专业显卡在生产力应用领域不仅仅用于AI模型训练及推理，也用于空气动力学仿真、科学计算和数据分析。某些情况下塔式工作站是很多专业用户的最佳选择。

为什么选择消费级平台？

使用云服务获得专业显卡的计算能力是非常方便的，但受限于光速，使用非同一个城市的机房会有较大的延迟，部分专业应用对延迟要求很高，也不得不使用物理机搭配专业显卡。

博主在近几年一直在做垂直领域的人工智能，由于服务于政府客户，对数据安全的要求比较高，因此选择自建塔式工作站放置于工作室来进行模型调试，使用雷电4接口能够快速传输大量数据。在生产部署阶段自然也会部署于服务器机房，实现合理分工。

在服务器中使用A800/A100专业显卡非常简单，插上去就完事。但是机架服务器动辄万转的风扇产生巨大的噪音使得无法放置在普通办公室使用。

不同的人对专业应用的要求是不一样的，就像有的人明知游戏卡某些计算精度性能和专业卡有区别，内存带宽和多卡互联能力也有很大差距，但是他就是要用多张4090游戏卡来进行AI炼丹一样，他们既不使用专业软件，也不要求更高的数据吞吐能力，因此出于对成本、环境、安全性以及各方面的考虑，就是有用户希望使用普通电脑安装使用专业显卡。博主实测4090比绝大部分专业卡做AI绘图速度更快，因此4090在这个场景下就是具有性价比。总之，希望大家以包容的心态看待这个问题。

家用级别的设备稳定性是远不如企业级设备的，博主也只会在开发环境下使用消费级平台，不要试图将工作站直接放进机柜部署，否则就是给自己找事情做。

本文以Windows 11系统下复制密钥到另一台Windows 11设备为例，介绍如何在 Windows 设备之间迁移 SSH 密钥（此方法也使用于Unix设备的密钥迁移到Windows平台）。无论是在工作场景还是个人使用环境下，网络安全都至关重要。SSH 密钥为用户提供了一种更安全的身份验证方法，可以保护和远程服务器通讯过程中的数据。直接将~\.ssh\id_rsa和~\.ssh\id_rsa.pub复制到另外一台设备是无法正常工作的，因为密钥对文件权限有着严格要求，本文讨论的就是Windows平台中密钥权限修改的问题。

在Windows上安装rsync通常需要使用诸如WSL2或Cygwin等解决方案。然而，这些方法可能会导致性能下降、系统资源占用高以及用户体验不佳等问题。因此，我们将通过一个简单的PowerShell脚本来安装cwRsync，避免上述问题。

请注意： 执行这个脚本意味着您同意cwRsync的相关协议。

在本教程中，我们将介绍如何使用Nginx反向代理访问OpenAI API，并提供相应的测试方法。主要目标是保证Server-sent events (SSE)类型响应的流畅输出，从而提供良好的用户体验。

在本文中，我将向大家介绍如何在Windows平台上使用C++执行外部命令。我们将探讨两种不同的方法，并对它们进行比较和描述。当我们需要在程序中集成其他应用程序或运行脚本时，这两种方法都非常有用。

在详细讲解这两种方法之前，让我们先了解为什么我们需要在C++程序中执行外部命令。有时，我们需要与其他进程进行交互，例如运行一个脚本、启动一个新进程或收集系统信息。在这些情况下，执行外部命令可以帮助我们轻松地完成这些任务。

现在让我们开始深入了解这两种方法。

测试覆盖率是衡量软件测试质量的一个重要指标，它表示在运行测试用例时，被执行到的代码占总代码数的百分比。通过测试覆盖率，我们可以评估测试集对源码的覆盖程度及潜在漏洞。

本文将介绍两种使用LLVM实现C++测试覆盖率的方法：

• 方案1 使用lcov和llvm-cov将gcda文件转换为lcov.info文件。
• 方案2 使用grcov。

在本文将探讨如何在Rust项目中自动完成单元测试并执行覆盖率测试。我们将使用rust-analyzer插件、配置.vscode/settings.json文件以及编写一个Python脚本变相实现cargo命令的hook。最终效果按下“Run Test”按钮后自动完成单元测试及覆盖率测试，实现搭配Coverage Gutters插件实时显示覆盖率结果。

随着GPU计算能力的不断提升，CUDA（Compute Unified Device Architecture）已经成为了并行计算领域必不可少的工具。NVIDIA推出新版本的CUDA Toolkit时，开发者需要关注其下载地址。本文将向大家介绍CUDA Toolkit 11.7、11.8和12.1的官方下载地址。

1. CUDA Toolkit 11.7: https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive
2. CUDA Toolkit 11.8: https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive
3. CUDA Toolkit 12.1: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads