联想sr860服务器：联想sr860服务器管理口

大家好，关于联想sr860服务器：联想sr860服务器管理口很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于联想sr860服务器：联想sr860服务器管理口的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！

VMware ESXi 7.0 U3n macOS Unlocker & OEM BIOS 标准版和厂商定制版 UI Fix

VMware ESXi 7.0 U3n macOS Unlocker & OEM BIOS (标准版和厂商定制版) UI Fix

ESXi 7.0 标准版和 Dell (戴尔)、HPE (慧与)、Lenovo (联想)、Inspur (浪潮)、Cisco (思科) 定制版镜像

请访问原文链接：，查看最新版。原创作品，转载请保留出处。

作者主页：sysin.org

2023-08-12，ESXi 7.0U3n UI Fix，修复在虚拟机控制台中无法向 “客户机**作系统” “发送键值” 的问题。

特性概览

该版本在官方原版基础上新增以下特性：

? macOS Unlocker：来自 GitHub 的 Unlocker 4，现已支持 macOS Monterey? OEM BIOS：使用社区最流行的 OEM BIOS/EFI64，现已支持 Windows Server 2022? LegacyCPU support，允许在不受支持的旧款 CPU 上安装 ESXi 7.0? ESX-OSData 卷大小修改为 4G，解决 ESXi 7.0 默认安装占用磁盘空间过大的问题（超过 142GB）? 同时提供 Dell、HPE 和 Lenovo 等厂商定制版镜像 (sysin)直接运行 macOS Monterey

ESXi 默认是支持创建 macOS 虚拟机的，但该功能仅限于 Apple Mac 硬件上启用。该版本解锁了对 macOS 虚拟化的支持，在任意非 Mac 硬件上可以直接运行 macOS 虚拟机。

?? macOS 虚拟机与 Mac 上的 macOS 体验有天壤之别，仅用于体验而已。开启 macOS 卓越性能的唯一平台是搭载 Apple M 芯片的 Mac。

直接新建虚机，**作系统选择 “Apple macOS 12 (64-bit)”，即可安装和正常启动。

New-VM-7-U2

运行 macOS Monterey 12。

macos-monterey-in-vm

附：

? macOS Big Sur 可启动 iso 下载：macOS Big Sur 11.7.6 (20G1231) Boot ISO 原版可引导镜像? macOS Monterey 可启动 iso 下载：macOS Monterey 12.6.8 (21G725) Boot ISO 原版可引导镜像VMware_Dell_2.6_BIOS-EFI

来自社区最新的 OEM BIOS/EFIs，现已更新支持 Windows Server 2022。

BIOS.440 & EFI64 – Dell 2.6 OEM BIOS: NT 6.0 (Vista/Server 2008), NT 6.1 (7/Server 2008 R2), NT 6.2 (Server 2012), NT 6.3 (Server 2012 R2), NT 10.0 (Server 2016/Server 2019/Server 2022)

Windows Server OVF 系列：

? Windows Server 2008 R2 OVF, updated Jul 2023 (sysin) – VMware 虚拟机模板? Windows Server 2016 OVF, updated Jul 2023 (sysin) – VMware 虚拟机模板? Windows Server 2019 OVF, updated Jul 2023 (sysin) – VMware 虚拟机模板? Windows Server 2022 OVF, updated Jul 2023 (sysin) – VMware 虚拟机模板

其他 OVF：CentOS 8 x86_64 OVF (sysin) – VMware 虚拟机模板，Ubuntu 20.04 LTS x86_64 OVF (sysin) – VMware 虚拟机模板，更多请在本站搜索 “OVF”。

支持不受官方支持的旧款 CPU

修改启动参数，在官方不受支持的 CPU 的服务器上可以正常安装。

根据 VMware vSphere 7.0 Release Notes，以下 CPU 已经不受支持（无法安装或者升级 ESXi 7.0）

Comparing the processors supported by vSphere 6.7, vSphere 7.0 no longer supports the following processors:

? Intel Family 6, Model = 2C (Westmere-EP)? Intel Family 6, Model = 2F (Westmere-EX)

笔者在一台 2010 年发布的服务器上安装运行良好 (sysin)：HP DL 380 G7，Intel? Xeon? CPU E5606

ESXi7-on-LegacyCPU

备注：本截图为 7.0 版本

ESX-OSData 卷大小修改为 4G

从 ESXi 7.0 开始，对磁盘空间的要求有所变化：

? 8G SD 卡 + 32G 本地磁盘? 32G 本地磁盘? 142G 或者更大的本地磁盘

通常我们在一块数百 GB 或者更大的本地磁盘上安装 ESXi，系统分区磁盘空间将占用 142GB 以上，整个系统分区（内核参数：systemMediaSize）需要 138GB 和 4GB 以上的空闲空间，其中 ESX-OSData volume 大约需要 120GB 的磁盘空间，对于磁盘空间紧张情况下可能有一定的浪费。修改后，对于使用 8G SD 卡启动的机器可以解决磁盘空间不足的问题（特别是针对个人实验，无需浪费过多存储容量）。

