많은 RP로 제작 된 슈퍼 컴퓨터는 실용적입니까 아니면 참신한 것입니까?

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이 질문은 이 기사에서 영감을 얻었습니다 .

현재 저는 데이터를 분석하기 위해 R에서 많은 시간을 보냅니다. R에서 실행하는 일부 스크립트는 시간을 절약하기 위해 병렬 컴퓨팅의 이점을 얻을 수 있습니다. 아마 ~ $ 300에 대한 베어 본 "실제"컴퓨터를 구축 할 수 있고 동일한 $ 300에 대해 6 Pis (전원 케이블 및 SD 카드 포함)를 얻을 수 있다고 가정 해 봅시다. 병렬화에 적합한 작업이 있다고 가정하면 Pis 또는 "실제"컴퓨터를 사용하는 것이 더 좋을까요?

만약 "실제"컴퓨터의 하드웨어를 $ 1000 정도의 비용으로 바꾸면 대답이 바뀔까요?

hardware

— 딘 맥그리거
소스

Pi는 램이 적지 만 Gpu가 좋은 느린 컴퓨터입니다. 당신의 작업이 그로부터 이익을 얻는다면, 그것은 합리적 일 수 있습니다.

— Thorbjørn Ravn Andersen 님이

이미 코드가있는 작업을 수행하거나 독점 GPU 프로그래밍 문서에 대한 액세스를 협상 할 수있는 경우에만 GPU가 유용합니다.

— Chris Stratton

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이것을 분석하려면 20rpis 대 $ 1000라고 말하고 실제로 1000 달러에 실제로 얻을 수있는 것을 스스로 결정해야 합니다 . 이것은 쇼핑 채널이 아닙니다.

~ 1000 달러에 마더 보드, 전원 공급 장치, 8GB 램, 6 코어 3.4Ghz i7 프로세서 및 일부 오래된 하드 드라이브 (여전히 SD 카드보다 빠름)를 얻을 수 있다고 가정합니다. 초당 총주기는 6 * 3.4e9 = 20.4e9이며 파이 수퍼 컴퓨터의 경우 20 * 0.7e9 = 14e9입니다.

이제 멀티 코어 프로세서가 멀티 코어 프로세서라는 사실을 고려하십시오. 반면에 I / O는 (이것이 중요한 요소가되는 경우) 속도가 훨씬 느려질 것입니다.

파이 수퍼 컴퓨터에 대한 관심은 없지만 실험 및 교육용이라고 가정합니다. 확실히 저렴한 클러스터이지만, 실험 및 교육과 달리 숫자를 빠르게 처리 하는 것이 파이 클러스터라면 일반적인 클러스터보다 비용이나 에너지 효과가 더 좋은 방법 은 없습니다 .

— 골디 락
소스

감사합니다. "pi 수퍼 컴퓨터의 경우 초당 총 사이클 수는 6 * 3.4e9 = 20.4e9이며 20 * 0.7e9 = 14e9입니다." 기본적으로 내가 쫓아 왔지만 무엇을 찾아야할지 몰랐습니다.

— Dean MacGregor

하나의 파이는 5 와트 만 사용합니다. 당신이 그렇게입니다 설명 (20) PIS는 적은 PC보다 100w를 사용하는 것이이 평균은 비용 및 에너지 효율 (미만 CPU와 :))

— Thorbjørn Ravn 안데르센

내 경험에 따르면, 8 코어 i7 + SSD 드라이브 + 16GB RAM은 헤드리스 (모니터) 설치의 프로세서로드에 따라 약 50-70Wt를 사용합니다.

— lenik

RPi2를 사용하면 사이클 양이 20 * 4 * 0.9e9 = 72e9로 증가하고 오버 클로킹을 사용하면 secound 당 20 * 4 * 1.1e9 = 88e9 사이클에 도달 할 수 있습니다. 이제 pi의 계산 능력이 향상됨에 따라 RPi-Cluster를 구축 할 가치가 있다고 생각하십니까?

