫芦画瓢，我要做一个猫娘乐园巧克力主题的显卡，只需要搞到这几个要素，将其根据实际的设计尺寸组合起来，确保符合自己的审美和尺寸构图，让角色尽可能避开一些螺丝孔的位置，就可以了。开始设计我打算先从背板开始设计。背板贴纸设计万事开头难，这个设计工作一开始就犯难了——找不到特别合适的立绘图：因为猫娘乐园好看的同人图本来就很少，基本上要好看的只能解包游戏拿CG图，但是游戏的CG图始终是有限的，并没有多少。找来找去，我还是觉得用这张图比较合适：算是游戏CG里面很好看的一张图了，然后交给AI抠图，把角色扣出来：这样子，立绘就有了。本来我像在另一边把香草也放上的，但是放上后感觉构图混乱，也难以驾驭，最终还是践行了建筑大师路德维希·密斯·凡德罗的观点：“Less is more”——“少即是多”，只保留了巧克力，把香草去掉了（呜呜呜我的香草）。然而，接着往下设计，我发现这样子反而更好驾驭，因为就可以直接使用巧克力的主题色——粉色，然后使用整个粉色系装饰显卡：和参考的案例一样。调好缩放大小，只保留了角色上半身，避开螺丝孔后，得到了初步设计的方案：画面的粉色是直接从角色的衣服上提取的颜色，确保了整体的协调，有一说一，粉色配白色还挺搭配的。但是感觉画面空空的，好像少了点什么。然后继续观察参考图，发现是一些小细节元素没有没有，导致整个画面看起来很空，于是，我加上了系列名称的艺术字，再加上猫爪和星星等可爱风格元素，并且针对性的减淡调色，确保只是作为装饰，而不抢占视觉注意力。另外，我看到很多二次元风的排版都喜欢用角色立绘做成半透明减淡后叠在背景增强效果，我也试了一下，感觉这个方法还是挺好用的，这是最终的画面效果：就算是放当作背景的半透明减淡立绘，我也尽可能避免角色的脸落到螺丝孔的位置，不然看着自己喜欢的角色脸上被打个洞确实不爽。导风罩贴纸设计一开始其实我也想再弄一个立绘，但是翻遍了解包的CG图，似乎没有合适的了。正巧有一大堆Q版立绘，不如拿去试试。结果发现意外的合适，而且背板是角色立绘，正面散热器上是Q版立绘，也能形成差别和对比，效果还是不错的。再设计的时候，我特地把背板的设计稿放在对应位置的上面，确保能让整体设计协调，先设计个初版看看效果：细心的读者应该发现了，颜色分割线是延续了下来的，这就是我保证整体设计协调的手段之一。另外，粉色色块区域正好位于涡轮进风口，能削弱一下与内部黑色涡轮扇的颜色对比。后面考虑到粉色块太大可能有点单调，做了一下切分，最右边又露出来白色。最后像背板那样如法炮制，加上一点细节，导风罩的设计稿就完工了：哦，忘了说了，作为自由软件运动的拥护者，这个设计稿是使用GIMP制作的。如果你碰巧有顶部供电的涡轮卡RTX2080Ti，并且喜欢Chocola的话，我的设计稿你可以拿去直接用：RTX2080Ti_Dseign.7z解压密码是：www.nekopara.uk打印贴纸不得不说，这种小量打印订单是真的贵！问了一下群里面做广告相关行业的群友，他说最适合的材料是车贴，基本上耐受显卡六七十度的高温没什么问题。但是，问题来了，去淘宝定制车贴，居然一张A3大小的车贴要收我40块钱？！怎么不去抢？！而且找了四五个店铺，都差不多这个价……关键是，贵就算了，找了一家店铺，客服谈好后下单就没下文了，说设计会很快联系，然后过了一天没联系我，给我整红温了。后面和做广告行业的群友聊，他问我急不急用，不急的话可以用边角料帮我印，出个运费就行。我寻思着反正我也不急，就马上给淘宝那边取消订单，给群友发了设计稿，过了两周，终于发货了。还是群友好（）贴贴纸有一说一，虽然我已经预料到会有色差，但是没想到色差居然会这么大——粉色都快变成紫色了（相比之下我的L14158打印机配合铜版纸打印出来的设计稿就基本上没什么色差，当时我自己也打印了，用于验证大小是否合适。照片中右上角露出一点点的那个是铜版纸打印的，可以很明显看出来色差，右边下面那个是普通A3纸打印的，色差也很大，相比之下铜版纸简直是杀疯了。不过考虑到是群友送的，不能要求太多，将就用吧。贴好贴纸后：不得不说，挖出螺丝孔位真的需要很有耐心并且细心。接下来就是贴导风罩（第一次贴还贴废了一张）：同样的，小心地挖出对应的孔位：顺带清理显卡反正都拆开了，不如给显卡顺带来一次大保健，然后打开显卡中框的一瞬间，我傻眼了——去年换的，号称耐久5年，自称华为供应商的导热垫，碎的稀巴烂！避坑避坑！这玩意还不便宜，现在给我留了一个烂摊子，还不好清理！花了一点时间，又是手指甲扣，又是牙签挑，又是刷子刷，终于清理干净了。好巧不巧正好买了V100-SXM2，来对比一下核心大小：当年的NVIDIA旗舰芯片GV100和TU102居然能在我手里同框，当时可是想都不敢想。相比之下，TU102的754 mm²核心面积就是弟弟了，GV100因为有HBM2显存，整个都大了一圈，其核心也不小，达到了815 mm²。清理完成后，贴上群友RTX 4090清灰用剩的莱德尔HD90000，然后开始组装显卡。顺带提一嘴，涂的硅脂——信越7921，也是群友用剩的，能用RTX 4090的富哥确实大方。效果展示花了一点时间，把显卡装了起来，下面就是成品展示了。感觉可能是教室灯光问题，也有可能是贴纸拆出来用了一段时间后自然氧化变色，后面再看颜色正常了一些：后记：做完成品才发现，显卡系列的单词拼写错了，GeForce不小心拼成GeFroce了 QAQ ...... 这下变成独一无二的"GeFroce"显卡了（X
矿渣再就业：双卡 P104-100 运行大语言模型可行性报告
尝试使用双卡 P104-100 运行大语言模型Introduction（bushi 鉴定为搞学术搞的在我之前的文章，我说了我买了四张P104-100用于跑Blender Sheepit渲染积分，现在我想试试看开发出新的玩法——用P104-100通过Ollama运行大语言模型。因为大语言模型的话，显存大小很重要，很大程度上是显存即正义，一些比较大的模型，我的RTX2080Ti 11G显存还是力不从心。虽然说P104-100才8GB的显存，但是招架不住它便宜啊，79包邮的价格要什么自行车，买两张不就是16G了吗？虽然说不能这么算，但是Ollama支持把大语言模型拆分到不同的显卡进行运行，买都买了，不如试试看？目前的硬件情况目前的四张P104并不是安装在一起的，而是分别放在两个不同的机器上面。又因为我没有支持安装四卡的主板，所以想测试四卡并行跑比较大的模型还是算了。还有一个比较蛋疼的问题是，因为我算是为了利用闲置硬件买的卡，所以是一块H61+E3-1220v2+两条8G内存。这样子做主要是为了满足Sheepit的需求，因为它不支持多GPU同时渲染，所以只能每个GPU开一个实例，分开渲染，占用双倍资源，所以显卡并没有全部安装在一起。也正因为是这样，第二张卡是通过PCIe X1的延长线转接出来的，啊对，就是挖矿用的那种延长线，因为Cycles渲染只需要一次性加载数据，所以即使是PCIe 1.0 X1也影响不大，无非就是加载慢一点。但是，如果是多卡并行跑LLM就是另一个故事了，会涉及频繁的数据交换，这样子即使是显卡原来就砍废的PCIe 1.0 X4都会造成严重瓶颈，更何况转接板的PCIe 1.0 X1。虽然理论上跑起来的效果会非常难看，但是，实践是检验真理的唯一标准，不试试看怎么知道是什么情况呢？于是我打算尝试一下。部署Ollama这算是论文的 Approach 吗？（bushi 鉴定为搞学术搞的因为目前Pascal架构的N卡驱动还是支持的，但是今年10月就正式抛弃，所以，现在还是可以使用最新的Ollama，也算是赶上末班车了。如果后面Ollama也抛弃这些老架构，那就真的寄了，但是跑当下的模型，未来也是可以跑的，只不过有可能新的模型就跑不了了。Pascal架构的显卡最后支持应该是CUDA 12.9了。所以，直接打开Github下载最近版本的Ollama就行了，因为Ollama更新频繁，文章写作测试时用的是前不久的0.11.10版本，进行测试。如果你部署出现什么问题，建议切换到这篇文章使用的相同版本，也就是0.11.10。