Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 102
И новая винда на этом будет торомозить…
по моему, сегодня тормозят только прыщи и андроид.
И современная Mac OS через 10 лет на современном железе будет работать медленнее, и Linux с Unity будет лагать. А уж iOS 16, Android 15 и WP 18 современные четырехъядерные смартфоны с 2 гигами памяти и FullHD экранами даже за телефон считать не будут.
В общем, весьма провокационное и холиварное утверждение, которое невозможно доказать. На месте разработчиков винды, я бы обиделся.
В общем, весьма провокационное и холиварное утверждение, которое невозможно доказать. На месте разработчиков винды, я бы обиделся.
Учитывая тенденцию к переносу всего и вся в облака, возможно и не будет.
Да что там, в телефоне у ребенка будет больше… :)
«папа, а у Веры телефон на 4096 ядрах, только она еще не знает, как половину из них под GUI самого телефона отдать, чтобы не тормозило» :)
«папа, а у Веры телефон на 4096 ядрах, только она еще не знает, как половину из них под GUI самого телефона отдать, чтобы не тормозило» :)
А смысл? Мощности и так уже больше чем надо для большинства задач, выделяются геймеры и инженеры
Даже для сервера, обслуживающего некислую сеть уже хватает просто близкий к топовой бытовой комп с виртуализацией и прочими шняжками.
Скорее будет повышение мощности контроллеров до уровня десктопного компа и перенос некоторых вычислений на мелкие встраиваемые решения. И тут важнее не мощность, а правильная паралеллизация или просто взаимодействие — развитие стандартов для интерфейсов и кластеризация отдельных элементов.
Даже для сервера, обслуживающего некислую сеть уже хватает просто близкий к топовой бытовой комп с виртуализацией и прочими шняжками.
Скорее будет повышение мощности контроллеров до уровня десктопного компа и перенос некоторых вычислений на мелкие встраиваемые решения. И тут важнее не мощность, а правильная паралеллизация или просто взаимодействие — развитие стандартов для интерфейсов и кластеризация отдельных элементов.
У меня в кармане 4х ядерный мобильник где каждое ядро по 1,4 ГГц. Я в 1995году, даже не мог представить такое. Ни один суперкомпьютер тогда и близко не стоял. Так что не расстраивайтесь, все выше описанные суперкомпьютеры, лет через 10-20 — окажутся точно у вас в кармане, за какие то небольшие деньги. Я уверен.
Если у кого-то сейчас есть задача, для решения которой требуется суперкомпьютер, то, скорее всего, и через 10-20 лет его задачам будет требоваться суперкомпьютер уже по новым меркам производительности.
Не надо заливать, суперкомпьютер №1 в 1993-1996 под названием Numerical Wind Tunnel легко уделывал ваш мобильник. А он был далеко не единственным.
Частота * ГГц отличная метрика производительности!
статья более, чем интересная, даже без всего этого пафоса про суперкомпьютеры на балконе.
IT — порно
У случае использования AMD Opteron есть ещё одна возможность делать линк между нодами, без использованися дорогих Inifiniband адаптеров. Процессоры на материнской плате общаются между собой по шине HyperTransport, и на некоторых серверных материнках эта шина выведена на отдельный разъём типа pci. Если взять 2 сервера — то можно их через эту шину и объединить. Но вот с софтом будет проблема, одна московская контора (НИИ, кстати) пару лет назад планировала coreboot пилить, чтобы запустить такую конструкцию. Честно говоря, не знаю, на чём дело закончилось у них.
Вот, даже ссылку на статью нашёл, которую они мне присылали: ra.ziti.uni-heidelberg.de/pages/publications/papers/2010/5.pdf
Вот, даже ссылку на статью нашёл, которую они мне присылали: ra.ziti.uni-heidelberg.de/pages/publications/papers/2010/5.pdf
В Cray Jaguar интерконнект подключается напрямую к HyperTransport. Но задорого.
Infiniband втыкают в HyperTransport? Должно получиться быстро и с очень низким latency.
В пдф из моего комментария всё по рабоче-крестьянски, шлейфом напрямую соединяют :) Расстояние правда совсем короткое возможно. Самое оно для домашнего суперкомпьютера :)
В пдф из моего комментария всё по рабоче-крестьянски, шлейфом напрямую соединяют :) Расстояние правда совсем короткое возможно. Самое оно для домашнего суперкомпьютера :)
Там не Infiniband, а их собственный интерконнект. Четвёртый слайд на этой презентации.