图：Sphere 7 中的新分区架构，只有系统引导分区固定为 100 MB，其余分区是动态的，这意味着分区大小将根据启动媒体大小确定。

partition schema in vSphere 7

从 vSphere 7.0 Update 1c 开始，您可以使用 ESXi 安装程序引导选项 systemMediaSize 限制启动媒体上系统存储分区的大小。如果您的系统占用空间较小，不需要最大 128 GB 的系统存储大小，您可以将其限制为最小 32 GB。systemMediaSize 参数接受以下值：

? min（32 GB，用于单磁盘或嵌入式服务器）? **all（64 GB，用于至少有 512 GB RAM 的服务器）? default（128 GB）? max（消耗所有可用空间，用于多 TB 的服务器）

即使设置值为 min，相比之前的版本所需存储容量还是要大的多。

同时提供标准版和厂商定制版镜像

提供标准版和 Dell、HPE、Lenovo、Inspur、Cisco 定制版镜像 iso 文件，定制版集成了对应厂商的驱动，建议该厂商产品优先使用。

? Standard (标准版)? Dell (戴尔) 定制版? HPE (慧与) 定制版? Lenovo (联想) 定制版? Inspur (浪潮) 定制版? Cisco (思科) 定制版

文件详细信息参看各版本发布页面。

Dell (戴尔) 服务器兼容性

欢迎提供机型和配置（CPU、RAID Controller、网卡）来询。

请提供以下四个信息：

? 机器品牌和型号? CPU 型号? RAID 卡型号? 网卡型号HPE (慧与) 服务器兼容性

欢迎提供机型和配置（CPU、RAID Controller、网卡）来询。

请提供以下四个信息：

? 机器品牌和型号? CPU 型号? RAID 卡型号? 网卡型号常见问题解答 (FAQ)

镜像基于官方原版，内置 60 天试用许可，驱动来自 VMware 及其合作伙伴公开的免费发行包，技术参数修改参考官方文档或者来自（开源）社区的分享。

1?? 该镜像不支持 UEFI Secure Boot。常规 UEFI 引导不受影响。同时建议禁用 TPM。

2?? 不支持通过 vSphere Lifecycle Manager 导入镜像。

3?? 更新官方 Patch bundle，将恢复原始状态，定制功能失效。

4?? 如何更新版本？正确的升级方法是使用新版 iso 启动，选择 “Upgrade ESXi，preserve VMFS datastore”，参看截图。

5?? 不建议使用不同的定制版交叉升级，可能升级失败或者出现异常。

6?? 该镜像仅供个人学习和研究使用，请遵循原产品使用协议，违者后果自负。

7?? macOS 13 Blank OVF – 在 ESXi 8.0 中运行 macOS Ventura 的简单方式

8?? 平台兼容性除了新增的部分驱动，其他请参照 VMware Compatibility Guide。

下载地址

ESXi 8.0 已发布，请访问：

? VMware ESXi 8.0U1c macOS Unlocker & OEM BIOS (标准版和厂商定制版)

**VMware ESXi 7.0 Update 3n macOS Unlocker & OEM BIOS (2023-07-07)**：

? **Standard (标准版)**：? Dell (戴尔) PowerEdge 定制版：? HPE (慧与) ProLiant 定制版：? 其他厂商定制版：如有新的捐赠请求可以更新，只要该厂商发布过任意 7.0 U3 的定制版，不限当前版本。? Cisco (思科) Custom Image? Cisco (思科) Custom Image for UCS-E1100D? Fujitsu (富士通) Custom Image? Fujitsu (富士通) Custom Image for PRIMERGY M7 Server Series? HPE (慧与) SuperdomeFlex Custom Image? HPE (慧与) SuperdomeX Custom Image? HPE (慧与) Synergy Custom Image? Hitachi (日立) Custom Image? Hitachi (日立) Custom Image RV3000 A2? Inspur (浪潮) Custom Image 链接? Lenovo (联想) Custom Image 链接? Lenovo (联想) Custom Image for SR630 V3, SR650 V3, ST650 V3, SR850 V3, SR860 V3, SR635 V3, SR655 V3, SR645 V3, SR665 V3, SR675 V3 链接? NEC (日电) Custom Image (EXPRESSSCOPE Engine3, BMC)? NEC (日电) Custom Image (NEC iLO5)

请注意：以上厂商定制版适合对应品牌服务器使用，如果是品牌的台式机或者笔记本电脑，集成驱动版更有机会获得支持。

2023-08-12 更新 ESXi 7.0 U3n (UI Fix)，具体版本与上述 U3n 相同，不再重复。

? 修复：在 ESXi Host Client 中打开虚拟机控制台，无法向 “客户机**作系统” “发送键值”，比如 Ctrl-Alt-Delete 等所有快捷键。? 如果使用 vSphere Client 请勿使用此版本，潜在 bug 未知，官方近期多个版本（包括 6、7、8）存在初级的 UI bug。? 该 bug 已知存在于 7.0 U3l、U3m 和 U3n 中。? 如果已经获得 U3n 更新，请查看原接收邮件中的链接获取，无需重复留言。