毕竟在0.11.11的What's Changed里面，增加了CUDA 13的支持，不知道会不会影响Pascal架构的最后CUDA 12.9版本，因为文章的重点不在这里，如果有需要请自行验证，也欢迎你在评论区说一下验证的结果。部署的方式也很简单，在Github的Releases找到对应版本的Ollama下载就行了，有点大，慢慢下就行。下完后解压即可使用：mkdir ollama mv ollama-linux-amd64.tgz ollama/ cd ollama/ tar -xzvf ollama-linux-amd64.tgz rm ollama-linux-amd64.tgz因为Ollama默认会把模型下载在用户文件夹的.ollama隐藏文件夹下，会占用大量空间。为了避免这种情况，我选择创建一个数据文件夹，并设置Ollama将模型文件放在那里。mkdir data然后指定创建的data文件夹为临时HOME目录后，启动Ollama。下面是启动脚本run.sh，请放在刚刚创建的ollama文件夹里面。export HOME=/home/rin/ollama/data/ ./bin/ollama serve/home/rin/ollama/data/请替换为你需要存放模型的实际路径。然后直接启动Ollama:./run.sh进入ollama/bin/目录，执行以下命令运行LLM：./ollama run qwen3:8b --verbose这里的实例用的qwen3:8b，可以根据实际需需要替换为目标模型。--verbose是设置显示 Ollama 每秒生成的 Token 数量。测试平台如图所示：以下测试均在Ollama 0.11.10进行。注意！数据为我本人实测结果，不同环境和提示词结果可能会有差异！单卡P104-100跑常见模型速度测试模型均使用最新模型进行测试，测试的提示词是：请帮我写一段2000字的小故事，讲述两只猫娘 Chocola 和 Vanilla 的日常生活。通义千问模型速度回答时 PCIe 最高交换速率qwen3:0.6b64.24 tokens/sRx:105MB/s Tx:85MB/sqwen3:1.7b59.84 tokens/sRx:85MB/s Tx:65MB/sqwen3:4b30.29 tokens/sRx:70MB/s Tx:50MB/sqwen3:8b22.05 tokens/sRx:50MB/s Tx:40MB/s测试通义千问的时候，在模型推理回答期间，显卡的PCIe I/O是上去的，在测试qwen3:0.6b的时候，大概会双向干到差不多100MB/s的双向传输速度，CPU其中一个核心跑满。而且我发现一个有趣的现象，也就是每秒生成Token数越多，带宽占用越高；每秒生成Token数越少，带宽占用越低。特别是qwen3:4b模型，一开始推理速度极快，到后面速度就降下来了，PCIe交换速率也随之下降。虽然PCIe 1.0 x1理论速度250MB/s，但是我发现在模型加载的时候，大概只能跑到200MB/s左右的速度。不过即使是这个速度，也满足了模型推理期间的数据交换需求。所以用这种矿渣卡跑LLM完全是可行的。另外，我还发现了一个致命的问题，当在提示词中要求的字数太多时，例如要求写10000字的文章，通义千问就会变成复读机，一直在重复其中一段话，永远不停止，只能Ctrl+C强行停止。这个情况在我这边可以稳定复现，经过测试，qwen3:1.7b qwen3:4b这几个模型都有出现过这样的情况，不知道是硬件问题导致的还是模型缺陷，但是可以肯定的是，换另一张P104-100跑也是同样的结果。DeepSeek模型速度回答时 PCIe 最高交换速率deepseek-r1:1.5b51.62 tokens/sRx:60MB/s Tx:45MB/sdeepseek-r1:7b27.77 tokens/sRx:60MB/s Tx:45MB/sdeepseek-r1:8b22.68 tokens/sRx:60MB/s Tx:45MB/s对比通义千问，deepseek-r1的三个不同的模型在单显卡的PCIe I/O速度上是类似的，并没有出现明显的随着每秒生成Token数越多，带宽占用越高，整体趋于稳定。我也顺带测了一下DeepSeek在回答要求写10000字的文章这种问答时，会不会出现复读机的情况。进行了几轮测试下来，确实没有遇到或者说触发，相对而言通义千问更容易触发。Gemma模型速度回答时 PCIe 最高交换速率gemma3:270m118.22 tokens/sRx:90MB/s Tx:180MB/sgemma3:1b51.38 tokens/sRx:55MB/s Tx:80MB/sgemma3:4b38.83 tokens/sRx:75MB/s Tx:75MB/sGemma再次出现了类似通义千问的复读机现象，尤其是gemma3:270m，是几乎稳定触发。gemma3:1b也有触发的现象，但是概率相比于通义千问要低。另外，gemma3:270m因为模型比较小，回答速度突破了110 tokens/s，其返回占用带宽相比于前面两个模型要高得多，达到了180MB/s。不过gemma3:4b的PCIe I/O的速度占用有点反常，Rx反而变高了。Llama由于Llama能塞进8G显存的模型只有一个，所以只测试了llama3.1:8b。模型速度回答时 PCIe 最高交换速率llama3.1:8b26.34 tokens/sRx:60MB/s Tx:45MB/s双卡P104-100跑常见模型速度测试前面的测试只是前菜，现在才是重点——双卡P104-100运行LLM测试。测试时采用和单卡测试时一样的提示词，但是选择模型大小在8G以上16G以下的模型，能让两张卡同时开跑。由于这个大小的模型，大部分只有系列里面的其中一个合适，所以只是测试了这个模型系列里面对应大小的一个模型。ChatGPT虽然但是，加载gpt-oss:20b模型的过程是很慢的，差不多加载了5分钟。模型速度GPU0 PCIe 1.0 x4 最大带宽占用GPU1 PCIe 1.0 x1 最大带宽占用gpt-oss:20b28.14 tokens/sRx:65MB/s Tx:35MB/sRx:55MB/s Tx:50MB/s但是实际测试下来，gpt-oss:20b的输出速度算是能用的水平了，两块79包邮的矿渣有这个表现已经不错了。并且，实际上哪怕是PCIe 1.0 x1也没有造成太严重的瓶颈，甚至影响不大。通义千问模型速度GPU0 PCIe 1.0 x4 最大带宽占用GPU1 PCIe 1.0 x1 最大带宽占用qwen3:14b14.32 tokens/sRx:50MB/s Tx:25MB/sRx:35MB/s Tx:40MB/sDeepSeek模型速度GPU0 PCIe 1.0 x4 最大带宽占用GPU1 PCIe 1.0 x1 最大带宽占用deepseek-r1:14b14.44 tokens/sRx:60MB/s Tx:25MB/sRx:55MB/s Tx:40MB/sGemma模型速度GPU0 PCIe 1.0 x4 最大带宽占用GPU1 PCIe 1.0 x1 最大带宽占用gemma3:12b16.53 tokens/sRx:60MB/s Tx:60MB/sRx:45MB/s Tx:40MB/sConclusion（确信）经过以上的实验，我们可以得出以下结论：在多卡或者单卡并行跑大语言模型时，每秒生成Token数越高，运行期间PCIe I/O带宽的占用也就越高。在Token生产速度低于100 tokens/s时，带宽占用普遍在100MB/s以下，因此即使是使用了PCIe x1矿卡转接板，矿渣显卡运行在PCIe 1.0 x1的通信速度下，对性能也没有较大的负面影响。因为PCIe 1.0 x1实际上最大速度可达200MB/s，高于实验测试得到的IO交换的速度。对于采用P104-100多卡运行LLM的方案，我认为是有很高性价比的，79一张包邮的价格，买两张组合起来即可以大约25-28 tokens/s的速度运行ChatGPT-oss 20B的模型，已经达到了相当可用的水平，性价比非常的高。Discussion（确信）虽然这个实验较为完整的评估了两张P104-100的大语言模型运行效果，但是由于我本人硬件条件有限，没有能测试四张P104-100的大语言模型运行效果，这个有待他人进行相关实验进行补充。另外，我还发现了一个有意思的现象，在双卡P104-100运行大语言模型的时候，gpt-oss:20b的输出token速度要远远快于其他14b或者12b的模型，甚至达到了两倍的速度差别。这与常见的模型参数越大，模型运行速度越慢的常见情况有所出入。
