На днях NVidia анонсировала новый процессор T10P для высокопроизводительных вычислений и новую модель 1U сервера Tesla S1070. Сервер содержит 4 процессора T10P, каждый по 240 GPU ядер (960 в сумме). Пиковая производительность 4 TFlops. Пропускная способность памяти 400GB/s.
Предполагаемая стоимость $8000. Т.е. вполне доступно для компаний и институтов.
Удивительное рядом.
Здравствуйте, remark, Вы писали:
R>Предполагаемая стоимость $8000. Т.е. вполне доступно для компаний и институтов. R>Удивительное рядом.
Ага только есть некоторые ограничения — все-таки это не обычный процессор, а графический. Он поддерживает несколько иную (мягко говоря) модель вычислений, и писать приложения под него придется с помощью библиотеки NVIDIA CUDA.
Но в целом использование GPU для мат. вычислений представляется очень интересной. Я сам сейчас этим занимаюсь
Мне очень нравится эта вещь http://graphics.cs.uiuc.edu/svn/kcrane/web/project_qjulia.html
Посмотрев исходники понятно что ничего "сверх" там нет. К сожалению на новых инвидиях не очень пашет, неизвестно почему (точнее говоря из-за дров, а дрова такие что вешают проц на 100% (при том что бесконечный цикл получается в коде GPU а не CPU), и с огромным трудом путём возвращается назад)... Пофиксить можно, если разобраться конечно. Но это к слову о вычислениях... Проц он и есть проц, дрова дровами... А так, если покумекать задачи всегда найдутся.
Здравствуйте, Sash_xp, Вы писали:
S_>Здравствуйте, remark, Вы писали:
R>>Предполагаемая стоимость $8000. Т.е. вполне доступно для компаний и институтов. R>>Удивительное рядом.
S_>Ага только есть некоторые ограничения — все-таки это не обычный процессор, а графический. Он поддерживает несколько иную (мягко говоря) модель вычислений, и писать приложения под него придется с помощью библиотеки NVIDIA CUDA. S_>Но в целом использование GPU для мат. вычислений представляется очень интересной. Я сам сейчас этим занимаюсь
а спарс матрицы решаются там хорошо? алгоритм навроде KLU интересует.
Здравствуйте, remark, Вы писали:
R>На днях NVidia анонсировала новый процессор T10P для высокопроизводительных вычислений и новую модель 1U сервера Tesla S1070. Сервер содержит 4 процессора T10P, каждый по 240 GPU ядер (960 в сумме). Пиковая производительность 4 TFlops. Пропускная способность памяти 400GB/s. R>Предполагаемая стоимость $8000. Т.е. вполне доступно для компаний и институтов. R>Удивительное рядом.
Вот ещё порадовало:
...it was only 11 years ago that the U.S. government spent approximately $33 million to build ASCI Red, one of the first supercomputers to achieve 1 billion floating point operations per second. The new graphics chips offer 1,000 times the power of that 1997-era supercomputer.
"Now we can go down to Fry's or Best Buy and buy a graphics board that has 1 teraflop of processing power for $600 or less...
Здравствуйте, merk, Вы писали:
S_>>Ага только есть некоторые ограничения — все-таки это не обычный процессор, а графический. Он поддерживает несколько иную (мягко говоря) модель вычислений, и писать приложения под него придется с помощью библиотеки NVIDIA CUDA. S_>>Но в целом использование GPU для мат. вычислений представляется очень интересной. Я сам сейчас этим занимаюсь
M>а спарс матрицы решаются там хорошо? алгоритм навроде KLU интересует.
Здравствуйте, Sergey Chadov, Вы писали:
SC>Здравствуйте, merk, Вы писали:
S_>>>Ага только есть некоторые ограничения — все-таки это не обычный процессор, а графический. Он поддерживает несколько иную (мягко говоря) модель вычислений, и писать приложения под него придется с помощью библиотеки NVIDIA CUDA. S_>>>Но в целом использование GPU для мат. вычислений представляется очень интересной. Я сам сейчас этим занимаюсь
M>>а спарс матрицы решаются там хорошо? алгоритм навроде KLU интересует.
SC>32-bit float only. Дальше думай сам
Здравствуйте, Sergey Chadov, Вы писали:
SC>Здравствуйте, merk, Вы писали:
SC>>>32-bit float only. Дальше думай сам
M>>это 23 бита на мантиссу которое? M>>Как трудно жить!
SC>Оно. Причем еще не до конца реализован стандарт IEEE в плане подержки NaN, используется неточное деление и корни.
