LINUX.ORG.RU

История изменений

Исправление alysnix, (текущая версия) :

Назови мне задачу, на которой нельзя достигнуть высокой степени параллелизма.

любая мало мальски сложная задача…навроде поиска построки в файле. конечный автомат какой-нить, нечто вроде цепей маркова, любой алгоритм где, есть if(результат_предыдущего_вычисления)…, парсинг и компиляция…

вообще слухи, что ВСЕ легко распараллелить - сильно преувеличены. легко паралеллить тривиально параллельные задачи, типа рендеринга, методов частиц и прочего, где одни и те же независимые действия(обычно достаточно простые) выполняются многократно на больших обьемах данных и порядок тут неважен.

то есть проблему надо делить на вычислительную сложность и «арность». рендеринг точки вычислительно не сложен, но их очень много. проблема явно решается тыщами ядер.

компиляция исходного файла вычислительно «сложна», но «арность» равна 1. тут тыщи слабых ядер будут ни к чему.

а поскольку на десктопе никаких особо специфичных задач высокой арности не решается, то для дескотопов выгодны «тяжелые ядра». а вот для физических расчетов и моделирования выгодней многоядерники с простыми ядрами.

Исходная версия alysnix, :

Назови мне задачу, на которой нельзя достигнуть высокой степени параллелизма.

любая мало мальски сложная задача…навроде поиска построки в файле. конечный автомат какой-нить, нечто вроде цепей маркова, любой алгоритм где, есть if(результат_предыдущего_вычисления)…, парсинг и компиляция…

вообще слухи, что ВСЕ легко распараллелить - сильно преувеличены. легко паралеллить тривиально параллельные задачи, типа рендеринга, методов частиц и прочего, где одни и те же независимые действия(обычно достаточно простые) выполняются многократно на больших обьемах данных и порядок тут неважен.

то есть проблему надо делить на вычислительную сложность и арность. рендеринг точки вычислительно не сложен, но их очень много. проблема явно решается тыщами ядер.

компиляция исходного файла вычислительно «сложна», но арность равна 1. тут тыщи слабых ядер будут ни к чему.

а поскольку на десктопе никаких особо специфичных задач высокой арности не решается, то для дескотопов выгодны «тяжелые ядра». а вот для физических расчетов и моделирования выгодней многоядерники с простыми ядрами.