P104 矿渣转生超高性价比 CUDA 渲染卡P104-100 ，传奇矿渣卡，历经三次矿潮，本身也是专业矿卡，没有显示输出，PCIe被砍成1.1 x4，对于打游戏的人来说，这玩意表现不如P106-100。而比他同时代更高一档的卡P102-100，因为有10G的大显存，成为了玩AI炼丹人的入门玩具，价格在300元上下。而P104-100，拥有8G显存，相当于GTX1070，价格却只要79包邮，相当便宜！于是，我就一口气买了四张回来玩玩，看看纯种大矿卡到底是什么样的，看看能不能秽土转生为 Blender 渲染卡，为我赚取 SheepIt 渲染积分。关于 SheepIt 是什么，这是一个免费的社区渲染农场，通过用户贡献算力帮你渲染 Blender 项目，作为代价，你需要帮别人渲染项目来赚取积分，渲染项目会消耗积分。而我，并不打算直接用 P104 进行渲染，因为8G显存渲染相对复杂的场景是不够用的，我的正奶机 RTX2080Ti 都甩这玩意几条街。我的思路是用这张卡赚取足够多的 SheepIt 渲染积分，来给我的未来3D创作做准备，因为渲染农场的速度和效率是单台电脑没法比的。这样子就相当于用现在的空闲时间，换取未来的渲染时间。P104-100 你下辈子还是矿卡，但是不挖比特币，以太坊，而是给我挖 SheepIt Blender 渲染农场积分！从矿场中来，到矿场中去！召唤矿渣矿渣到手后，我先上机跑了一下 SheepIt，可以渲染，相对计算强度为32%，和榜单上的GTX1070Ti差不多。这要归功于GDDR5X显存和超频到了1860MHz的核心频率，温度低的时候甚至冲到了1920MHz。虽然每张卡的Boost频率都不太一样，但是基本盘都是在1860MHz左右，有一张卡低一点，1835MHz，但是也比GTX1070的1683MHz要高不少了。这玩意可以看作是超频版的GTX1070。我也测试了一下Ollama，跑Qwen2.5 7B的模型轻轻松松，速度很快。跑Ollama的时候功耗比跑Blender高，会干到170W左右，这个玩意功耗墙180W，SheepIt渲染的话，观察下来最高也就120W左右，没跑满功耗，但是nvtop显示已经占用100%了。该测的都测了，显卡被矿老板锻炼得肌肉发达，就是有点发烧，跑测试都干75度去了，性能没问题。现在就该让我乙女解剖了！让我看看！然后，我就拆开了——让我看看！这叫什么？崭新出土！已经不能用伊拉克成色来形容了，这叫出土文物！硅脂干得跟水泥一样，要用指甲刮下来！导热垫也已经硬邦邦的了。之前这货的工作强度可想而知。观察了一下塑料壳上面的生产印记，好家伙，2018年4月的卡，那会我还没中考呢！这个年份对得起这样的积灰。看一下散热器的积灰细节：看完了这玩意的内部情况，该让我给这位经历了三波矿潮风雨的老同志接风洗尘了。清理矿渣清理的时候，整个桌子都布满尘土，特别是清理风扇的时候，一扫就是一把土出来！真的绝了！不清理干净直接这个状态让他继续给我干活，估计没多久就要嗝屁了。清理完成后，瞬间舒适：散热器特写，好像并没有太严重的氧化，清理干净后整体成色还可以：清理后我只重新涂了硅脂，没有换导热垫，换导热垫成本就上去了，79包邮的矿渣卡不值得这么做，擦擦将就用吧！你这矿渣卡从矿老板的哥布林窝里面出来，能遇到我这样的狗修金撒玛，对你这么好，就偷着乐吧！我给你洗干净了，你就该给我去赚 SheepIt 渲染积分了。装机本来我是想要一台机器插4张卡，但是，我发现就只插两张，E3-1220v2都不太顶得住，因为渲染完成后还需要用CPU进行降噪分析，并且渲染过程中会一直占满一个CPU核心，所以4C4T的E3-1220v2带两张P104已经比较极限了，基本上占用率都在50%+。所以我转换了思路，搞两台机器，一台机器装两张卡。也幸亏当时在家组装焊接副电源的时候，保险起见，500W的服务器电源只焊接了两条双8PIN供电线，让我可以分开部署。现在有两条8G内存，插上去就是16G，每个客户端分7.5G，给系统留1G就行，反正是无头模式启动，先看看效果怎么样。装好后Be Like:如果之前关注过我的应该就发现了，这是我宿舍云的电脑。我宿舍云的功能全部都迁移到家里云了，用来干这个也算是物尽其用吧。两张P104-100，一张直接插主板的PCIe X16，另一张通过挖矿的PCIe X1转PCIe X16转接线接上。一开始我还担心X1的转接线性能损耗问题导致性能下降，事实证明我是多虑了，几乎没有明显的性能下降，只是渲染启动的时候，数据加载会慢一点，仅此而已！其实这个电脑的电源才300W，用来带两张P104是包炸的。因为我家里面正好有服务器电源，这玩意是短接触点触发，然后稳定输出12V，于是我就想用这玩意单独给显卡供电。焊上从烂电源剪下来的PCIe 8PIN供电线，然后把触发触点焊上延长线，接到继电器上，继电器的触发电源连接主电源的12V，这样，当主电源启动时，这个服务器电源也会一并触发启动，输出12V，做到与主电源同步上电。30块钱的500W铂金电源，想想都香！装系统系统我选择了AlmaLinux 8.10，保险起见先安装的带MATE桌面的版本，后续再开启SSH，安装xrdp和tigervnc用于远程桌面，以及cockpit面板进行远程管理。按照引导提示一步一步安装系统就可以了，但是这个系统的安装程序有点问题，如果你不预先提前分区硬盘，他会把根目录放在硬盘最靠后的位置，导致性能受到影响。我是先手动进行了分区操作，在live桌面环境安装kde-partitionmanager，然后再用root权限启动即可进行分区操作。我的分区长这样，可以作为参考：[root@P104-Cluster rin]# lsblk NAME MAJ:MIN RM SIZE RO TYPE MOUNTPOINT sda 8:0 0 462.1G 0 disk ├─sda1 8:1 0 2M 0 part ├─sda2 8:2 0 50M 0 part /boot/efi ├─sda3 8:3 0 600M 0 part /boot ├─sda4 8:4 0 32G 0 part / ├─sda5 8:5 0 2G 0 part [SWAP] └─sda6 8:6 0 427.5G 0 part /home建议通过BIOS模式启动安装镜像，然后设置BIOSboot分区，以便系统支持BIOS和UEFI双启动模式。装显卡驱动关于这部分，我之前写过文章，这里就不再赘述，可以在我的网站直接查找。我这里就给出一串命令梭哈，梭哈完成重启驱动就装上了：yum install epel-release dnf config-manager --add-repo http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/$(uname -i)/cuda-rhel8.repo dnf install kernel-headers-$(uname -r) kernel-devel-$(uname -r) tar bzip2 make automake gcc gcc-c++ pciutils elfutils-libelf-devel libglvnd-opengl libglvnd-glx libglvnd-devel acpid pkgconfig dkms dnf module install nvidia-driver:575-dkms安装Java环境桌面系统因为安装了LibreOffcie的原因自带了 Java 1.8.0，然而 SheepIt 客户端需要更高版本的 Java ，所以我们需要进行安装：yum install java-21-openjdk但是，安装完成后，命令行查看 Java 版本，发现怎么还是1.8.0？