"38 попугаев" за 6000 евро - очередной супер-комп

http://nos1lence.livejournal.com/7798.html

Особо радуют заявы 6 двухъядерных(?) видеокарт GeForce GTX 295
и

.
Итересно сколько процентов добавляет Core i7 в "попугайскую" производительность АЖ в 12 ТЕРАФЛОП. Хоть бы супер ПИ запустил для юмора. Так нет токо попугаи и большой вентилятор, чтобы этот супер-комп не "задымился" даже без задач. Любая задача просто посадит блок питания, т.к. этим картам не меньше 1.5 киловатта нужно при полной загрузке их ядер.

 

Чего там задачи посадят? Его ж не китайцы на коленке делали.

Поставили бы лучше Тесла карты. Они, вроде как, мощнее чем GTX.

 

Суть топика позавидовать тем, кто может позволить относительно крупную сумму на компьютер или я что-то не понимаю?)

 

Я бы хотел такой) На нём наверно ГТА 4 на max пойдёт без задержек.
P.S. А винда то быстрее загружаться не станет!

 

Такой мощный комп в таком галимом корпусе :-/ У Alienware дизайн на две головы выше.

 

TermoSINteZ

зато какой электрокамин для слишком обеспеченых людей! и греет отлично, и какие скринсейверы крутит! ни у кого такого нет! не хуже яхты из крейсера

 

Можно чуть подробнее?

 

У PS3 читал какаето архитектура процессора супер навороченная что наши x86, x64 с отрывом идут даже если проц дорогой.
Вот смотрите:
1. http://www.thg.ru/game/sony_playstation_3_europe/index.html
2. http://ru.wikipedia.org/wiki/PlayStation_3

"Процессором PS3 является восьмиядерный процессор Cell Broadband Engine с тактовой частотой 3200МГц, совместно разработанный компаниями IBM, Sony и Toshiba Corporation. Cell состоит из одного процессорного элемента на основе POWER-архитектуры (PPE — POWER Processor Element) и семи синергических процессорных элементов (SPE — Synergistic Processor Element)."

 

TermoSINteZ, про cell'ы я знаю. Это другого поля ягода в прицнипе. Их сравнивать не очень-то корректно.

Чем конкретно плох кластер на базе GPU как вычислительное средство? В прицнипе ребята воспроизвели Tesla только в форм-факторе домашнего корпуса.

 

я даже писал под соньку тестовый код
Там есть некоторые ограничения.
Например на SPE нет доступа к общей оперативке, а только к локальной ядерной в 256Kb.
Поэтому PPE должен предварительно скинуть в локальную оперативку ядра тот кусок памяти с которым нужно работать.
Ну и собственно некоторые задачи будут выполнятся сравнимо (а может даже и медленнее) чем на ПК.

 

Не, ну сравнивать бизнес-решение от IBM которое стоит на порядок больше и кластер на видеокартах просто неккоректно. То, что кластер от IBM будет эффективнее сабжа понятно. Сравнить PS3 и GTX уже можно. Только я не вижу в чём преимущество cell'ов. Я, например, пишу под GPU и мне интересно было бы сравнить.

Не так давно, кстати, вышел OpenCL 1.0, который NVIDIA активно поддерживает. И в прицнипе становится всё равно подо что разрабатывать, это очень радует.

 

valterg
было бы что подсчитывать =)

W4FhLF

угу, и описан понятно.

 

W4FhLF

И как успехи? Действительно ли осуществляется сокрытие задержек обращения к памяти? У вас большие объёмы данных?

TermoSINteZ
IBM отказалась от дальнейшего развития Cell.

 

Noga

У меня сейчас немного функционала переложено на GPU, только умножение матриц и сингулярные разложения (SVD) и только для матриц объёмом большим 1000000 элементов. Т.е. меньше уже нерационально из-за больших latency на передачу данных. Но если попробовать перемножить матрицы 2048х2048 и больше на CPU, а потом на GPU, то становится сразу понятно за чем будущее. Время на GPU (9800GT) ~0.4 ms с копированием в оперативную память. Без копирования порядка 0.1 ms. Попробуй повторить на CPU. Ну может на топовом Core i7 с разогнанной памятью получатся близкие результаты, не сравнивал, было бы кстати интересно.

 

W4FhLF

Понятно. Спасибо.

Результат по времени будет дольше на CPU, из-за того, как мне кажется, что данные надо двинуть в кэш, а размер твоих данных на порядок превышает размеры кэша)).

 

ну как бы производительность видеокарты как правило в 10 раз больше чем производительность проца.
Например c2d 2.4 - 20 ГигаФлопс, 8800 - 200.

 

Производительность выше только если задача может быть эффективно распараллелена, не во всех задачах производительность gpu выше чем cpu