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Originariamente inviato da Littlesnitch
Beh ma è ovvio che le Titan sono castrate in DP, altrimenti che senso avrebbero le Quadro e Tesla. Chi necessita del DP svolge lavori molto complessi che richiedono HW e SW certificato che deve macinare calcolo 24 su 24 per mesi se non anni ed ecco che quindi vengono tagliate le freq, i cura core, in modo da avere stabilità assoluta e contenere i consumi entro limiti accettabili.
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A parte che le Titan hanno il calcolo DP sbloccato. Il loro costo non è perché ai tempi facevano 5 frame in più di una GTX780 in BF4, ma proprio perché è sfruttabile in campo professionale per fare conti complessi ad alta velocità e con tanta memoria (cosa che le GTX non hanno).
Che poi una schiera di bimbimink@ abbia pensato di investirci uno stipendio per giocare a BF4 et Co e poi abbia espresso profonda delusione quando è uscita la 780Ti che andava di più e costava la metà, è una cosa che ancora una volta dimostra come sia giusto che qualcuno strizzi la mammella della mucca sprovveduta ogni tanto.
Cosa cambia da una Titan ad una Tesla?
Sono 2 cose completamente diverse. A parte che le Tesla non sono schede grafiche e al max le Titan si possono paragonare alle Quadro, le Titan non hanno la memoria ECC e non sono pensate per missioni critiche e come le Tesla (o Quadro), così come non hanno i driver e librerie certificate. Le Tesla non costano 4000 euro ciascuna per nulla. Anche se molti pensano che basta mettere mille mila core su un processore per avere il meglio del meglio per il calcolo, quello che conta sono sostanzialmente 2 cose: in primi l'efficienza. Se ho una scheda che va il 10% in meno ma consuma la metà, è molto meglio. Se proprio voglio potenza aggiungo le schede in più che mi servono ma risparmio enormemente sull'energia. Consumo di energia che non è quello di casa vostra: si parla di MW/h ed è il costo preponderante del funzionamento di un server HPC. Il costo di acquisto e installazione dei componenti è secondario.
La seconda cosa importante è il supporto: a chi sta facendo dei calcoli critici che una scheda ci metta la metà del tempo non interessa nulla se non ha la massima garanzia che i conti effettuati siano corretti al 100%. Pensate di fare una settimana di calcolo di fila per scoprire alla fine (o dopo qualche tempo) che le simulazioni sono sbagliate perché un algoritmo di una libreria o un chip di memoria è fallato. O anche il compilatore stesso. Anche loro possono avere bachi, anche seri. E infatti si certificano pure quelli.
Allo stesso tempo uno vuole che il proprio tempo (ed energia) sia usato al meglio, per cui non gliene frega niente di usare una libreria "open" gratuita (che tanto fa moda) ma che gli fa perdere il doppio del tempo di calcolo rispetto ad una certificata ma chiusa e a pagamento.
CUDA vive e sopravvive per questo, per buona pace dei bimbetti nutellosi che credono che far girare 2 filtri di Photoshopp più velocemente in OpenCL sia la summa di tutta la scienza informatica di un pezzo di silicio.
E' chiaro che nvidia e AMD si muovo su due piani differenti per quanto riguarda la questione calcolo tramite GPU. Mentre AMD è più concentrata a fare in modo che tale tecnica diventi più diffusa a livello consumer, usando quindi "tecnologia tradizionale", anche nel tentativo di sopperire al deficit che ha accumulato lato CPU rispetto a Intel, nvidia si è concentrata nel mercato di nicchia del super computer/server di calcolo dove può usare tecnologia diversa (più avanzata) e dove ha la possibilità di guadagnare molto di più.
Il suo accordo con IBM per la tecnologia nvlink sotto questo punto di vista è interessante. Perché se davvero funziona come promesso può davvero permettere a IBM e nvidia di costruire i super computer più efficienti del pianeta mentre Intel è alle prese ancora con i sui 50+ Pentium castrati su un bus non ben definito che a quanto pare non è riuscita a descriverne i vantaggi all'ultima conferenza di presentazione della loro remota nuova incarnazione di Knight Landing e dall'altra parte AMD propone schede (peraltro da gioco) da oltre 600W che non arrivano alla potenza di una Tesla da 300W. Non parliamo delle sue CPU.
Ancora, se davvero una GPU ha una capacità di calcolo parallela che sovrasta una "comune" CPU come ARM/x86 (i Power non sono proprio comuni da questo punti di vista), è possibile ottenere un server efficiente abbinando ad una"semplice" CPU ARM con nvlink una scheda (o più) di calcolo dedicata. Altra maniera di creare nuovi prodotti potenzialmente interessanti, mentre Intel si strozza da sola sempre di più con la propria (ormai costosissima) architettura che non va più da nessuna parte, stretta tra l'avanzata dell'armata ARM (che tra un po' sarà anche sui server non necessariamente adibiti al puro calcolo) e da quello che appare essere un grande balzo nel prossimo futuro della concorrenza nel campo HPC, molto prima che possa arrivare a sfruttare i 10nm e ottenere nuovamente un vantaggio dovuto al processo produttivo piuttosto che dalla creazione di una migliore architettura.
Altra cosa interessante è l'impegno che IBM sta mettendo nel creare il
vero calcolo ibrido con la sua architettura Power. Dall'esperienza del Cell (e dall'efficienza enorme mostrata dal RoadRunner) deve aver capito che le unità di calcolo dedicate sono molto meglio di unità di elaborazione general purpose quando la CPU è destinata ad un determinato uso (il calcolo, appunto, non a far girare l'interfaccia del SO).
Oltre alla GPU esterna è possibile che IBM abbia intenzione di usare anche altro. Anche qui si gioca su due livelli ben diversi.