这时候就要切换系统环境的 Java 版本了，用这个命令切换：update-alternatives --config java运行后选择 java 21 即可。设置Sheepit客户端由于最近 SheepIt 更改了客户端，现在是打开客户端启动器，然后进行客户端下载，再启动客户端。因为有时候下载客户端的速度奇慢无比，等待过程着实操蛋。于是我决定把下载的客户端找出来，复制到工作目录备用。启动的时候，已经有提示了：[rin@P104-Cluster sheepit]$ java -jar ./client-launcher.jar -login Chocola -password qm4AQY6Y8zyz7Zj51UWedSTvao8zupmEV8GCcugD -memory 7.5G -compute-method GPU --headless -hostname P104-Cluster01 -ui text -gpu OPTIX_0 -cache-dir /home/rin/sheepit/GPU1 -shared-zip /home/rin/sheepit/shared-zip Server::downloadClient(/tmp/b15aba88aec93a7c66c89a5ba7bf6bd7.jar) Status: Starting client download... Status: Download complete! everything is fine will launch /tmp/b15aba88aec93a7c66c89a5ba7bf6bd7.jar复制出来，以免每次启动重复下载：mv /tmp/b15aba88aec93a7c66c89a5ba7bf6bd7.jar ./sheepit-client.jar下次启动直接：java -jar ./sheepit-client.jar -login Chocola -password qm4AQY6Y8zyz7Zj51UWedSTvao8zupmEV8GCcugD -memory 7.5G -compute-method GPU --headless -hostname P104-Cluster01 -ui text -gpu OPTIX_0 -cache-dir /home/rin/sheepit/GPU1 -shared-zip /home/rin/sheepit/shared-zip这里说明一下参数的含义：参数作用说明-login, -password登录 SheepIt 帐号，进行身份认证-memory控制客户端的最大可用内存（示例为 7.5GB）-compute-method选择计算方式（GPU / CPU）--headless无图形界面模式，适合服务器或脚本运行-hostname为客户端指定易于识别的名称-ui text文本模式界面，适用于终端环境-gpu指定使用哪块 GPU（如 OPTIX_0）-cache-dir设置缓存存储位置，建议为独立目录-shared-zip指定共享资源存储目录，让多个客户端可以共用资源把这段命令保存为.sh脚本文件，下次启动直接在目录一键执行就可以。根据需要自行修改，当然，不改也能用，如果你一直用上面这段实例原封不动的跑，我会很感谢你的 XD有一点要注意的，因为 SheepIt 的服务器在国外，所以下载速度可能会很慢，建议搭配魔法上网环境使用。在启动参数加上-proxy http://login:password@host:port代理参数即可，懂的都懂。SheepIt，启动！矿之圣女 P104 桑，给你洗干净换好硅脂就该给我干活了喵！温度也不那么高了，大概60多度这样子，算是比较正常的满载温度了。积分赚取速度表现这是 P104 单卡跑4个小时赚取的积分：76053分，折合每个小时赚取约19013分，也就是一天应该可以赚取大约456318分。这是 RTX2080Ti 跑了五天多，大约136.4小时的积分：6142811分，折合每个小时赚取约45035分，也就是一天应该可以赚大约1080847分。这两样来看，P104 赚取积分的速度大约是 RTX2080Ti 的42%。尽管现在 RTX2080Ti 的性价比非常高，目前应该是1300左右就能购入了，但是，1300却可以买16张 P104-100 ！而当42%X16，那将是672%，也就是可以买到6.7倍的性能。所以 P104-100 这玩意的性价比是非常炸裂的。缺点总结这张卡看似美好，但是，这肯定是有代价的，那就是巨大的耗电量。除非你在电费相对廉价的地区，不然不是很推荐组多台这种机器赚取渲染积分，我觉得搞个双卡就算是一个比较甜点的选择了。我上四卡主要是我这边不用我交电费） 除此之外，卡越多，对平台的要求也就越高，对应的成本也会上去。到手后一张张拆开整备也是很花时间的，我四张卡清理整备完都快花了我一天时间，当然，我清理的是相对比较细致的，如果只是凑合用估计也不用这么久。还有一个问题，就是，因为是Pascal架构，已经比较老了，有一些新特性不支持，导致不是全部的项目都能渲染。也就是，这玩意挂 SheepIt 渲染的时候，更有可能遇到空窗期，也就是没有任务可做，处于空闲状态。可以对比一下 P104-100 的可渲染项目和 RTX2080Ti 的可渲染项目的区别：P104-100:ProjectStatuslager-berechnung 1-3350Renderableflat-screen_water_5_K7Renderableflat-screen_water_5_yu-gi-ohRenderableflat-screen_water_5_nintendoDS_cycles 1-1500Renderable3 170-480Renderable0099-10086001-1-SRenderable0061-10086001-1-SRenderable0057-10086001-1-SRenderable0012-10086001-1-SRenderableplane 1-150 CxCFRenderableDOVEL-2Renderable3.2Needs a GPU with higher cuda compute capabilityPotential Abstract Animation 1-600 7yItRequires CPUearth_v2 - CopieNot enough vramwar 2Requires CPUfarmhouse(copy) 2 1-200 aOnFNot enough vramfarmhouse(copy) 2 1-200 sarANot enough vramr1t1 3200 cam 2No big archive download on this computerS0E50_EUV_INTRO_new_rev7Not enough vramV3 - Vote 1_SHEEPITNeeds a GPU with higher cuda compute capabilityfin3No big archive download on this computerBallRequires CPUdance_07No big archive download on this computer2 0-450 eTeYNeeds a GPU with higher cuda compute capabilityZ.10Needs a GPU with higher cuda compute capabilitysheepit250714-N22-MARINER