提示：现在不公开分享，请访问原文链接查看获取方式，谢谢。

集成驱动版本，请访问：

? VMware ESXi 7.0 U3n macOS Unlocker & OEM BIOS 集成网卡驱动和 NVMe 驱动 (集成驱动版) UI Fix

官方原版，请访问：

? VMware vSphere 7 Update 3n 下载

上一个版本，请访问：

? VMware ESXi 7.0 Update 2 macOS Unlocker & OEM BIOS (updated Sept 2021)

新版已发布：VMware ESXi 8.0U1c macOS Unlocker & OEM BIOS (标准版和厂商定制版)

更多：VMware 产品下载汇总

AI在碎片化中难突围 批量商品化无时间表

正如社区版的Linux像自来水无法直接饮用，必须要水厂加工后才能饮用、食用。原生的AI框架也是同样，但其加工（编程难度）、性能表现、接口支持却有着或多或少的碎片，因此AI需要在碎片化中难以突围，结果是Al批量商品化无时间表。AI在碎片化中难突围 批量商品化无时间表人工智能繁荣的背后是各大厂商暗战的开始，大家都在为了争抢开发者推出各自的深度学习开发框架，应用在不同场景下的关联性越来越强。为此，微软、谷歌、亚马逊等IT巨头都在围绕深度学习投资项目、开发框架工具，CNTK、TensorFlow、MXNet背后均有着这些企业的力挺。除此之外，Caffe、Torch、Theano也是比较流行的开发框架。对于算法工程师来说，在进行AI训练时会有很多调节参数的工作，考虑到不同的调参会影响最后模型的收敛速度和精度,这一部分通常会给算法工程师制造大量的工作量。此时，算法叠在碎片框架上。如果有一个可以自动化调参的服务，就能把各个模型收敛所需的目标量降到降低的值，不仅减轻了工程师的调参工作量，还能让其快速找到最优参数。除此之外，开发人员在使用这些框架时，所要用到的特性和功能也各有不同，应用场景也可能是算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等等。以TensorFlow来说，使用者不再需要通过反向传播求解梯度，这点和Theano类似，而且在设计神经网络结构时，也不用耗费过多精力去写C++或者CUDA代码。使用过程中，C++在线上部署的复杂度方面有所降低，而且让手机、平板、穿戴设备等对处理资源占用密集的终端可以运行复杂的模型，要知道相比之下Python的资源损耗还处在相对较高的水平。借此，开发者就能在硬件性能相对足够的机器中，即使是用Python也可以获得在低延迟状态下、嵌入式环境中使用C++的能力。当然TensorFlow也有其问题，比如异类设备之间的通信优化仍需完善。还是拿TensorFlow来说，尽管当前其是主流的AI开发框架，但在前后端并没有提供丰富的工具集成，而实际开发过程中需要不断的迭代测试，要在大规模数据量的情况下完成快速开发上线，传统的办法耗时耗力。要是赶上数据集非常大的情况，单机训练下可能要跑十几个小时，这还要考虑到期间的开发过程。对于开发者的痛苦远不止这些、老牌选手Theano虽然在单GPU方面执行效率方面有不错的表现，但其缺乏底层C++的接口，导致部署起来并不方便，在工业生产环境的应用几乎鲜有。因此，很多人都是将其视为研究工具，而不是最终的产品，在CPU上的低性能也有这方面的阻碍。这种框架更像是一个原始语言，如果直接用其设计神经网络，或者去读它的输出信息，对开发者是毕竟痛苦的事情。此外，Caffe、Deeplearning4J等也有着各自的问题，由此也引申出了开发者到底该如何选择深度学习的开发平台？这里列出了几个考察点：首先，多数公司的AI架构不是从0起步，对既有编程平台的整合难度不能忽视；其次，对机器学习软件包和数据处理的难度也要寻求兼容；再有，二次开发能力同样关键，有了分布式、多GPU的优化能力，如何在其他平台上发挥作用，这是要思考的事情。从生态的角度来看，各家的框架多少还存在着分战队的情况。开发者需要在各自的平台上做各自的开发，而且这些框架在更新时并不是统一的，也就是说开发者在一个框架上开发的神经网络模型，并不能直接在另一个框架上用。要想让二者实现兼容，开发者需要花费很大的精力去自行解决。只有解决了开发碎片化的问题，AI才可能批量商品化，价格才可能降低为小微企业都能用的起。联想ThinkSystem SR860(Xeon Gold 5120*2/16GB*8/900GB*8) [经销商] 京东商城[产品售价] 90499元进入购买调查区域：企业小调查(点击预览可查看效果)
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