Ядерная математика

[vlkamov.livejournal.com]

538 последняя китайская новость:

В Китае началась работа прототипа вычислительной машины эксафлопсного класса, относящейся к следующему поколению суперкомпьютеров.

Еще в прошлом тысячелетии суперкомпьютеры состояли из десятков тысяч процессоров. в этом наверняка больше ста тысяч будет.

Вместе с тем и отдельные процессора тоже стали существенно многоядерными. Но и это не все, там внутри всякие потоки, конвейеры, спекулятивное исполнение. А еще кэши в три наката и всякое такое, что, увеличивая количество вентилей в разы, позволяет слегка повысить производительность всего чипа в целом.

Вместе с тем, будучи пользователем однопроцессорной машины, я не вижу у себя задач, которые без всяких конвейеров нельзя было бы разложить по тысяче менее сложных ядер. Более того, графический процессор так и сделан. И это работает. Да так, что для особо тяжелых задач охотно используют именно GPU. Наверное, при желании можно программными средствами заставить тысячу ядер всеми этими спекуляциями заниматься. Но, повторяю, не вижу в этом необходимости.

И еще более того, вот этот экзафлопный, сколько бы конвейеров какой бы длины ни было в каждом отдельном процессоре, снаружи все равно - отдельный процессор и большую задачу придется распределять между ними более -менее равномерно.

Вот объясните нам, блондинам, какие вообще задачи (кроме маркетинговых, конечно) требуют непременно очень сложных процессоров. И отдельно: какие задачи для персонального компьютера реально требуют сложных процессоров, а не массива простых ядер.

Comments

[woodenfriend.livejournal.com]

"я не вижу у себя задач, которые без всяких конвейеров нельзя было бы разложить по тысяче менее сложных ядер"
"какие вообще задачи (кроме маркетинговых, конечно) требуют непременно очень сложных процессоров"
странное у вас представление об областях, требующих сложных вычислений.

не так сложно придумать задачу, не подходящую для решения миллионом мелких примитивных процессоров, особенно если имеется в виду гпу. достаточно попасть в одно из слабых мест, например: ядра гпу работают в своей памяти. если задача требует больших объемов данных - можно больше времени потратить на загрузку-выгрузку. ядра гпу обладают ограниченными способностями, в частности при наличии развесистой логики большое количество ветвлений может погубить всю выгоду. может поэтому и строят специальные компьютеры, что их архитектура меньше страдает аппаратными ограничениями.

какими бы простыми ни были многочисленные ядра, программу, эффективно их использующую, надо ещё суметь написать. моделирование физических процессов, которое решается дроблением задачи на элементарные подзадачи, бьёт по всем проблемным местам - большие объёмы данных, нетривиальная логика, необходимость сопряжения результатов отдельных задач на каждом шаге. вот и решай тут на гпу.

[vlkamov.livejournal.com]

У всех так рассуждающих общая ошибка. Две:
1) Такие задачи немассовые, специальные.
2) Когда в машине 10 тысяч процессоров, какими бы они ни было, все указанные все равно придется решать.

[woodenfriend.livejournal.com]

"У всех так рассуждающих" - как так? я довольно много слов написал.

"Такие задачи немассовые" - не думаю, что это ошибка. я почти уверен, что многие и многие практические задачи тем или иным образом попадают в означенные проблемы. вот у вас дома стоит компьютер с многоядерным центральным процессором и оченьмногоядерным видеопроцессором. какие обычные ежедневные задачи, потребляющие заметное время, он решает, которые легко раскидываются по тысячам процессоров? тяжкий труд браузера, может быть?

"2) Когда в машине 10 тысяч процессоров, какими бы они ни было, все указанные все равно придется решать." - что? вы имели в виду, что негоже им простаивать, раз уж они есть? но так о том и речь, что даже при наличии большого желания нагрузить их однотипными мелкими задачами будет непросто.

[vlkamov.livejournal.com]

> что? вы имели в виду

"Непонимаю" плохой прием для engineering-ru.

[woodenfriend.livejournal.com]

вы неинтересный собеседник, влкамов. до свидания

[alj868.livejournal.com]

Решать задачи на 10тыс сложных процессоров легче потому что те больше всего умеют. За примитивность и специализацию процессоров в ГПУ платят сложностью программ или же работой по низкоуровневому программированию.