Přeskočit na hlavní obsah

Otázka č. 5 - Napájecí zdroj, počítačová skříň, cloudovská úložiště a využití AI

VIDEO

Napájecí zdroj (PSU – Power Supply Unit)

Napájecí zdroj převádí střídavé napětí ze sítě (230 V AC) na stejnosměrná napětí potřebná pro počítač.

Standardy​

  • AT – starý standard; napájení 5 V a 12 V; 6-pinový konektor; chybí „softwarové" vypnutí (PC se vypínalo přepínačem přímo na zdroji)
  • BTX – přechodný standard od Intelu s jiným rozmístěním komponent, neujal se
  • ATX / ATX12V – dnešní standard; napětí 3,3 V (oranžový), 5 V (červený), 12 V (žlutý), -12 V, 5 V standby
    • 24-pinový ATX konektor na základní desku
    • 4 nebo 8-pinový EPS/ATX12V konektor pro napájení CPU
    • SATA konektory pro disky, PCIe konektory pro grafiku
    • Zkratováním zeleného a černého pinu na 24-pin konektoru se zdroj spustí bez základní desky (testování)

Výběr výkonu zdroje​

Výkon zdroje se volí s rezervou (~1,5–1,7×) oproti odhadované spotřebě:

KomponentaSpotřeba
GPU (high-end)až 300–450 W
CPU50–200 W
Základní deska50–70 W
RAM5–10 W
HDD/SSD5–7 W/ks
Ventilátory1–3 W/ks
  • Typické sestvy: 500 W, 650 W, 750 W, 850 W+
  • Certifikace 80 PLUS (Bronze/Silver/Gold/Platinum/Titanium) udává účinnost přeměny energie

Case

Letmý popis ve videu.

Druhy casů​

Desktop​

Desktopové casy se využívaly hlavně dříve, obvykle se dávaly pod monitor na stůl. Proto ten název, DESK-TOP (Na stole) Dnes už není moc běžný mimo nemocnice nebo nějaké kanceláře

Desktop

Tower​

Počítačová skříň typu tower je v dnešní době o dost běžnější. Počitačovou skříň typu tower lze rozdělit na několik velikostí. Nejběžnější velikostí domácího PC je MID tower.

Velikosti_Tower

Obkecávací informace

Vzhledem k tomu, že tohle je fakt hodně otevřená otázka a není zas tak moc podstatných informací, dám sem takový ty věci, kterýma se dá zkrátka zabít čas.

Airflow (Průtok vzduchu)​

Airflow je jedním z faktorů, na který je třeba při výběru casy koukat. Čím lepší airflow, tím lepší odvod tepla z casy a tím pádem nižší teploty komponentů. K aktivnímu airflow nám napomáhají ventilátory a lze je nastavit do několika konfigurací. Nejběžnější je nasávání vepředu a výfuk vzadu.

Airflow

Více netilátorů ale nutně neznamená více vzduchu. Spousta beden bude mít zepředu sklo, což má ale velice negativní dopad ta teploty. Bednou pak neproudí takřka žádný vzduch, proto se doporučuje mít vepředu tzv. mesh neboli mřížku. Možná se někomu nemusí tolik líbit, ale výrazně zvýší průtok vzduchu. Zde je příklad bedny se sklem:

CaseSklo

A tady s mesh (Tuhle mám i já)

CaseMesh

Montáž zdroje​

  • Existuje více možností, jak namontovat PC zdroj. Buď nahoru, nebo dolu.
  • Dříve byl standard mít zdroj nahoře. V některých případěch to byl také jediny vetilátor v PC a tudíž napomáhal chladit systém.

ZdrojNahore

Dnes se převážně z estetických důvodů instaluje zdroj dolů, obvykle i za krytku. Je pak jednodušší schovat kabely.

ZdrojD

Montáž disků​

Opět, stejně jako předtím, je více způsobů jak namontovat disk. Dříve se disky montovaly dopředu bedny.

DiskV

Dnes se ale disky už instalují zezadu, opět z estetických důvodů.

DiskVHDD

DiskVSSD

Už mi docházejí nápady. Kdyby někoho ještě něco napadlo, sem s tím.

Cloud

Cloud (cloudové úložiště / cloudové služby) = virtuální infrastruktura dostupná přes internet

Typy cloudových služeb​

  • IaaS (Infrastructure as a Service) – pronájem výpočetního výkonu, úložiště a sítě (Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud)
  • PaaS (Platform as a Service) – platforma pro vývoj a provoz aplikací
  • SaaS (Software as a Service) – hotové aplikace přes prohlížeč (Google Drive, Dropbox, Office 365)

Výhody cloudu​

  • Dostupnost odkudkoli (internet)
  • Škálovatelnost – snadno přidat/odebrat kapacitu
  • Zálohování a redundance dat
  • Přenesení výpočetního výkonu mimo lokální hardware

Nevýhody cloudu​

  • Závislost na internetovém připojení
  • Bezpečnostní rizika (data u třetí strany)
  • Průběžné poplatky (subscription model)

Umělá inteligence (AI) v počítačích

  • AI = simulace lidského myšlení a rozhodování pomocí algoritmů
  • Moderní AI využívá neuronové sítě trénované na velkém množství dat
  • GPU jsou klíčové pro trénování AI modelů díky paralelnímu zpracování
  • Aplikace: rozpoznávání obrazu, řeč, generování textu (LLM), autonomní řízení
  • Příklady: ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic)