Какой процессор лучше для мат.моделирования?

[bondkim137]

Dmitriy40,
Тут наверное стоит уточнить, что у меня взгляд со своей колокольни - в датацентрах место ценится не меньше энергопотребления. У нас берут 2.5 рубля в месяц за 1U обычно, не считая траффика. Потому приходится обычно размещаться в 1U-серверах, и видеокарту - достаточно мощную, но узкую туда сунуть проблематично.
У ТС наверное действительно немного другая ситуация.

[Dmitriy40]

bondkim137
Простите, но лично я не понимаю смысла экономии 2.5р при расходах на электричество в сотни рублей в месяц в том же месте. Это же меньше процента стоимости!
А у ТС явно не датацентр. И не сервер с терабитным траффиком. И зачем Вы упорно предлагаете какие-то свои узкие решения - неясно.

PS. Интегрированный GPU ещё очень сильно ограничен полосой пропускания шины памяти. В дискретной видеокарте она на порядок выше. А для матричных вычислений, если сами вычисления несложные, а точек много, это тоже станет важным фактором. Так что в использовании интегрированного GPU для ускорения научных вычислений не вижу никакого практического смысла.

[bondkim137]

Dmitriy40
Простите, под "2.5 рубля" - я имел в виду конечно 2.5 килорубля.
под 4U (большой настольный PC) возьмут 10 килорублей в месяц соответсвенно. Питание в эту стоимость входит.
А трафик обычно идет отдельно, сверх минимальной квоты, и намного дороже, чем домашний - но не суть.

Ну а по теме - GPU все-таки весьма узко-специализированный, и работать с ним тяжелее. Потому я TC все же посоветовал мощный CPU выбрать. А GPU и доставить можно, на этапе оптимизации алгоритмов, если интегрированного не хватит, и смысл в использовании GPU вообще будет.

В моем случае GPU вон очень к месту, и то толку большого от него не вышло (если GPU-монстров не привлекать). А тут - еще неизвестно, вообще можно ли будет его использовать. А если можно - то насколько эффективно

[Sphinx Pinastri]

Dmitriy40 в сообщении #1130923 писал(а):

Посчитаем: 40ч в неделю

Начнем с того, что в рабочей неделе 41 час, а компютеры вполне могут работать непрерывно 8766 часов в год.
Компютер должен работать, а человек -- doomать.

[GAA]

Мне тоже интересна эта тема.

1. Нагуглил величину ускорения в работе Марьин Д.Ф., и др. Ускорение молекулярно-динамических расчетов с помощью быстрого метода мультиполей и графических процессоров, хоть там, возможно, немного и другая предметная область.

Смущают цены и доступность соответствующих GPU. В МД, как правило, применяются числа типа double. А у современных карт NVIDIA только GPU линейки Tesla оптимизирован для обработки double. [См. post1053112.html#p1053112. С GP104 как будто та же ситуация: «расчеты двойной точности (FP64) процессор GP104 выполняет на скорости 1/32 от FP32 – в этом он наследует чипам второго и последующего эшелонов семейства Maxwell» источник 3dnews — Обзор видеоадаптера NVIDIA GeForce GTX 1080]

Но в сети много примеров ускорения и на игровых картах. [Например, в презентации Книжник А.А. и др. «Особенности GPU реализации многочастичных потенциалов межатомного взаимодействия» приводятся данные для GeForce GTX 470. (Тersoff популярный в прошлом для Si и С многочастичный потенциал.)]

Вообще, МД жутко ресурсоёмка и как только появилась возможность использования GPU стали появляться публикации. И, конечно, везде говорится о большом увеличении скорости выполнения.

2. Delphi раньше не поддерживала программирование GPU. В новых версиях есть прорыв? [Все что я находил по ускорению МД было реализовано на C и его вариациях.]

[bondkim137]

Я бы предложил ТС набросать в общих чертах алгоритм (хотя бы примерный),
тогда можно было бы оценить потенциальную эффективность оптимизации его реализации с помощью современных GPU немного более точно, чем 'пальцем в небо'.

[Munin]

GAA в сообщении #1133849 писал(а):

В МД, как правило, применяются числа типа double.

А насколько это критично?