anim sc - 07 429-574Not enough vramr1t1 3600No big archive download on this computerbrandingNo big archive download on this computergodz in city FPV 1050-1400No big archive download on this computerPart 1Needs a GPU with higher cuda compute capability32.warp energy tunnel 1-2000Needs a GPU with higher cuda compute capabilityASCENSOR 3Requires CPUgrassland123 1-220No big archive download on this computerrampage rally render 1001-1144 46cXNeeds a GPU with higher cuda compute capabilityBinocles_cotxeNot enough free memory, requiring: 10.8 GB, available: 7.3 GBplane 1-150Project rate-limited due to lack of points.Prj 3 Perfume S4No big archive download on this computerscena 3 troth 1-400 33CrRequires CPUAnim_Rainbow_testNeeds a GPU with higher cuda compute capabilityschool vid 1-600No eevee or Grease Pencil project on headless sessionanimationSheepIT02Needs a GPU with higher cuda compute capabilityWebsiteAnimation_CorrectModels3_Part1_v5Not enough free memory, requiring: 17.0 GB, available: 7.3 GBWebsiteAnimation_CorrectModels3_Part2_config_v2 444-924No big archive download on this computerRoji 2192-4044Needs a GPU with higher cuda compute capabilityPrj 3 Perfume S6Project is not fully synced on all mirrors.RTX2080Ti：ProjectStatus2 0-450 eTeYRenderablegodz in city FPV 1050-1400Renderable32.warp energy tunnel 1-2000RenderableBinocles_cotxeRenderableDOVEL-2RenderableAnim_Rainbow_testRenderableanimationSheepIT02Renderableflat-screen_water_5_K7Renderablelager-berechnung 1-3350Renderablegrassland123 1-220Renderableschool vid 1-600Renderable3 170-480Renderable0099-10086001-1-SRenderable0061-10086001-1-SRenderable0057-10086001-1-SRenderable0012-10086001-1-SRenderableWebsiteAnimation_CorrectModels3_Part2_config_v2 444-924RenderableRoji 2192-4044Renderable3.2Renderableplane 1-150RenderableWebsiteAnimation_CorrectModels3_Part1_v5RenderablePotential Abstract Animation 1-600 7yItRequires CPUearth_v2 - CopieNot enough vramwar 2Requires CPUfarmhouse(copy) 2 1-200 aOnFNot enough vramfarmhouse(copy) 2 1-200 sarANot enough vramr1t1 3200 cam 2Requires CPUS0E50_EUV_INTRO_new_rev7Not enough vramV3 - Vote 1_SHEEPITProject rate-limited due to lack of points.fin3Requires CPUBallProject rate-limited due to lack of points.dance_07Requires CPUZ.10Project rate-limited due to lack of points.sheepit250714-N22-MARINER anim sc - 07 429-574Not enough vramr1t1 3600Requires CPUflat-screen_water_5_yu-gi-ohProject rate-limited due to lack of points.brandingRequires CPUflat-screen_water_5_nintendoDS_cycles 1-1500Project rate-limited due to lack of points.Part 1Project rate-limited due to lack of points.ASCENSOR 3Requires CPUrampage rally render 1001-1144 46cXProject rate-limited due to lack of points.scena 3 troth 1-400 33CrRequires CPUplane 1-150 CxCFProject rate-limited due to lack of points.Prj 3 Perfume S6Project is not fully synced on all mirrors.可以明显看到 RTX2080Ti 可以渲染的项目更多。如果只是自己玩玩，搞两张卡就行，花不了多少钱的，还能玩玩矿渣圣遗物，79包邮的价格，炸了也不心疼。同时，也可以给失足矿渣卡一个改过自新的机会，让它金盆洗手，重新做卡。后记：Sheepit冲榜四张P104-100配合我的主力卡RTX2080Ti，在连续跑了一个月后，顺利冲榜 top 1% renderers ，排名20，截图留念。
