ARGOMENTO:

boboviz ha scritto:

Altrimenti passate ad AMD

Vade retro!

Io sono pronto a scaccolare di Nvidia, tantopiù che pure la mia Amd non riceve wu da POEM...

ReLeon ha scritto:

Io sono pronto a scaccolare di Nvidia, tantopiù che pure la mia Amd non riceve wu da POEM...

Eppure a me ne arrivano a bizzeffe...

ReLeon ha scritto:

Io sono pronto a scaccolare di Nvidia, tantopiù che pure la mia Amd non riceve wu da POEM...

Solito script+scheduler e passa la paura....

Ho donato una buona parte delle mie risorse a questo progetto, ma non sono provvisto di gpu.
Due domande:
1) Ha senso contribuire a Poem con la sola cpu quando una gpu può computare in maniera molto più efficiente?
2) Ci sono anche delle app per cpu che fanno un lavoro non delegabile alle gpu?

Nubman ha scritto:

Ho donato una buona parte delle mie risorse a questo progetto, ma non sono provvisto di gpu.
Due domande:
1) Ha senso contribuire a Poem con la sola cpu quando una gpu può computare in maniera molto più efficiente?
2) Ci sono anche delle app per cpu che fanno un lavoro non delegabile alle gpu?

1. Direi di no, io non lo farei...

Gattorantolo ha scritto:

Nubman ha scritto:

Ho donato una buona parte delle mie risorse a questo progetto, ma non sono provvisto di gpu.
Due domande:
1) Ha senso contribuire a Poem con la sola cpu quando una gpu può computare in maniera molto più efficiente?
2) Ci sono anche delle app per cpu che fanno un lavoro non delegabile alle gpu?

1. Direi di no, io non lo farei...

i progetti CPU e GPU di Poem sono diversi.
io comunque contribuisco solo di GPU: hanno le competenze per portare tutti i progetti su GPU se vogliono

Groz ha scritto:

Gattorantolo ha scritto:

Nubman ha scritto:

Ho donato una buona parte delle mie risorse a questo progetto, ma non sono provvisto di gpu.
Due domande:
1) Ha senso contribuire a Poem con la sola cpu quando una gpu può computare in maniera molto più efficiente?
2) Ci sono anche delle app per cpu che fanno un lavoro non delegabile alle gpu?

1. Direi di no, io non lo farei...

i progetti CPU e GPU di Poem sono diversi.
io comunque contribuisco solo di GPU: hanno le competenze per portare tutti i progetti su GPU se vogliono

Mi dispiace Groz ma non è così facile ottimizzare il codice per passare da WU CPU a WU GPU...

Anzi, in molti casi la diversa architettura hardware non darebbe miglioramenti sostanziali nel velocizzare i tempi di elaborazione...

D'altronde ogni progetto ha i suoi algoritmi di ricerca e non tutti possono essere o non sono per loro natura parallelizzati, cosa che spingerebbe verso le GPU piuttosto che CPU...

campos ha scritto:

Groz ha scritto:

Gattorantolo ha scritto:

Nubman ha scritto:

Ho donato una buona parte delle mie risorse a questo progetto, ma non sono provvisto di gpu.
Due domande:
1) Ha senso contribuire a Poem con la sola cpu quando una gpu può computare in maniera molto più efficiente?
2) Ci sono anche delle app per cpu che fanno un lavoro non delegabile alle gpu?

1. Direi di no, io non lo farei...

i progetti CPU e GPU di Poem sono diversi.
io comunque contribuisco solo di GPU: hanno le competenze per portare tutti i progetti su GPU se vogliono

Mi dispiace Groz ma non è così facile ottimizzare il codice per passare da WU CPU a WU GPU...

Anzi, in molti casi la diversa architettura hardware non darebbe miglioramenti sostanziali nel velocizzare i tempi di elaborazione...

D'altronde ogni progetto ha i suoi algoritmi di ricerca e non tutti possono essere o non sono per loro natura parallelizzati, cosa che spingerebbe verso le GPU piuttosto che CPU...

sono solo parzialmente d'accordo con te
credo che in primis siano le competenze tecniche a frenare lo sviluppo del calcolo parallelo: ti faccio un esempio, su asteroids si elabora in DP, il codice è stato sviluppato parallelo su CPU, ma per il porting su GPU hanno dovuto affidarsi a dei volontari che conoscessero CUDA
nonostante gli indubbi vantaggi a passare il codice in OpenCl, viste le performance DP delle ATI, non hanno le competenze per scrivere il codice in OpenCl e nonostante le pressanti richieste non è in vista alcuno sviluppo per la piattaforma ATI.

Vedi inoltre Poem stesso, che nella versione di test ha sviluppato un codice in grado di velocizzare di parecchio il calcolo rispetto al codice ufficiale.

Pertanto penso sia corretto il tuo ragionamento, ma penso che a frenare lo sviluppo sia soprattutto la mancanza di competenze.
Visto che quelli di Poem hanno dimostrato di averne a sufficienza io li "sprono" a modo mio a potenziare lo sviluppo di applicazioni GPU

Groz ha scritto:

credo che in primis siano le competenze tecniche a frenare lo sviluppo del calcolo parallelo: ti faccio un esempio, su asteroids si elabora in DP, il codice è stato sviluppato parallelo su CPU, ma per il porting su GPU hanno dovuto affidarsi a dei volontari che conoscessero CUDA.