— Sirac

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@goldilocks 1) 슈퍼 컴퓨터에 대한 나의 지식은 Mbps 속도에 대해 논쟁하기에 좋지 않습니다. 2) 무엇보다도 Intel-CPU가 동일한 가격으로 ARMv7보다 빠를 수 있습니다. 이에 대한 더 나은 견해를 얻으려면 몇 가지 통계를 찾아야합니다. 3) RPi2에서 커널을 컴파일하는 데 몇 시간이 걸리며 시도했지만 앞으로는 다시 시도하지 않기를 바랍니다. 요약하면 RPi는 RPi2가 아니라 슈퍼 컴퓨터에 완벽한 선택이 아닐 수도 있습니다. 그러나 RPi가 매우 저렴하고 여러 가지를 쉽게 결합 할 수 있기 때문에 좋은 프로젝트를 만듭니다. 나는 당신이 할 수 있기 때문에 네트워크 시뮬레이션을 생각하고 있습니다 ...

— Sirac

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여기에는 다소 복잡한 답변이 있습니다. "기계에 어떤 종류의 작업을 요청하고 있습니까?"

명령어는 컴파일러의 품질뿐만 아니라 다른 머신 (ARM 대 Intel 대 다른 사람)에 걸쳐 설정되므로 실제 성능에 큰 차이가 있습니다. 요청한 작업이 한 시스템에서 하드웨어 가속을 사용하지만 다른 시스템에서는 그렇지 않은 경우, 그 요소만으로도 클럭 속도의 큰 변화보다 더 큰 차이를 만들 것입니다.

가장 일반적인 측면에서, 가격 / 성능 측면에서 가장 큰 벅은 AMD 또는 인텔의 적당히 클럭 된 멀티 코어 일반 CPU에서 나올 것이라고 생각합니다. 주변 온도가 낮은 통제 된 환경에있는 경우 이러한 칩을 약간 오버 클로킹하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

rasPi는 이러한 종류의 물건을 위해 설계되지 않았으므로 일이 어떻게 작동하는지 배우고 매우 저렴한 가격으로 진정으로 "분산 된"시스템을 구축하는 데있어 높은 가치에서 벗어나지 않아야합니다. 그러나 심각한 데이터 및 / 또는 번호 크 런칭이 필요한 경우 rasPi가 올바른 선택이 아닐 수 있습니다.

— ljwobker
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저전력 CPU를 파이에 남겨두고 수십 개의 파이에서 CPU로 데이터를 얼마나 빨리 가져 와서 노력의 가치를 얻을 수 있는지 알 수 없습니다. 버스 속도는 CPU 속도만큼 클러스터 된 슈퍼 컴퓨팅에서 중요합니다. 파이는 여기에서 매우 부적절합니다.

네트워킹과 디스크 액세스 모두 동일한 60MB의 USB2 버스를 공유합니다. SD 카드는 20MB 속도 범위에서 최상의 성능을 발휘합니다.

150MB의 SATA 및 2GB PCI 버스의 이더넷을 갖춘 저사양 PC 하드웨어는 훨씬 더 많은 대역폭을 제공합니다.

— 남자 이름
소스

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이는 전적으로 응용 프로그램에 따라 다릅니다. 일부 응용 프로그램은 "작업"대 "통신"비율이 매우 높고 다른 응용 프로그램은 수행 한 작업량 당 훨씬 더 많은 통신이 필요합니다.

— Chris Stratton

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노드 간 슈퍼 컴퓨팅을 배우고 자하는 경우 .. 나는 파이를 설정합니다. 저렴하지만 강력한 무언가를 원하신다면 중고 Xenon 기반 멀티 코어 Intel 서버 / 워크 스테이션을 구입하고 하나 이상의 Tesla 카드 또는 Cuda GPU 카드 또는 Intel Phi 카드를 사용하십시오.

— 제이 울프
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