On 28.02.2013 17:57, M.M. wrote:
> Tak se patrze na to cudo, cudo dosłownie i w przenośni :)
> http://www.alternate.pl/html/product/PNY/Tesla_K20/1
047488/?
>
> Jeśli się nie mylę, ma to 2496 procesorów i ponad 1tflop
> mocy obliczeniowej - teoretyczne wartości robią wrażenie.
> Zastanawiam się jednak jak z takim sprzętem jest w praktyce. Na
> pewno nie da się tego oprogramować w asemblerze, więc
> pierwsze straty będą spowodowane językiem wysokiego poziomu.
> Potem może być problem z całkowitym wykorzystaniem zasobów.
> Słyszałem gdzieś, że dopiero od niedawna CUDA ma wsparcie
> dla języków z rekurencją - zdaje się że te procesory nie
> mają stosu, więc jedynie wchodzi w grę jakaś symulacja
> softwerowa na tablicach. Pewnie wad i problemów jest więcej...
> Stąd moje pytanie jak taki (lub podobny) sprzęt sprawdza
> się w praktyce? Właściwie to nie pytam o aplikacje które
> wymagają dużego transferu pomiędzy ram a kartą. Załóżmy że
> dane zmieściły się w karcie, a algorytm cały czas na nich
> operuje. Jakie przyspieszenie na jakich algorytmach w praktyce
> uzyskuje się na takim sprzędzie względem np. najnowszego
> procesora i7?
>
> Pozdrawiam
>
> PS. kiedyś sprawdzałem parametry jakiejś innej karty tego
> typu i miała pobór mocy 900W. W sumie to był główny czynnik
> który zniechęcał do zakupu. Teraz widzę że sprzęt jest mocniejszy, a
> pobór mocy zaledwie 225W - robi się ciekawie :)
>
>
>
>
>
>
Dzięki za ciekawe pytanie

GPUGPU czyli cuda lub OpenCl.

alternatywą jest Xeon Phi korzystający ze standardowego kodu ( np. c
+OpnMP )

http://goparallel.sourceforge.net/independent-test-x
eon-phi-shocks-tesla-gpu/

goparallel.sourceforge.net/wp-content/uploads/2013/0
1/Colfax_Nbody_Xeon_Phi.pdf



Adam