Hallo!
Ich will mir einen neuen Computer mit hoher Integerleistung kaufen (Gleitkomma und Grafik egal). Welcher Prozessor ist hier gut? Und wie groß sind die Unterschiede, geht es hier um ein paar Prozent?
Gruß,
Oliver
Hallo,
keiner kann mit solch einer Fragestellung was anfangen.
Jegliche Randbedingungen oder konkrete Anwendung wird
geheimgehalten. Außer Häme ist da nix zu ernten.
Gruß Uwi
Ich will mir einen neuen Computer mit hoher Integerleistung
kaufen (Gleitkomma und Grafik egal). Welcher Prozessor ist
hier gut? Und wie groß sind die Unterschiede, geht es hier um
ein paar Prozent?
Anwendung ist Mathematica (speziell NKS).
Hallo,
Anwendung ist Mathematica (speziell NKS).
Ja gut, das ist ja nur ein Programm, oder
Damit sind doch gewisse Randbedingungen bezüglich
Hardware und Betriebssystem gesetzt, oder?
Wenn du diese noch nicht kennst, schau beim Anbieter
nach, was er empfiehlt bzw. welche Optionen
unterstützt werden.
Da steht z.B. die Frage, ob das Programm evtl.
GPU-Computing unterstützt. Damit kann man bei passender
Anwendung (ausreichende Parallelisierbarkeit des
Problems) weitaus mehr reißen als mit CPU’s .
Gruß Uwi
Hallo Oliver,
das ist sicherlich so einfach, wie das aktuell beste Dieselfahrzeug zu bestimmen.
Da gehören noch deutlich mehr Informationen dazu, wenn es am Ende doch nur darum gehen soll, wie schnell das Anwendungsproblem gelöst werden kann.
Relevant ist dabei insbesondere die Parallelisierbarkeit, die Lokalität von Daten und Programm, die Zugriffsnotwendigkeit auf diverse Speichertypen (Div. Cache-Level, RAM, SD, HDD).
Und für diverse Aufgaben, wie zum Beispiel Brute-Force-MD5-Knacken sind dann Grafikkarten das geeignete Medium. Oder auf der anderen Seite Cloud-Services.
Wobei es dann auch in Frage gestellt ist, was die Messlatte ist: Rechenleistung/Anschaffungskosten, Rechenleistung/Stromverbrauch, Rechenleistung/TCO?
Und was der Scope ist: nur die CPU, CPU und Board, komplette Workstation, Workstation und Infrastruktur (Kühlung, Netz, Backup)?
Ich mache beispielsweise viel parallelisierbare Audiobearbeitung (div. De/Encodierungen, Analysen, Peaksuche, Normalisierung) und habe deshalb einen AMD-Sechskerner (war damals das höchste) mit großer RAM-Disk. Allerdings war Rechenleistung/TCO die Zielfunktion. Ein i7 wäre schneller als ungleich teurer gekommen.
Ciao, Allesquatsch
Moin,
Anwendung ist Mathematica (speziell NKS).
es gibt einen Benchmark zu Mathematica 8, ich hab mal einen CPU-Vergleich von XBit-Labs damit geklaut:
http://www.xbitlabs.com/images/cpu/amd-fx-8350/mathe…
Wenn du eine ehrliche Antwort haben willst, welche bezahlbare CPU aktuell die höchste ‚nackte‘ Integer-Leistung bietet, wäre das vermutlich der AMD FX-8350 mit 8 Integer-Cores (wenn man mal von Intels nativen Hexacores mit Hyperthreading aka Core i7-39xx absieht).
Wie der Benchmark aber zeigt, liegen selbst die mittleren QuadCores von Intel meilenweit vor AMDs Achtkerner und das obwohl Mathematica gut mit der Kernzahl skaliert - was mal wieder zeigt: Es kommt halt drauf an… (…ob einem Programm eine CPU-Architektur liegt oder nicht). Teilweise kann sich die Performance einer Software auch drastisch ändern, wenn der Hersteller sie an eine bestimmte Architektur besser anpasst - kann sein, dass der FX-8350 mit Mathematica zur Rakete durchstartet, falls Wolfram mal einen AMD-Patch nachschieben sollte.
Gruß, Jesse
Vielen Dank!
Mathematica hat auch einen CUDO compiler für GPU computing. Wie gut können GPUs Integer-Berechnungen? Die sind doch eigentlich mehr für Gleitkomma, oder?
Moin,
Mathematica hat auch einen CUDO compiler für GPU computing.
ab Version 8+.
Wie gut können GPUs Integer-Berechnungen? Die sind doch
eigentlich mehr für Gleitkomma, oder?
Das ist wieder ein weites und beliebig komplexes Feld. CUDA ist schonmal eine proprietäre Prozessorschnittstelle von NVidia, alle anderen Grafikkarten arbeiten mit der offenen OpenCL-Schnittstelle. Das beschränkt die Nutzbarkeit von CUDA-Anwendungen sowieso schon einmal.
Die aktuellen NVidia-Grafikprozessoren (Fermi/ Tesla) können wohl auch 32bit Integer nativ berechnen. Fraglich ist für mich, ob Mathematica diese Möglichkeit überhaupt bei seiner GPGPU-Beschleunigung nutzt. Bei älteren GPUs sind Berechnungen in den x86-üblichen Registerbreiten prinzipiell problematisch, sie (können und) müssen auf Softwareebene emuliert werden, was wohl aufwendig und ineffizient ist. Nur wenn man erstmal was Aufwändiges programmiert hat, was prinzipiell auf allen GPUs läuft und mit dem Stempel ‚CUDA-Unterstützung‘ vermarktet werden kann, warum soll man sich dann bei jeder neuen GPU-Generation noch mal hinsetzen und alles neu programmieren?
Es hängt daher vom Einzelfall und von politischen Ertscheidungen der Softwareschmieden ab, von welchen Fähigkeiten einer konkreten Grafikkarte ein bestimmtes Programm Gebrauch macht und ob bspw. Mathematica die Möglichkeit nativer Integerberechnungen auf einer neuen GPU-Generation auch nutzt. Welchen Leistungsgewinn GPGPU-Computing im konkreten Fall bringt, weiß nur der Hersteller, vielleicht gibts ja ein FAQ bei Wolfram Research dazu?
Gruß, Jesse