Поискал такие материнки, похоже, что в свободной продаже их нет. Было несколько моделей несколько лет назад. В них на один из разъемов pcie был выведен гипертранспорт. Называлось это HTX коннектор.
Проще взять сделать сайт и сказать, что инопланетян ловишь телескопом.
Скачай софт — помоги поймать. А туда — агента кластера засунуть.
И все… Считай себе че хочешь)))
Скачай софт — помоги поймать. А туда — агента кластера засунуть.
И все… Считай себе че хочешь)))
А что на нем можно считать в домашних условиях? FPSы в скайриме?)
Bitcoin же
а еще до сих пор актуально разве? за сколько компом на 30 Тфлопс можно посчитать сейчас?
Лично я сторонник того, что даже если bitcoin и было бы актуально считать, пользы было не больше, чем от FPS в скайриме.
У нас в политех хотят заказать NVidia Tesla HPC-3060(2x Xeon E5-2690, 128GB DDRIII, Nvidia Quadro K4000, 3xTesla C2075), но это нам скорее для расчетов и куда скромнее описанной здесь установки.
В остальное время компьютеров мощнее обычного Core i7 я не нагружал
У нас в политех хотят заказать NVidia Tesla HPC-3060(2x Xeon E5-2690, 128GB DDRIII, Nvidia Quadro K4000, 3xTesla C2075), но это нам скорее для расчетов и куда скромнее описанной здесь установки.
В остальное время компьютеров мощнее обычного Core i7 я не нагружал
Например Folding@Home, SETI@Home.
Для HFT такое нужно, например. Да, в домашних условиях.
HFT в домашних условиях? :-)
Вы не поверите, но есть много причин по которым колокейшн в принципе не сделать. Например, вы тупо не подходите по критериям на то чтоб ы получить DMA. И что делать? К тому же, в этом есть одно большое приемущество — custom hardware который можно либерально втыкать и использовать.
На самом деле все зависит наверное от рынка на котором вы присутствуете. Если рынок населен конторами которые могут $1m/день тратить только на железо, то понятно что на нем ловить нечего, т.к. у них до биржи небось 10см провода. А если взять место менее рыбное, но вы на узком DSL канале с пингом в районе 30 можете неплохо порыбачить. И вот тогда и появияется вопрос, хватит ли у вас железа чтобы улыбки по всем инструментам и страйкам обсчитывать ну хотя бы раз в 100мс.
Была бы фантазия. Множество прикладных задач можно решить конечноэлементными методами или нейросетями. Такой суперкомп в этом сильно поможет. Примеры задач, какие я бы стал делать: трейдерские расчеты, расчеты фазированных антенных решёток, дешифровка GSM
Например, видео конвертить в H264. А то скорость в 0.78 от риалтайма при конвертации в Full HD — это печаль.
майнинг окупился?
Да, райзеры это хорошо, но карты очень легко можно охлаждать жидкостными системами.
С нашими-то сантехниками? :)
Для домашнего компа водянка — это очень даже неплохо. Это в серверных приходится извращаться с охлаждением: делать все CPU и GPU как можно энергоэффективнее, ставить на пих пассивные радиаторы и охлаждать внешним потоком воздуха. А дома, где суперкомп всегда под личным контролем такого не надо, и СВО — самый раз.
«обычный гигабитный Ethernet» — уже давно бытовое low-end решение.
Можно связывать узлы кластера по 10-гигабитному езернету.
Можно связывать узлы кластера по 10-гигабитному езернету.
Уже у всех домохозяек 10-ка!
100 и по оптике, иначе никак.
100 и по оптике, иначе никак.
Не всем подходит, ибо латентность заметно выше чем у Infiniband, плюс еще некоторая специфика… В случае потребностей в интенсивном вводе-выводе и/или интенсивном межузловом обмене Infiniband — едва ли не единственный разумный выбор.
Проблема латентности Ethernet возникает только при использовании классического TCP/IP стека.
Если же использовать netmap API, латентность будет ровно такая же, как у Infiniband при том же размере пакета.
И в специализированных Ethernet-коммутаторах для датацентров, точно так же, как у Infiniband, используется cut-through switching.
