並列計算用CPUカード？

Question

私は以前、質量並列処理を行うための処理能力を追加するためのシステム用のCPUカードがあることを覚えています。誰もが、プロジェクトのハードウェアとソフトウェアの側面を調べるために、これとあらゆるリソースに関する経験がありますか？この技術は従来のクラスターよりも劣っていますか？それはもっと意識していますか？

Answer 1

GPGPUは、おそらく熱狂者にとって最も実用的なオプションです。しかし、DSPは、テキサス・インスツルメンツ、フリースケール、アナログ・デバイセズ、およびNXPセミコンダクターが製造するような別のオプションです。確かに、それらのほとんどはおそらくインダストリアル・ユーザー向けにターゲットを絞っていますが、Storm-1 DSPのラインを調べることができます。その中には、60ドルほどのものがあります。

データ並列処理のもう1つのオプションは、Nvidia（旧Ageia）PhysXのような物理処理ユニットです。これらのコプロセッサの最も明白な用途はゲーム用ですが、サイエンスモデリング、暗号化、およびその他のベクトル処理アプリケーションにも使用されています。

ClearSpeed Attached Processorsも可能です。これらは基本的にHPCアプリケーション用に設計されたSIMDコプロセッサーなので、価格帯の範囲外かもしれませんが、ここでは推測しています。

これらの提案はすべて、データの並列性に基づいています。これは、最も未開発の可能性がある領域だと思うからです。 A ロットは、ベクトル処理とより特殊化されたSIMD命令セットを利用するだけで、はるかに低いクロック速度で（そしてより少ない電力で）はるかに高速に実行できます。

ほとんどのコンピュータユーザーは、電子メール、Webブラウジング、音楽/ビデオの再生という大部分のコンピュータの必要性の大部分を、Intel Atomプロセッサ以上にする必要はありません。そして、実際には多くの処理能力を必要とするコンピューティング・タスクの他の10％は、一般的に汎用スカラー・プロセッサーがその仕事のための最良のツールではありません。

深刻な処理を行っているほとんどの人でも、狭い範囲のアプリケーションに必要なだけです。物理学者は最新のFPSを再生できるPCは必要ありません。健全な技術者は、科学的モデリングや統計分析を行う必要はありません。グラフィックデザイナーはデジタル信号処理を行う必要はありません。高度に特殊化された命令セット（ゲーム用の現代GPUなど）を持つドメイン固有のベクトルプロセッサは、高性能の汎用CPUよりもはるかに効率的にこれらのタスクを処理できます。

クラスターコンピューティングは、原子力研究のようなハイエンドの産業用アプリケーションには非常に有用ですが、私はベクトル処理には平均的な人にとってははるかに実用的な用途があると思います。

Answer 2

様々なGPU Computingオプションを見てきましたか？ Nvidia（そしておそらく他の人たち）は、グラフィックスカードの力を利用したパーソナルスーパーコンピュータを提供しています。

Answer 3

2つのクールオプションがあります。 1つはMitchの言及としてのGPUの使用です。もう1つは、マルチコアセルプロセッサを搭載したPS/3を入手することです。

また、安価なマザーボードPCを複数設定し、LinuxとBeowulfを実行することもできます。

Answer 4

は、Cellプロセッサを搭載したPCIeカードで、Yellow Dog Linux、またはMercuryのYDLの味を実行します。 Fixstarsは、より強力なCell PCIeボードGigaAccelを提供します。私はマーキュリーに電話した、彼らは彼らのボードは約5000ドル、ソフトウェアなしであると言いました。私はGigaAccelが最大2倍のコストだと思います。

使用した水銀ボードの1つが見つかりましたが、電源ケーブルが付属していないため、まだ悲しいことに使用できませんでした。

Answer 5

OpenCL - さまざまなベンダやプロセッサタイプ、シングルコア、マルチコア、グラフィックカード、セルなどでHPCコンピューティングを行う業界標準です。http://en.wikipedia.org/wiki/OpenCLを参照してください。

考えられるのは、単純なコードベースを使用すると、プロセッサの種類に関係なく、マシン上のすべてのスペア処理能力を使用できるということです。

Appleは次のバージョンのMac OS Xでこの規格を実装しました.nVIDIA、ATI、Intelなどの製品もあります。