购入 HD6990 和 TITAN Black 赛博收藏品这两张卡虽然并不是我最想收藏的卡之一，但是也具有一定收藏价值，特别是HD6990。只要价格合适，是可以考虑购入的赛博手办。HD6990 购买经历偶然的一次机会，我刷闲鱼，给我刷到了180包邮的HD6990，这谁顶得住啊，必须下单啊！虽然橙色差一点，但是胜在便宜！便宜！还是他妈的便宜！别人都是挂四五百一张，180块钱，我想买来收藏的，不买就是傻逼！至于HD6990是何方神圣，这玩意和GTX690一样是双芯显卡，功耗（当量）比GTX690还大。感兴趣的可以自己去搜索看看。很快啊，啪的一下，我就下单了！到祸后，去借了朋友的电脑测试，死活点不亮，但是核显进去能认到显卡。然后狗屎BUGdows11装不上驱动，导致无法确认卡是好是坏。于是，我只能回宿舍拆了我宿舍的服务器电脑，拿主板去尝试点这个显卡。拿过去后，果然是一把就亮了，还是得年代匹配。之前点不亮的是AM5平台，H61一次就亮了。在测过游戏没问题后，我就确认收货并拆开清理了：整体来看只是外壳划痕比较多，内部PCB除了核心菊花因为背板裸露导致长期积灰橙色发黑，其他没有太大问题，氧化不算很严重。来个PCB特写：但是散热片因为使用环境的原因，氧化比较严重，有明显的起泡和腐蚀氧化。修整好，换好硅脂后，这个HD6990就正式进入我的收藏库存了。另外，我特意对比了一下HD6990，GTX690，GTX780Ti的游戏实际表现。因为HD6990和GTX690都是一个核心2G显存，虽然说有4G显存，但是只能当2G用。很明显的一点是，GTA5下HD6990和GTX690纹理只能开普通，开高会爆显存，而3G的GTX780Ti就可以把纹理开到非常高。（别看功耗输入端235W觉得很高了，因为是暂停了游戏，如果是在玩的时候，是375W，测试用地电源是500W的，真怕炸了）（GTX690没有拍到，玩游戏的时候，输入端大概310W左右）（GTX780Ti玩游戏的时候，输入端大概260W左右）（相比之下GTX690的功耗和发热其实没那么恐怖，GTX590才是真正BOOM的那个）TITAN Black 购买经历TITAN Black 其实可以看作是6G版本的GTX780Ti，而这张卡是偶然刷到的320包邮的显卡，橙色看样子还是不错的。价格和我之前买的GTX780Ti几乎一样，突然感觉之前花320买GTX780Ti有点小亏，成色还不太好。犹豫了一下后，我还是下单了：但是，到手后，我感觉320花得值！显卡橙色9成新以上，橙色极好。关键是，卡是没有拆过的，原封未动！拆螺丝清理的时候里面都有原厂的胶水！拆开后，里面除了常见的积灰外，非常干净，积灰也不算多，离心风扇整体来看还是很干净的。挡板也没有明显氧化痕迹，背面只有少许浮尘。新！太新了！！！这就是刚到手的样子。但是，由于考虑到要长期保存，测试没问题确认收货后，我决定还是拆开清理一下。结果。拆开发现里面灰尘真不多，甚至原厂硅脂都没干！！！对于这么多年的显卡，确实很干净了。PCB特写：总体来说只是导热垫硅油渗漏有点严重，别的还真没什么问题！清理完成后的组装过程：对比一下清理完成后TITAN Black和GTX780Ti的成色：TITAN Black的橙色可以说非常好了，仅次于GTX690，我收藏的GTX690是库存全新卡）
RTX2080Ti换纯铜散热器，温度爆降！因为天气越来越热，而且我还需要跑sheepit渲染农场赚积分，我的哥布林卡RTX2080Ti在这种情况下一度干到76度+，即使给服务器开盖运行，也有72度+，这温度还是高了点。于是，我就想换个纯铜的散热器，看看能有多大提升。在咸鱼蹲了一段时间，然后终于让我买到想要的散热器了——纯铜的散热器。然后48包邮的价格购入。更换散热器把显卡拆出来，涡轮卡这个设计我真的爱了，只需要打开外罩，就可以直接清灰，换硅脂，非常的方便。甚至只清灰不换硅脂都是可以的。可以看到，即使是高强度用了快一年，也没有太多灰尘，说明服务器防尘还是做的很到位的。拆下散热器，看看哥布林女骑士的心脏：接下来就是替换纯铜散热器了，可以看到散热片的面积明显已经比原来的要大的多了：然后尝试徒手掰断riser卡的金属片，也就只能掰断一点点了：改完了，让我们来测测温度吧。温度表现图我就不放了，直接说一下总结吧：由于散热面积增加，散热片增大，导致风阻也增大了，风量没有原来这么大了。这回导致一定的散热性能下降。在温度较低的区间，纯铜散热器和铝散热器没有太大区别。温度较高的时候，纯铜散热器就会有显著提升，比铝的低了5度以上。不得不说，纯铜散热器还是有点东西的。就是有点贵，我这个48包邮是箭楼价格，因为有瑕疵，但是不影响使用。而且，纯铜散热不太好买，比较少见。改装完成后，最强散热组件+纯铜散热，有没有可能，这就是散热最强涡轮显卡？
谁说E5功耗高？E5-2630v4第一个不服！之前看到钱韦德的视频，测试E5做NAS的可行性，最后视频的结论是——功耗会比普通普通NAS高出50W。而且在测试的数据表格，待机功耗那里赫然写着47W。而他测试使用的CPU，正是我要尝试的型号——E5-2630v4根据牙膏长官方给的数据，E5-2630v4的参数如下：架构：Broadwell光刻：14 nm内核数：10总线程数：20最大睿频频率：3.10 GHz英特尔® 睿频加速技术 2.0 频率：3.10 GHz处理器基本频率：2.20 GHz缓存：25 MB Intel® Smart CacheTDP：85 W内存类型：DDR4 1600/1866/2133最大内存通道数：4这么看下来，85W的TDP按理来说功耗应该不会高，不少桌面处理器的TDP也差不多这么大。而且，之前有人也测过低功耗CPU和常规CPU的待机功耗几乎没有差别，而且低功耗CPU要性能的时候还释放不出来，纯智商税。所以，我认为E5-2630v4应该和普通的桌面CPU待机大差不差。虽然上次我用我的机架式服务器测试（《机架式服务器待机功耗详细测评》这篇文章），E5-2630v4就算是待机状态下，关掉3008IT直通卡仍然高达50W。但是，因为服务器有其他的组件也在耗电，而寨板的话可以更加接近于家用主板，组件更少，理论上更省电。再加上很多寨板还是魔改普通消费级的芯片组，功耗会比原生X99的C612芯片组更低。为什么这么多个TDP比较低的E5，我偏偏挑的是E5-2630v4？E5v4的Broadwell-EP总共拥有三个原生Die(芯片)，分别是LCC，MCC，HCC：LCC（Low Core Count）低核心数 Die原生核心数：最多 10 个核心，用于 4 至 10 核心的处理器典型型号：E5-2620 v4（8 核）、E5-2630 v4（10 核）晶体管数量：约 32 亿Die 尺寸：16.2mm × 15.2mmMCC（Medium Core Count）中等核心数 Die原生核心数：最多 15 个核心，用于 12 至 14 核心的处理器典型型号：E5-2640 v4（10 核）、E5-2650 v4（12 核）、E5-2660 v4（14 核）晶体管数量：约 47 亿Die 尺寸：16.2mm × 18.9mmHCC（High Core Count）高核心数 Die原生核心数：最多 24 个核心，但在 E5 v4 系列中最多启用 22 个核心，用于 16 至 22 核心的处理器典型型号：E5-2697 v4（18 核）、E5-2699 v4（22 核）晶体管数量：约 72 亿Die 尺寸：18.1mm × 25.2mm按理来说，Die越大，核心越多，越耗电。而核心数量最少的Die都已经10核心了，所以恰好就是10核心的E5-2630v4就是不二之选，正好把LCC Die的核心用完，价格还便宜。同样是10核心，主频更高一点的E5-2640v4也是可选项之一，但是TDP就90W了，价格翻倍。而TDP同样是85W且同价钱的E5-2620v4则是8核心，屏蔽了两个核心，因为Die还是那么大，估计还是会费电。购入平台进行测试“没有调查就没有发言权“，为了探究实际的功耗表现，我特地花了99，买了一块X99寨板——劲鲨X99M-G。这个板子包邮，芯片组是H81，带挡板，带散热器支架；但是有三个槽点：第一，看着是四条内存插槽，实际上却是双通道第二，CPU风扇没有调速，接上就是全速第三，没有来电自启功能，对NAS很不友好内存的话，我买了两条16G海力士的DDR4 REG ECC 2133MHz内存组成双通道。因为缺失了来电自启和风扇调速，我被迫买了一个来电自启模块和风扇温控模块。进行测试的时候，先接上显卡调整好相关的BIOS设置，然后再拔掉显卡进行启动。大概就是下图的状态运行：要调整BIOS设置，插上显卡时Be Like:特别是其搭载了690战术核显卡的改进型号，一发就可以摧毁一个航母战斗群测试结果先直接说结论——和桌面平台相比，待机功耗确实变高了，但是没有高的很夸张，大概多了3-4W，算是可以接受范围。