Если же использовать netmap API, латентность будет ровно такая же, как у Infiniband при том же размере пакета.
И в специализированных Ethernet-коммутаторах для датацентров, точно так же, как у Infiniband, используется cut-through switching.
А какой смысл сравнивать полноценное, готовое к использованию решение IB с только физическим и канальным уровнями, оставленными от Ethernet? Или остальная обвязка поверх голого Ethernet реализованная на CPU сможет работать быстрее, чем та-же обвязка реализованная внутри Ethernet-карты?
Не в TCP/IP тут дело и не в netmap, а в существующих реализациях и их возможностях, которые для InfiniBand обеспечивают не только лучшую латентность, но и много других нужных функций, будь то RDMA, надежная доставка данных и т.д.
Не в TCP/IP тут дело и не в netmap, а в существующих реализациях и их возможностях, которые для InfiniBand обеспечивают не только лучшую латентность, но и много других нужных функций, будь то RDMA, надежная доставка данных и т.д.
netmap — это и есть RDMA.
netmap is a very efficient framework for line-rate raw packet I/O from user space
То, что netmap — это способ получать пакеты в обход большей части сетевого стека я вижу, но вот как программный модуль по обходу сетевой подсистемы может ходить в удаленную память другого узла остается загадкой.
Канонический RDMA — это вообще аппаратная функциональность, работающая без участия операционных систем узлов.
Для покатать сферических коней — все правда, для работы приложений поверх реальных железок и стеков IB оказывается выгоднее по многим параметрам — www.hpcadvisorycouncil.com/pdf/IB_and_10GigE_in_HPC.pdf
Смутное дежавю — 15 лет назад я слышал ооочень похожие слова про преимущества ATM. :)
Предлагаю продолжить этот разговор лет через 10-15.
Предлагаю продолжить этот разговор лет через 10-15.
Если верить Ebay, то адаптеры 10Gb Ethernet стоят баксов 200, а IB 20Gb — $80. Ну и задержки в езернете еще дополнительные.
Да, x86, однако нынче крут :)
HP DL980 с описанными 8-мью десятиядерниками уделывет HP Intergrity SuperDome на IA64. При цене в 10 раз меньшей :)
Правда, и надежность, конечно, похуже, но за такую цену это вопрос решаемый :)
Если бы еще не различный endian, из-за которого приходится 100Тб базы копированием перетаскивать, уже давно бы все мигрировали…
HP DL980 с описанными 8-мью десятиядерниками уделывет HP Intergrity SuperDome на IA64. При цене в 10 раз меньшей :)
Правда, и надежность, конечно, похуже, но за такую цену это вопрос решаемый :)
Если бы еще не различный endian, из-за которого приходится 100Тб базы копированием перетаскивать, уже давно бы все мигрировали…
чтобы восемь процессоров уместились в корпусе, их размещают не сразу на материнской плате, а на отдельных платах, которые втыкаются в материнскую плату.
Напомнило Pentium II:
Я конечно не спец в области молотилок чисел, но по моему до обсуждения железа надо бы понять какое оно нужно, то есть сначала понять что за задача, как она решается — хорошо ли паралеллится, какие обьемы данных будут передаваться между процессами, как оптимизируется
Или все это под конкретную задачу типа обсчета радужных таблиц?
Или все это под конкретную задачу типа обсчета радужных таблиц?
Перефразируя одну известную личность — если у вас нет терафлопа, какой вы нафиг суперкомпьютер…
Большое спасибо — на самом деле, вокруг полно людей, которым нужны считалки на 2-32 узла, и которые не готовы двигать свои расчеты в облака. Для них такая «открывалка глаз» особо полезна.
Странно, что никто до сих пор не упомянул такую характеристику, как гигафлопс на ватт. Задачи-то очень разные бывают. Одно дело считать всякую математику, совсем другое — зарабатывать деньги. Тот же гугл просто не запускал в своих дата-центрах LINPACK, ну и сетевая архитектура у них не очень-то подходит под этот тест. А так, например, у Титана мощность (электрическая) «всего-то» 9 МВт, при том что у современных дата-центров гугла, фейсбука или там яндекса счет идёт на десятки МВт, и энергию там действительно экономят. Сплошь и рядом — серверы на базе ноутбучных процессоров (а отнюдь не на XEON-ах).
