Leistung pro Watt?

[nicoledos]

bei solchen Dickschiffen von clustern ist das doch DAS entscheidende.

Toll, wenn man mit ein paar Tausend GPUs einen schnellen Rechner bauen kann. Für ein Rechenzentrum ist aber wichtiger als die tatsächlichen Flops wie viel Strom frisst das Monster und wie sieht es mit Kühlung und den dadurch zusätzlichen Strombedarf aus.
Und das im typischen Einsatz von Leerlauf bis Vollast.

Aber ich vermute derartige GPU-Superrechner werden noch lange in westlichen Rechenzentren auch in Zukunft noch lange auf sich warten lassen. Die Betriebskosten pro Flopp wären einfach zu hoch.

[meyerm]

nicoledos schrieb:
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> Aber ich vermute derartige GPU-Superrechner werden noch lange in westlichen
> Rechenzentren auch in Zukunft noch lange auf sich warten lassen. Die
> Betriebskosten pro Flopp wären einfach zu hoch.

Eigentlich sind diese, wenn man die Peak-Performance betrachtet, sogar recht gut. Das Problem allerdings ist, dass es noch schwieriger als bei CPUs ist, selbige zu erreichen. Je nach Problem sind die GPU-basierten Beschleunigerkarten ungeeignet. Zudem kommt noch hinzu, dass sie ganz anders zu programmieren sind, wenn man hohe Leistung erreichen moechte, als die bekannten CPU-Architekturen. GPU-basierte Rechencluster sollten mittlerweile in den meisten forschenden Rechenzentren bei uns stehen. Aber nur wenig Software kann darauf bisher im Produktivbetrieb effizient betrieben werden.

[multi-cluster]

Hoster u.ä. haben aber eher kaum Supercomputer sondern mehr so x86/blade/...-Cluster.
Cloud-Anbieter dasselbe. Weil die Appliances halt für x86 sind.

larrabee für blade wäre nett. gibts aber wohl nicht. SQL-Server und Apache-Webserver mögen es, viele Cores zu haben und skalieren darauf auch meist recht gut.

Wenn ich nvidia wäre, würde ich mir überlegen, ob ich ein eigenes center betreibe (mit google oder amazonec2 zusammen), wo man cloudmäßig bestimmte Appliances laufen lassen kann.
Die Rechenlastigen Teile wie data-mining o.ä. sind dann auf die gpus optimiert.
Wenn die linux-freax auch fermi/cuda/opencl für zu Hause kaufen können, dann werden sie vielleicht auch rechenlastige codecs oder logfile-analysen o.ä. daraufhin umsetzen.