[GAA]

То, что надо использовать double — достаточно устоявшееся мнение, поэтому я специально не проверял. Возможно, зависит от специфики задачи.
Под рукой нет статей, которые читал, но быстро нагуглил. В работе
Крупянский Д.С., Фофанов А.Д. О влиянии точности арифметических расчетов на результаты молекулярно-динамического эксперимента. // Ученые записки Петрозаводского гос. унив., 2015 «сделан вывод о критическом влиянии точности арифметических расчетов на течение процесса упорядочения атомной структуры модельного кластера». [При одинарной точности не получалась правильная кристаллическая решётка.]
Схема Верле и потенциал Борна — Майера типичны в прошлом для МД.

-- Вс 26.06.2016 21:50:50 --

Статьи по этому вопросу мне тоже интересны. Если есть ссылки, то укажите, пожалуйста.

[Munin]

GAA в сообщении #1134164 писал(а):

При одинарной точности не получалась правильная кристаллическая решётка.

Во как! Это да, это существенно.

[emwave]

С гранта недавно приобрёл Geforce 980ti c процессором AMD FX 8 ядер. Общая стоимость всего блока (без монитора) около 100 тыс. руб (включая маму, винчестры и SSD ).
Пользую как OpenMP , так и CUDA. Расчёт электродинамических систем с оптимизацией.
На этой GPU ускорение умножения больших комплексных матриц одинарной точности 70 раз по сравнению с одним ядром AMD.
Так в некоторых хорошо распараллеливаемых задачах многоядерный CPU даже не стоит близко.
Полагаю, что утверждение "GPU устареет раньше, чем изучишь CUDA" не имеет под собой никакой почвы в дальней перспективе.

А вообще, всё зависит от того, что собираетесь делать на новом компьютере.

-- 16.11.2016, 11:07 --

Dmitriy40
"На указанном i7 под AVX можно в теории запустить 64 вычислительных потока (с FP32), а в GPU их всего 24шт, да ещё и частота их раза в 3-4 ниже CPU. Конечно если интегрированный GPU запустить в параллель к CPU выигрыш будет, но ... слёзы."
Откуда информация про 24 потока на GPU? Их гораздо больше! И любой CPU даже близко не стоит.
Расход энергии нельзя просто умножать на часы. Чистое время счёта, как правило, меньше времени, затраченного на программирование. Без нагрузки GPU, CPU потребляют гораздо меньше. Архитектура Maxwell NVidia оптимизирована на меньшие энергозатраты.
Цена на Intel неоправданно высокая.

[Munin]

emwave в сообщении #1169380 писал(а):

Так в некоторых хорошо распараллеливаемых задачах многоядерный CPU даже не стоит близко.

А что это, конкретнее, за задачи, и какие задачи параллелятся плохо?

[emwave]

Munin в сообщении #1169383 писал(а):

emwave в сообщении #1169380 писал(а):

Так в некоторых хорошо распараллеливаемых задачах многоядерный CPU даже не стоит близко.

А что это, конкретнее, за задачи, и какие задачи параллелятся плохо?

В любом коде есть последовательная часть и параллельная. Если последовательная часть велика, то ускорение программы будет незначительное. Любая задача с однородной обработкой больших массивов данных параллелится хорошо. Грубо говоря, любой цикл можно распраллелить.

[Munin]

Я спрашивал именно про ваши электродинамические задачи, с конкретикой. Банальностей не надо, их я и сам болтать умею.

[Dmitriy40]

emwave
Вы не обратили внимания на важное уточнение к чему именно относились процитированные Вами мои слова:

Dmitriy40 в сообщении #1130923 писал(а):

А уж интегрированный GPU вычисления особо не ускорит - потоков мало.

24 потока - для интегрированного в i7 GPU (да, он тоже называется GPU, как ни странно). Запустить-то можно и больше конечно, но выполняться будут не одновременно, всё как и на CPU.

emwave в сообщении #1169380 писал(а):

Чистое время счёта, как правило, меньше времени, затраченного на программирование.

Ну а это вообще зависит от задачи. У Вас так, а у меня вон программа, написанная за две недели, считает уже второй год фактически непрерывно. И кстати во время её написания - считала предыдущая версия, так что даже время написания не было потеряно.

[emwave]

Munin в сообщении #1169387 писал(а):

Я спрашивал именно про ваши электродинамические задачи, с конкретикой. Банальностей не надо, их я и сам болтать умею.

Что вы имеете в виду под терминами "конкретика" и "банальности"?