Простите за глупый вопрос, а в чём смысл кучи серверов на слабых процессорах? Прчему вместо нескольких стоек таких слабеньких серверов не воткнуть одного вот такого монстра на крутых Xeon-ах (убрав видеокарты (т.к. задача не требует FPU-рассчётов) и снабдив большим рэйдом из крутых SSD)?
Ну смотрите, берем два процессора на одних и тех же ядрах Sandy Bridge:
серверный XEON X5690: 6 ядер, 3.46 Ггц, 130 Вт, $1700
мобильный Core i5 2500T: 4 ядра, 2.3 Ггц, 45 Вт, $220
В случае сервера на 8 XEON-ов мы получим 48 ядер за $13600 (считаем только процессоры) с потреблением больше киловатта, которые нужно отвести из условно 4U. Представьте себе, что мы засунули в тесную железную коробку включенный утюг и пытаемся держать температуру его поверхности не выше 60 градусов.
В случае Core i5 частота меньше грубо в полтора раза, поэтому для той же производительности «по ядрам» нам нужно не 48, а уже 72 ядра, или 18 четырёхядерных процессоров. Это 18 1U серверов. Процессоры в данном случае обойдутся в $3960 и будут потреблять 800 Ватт, которые нужно собрать с 18U (это примерно половина стандартной стойки на 42U) — то есть совершенно никаких проблем с охлаждением.
Кстати, весь сервер целиком на базе Core i5 стоит порядка $700-800 (без учета дисков и инфинибанда). То есть 18 таких серверов могут обойтись дешевле, чем одни только процессоры для 8-процессорного XEONа.
Дальше всё зависит от наших задач.
Если у нас тяжелая математика (решение огромных СЛАУ), то нам нужен Infiniband, и XEON-ы с их общей памятью вполне могут выйти в лидеры и по производительности, и по цене.
Если у нас просто система массового обслуживания с большим потоком разнородных, мало связанных запросов (типичная для веба и облаков ситуация), то достаточно обычного GbE, то пачка дешевых серверов выигрывает с огромным отрывом. В том числе по отказоустойчивости: если что-то сдохло, просто выкинули один сервер и воткнули резервный, который подцепил виртуальные машины от старого и всё.
Что до систем хранения, ситуация там похожая: либо это отдельная SAN с безумной производительностью и ценником (для всяких баз данных и т.п.), либо же выгоднее воткнуть по 1-2 обычных десктопных HDD в каждый дешевый сервер и организовать поверх них «программный рейд» размером с весь дата-центр (и тупо хранить все данные на трёх разных машинах для отказоустойчивости).
серверный XEON X5690: 6 ядер, 3.46 Ггц, 130 Вт, $1700
мобильный Core i5 2500T: 4 ядра, 2.3 Ггц, 45 Вт, $220
В случае сервера на 8 XEON-ов мы получим 48 ядер за $13600 (считаем только процессоры) с потреблением больше киловатта, которые нужно отвести из условно 4U. Представьте себе, что мы засунули в тесную железную коробку включенный утюг и пытаемся держать температуру его поверхности не выше 60 градусов.
В случае Core i5 частота меньше грубо в полтора раза, поэтому для той же производительности «по ядрам» нам нужно не 48, а уже 72 ядра, или 18 четырёхядерных процессоров. Это 18 1U серверов. Процессоры в данном случае обойдутся в $3960 и будут потреблять 800 Ватт, которые нужно собрать с 18U (это примерно половина стандартной стойки на 42U) — то есть совершенно никаких проблем с охлаждением.
Кстати, весь сервер целиком на базе Core i5 стоит порядка $700-800 (без учета дисков и инфинибанда). То есть 18 таких серверов могут обойтись дешевле, чем одни только процессоры для 8-процессорного XEONа.
Дальше всё зависит от наших задач.
Если у нас тяжелая математика (решение огромных СЛАУ), то нам нужен Infiniband, и XEON-ы с их общей памятью вполне могут выйти в лидеры и по производительности, и по цене.
Если у нас просто система массового обслуживания с большим потоком разнородных, мало связанных запросов (типичная для веба и облаков ситуация), то достаточно обычного GbE, то пачка дешевых серверов выигрывает с огромным отрывом. В том числе по отказоустойчивости: если что-то сдохло, просто выкинули один сервер и воткнули резервный, который подцепил виртуальные машины от старого и всё.
