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Für die Forschung, und dann als Stand-PC?

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  1. Für die Forschung, und dann als Stand-PC?

    Autor: Anonymer Nutzer 18.03.15 - 22:03

    Wenn Rack-Möglichkeit, dann könnte das Sinn machen. Seit wann ist Forschung auf eine Steckdose limitiert? Und da es kein Massenprodukt werden soll, versteh ich nicht, wer da angesprochen werden soll?

  2. Re: Für die Forschung, und dann als Stand-PC?

    Autor: flurreh 19.03.15 - 00:36

    Studenten, die keinen Zugang zu einem Supercomputer haben, können daran sehr wahrscheinlich interessiert sein. Teilweise zahlt es dann ja auch die Uni, wenn die sowas selber nicht haben. Hier in Deutschland wird es zwar wahrscheinlich kein Student brauchen aber es gibt auch Länder wo man nicht solche Supercomputer hat wie z.B. hier.

  3. Re: Für die Forschung, und dann als Stand-PC?

    Autor: Anonymer Nutzer 19.03.15 - 07:01

    morningstar schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Wenn Rack-Möglichkeit, dann könnte das Sinn machen. Seit wann ist Forschung
    > auf eine Steckdose limitiert? Und da es kein Massenprodukt werden soll,
    > versteh ich nicht, wer da angesprochen werden soll?

    Cluster haben oft eine maximale Zeit pro Job - oft 48 Stunden. Ist ein Job nicht "node parallel" kann es dementsprechend einfacher sein etwas auf einer Box in der Ecke laufen zu lassen.
    Spezielle PCs könne auch mehr RAM mitbringen - je nach Ausstattung des Cluster.

  4. Re: Für die Forschung, und dann als Stand-PC?

    Autor: elgooG 19.03.15 - 08:08

    Vor allem können auch Forscher ihrer Arbeit nachgehen ohne irgendwo Rechenzeit anmieten zu müssen. Sie können das System so konfigurieren wie es für ihren Anwendungsfall sinnvoll ist und man kann es überall aufstellen.

    Auf einem geteilten Cluster hat man zwar viel Power aber kaum Rechte und Freiheiten. Man ist zudem immer unter Zeitdruck, was besonders ärgerlich ist, wenn etwas nicht von Anfang an funktioniert.

    Ein weiterer Grund für dieses System wäre schon vorab Simulationen fahren zu können und erst wenn man sieht, dass man richtig liegt auf den Cluster mit größeren Datenbeständen zu rechnen

    Kann Spuren von persönlichen Meinungen, Sarkasmus und Erdnüssen enthalten. Ausdrucke nicht für den Verzehr geeignet. Ungelesen mindestens haltbar bis: siehe Rückseite

  5. Re: Für die Forschung, und dann als Stand-PC?

    Autor: Anonymer Nutzer 19.03.15 - 08:48

    Und noch einen weiteren Punkt habe ich vergessen - viele Cluster haben keine Grafikkarten, das typische Henne Ei Problem:

    GPU support gibt es nicht solange er nicht häufig angefordert wird, wird aber nicht angefordert solange es keine Software unterstützt und darum keine GPUs vorhanden sind...
    So sind es eben Wissenschaftler und Bastler die Ihre eigenen Anwendungen schreiben welche dann GPU Support beinhalten und diesen vollwertig nutzen können. Dann gibt es halt Papers und Studien die zeigen wie viel schneller ein GPU wäre aber es passiert nichts...

    Dazu kommt dann auch dass die meiste Software auf prähistorischen Bibliotheken basiert die anno irgendwann geschrieben wurden und eine Umstellung auf GPU computing ein komplettes Update des Codes benötigt - das der Führubgsebene klarzumachen ist auch schwierig, erst Recht wenn dann jemand daherkommt und behauptet in "unserem Code" bringt das nichts.... Ja klar weil der prähistorisch ist und für CPUs geschrieben wurde...
    Und wenn es dann noch Nutzer gibt die solche Rückschritte unterstützen statt nach moderner Software zu fragen, gute Nacht... (oder Produkt wechseln wo möglich.)

  6. Re: Für die Forschung, und dann als Stand-PC?

    Autor: BadBigBen 19.03.15 - 09:22

    ... und vergiss nicht die Lizensen, die oft mals per CPU (ergo Prozessor) ausgelegt sind und dem entsprechend dann das Budget sprengen...

    PS: aber mit nur 64GB RAM heisst für mich = underpowered ergo viel swap to SSD/HDD ergo Zeitverlust...

  7. Re: Für die Forschung, und dann als Stand-PC?

    Autor: elgooG 20.03.15 - 07:52

    Moment, das stimmt so nicht. Cluster haben sehr wohl Grafikkarten, allerdings eher in der Form von Coprozessoren. Stichwort: Intel Xeon Phi

    http://www.intel.de/content/www/de/de/processors/xeon/xeon-phi-detail.html

    Ich habe selbst eine Intel Xeon Phi in meiner Workstation und diese ist nicht als Grafikkarte sondern speziell für Aufgaben ausgelegt, die sehr viele Kerne benötigen. Sie ist allerdings vor allem in größeren Servern zu finden, wo intensive Auswertungen gemacht werden müssen. Allerdings gibt es auch Rechner in denen eben solche NVidia-Karten stecken.

    Kann Spuren von persönlichen Meinungen, Sarkasmus und Erdnüssen enthalten. Ausdrucke nicht für den Verzehr geeignet. Ungelesen mindestens haltbar bis: siehe Rückseite



    1 mal bearbeitet, zuletzt am 20.03.15 07:52 durch elgooG.

  8. Re: Für die Forschung, und dann als Stand-PC?

    Autor: Anonymer Nutzer 20.03.15 - 10:29

    elgooG schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Moment, das stimmt so nicht. Cluster haben sehr wohl Grafikkarten,
    > allerdings eher in der Form von Coprozessoren. Stichwort: Intel Xeon Phi
    >
    > www.intel.de
    >
    > Ich habe selbst eine Intel Xeon Phi in meiner Workstation und diese ist
    > nicht als Grafikkarte sondern speziell für Aufgaben ausgelegt, die sehr
    > viele Kerne benötigen. Sie ist allerdings vor allem in größeren Servern zu
    > finden, wo intensive Auswertungen gemacht werden müssen. Allerdings gibt es
    > auch Rechner in denen eben solche NVidia-Karten stecken.

    Intel Phi sind keine Grafikkarten - das ist eine ähnliche Idee aber ein anderes Prinzip.
    (Ist zum Beispiel auch x86 basiert)
    Zum Thema Cluster: Manche haben Grafikkarten - Iceberg in Sheffield hat ein paar Grafikkarten, Arc1 & Arc2 in Leeds haben keine einzige.
    Sprich, es variiert von Cluster zu Cluster.

  9. Re: Für die Forschung, und dann als Stand-PC?

    Autor: elgooG 23.03.15 - 07:29

    Ich habe ja nicht behauptet, dass die Intel Xeon Phi eine Grafikkarte ist und nur diese in Clustern vorzufinden ist. Angesichts ihrer einfachen Programmierbarkeit ist sie aber inzwischen häufiger vorzufinden als Nvidias Lösung.

    Das die Phi x86 ist, hat nicht viel zu sagen. Im Grunde verwendet man sie genau wie eine von Nvidias Grafikkarten, nur dass das Programmiermodell anders ist, weil sich die Phi transparent als Coprozessor darstellen kann. Das Prinzip ist dagegen sehr wohl das Selbe, lediglich die Hardware-Umsetzung und die APIs unterscheiden sich.

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