动态版块发帖消息我的Loading...官方站首页动态版块虎佩网登录/注册一切成功均源自积累！首页发布新文章子版块默认  精华最后回复最新文章29创始人对硬盘进行分区时，GPT和MBR有什么区别区别如下：1、MBR分区表最多只能识别2TB左右的空间，大于2TB的容量将无法识别从而导致硬盘空间浪费；GPT分区表则能够识别2TB以上的硬盘空间。2、MBR分区表最多只能支持4个主分区或三个主分区+1个扩展分区(逻辑分区不限制)；GPT分区表在Windows系统下可以支持128个主分区。3、在MBR中，分区表的大小是固定的；在GPT分区表头中可自定义分区数量的最大值，也就是说GPT分区表的大小不是固定的。一、MBR分区表：MBR是主引导记录(Master Boot Record)的英文缩写，在传统硬盘分区模式中，引导扇区是每个分区（Partition）的第一扇区，而主引导扇区是硬盘的第一扇区。为了方便计算机访问硬盘，把硬盘上的空间划分成许许多多的区块（英文叫sectors，即扇区），然后给每个区块分配一个地址，称为逻辑块地址（即LBA）。二、GPT分区表：GPT是GUID磁碟分割表（GUID Partition Table）的缩写，含义“全局唯一标识磁盘分区表”，是一个实体硬盘的分区表的结构布局的标准。扩展资料：在MBR磁盘的第一个扇区内保存着启动代码和硬盘分区表。启动代码的作用是指引计算机从活动分区引导启动操作系统（BIOS下启动操作系统的方式）；分区表的作用是记录硬盘的分区信息。在MBR中，分区表的大小是固定的，一共可容纳4个主分区信息。在MBR分区表中逻辑块地址采用32位二进制数表示，因此一共可表示2^32（2的32次方）个逻辑块地址。如果一个扇区大小为512字节，那么MBR硬盘最大分区容量仅为2TB。在GTP磁盘的第一个数据块中同样有一个与MBR（主引导记录）类似的标记，叫做PMBR。PMBR的作用是，当使用不支持GPT的分区工具时，整个硬盘将显示为一个受保护的分区，以防止分区表及硬盘数据遭到破坏。UEFI并不从PMBR中获取GPT磁盘的分区信息，它有自己的分区表，即GPT分区表。在Windows中，微软设定GPT磁盘最大分区数量为128个。另外，GPT分区方案中逻辑块地址（LBA）采用64位二进制数表示，可以表示2^64个逻辑块地址。除此之外，GPT分区方案在硬盘的末端还有一个备份分区表，保证了分区信息不容易丢失。硬盘分区实质上是对硬盘的一种格式化，然后才能使用硬盘保存各种信息。创建分区时，就已经设置好了硬盘的各项物理参数，指定了硬盘主引导记录(即Master Boot Record，一般简称为MBR)和引导记录备份的存放位置。而对于文件系统以及其他操作系统管理硬盘所需要的信息则是通过之后的高级格式化，即Format命令来实现。 其实完全可以只创建一个分区使用全部或部分的硬盘空间。但不论划分了多少个分区，也不论使用的是SCSI硬盘还是IDE硬盘，必须把硬盘的主分区设定为活动分区，才能够通过硬盘启动系统。参考资料：GPT-百度百科MBR主引导程序-百度百科0    0  1天前28tiger7000美元，搭建4块2080Ti的深度学习工作站如何以高性价比的方式搭建深度学习工作站？如何选择合适的部件？……这些问题有点难。来自 MIT 的 Curtis Northcutt 继「6200 美元搭建 3-GPU 工作站」之后，又推出了「7000 美元搭建 4-GPU 深度学习工作站」的教程。在之前的博客中，来自 MIT 的 Curtis Northcutt 分享了构建专业质量的深度学习工作站和购买零件的所有细节，搭建该工作站共花费了 6200 美元，几乎是 Lambda 和 Bizon 等公司的一半（Lambda 同等工作站需要 12,500 美元）。该博客在 Reddit 上疯传，在接下来的几周里，Lambda 将其 4-GPU 的工作站价格降到了 12000 美元。这对部署深度学习的人来说是个好事，但你如果觉得 12000 美元还是太贵了，可以看这里。Curtis Northcutt 只用了 7000 美元（约合 46953 人民币）配置了 4 块 2080Ti GPU 的深度学习工作站：在之前的文章中，我说过：「没有完美的配置。」但如果能够以最低的价格实现最好的配置呢？会是怎样的呢？这就是我下面将要讲的。关于 4-GPU 深度学习工作站的部件说明、基准和其它选项，参见《仅需 6200 美元，高性价比构建 3 块 2080Ti 的强大工作站》。本文将准确列出以最少的花费搭建当前最先进的 4-GPU 深度学习工作站时需要购买的部件。由于很多人对上一篇博客的反馈是选项太多，因此在本文中我只列出了每个部件的最佳选项。我搭建了三个多 GPU 工作站，本文展示的这个工作站是其中性能和可靠性最好的一个，没有出现过热保护，成本也最低。我搭建两台这样的工作站花费了 14000 美元，每台 7000 美元。下面将介绍我购买的具体部件。4-GPU 工作站前视图。需要购买哪些部件？我所有的部件都是通过 NeweggBusiness 在网上购买的，但其它供应商（比如亚马逊）也 OK。如果你附近有一家当地的 MicroCenter 商店，那你可以去那里买到更便宜的 CPU。如果不需要，就不要缴税（如非盈利组织或教育机构）。NeweggBusiness 和 Amazon 都接受免税文件。以下是我购买的每个部件：4 块 RTX 2080 TI GPU（2000 美元以下运行最快的 GPU）Gigabyte RTX 2080 Ti Turbo 11GB，1280 美元这两种 2-PCI 插槽的涡轮风扇式 RTX 2080 TI GPU 也可以：1. ASUS GeForce RTX 2080 Ti 11G Turbo Edition GD，1209 美元2. ZOTAC Gaming GeForce RTX 2080 Ti Blower 11GB，1299 美元Rosewill Hercules 1600W PSU（最便宜的 1600 瓦电源）Rosewill HERCULES 1600W Gold PSU，209 美元1TB m.2 SSD 固态硬盘（用于深度学习中的超快速数据加载）HP EX920 M.2 1TB PCIe NVMe NAND SSD，150 美元20 线程 CPU（选择英特尔而不是 AMD，是因为前者的单线程速度更快）英特尔 Core i9-9820X Skylake X 10-Core 3.3Ghz，850 美元X299 主板（这款主板完全支持 4 个 GPU）ASUS WS X299 SAGE LGA 2066 英特尔 X299，492.26 美元机箱（大风量可帮助 GPU 散热）海盗船 Carbide 系列 Air 540 ATX Case，115 美元3TB 硬盘（用于存储不经常使用的数据和模型）希捷 BarraCuda ST3000DM008 3TB 7200 RPM，75 美元128GB 内存8 块海盗船 Vengeance 16GB DRAM，640 美元CPU 散热器（不会阻塞机箱气流