LINUX.ORG.RU

«СКИФ-МОНОМАХ». Полку cуперкомпьютеров прибыло.

 ,


0

0

11 апреля 2008 Владимирским Государственным Университетом, компанией "Т-Платформы",
Программных Систем РАН и корпорация Intel было объявлено об открытии в университете
кластера семейства "СКИФ"

Основные характеристики:
Количество узлов : 64
Количество процессоров: 128 (Intel® Xeon® 5345)
Объем оперативной памяти: 512Gb
Сеть передачи данных: InfiniBand
Операционная система: SUSE Linux Enterprise Server 10 SP1

Пиковая производительность «СКИФ Мономах» составила 4,7 TFlops.

>>> Подробности

>Пиковая производительность «СКИФ Мономах» составила 4,7 TFlops.

Ну и это суперкомпьютер, мне казалось что даже у nvidia-вских видюх за 300$ пиковая производительность около 1TFlop.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от anonymous

>мне казалось что даже у nvidia-вских видюх за 300$ пиковая производительность около 1TFlop.

Разве что на ацетоне ;)

Мало ли на ком что nvidia обещала ;)

sS ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

>почитай про платформу Nvidia CUDA, много интересного узнаешь;)

Ога. Про Tesla за 15килобаксофф и про террафлопс к прошлому рождеству ;) До сих пор ждём-с ;)

sS ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

И ничего смешного. В том же МФТИ есть чувак, который на нвидиавских видеокартах

рвёт по терафлопсам уже упоминавшися здесь местный кластер.

Неверящие могут сходить на одну из открытых лекций по Nvidia CUDA в МФТИ. Проводятся они каждую неделю и проблем с доступом туда для "нефизтехов" не будет.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от anonymous

> Неверящие могут сходить на одну из открытых лекций по Nvidia CUDA в МФТИ. Проводятся они каждую неделю и проблем с доступом туда для "нефизтехов" не будет.

А какое ПО (реализации языков программирования) доступно для вычислений на распределённых видеокартах?

mv ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymfus

Писать распределённые вычисления на антивирусах Касперского? o_O

mv ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

>В том же МФТИ есть чувак, который на нвидиавских видеокартах рвёт по терафлопсам уже упоминавшися здесь местный кластер.

Ему удалось запустить HPL на CuBLAS ?

sS ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от sS

Да всё оно пашет - и даже неплохо. Но не факт что приживется. Пейсатели, (подавляющее большинство) окромя как безграмотно гундосить про замыкания в забубенных языковых извращениях и загибать пальцы (включая пальцы ног) - нихрена больше не умеют. Короче, ввиду нетривиальности продукт "широкой популярностью" пользоваться не будет. (Ну разве что наштампуют заготовок)

V0ID ★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

> В том же МФТИ есть чувак, который на нвидиавских видеокартах рвёт по терафлопсам уже упоминавшися здесь местный кластер.

Ага, и 512 мегабайт нормально памяти на ноду? Ну-ну...

no-dashi ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от sS

Да у nvidia короткая плавающая точка. А hpl требует double. Да cuda *пока* не работает для промышленных применений. Пока. http://luebke.us и http://www.markmark.net говорят, что double сделают в 2008 году. И основная проблема в эффективности переключалки 32/64. Потому как 64 для video нафиг не надо.

amd идёт примерно в том же направлении. AMD’s RV670 уже даёт 0.25Tflop DP. http://ati.amd.com/products/streamprocessor/specs.html Но cuda куда как приятнее (пока?) чем brook.

В итоге для *университета* покупка цуперсомпьютера в целях обучения за немеряные деньги - это уже растрата. Потому как нет особой разницы на чём учить считать. А к моменту выпуска студента 64bit gpu уже будет продаваться в любой компьютерной лавке по цене дерьма.

Когда выбор между работающей коробкой в компьютере у студента и пакетным режимом где-то там, то я почему-то выбираю на столе, хоть она и 32 и медленнее. Зато под рукой ;-)

ignik
()
Ответ на: комментарий от ignik

>Да у nvidia короткая плавающая точка. А hpl требует double.

