Блок математики

405
John Ernest

В последнее время я изучал вычислительные шейдеры в Unity3D, и я мог внезапно выполнять гораздо больше вычислений на графическом процессоре в секунду, чем на центральном процессоре, при условии, что я мог записать их в задачи, которые выполняются параллельно со многими потоками, выполняя одну и ту же операцию в параметризованном путь.

Тем не менее, графический процессор разделяет память с экраном, а не с процессором, что приводит к задержке при передаче большого количества данных между процессором и графическим процессором, а также разделяет пространство с вашим экраном, которое, как правило, намного меньше памяти процессора.

Мой рабочий стол здесь - это i7 INUC, который имеет 16 ГБ памяти и 1 ТБ SSD, в то время как графический процессор представляет собой интегрированный Intel 650 с гораздо меньшим объемом памяти, хотя он может совместно использовать некоторую память с процессором.

Если я захочу расширить графический процессор, мне придется купить внешний графический процессор Thunderbolt 3. Они довольно дорогие, я видел выпуск Sonnet для разработчиков, который стоит около 430 долларов США и включает RX 580 с около 8 ГБ оперативной памяти, которая, конечно, все еще должна делить память с экраном вместо основной памяти ЦП.

Поэтому меня интересует, могут ли существовать системы с отдельным математическим процессором для параллельных вычислений, например, с графическим процессором, который мог бы разделять память с основным процессором?

Возможно, есть системы, которые уже работают, или способы расширить мою нынешнюю систему?

Это по существу не оставило бы времени для переноса операций. Раньше они делали математические сопроцессоры в 386 и 486 дней, конечно, это не совсем то же самое.

Кстати, меня беспокоит не игра, я в какой-то момент был разработчиком хобби-игр, но затем я захотел понять квантовую физику, инженерию, дифференциальные уравнения и другие математические и научные занятия.

0
Этот вопрос не о компьютерном оборудовании или программном обеспечении, который входит в объем, указанный в справочном центре. Ramhound 6 лет назад 0
Извините, Джон, SuperUser не очень хорошее место для дискуссий. Попробуйте несколько форумов с одинаковыми темами, и вы получите лучшие результаты. Christopher Hostage 6 лет назад 1
Ой! Что может быть лучшим для такого обсуждения? Извини, я только что проснулся. John Ernest 6 лет назад 0
Обычно люди довольно дружелюбны и полезны при переполнении стека и математике при обмене стека. Почему SuperUser не очень хорошее место для дискуссий? Просто интересно, что может быть лучший форум, чтобы задавать такие вопросы там. John Ernest 6 лет назад 0
@JohnErnest Многие форумы были бы полезны для обсуждения, но Stack Exchange - это сайт вопросов и ответов, поэтому во всей сети SE использование вопросов для обсуждений не рекомендуется. dsstorefile1 6 лет назад 0
Форумы предназначены для открытого обсуждения и не обязательно нуждаются в формате конкретного вопроса и конкретного ответа. SE, в частности, является сайтом вопросов и ответов и предназначен для поиска конкретных ответов на конкретные вопросы. По сути, SE не предназначен для того, чтобы иметь дело с тем, что вы разместили здесь, и с тем, что вам нужно. music2myear 6 лет назад 0
SuperUser - это не форум. Вопросы, требующие обсуждения, выходят за рамки Ramhound 6 лет назад 0
Спасибо, Ramhound, я не искал обсуждения обязательно, я только хотел знать, существует ли такая технология, которая в основном является бинарным вопросом «да» или «нет», и это происходит, как выясняется. Остин предоставил достаточно полезный ответ ниже, вы можете прочитать его ответ о процессорах приложений на суперкомпьютерах, и я принял его ответ на этот вопрос. John Ernest 6 лет назад 0

1 ответ на вопрос

0
Austin Hemmelgarn

Да, такие системы существуют, но не так, как вы, вероятно, думаете. Большинство суперкомпьютеров на самом деле работают таким образом, у них есть горстка того, что вы обычно называете процессорами, обычно называемыми процессорами ввода-вывода, и огромное количество того, что вы называете математическими процессорами, которые обычно называют процессорами приложений.

Примеры оборудования, используемого для этой цели в качестве процессоров приложений:

  • Платформа Intel MIC, также классически известная как Xeon Phi. Это устройства на базе x86 (большинство моделей представляют собой полноразмерные карты PCI-e двойной ширины, хотя некоторые модели были выпущены в виде микросхем с разъемами) с двести или более потоков исполнения. Многие крупные суперкомпьютеры в основном построены из них, хотя вы можете получить отдельные карты от старшего поколения за несколько тысяч долларов в некоторых местах онлайн.
  • Платформа NVIDIA Tesla. Они возникли как простые гиперспециализированные варианты их эквивалентных графических процессоров Quadro, модифицированные, чтобы не иметь видеовыходов, и оптимизированные для необработанной пропускной способности вычислений FP вместо рендеринга. В настоящее время они в основном являются полнофункциональными графическими процессорами, но все же сосредоточены на необработанной вычислительной мощности, а не на рендеринге. Они довольно легко доступны в продаже, но имеют такие же высокие цены.
  • Платформа AMD FireStream. Подобная история с NVIDIA Tesla, за исключением FireStream, по сути вымерла почти десять лет назад. Вы все еще можете найти карты в некоторых местах, часто за довольно дешевую, но они не очень мощные по сегодняшним меркам.

Различные другие компании имеют аналогичные предложения одного за другим. Например, платформа IBM Watson представляет собой законченную систему, построенную на этом принципе, за исключением того, что каждый отдельный процессор является функционально независимой системой.

Спасибо Остин за полезные отзывы. Я подумал, что это может быть доступно только на суперкомпьютерах, но я не был уверен. John Ernest 6 лет назад 0
На самом деле это не «только суперкомпьютеры». Суперкомпьютеры являются наиболее распространенными пользователями подобных вещей, но вы можете получить их коммерчески, если вы готовы потратить на это достаточно денег. Вероятно, стоит отметить, что карты Tesla предыдущего поколения обладают примерно той же вычислительной мощностью, что и верхние линейки современных GeForce-карт, но стоят значительно дороже, что является большой частью того, почему люди предпочитают покупать карты GeForce. Austin Hemmelgarn 6 лет назад 0

Похожие вопросы