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Originariamente inviato da esese10k
Voglio fare una osservazione, esiste un limite matematico in informatica al calcolo parallelo (non ricordo la legge). Questa legge prende in considerazione anche il multitaskig.
ho trovato solo questo che dimostra ciò http://mytech.it/business/2008/12/30...-e-la-panacea/
secondo questa teoria i benefici sino a 4 core nell'efficienza di calcolo sono tollerabili considerando il costo di produzione di un quad core. A sei core non cambia praticamente nulla poiche l'incremento delle prestazioni sopra i 4 core è praticamente trascurabile rapportato al costo.
Se cio è vero, a parte l'operazione di marketing non vedo, nella pratica cosa serva un mostro del genere.
Sicuramente mi sbaglio............. ma la matematica parla chiaro
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beh, prova a fare calcoli altamente parallelizzabili su un quadcore o su un esa, vedrai che non è la stessa cosa... Il tutto è nel software, e concordo che aumentare il numero di core in maniera indefinita non porta a scalare le prestazioni in modo lineare, ma di certo il limite non è avere 4 processori. Qualsiasi calcolo parallelizzabile (rendering, compressione, elaborazione audio-video, programmazione di sistemi complessi come può essere quello di un videogioco dove ci sono molti calcoli diversi da portare avanti contemporaneamente) otterrà benefici dall'aumento di core fintanto che non si avrà una situazione in cui il numero di processi è inferiore al numero di processori (questo almeno finchè non riusciranno ad implementare il reverse-hyperthreading).
Se pensi che 4 core possa essere il limite.. in applicazioni casalinghe, per ora, probabilmente è così (la programmazione multithreading risulta più complessa, quindi spesso e volentieri il software viene progettato per l'hardware esistente, non per quello che verrà), ma in futuro o anche adesso in ambiti specifici siamo ben lontani dal limite (o mi dovrebbero spiegare a che servono server e workstation con 2 o 4 processori esacore e supercomputer con migliaia di unità di calcolo... senza tirare in ballo il gp-gpu computing)