Можно закапывать ;)

> В итоге для *университета* покупка цуперсомпьютера в целях обучения за немеряные деньги - это уже растрата. Потому как нет особой разницы на чём учить считать.

CFD будете на 32 битах считать в "учебных целях" ? ну-ну ;)

sS ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

А кому нужны эти терафлопы, если вычисления на 32-битном float? :(

Жлобы в nvidia никогда не сделают такого же железа, но с нормальной плавучкой. :(

anonymous
()
Ответ на: комментарий от anonymous

>Жлобы в nvidia никогда не сделают такого же железа, но с нормальной плавучкой. :(
Обещали вродебы. В этом/следующем году. Тем более, что заинтересованность Нвидии в хай-перформансе заметна =)
Ну и АМД не отстанет, надеюсь.

anonymous
()
Ответ на: комментарий от sS

> CFD будете на 32 битах считать в "учебных целях" ? ну-ну ;)

O'k. Вас не затруднит оценить набегающую погрешность на к-л сеточной модели?

Нам есть что считать - от полимеров до томографии. И я совершенно не понимаю, зачем тратить огромные деньги на то, что УНИВЕРСИТЕТУ совершенно не нужно. Большинство студентов до реальных вычислений сейчас не доходят. Им нужно объяснить основы. Чем дальше студент от компьютера, тем меньше он понимает что именно происходит. Где-то расположенный суперкомпьютер для многих это странная абстракция. GPU, расположенный вот в этой машине - конкретный прибор, которые может быть куплен и использован самим студентом в *его* работе.

ignik
()
Ответ на: комментарий от ignik

>O'k. Вас не затруднит оценить набегающую погрешность на к-л сеточной модели?

Проще (и даже быстрее) взять готовый пример и посчитать с 32 и c 64 битами чем оценивать погрешность на сложной схеме. Устроит ? ;)

Один мой коллега несколько лет назад таким образом демонстрировал студентам на лабораторных примеры вычислительной неустойчивости практически в реалтайме и совсем даже не на суперкомпутере.

>Большинство студентов до реальных вычислений сейчас не доходят. Им нужно объяснить основы.

Для _основ_ супер под боком совсем не обязателен. На GPU же не только студент ничего путного не сможет напрограммить но и "специально обученные люди" пока особыми успехами в решении _реальных_ задач пока не блещут. 3 примера решенных на GPU задач как раз яркий пример ;)

sS ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous

> А кому нужны эти терафлопы, если вычисления на 32-битном float? :(

Кажется G92 уже с 64-битной плавучкой, в отличие кстати от Cell.

anonymous_incognito ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от anonymous_incognito

> Хотя наврал :( не поддерживает G92 double, вроде только обещают.

Давно говорю, что нвидия - говно, а вы всё не верите.. покайся, грешник ;)

Gharik
()
Ответ на: комментарий от anonymous

>И ничего смешного. В том же МФТИ есть чувак, который на нвидиавских видеокартах рвёт по терафлопсам уже упоминавшися здесь местный кластер.

Не подскажете координаты этого "чувака"? Там мыло и где его в МФТИ найти?

> Неверящие могут сходить на одну из открытых лекций по Nvidia CUDA в МФТИ. Проводятся они каждую неделю и проблем с доступом туда для "нефизтехов" не будет.

А где бы узнать расписание и т.д.?

gloomdemon
()
Ответ на: комментарий от anonymous

Действительно nVidia пальцы начала гнуть ещё год назад. Но все их потуги сразу разбились о 32 бита. А когда они заряжали 64, то вся производительность просто ложилась помирать. Если говорить про ускорители на базе видеочипов, то можно попробовать обратить внимание на Firestream. Плата аналогична (архитектурно) видеоплате 3870 но с 2 гигами на борту. Доступность ожидается в середине лета. Библиотека опенсорс в бетте 2 доступна на сайте производителя. Работайте. Если совсем не в терпёж - купите просто 3850 и пользуйте. Конечно чатота и память помельче будет, но можно учиться.

anonymous
()
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.