开篇故事：数据的“南水北调” 大家都知道“南水北调”工程：把南方丰富的水资源调往缺水的北方。 今天，在数字时代，我们也在进行一场类似的工程——“东数西算”。 只是这次调
在 Linux/Unix 世界里，除了大家熟知的 rwx 权限之外，还有三种特殊权限位： 👉 setuid、setgid 和 sticky bit。 它们往往在多用户服务器、共享目录和系统命令里扮演关键角色。理解这三者，是从“会用 Linux”到“玩转 Linux 安全”的必修课。 一、setui
在 Linux/Unix 系统里，最常见的权限管理机制就是 rwx（三个权限位）：读 (read)、写 (write)、执行 (execute)。 但是，光靠这三种权限，很多情况下无法满足安全和功能的平衡需求。 举个例子： 普通用户不能执行 passwd 修改自己的密码，因为修改密码需要写系统文件
开篇场景：一座“吃电怪兽” 有人调侃：一座算力中心，能一口吃掉一座小型水电站的电力。 这不是夸张。 一个中大型算力中心，耗电量常常以 百兆瓦（MW） 计； 相当于一个中等城市的居民用电需求。 为什么算力中心这么耗电？除了算力本身，还
开篇场景：一座“数字工厂”的流水线 如果把算力中心比作一座超级工厂： 计算单元 就像工厂里的工人，负责核心生产； 存储系统 就像仓库，提供原料和半成品； 网络系统
开篇故事：一台“国之重器” 2016年，中国“神威·太湖之光”超级计算机登顶世界第一，峰值算力达到 12.5亿亿次/秒（125 PFlops）。那一刻，全球震惊：中国进入“超算强国”行列。 但你可能没注意到：今天，科研之外我们更多听到的已经不是“超算”，而是“算力中心”。 为什么会发生这种转变？
开篇故事：从游戏显卡到AI引擎 20年前，显卡只是给电脑“打游戏、渲染画面”的小配件。 但谁能想到，如今它已经成了支撑 ChatGPT、自动驾驶、超级计算机 的核心武器。 为什么一块“显卡”，能撑起整个AI产业？ 答案，就藏在 GPU 的设计逻辑里。
开篇场景：建一座“数字工厂” 假设你要建一家汽车工厂： 需要多少工人？ 每个工人每小时能装多少零件？ 一天能生产多少辆车？ 算力中心也是这样：它的“工人”是 CPU/GPU/NPU，每个工人每秒能完成多少计算，决定了整座工厂的产能
开篇案例：一辆跑车的极限 你买了一辆跑车，想知道它性能怎么样？ 你会看 马力（horsepower）； 你会看 加速度（百公里加速）； 你会看 油耗（效率）。
开篇故事：你每天都在“用电”，但你未必知道电厂在哪里 想象一下，如果没有电厂，你的生活会怎样？手机没电，冰箱停转，交通信号灯熄灭，城市陷入黑暗。 在数字社会，算力 就像电力，驱