все равно интересно. была бы возможность, я бы с этим повозился.
SC>>Оно. Причем еще не до конца реализован стандарт IEEE в плане подержки NaN, используется неточное деление и корни. M>все равно интересно. была бы возможность, я бы с этим повозился.
А в чем проблема? GeForce 8800 GT стоит 250$. Я вот себе купил. Теперь думаю как к диссеру прикрутить.
Здравствуйте, Sergey Chadov, Вы писали:
SC>Здравствуйте, merk, Вы писали:
SC>>>Оно. Причем еще не до конца реализован стандарт IEEE в плане подержки NaN, используется неточное деление и корни. M>>все равно интересно. была бы возможность, я бы с этим повозился.
SC>А в чем проблема? GeForce 8800 GT стоит 250$. Я вот себе купил. Теперь думаю как к диссеру прикрутить.
Здравствуйте, Sergey Chadov, Вы писали:
SC>Здравствуйте, merk, Вы писали:
SC>>>Оно. Причем еще не до конца реализован стандарт IEEE в плане подержки NaN, используется неточное деление и корни. M>>все равно интересно. была бы возможность, я бы с этим повозился.
SC>А в чем проблема? GeForce 8800 GT стоит 250$. Я вот себе купил. Теперь думаю как к диссеру прикрутить.
ну вот...русский человек сначала купит, затем повертит в руках, и задумаеццо — а куда это прикрутить???
европеец сначала придумает куда, потом станет полгода денег копить, потом купит и прикрутит. и что бы доход с нее был!
Здравствуйте, Sergey Chadov, Вы писали:
SC>Здравствуйте, merk, Вы писали:
SC>>>Оно. Причем еще не до конца реализован стандарт IEEE в плане подержки NaN, используется неточное деление и корни. M>>все равно интересно. была бы возможность, я бы с этим повозился.
SC>А в чем проблема? GeForce 8800 GT стоит 250$. Я вот себе купил. Теперь думаю как к диссеру прикрутить.
SC>>>>Оно. Причем еще не до конца реализован стандарт IEEE в плане подержки NaN, используется неточное деление и корни. M>>>все равно интересно. была бы возможность, я бы с этим повозился.
SC>>А в чем проблема? GeForce 8800 GT стоит 250$. Я вот себе купил. Теперь думаю как к диссеру прикрутить.
M>ну вот...русский человек сначала купит, затем повертит в руках, и задумаеццо — а куда это прикрутить??? M>европеец сначала придумает куда, потом станет полгода денег копить, потом купит и прикрутит. и что бы доход с нее был!
Да не, я давно на нее зуб точил, ждал пока подешевеет. А пока статейки читал, эмулятор ковырял. К тому же я не зря аспирант на кафедре высокопроизводительных вычислительных систем, параллельное программирование — мой непосредственный интерес. А тут такая девайсина недорого. Да и, что скрывать, в игрушки на ней тоже хорошо играть
Здравствуйте, merk, Вы писали:
SC>>А в чем проблема? GeForce 8800 GT стоит 250$. Я вот себе купил. Теперь думаю как к диссеру прикрутить.
M>для диссертации вот такая штучка будет ничего M>http://www.nvidia.com/object/tesla_c1060.html
это вещь хорошая, но нутром чую дорогая. По крайней мере по сравнению с 8800GT
Интересно то, что 4 гигабайта быстрой памяти сделать, похоже, нельзя, поэтому в Тесле пропускная способность памяти в 1.4 раза меньше (и для многих приложений это аукнется)
(c) http://www.gpgpu.ru/announces/gtx-280.html
S_>Скажем так, уже и double поддержимвается на новых процессорах серии GTX 200.
Ключевые слова "скажем так". Потому как так как оно там поддерживается, толку от него немного.
S_>К тому же для многих задач, скажем дискретной оптимизации может хватить и одинарной точности.
А для многих не хватит.
Здравствуйте, Sergey Chadov, Вы писали:
SC>Здравствуйте, Sash_xp, Вы писали:
S_>>Скажем так, уже и double поддержимвается на новых процессорах серии GTX 200. SC>Ключевые слова "скажем так". Потому как так как оно там поддерживается, толку от него немного.
Это да, верно.
S_>>К тому же для многих задач, скажем дискретной оптимизации может хватить и одинарной точности. SC>А для многих не хватит.
Так ведь даже и не каждая задача может быть эффективно распараллелена. Вы же учитесь на кафедре HPC и знаете, что универсальных вычислителей не бывает.