我这边测试下来，使用500W的航嘉电源，拔掉显卡，只保留一个500G的希捷机械硬盘来启动系统的情况下，待机功耗的输入端功率在27.7W附近波动。作为对比，H81+i3-4170相同条件下，待机功耗输入端功率在24W附近波动。大概就相差了3-4W，考虑到E5有更多的核心，更多的PCIE，更大的内存，这个差距是可以接受的。但是，这个结果是经过了功耗调优的，默认的BIOS设置，这个功耗会达到36.5W。为了达成这个功耗，需要在BIOS里面开启C-state，并且开到C6状态。还要设置其他对应的处理器电源策略，把能开的节能选项都打开。除此之外，设置PCIe电源管理节能策略也可以降低功耗。至于关闭声卡这个外围设备，我试了，差别不是很明显，但是考虑到也用不到声卡，关了就关了。番外：电源效率对功耗的影响由于我在升级家里云硬件到时候时候遇到了玄学问题：之前的惠普拆机电源接X99寨板死活都是上电保护，但是另外两个正规军主板没问题。而X99寨板换了三个电源都可以正常点亮，所以我被迫给我的家里云用了长城的300W电源。在测试过程中，我发现，同样的硬件配置，不同的电源，输入端功耗是不一样的，这也就是电源转换效率造成的。你费尽心思在主板BIOS里面设置节能策略节省下来的功耗，换个转换效率差点的电源，直接就给你吃回去了。例如，同样是带H81+i3-4170+500G希捷机械硬盘，不同的电源表现截然不同，具体的型号和情况请看照片：惠普拆机电源：21W不过这个电源遇到了一个玄学问题——第一次装机X99寨板可以正常点亮使用，但是第二次就是上电直接掉电，不知道是不是自动保护了。但是这个电源带另外两个主板一点问题都没有，而那个X99使用其他的电源又可以正常开机使用。或许是机魂不悦吧（航嘉500W电源：24W航嘉270W电源：26W我手里转换效率最差的电源和最好的输入功耗足足差了5W，直接差出来一个机械硬盘的功耗！这也说明，买一个转换效率高的电源用于NAS，这是绝对值得的。对于二手电源，个人认为，想要转换效率高的电源，买品牌机拆机电源是性价比比较高的选择。这个惠普电源就是建兴代工的，做工质量极好，用料很足。又又又升级家里云本来还想着E3-1220v2恒久远来着？来都来了，换上咯。
手搓洗洁精主机，过把捡垃圾瘾太久不捡垃圾玩了，感觉有点手痒。而且之前看到有人搞各种奇葩的机箱，自己也感觉心痒痒，想搞个来玩玩。于是乎，就有了搞洗洁精主机的想法，主要是感觉用泵头做开关，在加上LED灯，就非常有意思。配件选型以及准备由于这个机箱是自己DIY的，没有标准的尺寸，只能自己判断各个配件的大小，来选择洗洁精桶的大小。以下是各个配件的选型：机箱选型由于我没有空的洗洁精桶，且这么大桶买需要不少钱。于是我打算在某宝购入空桶来打造机箱。我选择的是5L的空桶，长度18cm，高度足够，刚好可以放下ITX规格的主板。某宝6.99包邮拿下。主板+内存+CPU套装对于电脑的硬件，我的想法是尽可能便宜，于是我就去某鱼找，然后真让我找到了。A8 6410CPU+8G DDR3内存+配套主板+32G MSATA硬盘——85包邮！但是我用不到32G的硬盘，太小了，于是我让卖家换成了三条主板配套硬盘电源线，这样就可以不用单独去花七八块钱买电源线了。硬盘我打算是固态+机械的方案，直接在某宝低价购入。128G的固态+500G的机械，拿来玩玩肯定是够了的。电源我当时在考虑主板的时候，就已经考虑到如果是常规的小电源，价格会比较贵。所以另辟蹊径买了一体机的主板，这个一体机主板是12V供电，也就意味着，我可以直接上便宜，大碗，靠谱的服务器拆机电源，25块钱550W，炸电源？不可能的！就是运费都快抵一个电源一半价格了。。。杂七杂八的东西为了改装洗洁精桶成为机箱，还需要一些乱七八糟的东西，考虑少了可不行。前置USB转接线：增加USB接口，为可选项12CM机箱风扇+风扇防护网：改善散热，为可选项4PIN供电线：为主板提供供电杜邦线：改装开关和指示灯的跳线WIFI天线：增强WIFI信号，视情况而定，如果你要搞WIFI就需要自复位小开关：用于改造泵头，实现开关功能3mm发光二极管：用于改造泵头，实现发光100欧1/4W电阻：配合发光二极管使用，防止发光二极管超压烧毁细导线：用于泵头部分改装电路热缩管：用于二极管和电阻焊接后绝缘处理电烙铁+焊丝+松香：用于焊接导线和小零件一体机小喇叭：利用主板带的喇叭接口，视情况而定，为可选项扎带：用于固定硬件高强度结构胶：用于改造泵头后重新贴合，如果不是切开泵头的方式改装可以不需要热熔胶+热熔胶枪：用于部分零件的固定，以及后面的封盖美工刀：用于切开桶体，泵头，进行改装中等大小十字螺丝刀：用于钻孔电子产品用的全套螺丝刀：用于拆卸组装硬件图片列举的只是其中一小部分。以及，最重要的：灵巧的双手和善于思考和解决问题的大脑。制作过程整个制作大约花费了我一天的时间，制作时间长短和你对做工的质量要求以及你的动手能力有关，我一天做完仅供参考。最灵魂的部分——泵头开关的制作泵头开关是洗洁精主机最有灵魂，也是最难制作的部分。关于泵头开关的制作方法，有三种思路：第一种：无损拆开后，去掉玻璃珠，活塞，钻孔引线改造。这个方法的好处显而易见，就是能够保持泵体原来的结构，只需要在一些地方钻孔引线即可。但是坏处是，想无损打开泵头极其困难，有一些泵头卡的很紧，而且卡扣可以用力的面积很小，几乎没有办法无损拆开。之前我在宿舍拿空沐浴露，洗发水等的空瓶泵头进行尝试拆解，几乎都是以失败告终。要么泵头的管直接断裂，要么就根本拆不开，后面只有一个洗发水的泵头成功打开了，能成功打开的原因是这个泵头用料差一点，比较容易变形，我左右用力摆动泵头的卡扣给他掰下来了。卡扣就是外面凸出来一小截的那个环，一般结构都是这样的。第二种：在泵体中间用美工刀切开，取出里面的零件。这个方法对于那些没办法打开卡扣的泵头来说，其实是不二之选了，相对而言比较简单。但是，代价是，复原难度较大，需要有高强度的结构胶来承受按压泵头时被切断部分的应力。除此之外，由于内部有弹簧，所以在上结构胶之前还需要有持久的固定措施，我用的就是扎带固定的。最终我实践下来，这个方法还可以。第三种：在泵体底部切开，取出玻璃球后，在底部设置开关。这个方法相对来说更加简单，不需要高强度结构胶和额外的固定手段，也不需要面对非常难打开的卡扣。但是代价是，这样做出来的泵头开关，只有开关，没有灯效，因为没办法引线。我最终选择的是第二种方法，由于这部分制作比较复杂，我会详细讲解。第一步，切开泵体使用美工刀从中间切开泵体，注意不要完全切断，要留一小截方便后面复原。第二步，拆解泵体取出所有的零部件，然后进行分解，拆分到无法继续拆分的程度，分离每一个零件。然后我观察了一下，开关是可以巧妙的利用泵体下部的进液口完美放入的。但是如果你真的做实际情况可能会有所差异，因为泵体，开关可能不一样，要根据实际情况进行变通。当然，如果你抄我作业就是一样的了。第三步，穿灯引线首先是焊接好电路，在LED灯珠的正极串联一个电阻，然后正负极焊接好导线，套上热缩管。个人建议套热缩管的方法是，正极套一个，然后整体套一个，这样子就是整体绝缘的了。处理完成后别忘了测试一下你不能点亮，要是把零件焊炸了组装完成后也是白忙活。然后把焊接好的灯穿入泵头的按压部分：这个灯作为硬盘灯，电源灯我打算藏在泵体里面，用比较亮的白色LED。按下图的顺序穿好：第四步，安装开关给开关焊接好导线，穿入泵体，用手压住压到底，然后在后面导线出口灌入热熔胶固定。第五步，还原泵体使用扎带对泵体进行固定，然后打上结构胶，放置到胶水凝固。改造桶体技巧选择要打开放入硬件的那一面，用美工刀切开桶体。注意切割的时候要小心，不要切过头了，也不要切到手，安全第一。切割桶体，钻孔时有一个小技巧：可以用一张纸先按在硬件上面确定切割大小和开孔位置，然后再以这张纸为模板进行切割和钻孔操作。然后就是根据你的想法和硬件的实际尺寸进行开孔操作了，这一步相比于泵头开关要简单了不少。安装硬件对于需要贴着桶壁安装的硬件，并且本身带了自攻螺丝空位的，个人建议是直接在桶壁钻孔然后用螺丝固定。