AMD Ryzen Threadripper 3990X: la prima CPU desktop a 64 core

Teoricamente il limite della piattaforma è 2tb, ma allo stato pratico per via della tipologia di RAM usate attualmente non esistono moduli in commercio per arrivare a tale quantitativo di memoria installata

Interessante il comportamento in overclock

https://hothardware.com/reviews/amd...u-review?page=7

La tua teoria é sicuramente plausibile e corretta!

I Threadrippers non sono le CPU da server AMD che sono gli EPYCs. I Threadrippers sono il "ponte" tra i processori Desktop per home users e le CPU da server.
Una figura simile nel mondo intel cosí delineata non esiste in quanto si passa direttamente dalle CPU Core agli Xeon dedicati al server anche se il panorama di modelli é estremamente differenziato quindi ci sono modelli che potrebbero essere collocati nella medesima fascia dei Threadrippers.

Certo che per quanto riguarda il rapporto prezzo/prestazioni i Threadrippers sono assolutamente imbattibili attualmente...

240W IN PIÙ per arrivare a 3,5GHz...

Link ad immagine (click per visualizzarla)

come lo si raffredda una robo da 700watt?

Intel ha una serie simile da un decennio ormai

Sì ma overcloccare questi tipi di cpu non ha senso
Lasciata a stock si raggiungono livelli di efficienza assurdi: 64 core in 200w
https://www.anandtech.com/show/1548...-3990x-review/2

Sì ma overcloccare questi tipi di cpu non ha assolutamente ì senso
Lasciata a stock si raggiungono livelli di efficienza assurdi: 64 core in 200w
https://www.anandtech.com/show/1548...-3990x-review/2

La mia comprensione è che, al di là dei tipi di dato (le Gpu funzionano bene con dati a virgola mobile), bisognerebbe portare algoritmi sviluppati nel corso di dieci anni ed ottimizzati per lavorare su cpu su una piattaforma completamente diversa. Inoltre la disponibilità di memoria su una gpu è più limitata, e il trasferimento di dati è piuttosto lento fra memoria principale e memoria dedicata alla scheda. Infine, la gpu non è una bacchetta magica: il codice va ottimizzato per lavorare su una specifica architettura: per quanto un codice generico potrebbe portare dei vantaggi in alcuni casi, le persone che conosco che lo fanno abitualmente ottimizzano sempre per la specifica piattaforma o architettura target.
Un esempio correlato è quello poi di software che lavorano su dati prevalentemente interi o booleani come molti model checker, falsificatori e theorem proover: per quanto questi software beneficino enormemente del parallelismo per l'esplorazione dello spazio di ricerca, non è possibile o non è conveniente portarli su Gpu a causa del tipo di computazione che viene eseguita. Alcuni, nello specifico quelli della categoria SMT, lavorano anche su gpu per compiti particolari, ma in generale non è detto che sia possibile portarli senza colpo ferire.

ok, quindi a parte l'aspetto dell ram limitata a cui non avevo pensato, il problema principale è il tipo di dati da trattare ed il fatto che le gpu hanno architetture troppo specifiche e per cui non vale la penda di portare il codice.
grazie