Что до систем хранения, ситуация там похожая: либо это отдельная SAN с безумной производительностью и ценником (для всяких баз данных и т.п.), либо же выгоднее воткнуть по 1-2 обычных десктопных HDD в каждый дешевый сервер и организовать поверх них «программный рейд» размером с весь дата-центр (и тупо хранить все данные на трёх разных машинах для отказоустойчивости).
Дальше всё зависит от наших задач.
Если у нас тяжелая математика
В данном случае мой вопрос был о web-сервере под большую нагрузку. Применительно к рассчётным задачам мне всё более-мене понятно.
Если у нас просто система массового обслуживания с большим потоком разнородных, мало связанных запросов (типичная для веба и облаков ситуация), то достаточно обычного GbE, то пачка дешевых серверов выигрывает с огромным отрывом. В том числе по отказоустойчивости: если что-то сдохло, просто выкинули один сервер и воткнули резервный, который подцепил виртуальные машины от старого и всё.
Выигрывает по энэргоэкономности/прохладности? Или в плане производительности обслуживания запросов каким-то образом тоже?
В первую очередь — выигрышь по стоимости, но как правильно заметили ниже, нужно ещё учитывать фактор стоимости стойко-места в датацентре. Во-вторую, по отказоустойчивости: если сдох один из тонких серверов, его программно отключили от общей системы и потом спокойно заменили. Если что-то сдохло в «большом» сервере — всё печальнее. Там конечно есть технологии для горячей замены почти всего вплоть до блоков питания плюс избыточность компонентов, но все эти неиспользуемые блоки сначала нужно купить, а только потом поставить в резерв, и неизвестно, потребуются ли они вообще когда-нибудь.
Что касается производительности, то всё опять же зависит от задачи. Что именно делает ваш вебсервер? Если в-основном раздает статику/закэшированные статические страницы, то пачка тонких серверов будет производительнее, так как у каждого своя ОЗУ, и процессоры друг другу не мешают в эту ОЗУ лазить. Аналогичная ситуация, если у вас много «памяте-ёмких» вычислений, например вы обрабатываете какое-нибудь фото или видео.
А вот если же у вас на каждой странице пачка динамических запросов к базе данных с большим количеством операций записи, да ещё в транзакциях (банкинг там, е-шоппинг и т.п.) — то наоборот, общее ОЗУ в многопроцессорных SMP серверах решает, оставляя любой кластер из мастер-мастер реплик не у дел. На практике часто встречаются гибридные решения с мощным сервером СУБД, «обернутым» кластером тонких серверов для статики.
Что касается производительности, то всё опять же зависит от задачи. Что именно делает ваш вебсервер? Если в-основном раздает статику/закэшированные статические страницы, то пачка тонких серверов будет производительнее, так как у каждого своя ОЗУ, и процессоры друг другу не мешают в эту ОЗУ лазить. Аналогичная ситуация, если у вас много «памяте-ёмких» вычислений, например вы обрабатываете какое-нибудь фото или видео.
А вот если же у вас на каждой странице пачка динамических запросов к базе данных с большим количеством операций записи, да ещё в транзакциях (банкинг там, е-шоппинг и т.п.) — то наоборот, общее ОЗУ в многопроцессорных SMP серверах решает, оставляя любой кластер из мастер-мастер реплик не у дел. На практике часто встречаются гибридные решения с мощным сервером СУБД, «обернутым» кластером тонких серверов для статики.
В яндексе серверы на базе ноутбучных процессоров? Мне пока попадались в основном на E5-2660 :) ЕМНИП обычно это 1u с 4 дисками и 2 физическими процессорами, 48/96 гигабайт памяти. Вы, кстати, в своих подсчётах забыли об очень важной вещи — количество занимаемых юнитов. На сколько я помню, сейчас ДЦ строятся с учётом отвода 10КВт тепла с 1 стойки, так что тут проблем особых нету. А вот занимать 18 юнитов, когда можно разместить всё в 4 — это разбазаривание ДЦ. Думаете, новые ДЦ строят потому что захотелось? Часто банально кончается место в стойках, куда можно оборудование ставить. Ну и с точки зрения управления хозяйством — 100 мощных серверов проще обслуживать, чем 450. При таких масштабах начинаются всякие неприятные спецэффекты у систем деплоймента. Питание, конечно, тоже не резиновое, но его хотя бы можно попытаться расширить, добавить же квадратные метры в здание намного сложнее :)
Если надо хранить данные — то прицеляют полку на 24 диска, там 2-терабайтные диски. Если монга какая нибудь, очень жадная до дискового IO — то в сервер вставляют ссд вместо обычных дисков. Если надо хранить пару петабайтов — полка дисков выгоднее всего.