例如我这里的散热风扇和机械硬盘就可以这么操作。其实USB接口也可以，但是我没有这么长的螺丝，开完孔后发现螺丝太短了，只能上扎带了。安装完成上面的硬件后，接下来就是需要扎带固定的硬件。这个机箱在制作的过程中，电源，主板就是采用扎带固定的。对于电源，我利用了了外壳卡住的那部分受力点，所以在内部只需要一个固定位。我在桶底钻了两个孔，两个孔的距离就是电源的宽度大小，这样就可以把电源紧紧地绑在桶体的下部了。对于主板，我在其四角对应的位置分别开了两个孔，当然，如果附近有了开孔的话就可以复用。主要目的是给扎带绑定的时候有一个受力点，两个孔的距离不宜过大或者过小，大约0.5-1CM就比较合适了，主板的PCB在两个孔位之间。准确的描述是，主板要垂直于两个孔位的连线。在上扎带的时候，不能一次直接拉紧，要均匀的一点一点上紧，注意调整，毕竟扎带这玩意一旦上紧了就没有回头路了，只能剪断重来。调整完毕无误后，剪去多余长度的扎带。做到了这步后，这个洗洁精机箱也已经做的七七八八了。收尾工作将买来的杜邦线的公头剪掉，按照实际的线序焊接到之前做好的泵头开关的导线上，注意不要接错。焊接完成，测试无误后，用扎带把杜邦线的接线端绑在泵体下部，然后接头部分可以用热熔胶固定进行绝缘保护。接上USB跳线，开关机跳线，WIFI天线，主板音响跳线，机箱风扇线，主板供电线，SATA线，硬盘供电线。测试无误后，就可以用热熔胶封盖了。效果展示安装操作系统后，最终效果如下图所示硬件配置：后面测了一下，待机功耗大约为23W，还算是比较省电的。
机架式服务器待机功耗详细测评机架式服务器是电老虎？都说机架式服务器是电老虎，用下来感觉功耗也不低。待机也有160W，于是我就好奇，到底是什么导致机架式服务器如此费电？为了一探究竟，就有了这次实验。整个实验过程涉及多次硬件更换，服务器开关机，耗时较久，花了我一整天的时间进行测试。最终得到了机架式服务器各个部分对功耗的影响效果相关结论。测试的机架式服务器型号本次测试的服务器型号为浪潮的SA5212M4服务器。该服务器为双路C612芯片组的平台（也就是所谓的X99平台），有16个DDR4内存插槽，前置12个3.5寸硬盘位，兼任SAS/SATA硬盘。后后置四个2.5寸SATA硬盘位。可以选配Riser卡安装显卡，提供显卡供电，供电为双8PIN。我是安装了一块RTX2080Ti使用。现在这个机器价格相当廉价，前段时间准系统的价格甚至200多就能搞到手，不乏有人想要拿这玩意做NAS。以下是各个部分详细测试：未开机状态下待机功耗服务器由于自带了BMC，而这个模块只要通电就会启动，来提供服务器远程管理功能。一般而言，可以做到远程开机，远程调整BIOS设置，远程重装系统等。对于想用服务器运行服务的情况下，BMC提供了极大的便利。而这种便利是有代价的，那就是未开机下，也有将近8W的待机功耗，而且这个功耗始终存在。核心部件功耗测试为了探究服务器最核心部分的组件待机功耗，我移除了所有硬盘，只保留一个CPU和一条内存条。然后在BIOS里面关掉尽可能多的外围设备，这其中就包括了控制前置硬盘笼的板载3008IT直通阵列卡。当然，前置硬盘笼和后置硬盘笼我没有移除，如果这两个东西没有的话，服务器的功能就大残了。对于3008IT，有一些机器是不带的，前置硬盘笼靠主板的SATA口控制。保留的配置情况:CPU:E5-2630v4 80W TDP 单CPU内存：16G DDR4 2133MHz REG ECC 一条电源：移除冗余电源，只保留一个电源模块。单个电源800W硬盘笼：保留前置硬盘笼和后置硬盘笼E5-2630v4 CPU:变更配置后的服务器：由于一般而言，计算机进入操作系统后，由操作系统调控CPU，功耗可以降低。就实验而言，以上配置开机未进入系统状态下功耗将近100W，而进入操作系统后，功耗大约50W。在其他的平台我也发现了相同的现象。为了得到真实的待机功耗，我使用U盘引导Linux Live镜像，进入操作系统，降低使用硬盘对测试结果的影响。以下是在我经过各自调整后，最低的功耗：大约50W左右，对NAS来说已经相当恐怖了。我的现任NAS，待机也就37.5W。现在这个功耗还只是核心部件，风扇转速10%的情况下测得的功耗。板载3008IT直通卡功耗在测试过程中，为了降低核心部分功耗，我关闭了板载的3008IT直通卡，然后就观察到功耗的明显下降。上图就是关闭了尽可能多的外围设备后的功耗，实际测试下来其他部件关闭对功耗影响都不是很大，而3008IT影响非常大。下图是3008IT开启的时候的功耗：可以看到，3008IT直通卡大概也有6.6W的功耗，已经比一块3.5寸消费级机械硬盘还高了。因此，除非你想使用便宜的SAS盘，不然不建议选带3008IT的服务器作为NAS。当然，SAS盘和企业级硬盘也不是省油的灯，后面我会提到。核心数量增加对待机功耗的影响不同核心的CPU，TDP也不一样。E5V4的Broadwell-EP总共拥有三个原生Die(芯片)，LCCDie有2列10个核心，MCCDie有3列15个核心，HCCDie则有4列24个核心。E5-2630v4是 80W TDP 规格为 10C 20T 2.2GHz 但是：E5-2686v4是 145W TDP规格为 18C 36T 2.3GHzE5-2686v4是我平时使用的CPU，规格相差这么大，核心DIE不一样，原生核心数量也不一样，会不会有明显的功耗差异？于是，我将E5-2630v4替换为了E5-2686v4进行功耗测试，进入系统后待机功耗：可以看到，比E5-2630v4要高2W的功耗，说明核心变多，DIE变大，确实会导致功耗增加，但是待机状态下增加的功耗也没有特别夸张。2W的功耗，如果不是对功耗特别敏感的话，差不多也可以忽略不计。内存数量对功耗的影响实验到现在，内存只有一条。接下来我将会加上三条内存，让CPU可以达到四通道的内存工作状态。此时的功耗：功耗大约上升了1.7W，折算下来的话，一条内存也就0.6W不到的功耗。内存的功耗也确实不大。组双路后的功耗接下来，我把服务器另一个CPU也安装上，对应也插了四条内存。对于NUMA架构来说，就是增加了一个计算节点，所以这次测试增加的功耗就是单个计算节点的功耗。待机功耗：可以看到，功耗从原来的54W变成了89w，增加的功耗为35W。基本上符合预期，因为之前54W的待机功耗，如果除掉BMC，风扇，硬盘背板这些的功耗消耗，估计也是接近35W的功耗。因此，基本上可以断定，增加一个计算节点，功耗大约增加了30～35W。机械硬盘的功耗这是最让我吃惊的测试。没想到电费刺客竟然是企业级硬盘！就是下图这种：由于我稍微提高了风扇的转速，不然CPU太热了。功耗稍微有所提高：插入一块硬盘后的功耗变化：可以看到，功耗从原来的95.3W变成了104.3W，增加了9W的功耗！再插入第二块：增加了7.5W两个同型号的硬盘，插入服务器增加的功耗却不一样，我推断有可能是有一块电机老化比较严重，导致维持运转需要更高的功耗。然后是SAS盘，这个最逆天：功耗记录：直接增加了将近10W的功耗！接下来看看消费级硬盘的表现：插入后的功耗：大概功耗只有4.2W。当然，有一点必须要指出的是，前面两个日立的硬盘是3TB的，而那个东芝的SAS盘是6TB的，而且都是多碟的硬盘，拿在手里比那个希捷酷鱼要重得多，所以出现这个显著的功耗差异也是情有可原。只是想说明一下，NAS党选购硬盘还是尽量去找低功耗的，不然如果搞到“电老虎”硬盘，后续使用反而划不来。小结一下服务器待机功耗高的原因我也是找到了，主要是一下几点：服务器主板板载设备多，导致额外的电力消耗。如BMC，阵列卡，直通卡这些，都会额外消耗电力。服务器的风扇默认策略太激进，虽然没有测评，但是就我实际使用下来，默认风扇转速，风扇功耗有21W左右，而降速到20%，风扇功耗就会降低到8W。所以，如果是要长期运行，调整风扇转速，在保持硬件不过热的情况下尽量降低风扇转速是有必要的。硬盘笼里面的硬盘，虽然单个硬盘功耗不是很高，但是如果你塞满硬盘笼，按照一个硬盘八九瓦算，增加个100W功耗那是轻轻松松的。