一代人有一代人的“性感荷官，在线发牌”

没看到设计理念，rust 有内存安全，go 专为云原生而生，swift 是为了取代 OC 。仓颉还没自己的特色，如果是为 hm 那实在是太单薄了

[求助] R740 改造 AIO 服务器配置咨询：三显卡空间、兼容性、AI 部署建议
大家好，最近准备整一台 AIO 服务器，作为个人的学习和部署平台，系统打算装 Proxmox VE (PVE)，主要用途包括：

本地部署 AI 模型（如 DeepSeek 、Stable Diffusion ，后续也考虑 AI 视频）

流媒体服务（用作转码、播放等）

NAS 、软路由等常规功能

目前手头有一台 戴尔 R740 ，已有/计划的配置如下：

✅ 已有或准备购买的硬件配置：
CPU：现有一颗 Intel Xeon Bronze 3206R （计划出售，价格约 700 元）；计划更换为 双路 8124M （ 60 元/颗）

内存：现有一根 32G ECC RDIMM ；打算再加 3 根 32G ECC （ 200 元/根），实现双路 U 双通道配置

硬盘：2×12TB + 1×2TB 机械盘，打算组 RAID 0 做存储池

显卡：

1× Intel A380 （约 600 元）用作编解码卡（视频转码/流媒体）

2× AMD MI50 32GB （约 800 元/块）作为 AI 推理/训练卡

扩展卡：1 张 Riser 卡（原厂还是第三方不详）

❓我目前的问题如下，恳请各位大佬帮忙指点：
空间/供电相关

R740 加 Riser 卡后，是否可以同时容纳这三张显卡？ A380 和 MI50 都比较宽，是否有空间和供电压力？

Riser 卡相关资料比较少，它支持三卡扩展吗？有什么推荐的做法或经验？

AI 性能与多卡协同

MI50 双卡能否“交火”/协同运行？是否支持 模型并行或显存合并（如 DeepSpeed 、Colossal-AI ）？

MI50 双卡联合推理/训练在本地部署 AI 时性能表现如何？

驱动与兼容性问题

Intel A380 在 R740 上的兼容性如何？是否容易装驱动？能否用于 FFmpeg/QSV 硬编硬解？

8124M CPU 是否可以在 R740 上完美运行？是否支持睿频？实际性能如何？

配置合理性与优化空间

整体搭配是否合理？有没有明显的性能瓶颈或更优性价比的替代方案？

本人有一定折腾能力，刚入门 AI ，想先构建个学习/实验环境，希望走得远一点。
恳请各位大佬帮忙看看这套配置是否靠谱，有没有什么坑可以提前避一避！🙏

现在都是为了跨平台 QT 开发的，自然无法上架，甚至连 hos 上的都是 QT 版

感觉没机会了，vscode 成了默认的基础编辑器实践。其使用的 WebGPU 渲染代码编辑器方案再过半年都快怕要正式实装了，就更进一步了。

放心，Cloud Model API 绝不可能免费，不过这确实是 OS 下一步发展趋势，连隔壁微软都在向 Windows 兜售差不多的 Local Foundry API

@CastleBUPT #22 事实上这个设计甚至不太符合 HIG ，笑，所以也不用太挽尊是评论用户水平太低的原因

开始微软给的 EULA 就是禁止第三方编译产物使用 vs 的市场的，现在才真正采取措施已经算是很慢了。不过夺舍行为确实让开发 vs 本体的变成基础设施白打工的了

@june4 还不是谷歌搞出来这套商业逻辑，跟 AOSP 和 chromium 影响覆盖面比起来洒洒水了，后者可是 web 世界的事实标准了

硬件加策略问题，目前 Windows 显示器 1080P 还是主流，所以暂时不可能放弃 cleartype 那一套，我选择了物理 4k 高分辨率加超分加缩放来解决。

联想预置了一堆垃圾，还是得手动删除一些东西

@xgdgsc 看来大概率还是硬件驱动问题，高通起码干了手机低功耗这么多年了，硬件比较适合这种随时唤醒和待机处理。X86 厂商应该没多少电源管理的经验

@BridgeCham 因为会默认备份，但是企业用策略就不太一样了

在我这里只要是实用工具，只要不是奢侈品和直接现金一点毛病都没有。而且高考后都默认成年了，之前一辆好点的专业公路自行车都和这价差不多了。当然我这里亲戚也是堂兄妹这种比较亲近这种。

有的楼真是有爹味传教综合征，特别是看到那个我们广东巴拉巴拉那楼，差点没一口喷出来，不知道的以为是哪家宗祠老人闲得出来指教四方，还带有某种道德批判暗踩优越感出来了，“靠自己”“金主”“未成年”这些词也能堆砌说得出口。😅

因为最开始安卓不是以沙盒系统设计，可能还是保留了极客属性，apple 那不是，乔布斯甚至开始看不上第三方，有洁癖地认为他们的产品会玷污自家的设备。