Если надо хранить данные — то прицеляют полку на 24 диска, там 2-терабайтные диски. Если монга какая нибудь, очень жадная до дискового IO — то в сервер вставляют ссд вместо обычных дисков. Если надо хранить пару петабайтов — полка дисков выгоднее всего.
Ну у гугла наоборот. У них из стандартного только стандартные морские контейнеры, в которых смонтированы стандартные стойки. А вот напрямую в стойки уже вставляются бескорпусные тонкие серверы на собственных гугловских материнках с одним процессором. БП общие на стойку, сеть общая, охлаждение общее, к каждой матери подцеплен дешевый HDD, запитано это всё от собственной гугловской электростанции, и крутится на этом сильно перепиленный линукс со своим libc, своим менеджером памяти, своим сетевым стэком и еще кучей всего своего.
Идея идет в массы, в тех же европейских датацентрах сейчас основной хит — это именно тонкий дедик на Core i5 по цене аренды в 60 евро в месяц. Видимо после учета всех-всех расходов это оказывается таки выгоднее ксеонов.
Идея идет в массы, в тех же европейских датацентрах сейчас основной хит — это именно тонкий дедик на Core i5 по цене аренды в 60 евро в месяц. Видимо после учета всех-всех расходов это оказывается таки выгоднее ксеонов.
Гугл — знатные велосипедасты. Кто знает, как бы они делали сейчас, на современном железе и современном софте. Сейчас они в заложниках у собственной же концепции мира 10-летней давности.
Фейсбук в своём Open Hardware пропагандирует всё же более обычные решения — www.opencompute.org/wp/wp-content/uploads/2013/01/Open_Compute_Project_AMD_Open_3.0_Modular_Server_Specification.pdf.
Тонкий дедик на i5 — это наверняка потому, что многим толстый 8-ядерный XEON не нужен. Многие с радостью пользуются Hetzner с десктопным железом и не-ECC памятью, и ничего. Но вы то говорили про современные дата-центры гугла, фейсбука или там яндекса, а у этих компаний количество серверов изменяется в десятках тысяч.
А на счёт места — крайне сложно найти в Москве помещение с крепким полом, где можно подвести по 10МВт от разных подстанций.
Фейсбук в своём Open Hardware пропагандирует всё же более обычные решения — www.opencompute.org/wp/wp-content/uploads/2013/01/Open_Compute_Project_AMD_Open_3.0_Modular_Server_Specification.pdf.
Тонкий дедик на i5 — это наверняка потому, что многим толстый 8-ядерный XEON не нужен. Многие с радостью пользуются Hetzner с десктопным железом и не-ECC памятью, и ничего. Но вы то говорили про современные дата-центры гугла, фейсбука или там яндекса, а у этих компаний количество серверов изменяется в десятках тысяч.
А на счёт места — крайне сложно найти в Москве помещение с крепким полом, где можно подвести по 10МВт от разных подстанций.
С крепкими полами на наших болотах действительно беда, но прямо чтобы решить проблему с местом XEON-ы не позволяют. Если мы говорим о восьмипроцессорных утюгах, то в стандартную стойку вы их поставите где-то четыре штуки. А если вместо них ставить двухпроцессорные 1U, то в смысле плотности и энерговыделения не изменится ничего. А продвинутое охлаждение и электропитание стоят немалых денег.
Ну и насчет «место vs электричество». Не знаю, как там в Европах, а у нас в default city за первый год работы 10-киловаттной стойки энергетики затребуют сумму порядка $20000 (это собственно электроэнергия плюс право подключения к электросети, без учета стоимости работ и материалов). Экономия электричества в 20% даст $4000 профита. Стоимость аредны 1 кв. м. помещения под серверную — ну пусть $200 в год, для стойки нужно метра три с учетом подходов. Вот и считайте, что выгоднее.