Certo, dove applicabili, le gpu spesso danno un boost prestazionale incredibile, ma sono più vicino alle posizioni di Morse: NON sempre il codice è "gpuizzabile", per quante competenze si possano mettere in campo. Per dire, quelli di rosetta sono un team ampio ed il codice sorgente è visibile (e migliorabile) anche da molte università. Beh, in 10 anni non son riusciti a tirar fuori niente per gpu che abbia un senso....

Vedi inoltre Poem stesso, che nella versione di test ha sviluppato un codice in grado di velocizzare di parecchio il calcolo rispetto al codice ufficiale.

Il codice ufficiale è già in OpenCL e gira già da tempo in gpu. Il nuovo codice farà "altre cose".

boboviz ha scritto:

Beh, in 10 anni non son riusciti a tirar fuori niente per gpu che abbia un senso....

probabilmente per i loro scopi/risultati va più che bene , funziona e dà risultati.

sabayonino ha scritto:

boboviz ha scritto:

Beh, in 10 anni non son riusciti a tirar fuori niente per gpu che abbia un senso....

probabilmente per i loro scopi/risultati va più che bene , funziona e dà risultati.

Che dia risultati è indubbio. Come è indubbio ci abbiano provato in passato con le gpu (l'ultima volta un paio di anni fa) senza grossi risultati.
Come per Android. Alcuni progetti ci girano senza problemi, altri nemmeno a pedate.....

Ok, allora la mia domanda è: come faccio a capire se in un progetto la app cpu fa le stesse computazioni di una app gpu? In caso affermativo sarebbe davvero uno spreco di risorse lavorare con la cpu. Spero non sia troppo OT.

Nubman ha scritto:

Ok, allora la mia domanda è: come faccio a capire se in un progetto la app cpu fa le stesse computazioni di una app gpu? In caso affermativo sarebbe davvero uno spreco di risorse lavorare con la cpu. Spero non sia troppo OT.

Se il progetto supporta lavoro GPU è meglio optare per quest'ultima "prestazioni, consumo, risultati", poi bisogna vedere dov'è ottimizzato meglio, se su CPU o GPU, ma qui o ti informi sul forum del progetto, o ti fai tu due conticini...
Chiudo OT

Nubman ha scritto:

Ok, allora la mia domanda è: come faccio a capire se in un progetto la app cpu fa le stesse computazioni di una app gpu?

Una cosa così, di solito, lo dicono gli amministratori del progetto....

boboviz ha scritto:

Nubman ha scritto:

Ok, allora la mia domanda è: come faccio a capire se in un progetto la app cpu fa le stesse computazioni di una app gpu?

Una cosa così, di solito, lo dicono gli amministratori del progetto....

Scaccolatori coscienziosi crescono oppure piccoli Frankenstein crescono

@Nubman un consiglio: riformula la domanda, anche perchè le varie app tengono quantità diverse di gflops, aka calcoli. E vengono formulate per essere processate in 2 modi differenti ( in parte ), quindi quoto Boboviz e lascio ardua sentenza a chi ne sà più di me...

io dico la mia .... scaccolate e basta !!!!

Traduco, è possibile che in un progetto ci siano una app_cpu e una app_gpu che partendo restituiscono stesso input danno lo stesso output?

...ovvero facciamo un esempio:

Input: ( a, b, c )

Nubman esegue app_cpu( a, b, c ) = (e, f ) in un tempo di 60s.
ReLeon esegue app_gpu( a, b, c ) = (e, f ) in un tempo di 2s.

Output: ( e, f )

Cambia l'algoritmo dell'applicazione in virtù dell'architetuttura sottostante, come anche la sua efficienza relativamente all'ottimizzazione del codice, ma non l'input e l'output.

La mia domanda è: se si verifica questa situazione, perché dovrei computare in tale progetto con la mia cpu?
Dono le mie risorse in progetti che non possono parallelizzare i calcoli, no?


@sabayonino: sì, ma è meglio farlo in maniera ottimizzata.

@nubman

sei sempre liberissimo di scegliere il mix elaborativo che più ti aggrada.
Ovviamente il risultato scientifico non cambia ( o meglio non dovrebbe cambiare perchè altrimenti ci sarebbe qualcosa che non va).
Il fatto è che però, se si vuol tener presente della convenienza di usare cpu e/o gpu, entra anche in gioco il tipo di processore cpu/gpu che tu hai e del "portafoglio" che hai a disposizione per passare a una configurazione + potente e più efficiente.
Tieni anche presente l'efficienza energetica delle due componente cpu e gpu. Oggigiorno il consumo delle gpu medie/medio grandi equivalgono, spannometricamente, al consumo di un pc senza gpu, pertanto la presenza della gpu ti raddoppia il consumo, ma la produttività sale secondo un fattore medio di 5 o 10 volte, secondo quanto denunciano i vari progetti.

Nubman ha scritto:

La mia domanda è: se si verifica questa situazione, perché dovrei computare in tale progetto con la mia cpu?

Magari, banalmente, non dispongo di GPU o non è compatibile con il codice; però il prj mi sta a cuore.
Il solito SETI fa da esempio lampante.