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<div class="previewimage content"></div>Belgische Forscher der Universität Antwerpen haben ein Quad-SLI-System aus vier NVIDIA 9800 GX2 Grafikkarten zusammengestellt, das insgesamt acht GPUs enthält. Das System kostete weniger als 4.000 Euro, leistet bei Anwendungen wie der Tomographie-Berechnung allerdings soviel wie etwa 350 moderne CPU-Kerne.
lol 3,5 mio euro!
ich glaub der preis/leistungsfaktor ist hier ein paar 10er potenzen besser! unglaublich eigentlich was so gpu leisten
Bitte nicht pauschalisieren. Das ist eine Spezialanwendung von vielen.
Das nenn ich mal einen aufgeräumten Rechner
ziemlich beeindruckend was gpus zu leisten vermagen.
siehe folding@home bei der ps3, hochgezüchtete hardware kann der menscheit auch was gutes tun
Zitat von bloodsiehe folding@home bei der ps3, hochgezüchtete hardware kann der menscheit auch was gutes tun
aber die nächste generation von Nvidia kann dann doch doppelte genauigkeit(?) und dann wechsels die 4 karten aus und weiter gehts
Zitat von vanHellaber die nächste generation von Nvidia kann dann doch doppelte genauigkeit(?) und dann wechsels die 4 karten aus und weiter gehts
Die Firestream 9170 (RV670, selbe GPU wie HD38xx-Serie) beherrscht afaik doppelte Genauigkeit bei Gleitkommaoperationen. Nur der Preis wäre wahrsch. bei dem Projekt auch in anderen Sphären gelegen.
interessante sache, aber ich finde es irgendwie peinlich, dass man ein 10 köpfiges team braucht um einen pc/server aus handelsüblicher hardware zusammen zu stoppeln (ein geek schafft das normal alleine)
ok, mit der programmierung schaut es dann anders aus.... aber trotzdem
und der vergleich mit einem 3(!) Jahre alten supercomputer, welcher wohl ein bisschen flexibler ist bei den berechnungen... reine frage der spezialisierung
edit: wie schauffelt er daten/backups aus dem LAN (gigabit onboard ? ), wie schauts mit redundanz/verfügbarkeit aus etc. etc.
@TOM: _GERADE_ ein massiv paralleler rechner wie das CalcUA ist absolut unflexibel was die anwendungen angeht. außerdem ist das 10 köpfige team wirklich nur mit programmierarbeit beschäftig. wenn du die homepage ein bisschen genauer anschaust kommst du drauf, dass sie den rechner nicht mal selbst assembliert haben sondern es in einem pc shop machen ließen.
und wegen redundanz/verfügbarkeit/...: bei einem 4k€ projekt für "experimentelle" zwecke sind das die vernachlässigbarsten punkte
naja, wenn man davon ausgeht so unwichtige aspekte wie redundanz/ richtigem storage (wir reden hier nicht mal von raid1) etc. _komplett_ ausser acht zu lassen darf man aber auch nicht sagen "wow, nur/unter 4000€"
rechne mal die redundanz/storage/3 jahre vom supercomputer weg... klar kommt dann noch immer eine mega-summe raus, aber wir reden hier auch von einer potenten produktiv-maschine und keinem "da darf ja kein teil eingehen" patch-system
Zitat von CobaseDie Firestream 9170 (RV670, selbe GPU wie HD38xx-Serie) beherrscht afaik doppelte Genauigkeit bei Gleitkommaoperationen. Nur der Preis wäre wahrsch. bei dem Projekt auch in anderen Sphären gelegen.
@TOM: Die Redundanz war bei dem Projekt vermutlich komplett egal, ich denke der Punkt war Grafikkarten in die Berechnungen einzubeziehen. Weil eine einzige Grafikkarte ersetzt für solche Berechnungen (weil stark parallelisiert) anscheinend zig CPUs. Wie gesagt wollen sie ja jetzt, nachdem sie diesen einzelnen PC getestet haben, einen Cluster aus solchen Systemen bauen. Was ist wohl besser, X PCs oder 1 PC mit ein paar Grafikkarten drin?
@Brain_Death: Warum ist ein stark paralleler Rechner wie CalcUA ungeeignet für solche Berechnungen, imo sagt die Seite was ganz anderes aus.
Geschlagen muss sich der Supercomputer (der immerhin schon aus dem Jahre 2005 ist) ja nur in einem bestimmten Teilbereich geben wo sie einen SIRT-Algorithmus verwenden. Ansonsten ist der Supercomputer ja immer noch vorne. (siehe Benchmarks)
Ich denke Hauptpunkt des Projekts war ja aufzuzeigen dass man einen Haufen Geld sparen kann (bedeutet mehr Rechenpower fürs gleiche Geld) wenn man Grafikkarten einbezieht und dass die auch für mehr gut sind als nur "Spielen".
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