Спасибо. В детстве (во времена 386-х) я мечтал о стонях мегагерц и фантастических 32 MB оперативки. В юности (во времена Pentium 2) я мечтал о гигагерцах частот и гигабайтах оперативки. А теперь ими никого не удивишь и практического толку от тех же 4 GB сегодня столько же, сколько от 64 MB во времена Pentium 2. И вот, благодаря этой статье, у меня снова есть о чём мечтать :-)
Единственный нюанс в том, что когда вся сила в колличестве ядер, так просто с полфига всю эту мощь не задействуешь, надо соображать в распараллеливании рассчётов, программирование становится уже совсем не такой тривиальной задачей.
Единственный нюанс в том, что когда вся сила в колличестве ядер, так просто с полфига всю эту мощь не задействуешь, надо соображать в распараллеливании рассчётов, программирование становится уже совсем не такой тривиальной задачей.
У товарища Quanta QSSC-S4R, 4x Xeon E7 4870, 8x16GB DDR3, обошлось в $3k
Кстати помимо GPU от AMD и nVidia было бы интересно рассмотреть интеловские PCI-Express карты. Есть такие, предназначены чисто для рассчётов, а не для использования в роли видеокарт. Сейчас, к сожалению, что-то не могу найти, но относительно недавно, помню, где-то выплывало. Зная на сколько выше качество драйверов у Intel по сравнению с nVidia и AMD, их решение кажется мне достойным рассмотрения.
Эта штука называется Xeon Phi.
Одна из ее ключевых особенностей, это то, что это практически процессор общего назначения и значит для его использования не нужно полностью переписывать код, что требовалось бы в случае использования GPU-ускорителей.
Одна из ее ключевых особенностей, это то, что это практически процессор общего назначения и значит для его использования не нужно полностью переписывать код, что требовалось бы в случае использования GPU-ускорителей.
Так это же круто! Если они ещё и в системе видятся как обычные процессоры, то ваще! Я бы именно такие и взял бы тогда. А какие там колличество ядер, частоты и кэш?
Нет, они не видятся как обычные ядра. Все-таки нужно добавлять конструкции, которые будут выгружать вычисления на эти Xeon Phi.
Правда внутри Phi сидит обычный Linux и на него можно даже залезть по SSH. Что еще можно сделать непосредственно изнутри я к сожалению не знаю.
По параметрам, я думаю, лучше почитать документацию, чем вольный пересказ человека, который детально про эти Phi только на конференции слышал, а сам в вопросе пока не разбирался за неимением возможности пощупать Phi в ближайшей перспективе… :)
Правда внутри Phi сидит обычный Linux и на него можно даже залезть по SSH. Что еще можно сделать непосредственно изнутри я к сожалению не знаю.
По параметрам, я думаю, лучше почитать документацию, чем вольный пересказ человека, который детально про эти Phi только на конференции слышал, а сам в вопросе пока не разбирался за неимением возможности пощупать Phi в ближайшей перспективе… :)
В статье они, кстати, упомянуты. Там 60 ядер х86. Расчеты с двойной точностю 1Tflops. Памяти 8Гб.
Там 60 ядер х86.
Там не просто x86-ядра, а 64-битные, с поддержкой всех векторных инструкций и 4 потоков исполнения на ядро ядра. Те 60 ядер по сути 240 потоков исполнения. Но при всем при этом ядра и «обрезанные» по сравнению с современными CPU. Например, они in-order, так как базируются на архитектуре первых Pentium.
Современные POWER, кстати, круты тем, что там есть аппаратный десятичный FPU. Т.е. можно делать точные десятичные рассчёты с плавающей точкой (ведь, как известно, не все десятичные дроби можно точно перевести в двоичные).
соединять ноды можно еще и по PCIe, есть интересные решения. Тут вот обзорная статья www.rtcmagazine.com/articles/view/100910
Общий смысл что используя PCIe коммутатор можно шарить видео-карты, сетевые устройства между вычислительными нодами. Можно цеплять сервера между собой по 16-и канальному PCIe достигая скорости до 120Гб/с. Ничего волшебного, даже софт имеется той или иной сырости.
Общий смысл что используя PCIe коммутатор можно шарить видео-карты, сетевые устройства между вычислительными нодами. Можно цеплять сервера между собой по 16-и канальному PCIe достигая скорости до 120Гб/с. Ничего волшебного, даже софт имеется той или иной сырости.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Суперкомпьютер своими руками