7
  • AgentKis
    #7
    Olyasmi ez mintha valaki azzal jönne, hogy ő is csinált egy sportkocsit, mint a bugatti és az is 1000 lóerős és 400-al tud menni, de 100-on 22%-kal kevesebbet eszik. Nos egy ilyen bugatti veyron árához képest az élettartama alatti üzemanyagköltség szerintem nem éri el a 20%-ot.
  • AgentKis
    #6
    Hát ez kevesebb mint 600$, ez messze nem a legjobb ár-teljesítmény arányú procijuk. Attól is félek, hogy az ábra GFLOPS értékeinél is lehet egy ilyen pici csúsztatás. Meg szerintem nem a régi tegra3 árán fog jönni a 3x nagyobb teljesítményű tegra4.
    Ettől függetlenül persze elképzelhető, hogy szuperszámítógépnek jó alapanyag de inkább a fogyasztás miatt. Bár ezeken a szinteken ugyan a fogyasztás tényleg óriási, de a projekt árához képest egyáltalán nem meghatározó.
  • Komolytalan
    #5
    "Erre a feladatra a legosibb ARM is pont jo"
    Jó, hát ezek a nedves álmok, a realitás meg az, hogy ARM még 64 bitet is csak tervező asztalon kezel, elbaszott a memóriacímzése (amolyan szegmens-offset szerű, mint az x86-nál volt real módban, DOS alatt), meg lehetne még sorolni a defektjeit. Éppen ezért senki se fog 100 magos ARM-al baszakadoni, mikor egy 4 magos Xeon ugyanazt a feladatot, ugyanolyan sebességgel el tudja látni GPU etetésileg meg rendszer vezérlésileg.

    "A masik az, amit a rajz is mutat, hogy csak 10x gyorsabb egy intel, de 70x annyiba kerul."
    Mert ha van 1000 rollered akkor gyorsabb vagy mint a Ferrari? Ugyan már. 10 db ARM proci teljesítményét hogy fogod "összeadni"? Ahhoz kéne némi deszka is, meg ugye elve párhuzamosíthatóság. Az ábra simán csak egy marketing bullshit, amivel a hozzád hasonló tudatlanokat meg lehet téveszteni. A 10x sebességkülönbség egyébként is mivel jön elő? Mondjuk Oracle tárolt eljárás futtatása memória táblán - ebben teljesít így az ARM? Francokat. 10x az intel előnye sebességileg akkor, ha egymás után csinálunk egész pontos összeadásokat, amilyen feladat a valós életben sosincs. Ha viszont elkezdünk valós alkalmazást használni, akkor elő jön az architekturális különbség, és az x86 simán csak aláz.
  • kvp
    #4
    "Ahhoz mindenképpen kell egy CPU, hogy bebootolja az oprendszert, és felprogramozza, meg etesse a GPU-t."

    Erre a feladatra a legosibb ARM is pont jo. Sot ahogy nezem pont ez lenne a lenyeg, tehat GPU-s szamitasok, ARM-on meg menne az os es az 'uzleti' logika, tehat a nem parhuzamosithato sok elagazasos kodok. Viszont egy arm mag annyira egyszeru, hogy ha kiszednek belole minden extrat (periferiak, memoriavedelem, stb.), akkor majdnem csak egy okosabb gpu tudasa marad, viszont sokkal jobb elagazas kezelessel. GPU-kkal kombinalva pedig kapnak egy olcso es egyszeru, de eros gepet. A masik az, amit a rajz is mutat, hogy csak 10x gyorsabb egy intel, de 70x annyiba kerul. Igy jobban jarnak ha inkabb abbol a penzbol arm-okat vesznek, mert akkor 7x nagyobb teljesitmenyt lehet elerni azonos penzbol. Viszont ha az intel hetedere csokkentene a cpu-i arat, akkor elveszne ez az ar/teljesitmeny elony.
  • Komolytalan
    #3
    Lehet hogy nem akarsz, de azt mondasz:-D
    A GPU mivel alacsony az órajele, így akkor jó, ha a feladat masszívan párhuzamosítható, illetve relatíve kevés memóriamozgás szükséges (mert ugye azt jelenleg még a rendszermemóriából a GPU memóriájába kell tetves lassan mozgatni, bár a legújabb AMD APUknál már ez nem szükséges). Szuperszámítógépeken pont ilyen feladatokat csinálnak.

    GPU-t azért nem használnak "sima proci" (CPU) helyett, mert a GPU nem általános célú processzor. Pont azért pici, és azért fér egy lapkára 1000+ GPU mag, mert a CPU feladatainak a 90%-a ki van hagyva belőle. Ahhoz mindenképpen kell egy CPU, hogy bebootolja az oprendszert, és felprogramozza, meg etesse a GPU-t.
  • OGMontana
    #2
    Nem akarok hülyeséget mondani, de a hagyományos x86 processzornak a legfontosabb célja a fixpontos számítások megoldása, míg a grafikus kártyáké a lebegőpontos számítások.
    Ennyi erővel használhatnánk egy szakadt GPU-t is sima proci helyett ha minden számolás lebegőpontosból állna.
  • Komolytalan
    #1
    Marhaság. A szuperszámítógépek teljesítményét már ma is GPU-k adják, amelyek elméleti teljesítménye bőven TFlops fölött van (ugye ezek is csak elméleti teljesítmények amik az ábrán vannak).