Czy są jakieś karty mające wielką moc obliczeniową, równoległość, ale nie do wykorzystania w grafice ale by móc prowadzić tam obliczenia, np. symulować sieć neuronową?

W dniu 19.11.2019 o 17:07, Borneq pisze:

Czy są jakieś karty mające wielką moc obliczeniową, równoległość, ale
 nie do wykorzystania w grafice ale by móc prowadzić tam obliczenia,
np. symulować sieć neuronową?

Niewykluczone, że potrzebujesz zupełnie innego, specjalizowanego układu, zapomniałem nazwy, ale na takich właśnie robi się koparki kryptowalut. Pogooglaj sam! Acz zacznij od Wiki, znajdziesz keywords'y

--
Matematyka to księżniczka: jest taka... piękna!
Fizyka to prawdziwa potęga.
Logika to narzędzie cudowne, takie precyzyjne.
Ale wszystkie te wspaniałe nauki muszą słuchać *polityków*
Tedy patrz tym draniom na ręce!

W dniu 19.11.2019 o 17:30, jaNus pisze:

W dniu 19.11.2019 o 17:07, Borneq pisze:

Czy są jakieś karty mające wielką moc obliczeniową, równoległość, ale
 nie do wykorzystania w grafice ale by móc prowadzić tam obliczenia,
np. symulować sieć neuronową?

Niewykluczone, że potrzebujesz zupełnie innego, specjalizowanego układu, zapomniałem nazwy, ale na takich właśnie robi się koparki kryptowalut. Pogooglaj sam! Acz zacznij od Wiki, znajdziesz keywords'y

Jeszcze jest coś takiego jak FPGA, ale chyba chodzi o TPU.
Jedynie Google to produkuje a na Allegro nie ma ani jednej oferty tego.

W dniu 19.11.2019 o 17:42, Borneq pisze:

Jeszcze jest coś takiego jak FPGA, ale chyba chodzi o TPU. Jedynie Google to produkuje a na Allegro nie ma ani jednej oferty tego.

Ale może przeoczyłeś to:
https://pl.wikipedia.org/wiki/Specjalizowany_uk%C5%82ad_scalony
  - otwórz potem link przy haśle *SoC*, też coś dla Ciebie.
Im układ lepszy, tym kosztowniejszy, acz w drugą stronę nie zawsze to
działa, /of course/   :)

A jeszcze: jeśli nie chcesz wykładać sporej wszak kasy, na  jakąś
poootężną /grafę/, wydatek "na raz", to może lepiej "na raty"? Wszak moc
obliczeniową można od wielu, wielu dostawców *dzierżawić*, acz w cenach
to się nic nie orientuję.

Zainteresuj się też BOINC, info w mojej "stopce". Może napiszesz własny
projekt (oj, spoooro trzeba umieć!), i miliony BOINC-owiczów użyczą Ci
swoich *mocy* za friko?

/Niech Moc będzie z Tobą/!



--

Masz potężną moc obliczeniową ,,na pokładzie"? Podziel się nią z Nauką, i
dołącz do BOINC, systemu przetwarzania rozproszonego (GRID),
https://pl.wikipedia.org/wiki/Berkeley_Open_Infrastructure_for_Network_Computing
http://www.boincatpoland.org/smf/index.php

W dniu 19.11.2019 o 17:07, Borneq pisze:

Czy są jakieś karty mające wielką moc obliczeniową, równoległość, ale nie do wykorzystania w grafice ale by móc prowadzić tam obliczenia, np. symulować sieć neuronową?

Jest coś takiego jak TPU : Tensor processing unit od Google

On 19/11/2019 17:07, Borneq wrote:

Czy są jakieś karty mające wielką moc obliczeniową, równoległość, ale nie do wykorzystania w grafice

W zastosowanich domowych taniej wychodzi uzyć zwykłej karty, szczególnie jeśli to hobby.

Istnieje szansa że już to masz: układy graficzne intela od dawna mają interfejsy OpenCL a GPU od wieków.

W dniu 19.11.2019 o 19:34, heby pisze:

On 19/11/2019 17:07, Borneq wrote:

Czy są jakieś karty mające wielką moc obliczeniową, równoległość, ale nie do wykorzystania w grafice

W zastosowanich domowych taniej wychodzi uzyć zwykłej karty, szczególnie jeśli to hobby.

Istnieje szansa że już to masz: układy graficzne intela od dawna mają interfejsy OpenCL a GPU od wieków.

Ja liczyłem ze TPU wypadnie taniej w przeliczeniu za moc/cena czy moc/energia niż GPU bo nie zajmują się grafiką. Jak czytałem TPU od Googla są wykorzystywane tylko u nich w chmurze.

On 19/11/2019 20:12, Borneq wrote:

Ja liczyłem ze TPU wypadnie taniej w przeliczeniu za moc/cena czy moc/energia niż GPU bo nie zajmują się grafiką. Jak czytałem TPU od Googla są wykorzystywane tylko u nich w chmurze.

Prawdopodobnie urządzenia tego typu na rynek konsumencki mają inne ceny niż hurtem brane/produkowane przez google.

Nie robisz nic co wymagało by karty specjalistycznej, do zabawy w obliczenia równoległe/AI wystarczy byleco wspieracące OpenCL czyli dowolny CPU wielordzeniowy i dowolna karta grafiki, nawet wbudowana w Intela, z ostatnich paru lat. OpenCL łyka dość szerokie spektryum hardware, nawet przy braku GPU udostępnia równolegle target CPU tyle że rdzeni mniej i zachowania nieco inne.

W dniu 2019-11-19 o 21:18, heby pisze:

Nie robisz nic co wymagało by karty specjalistycznej, do zabawy w obliczenia równoległe/AI wystarczy byleco wspieracące OpenCL czyli dowolny CPU wielordzeniowy i dowolna karta grafiki, nawet wbudowana w Intela, z ostatnich paru lat. OpenCL łyka dość szerokie spektryum hardware, nawet przy braku GPU udostępnia równolegle target CPU tyle że rdzeni mniej i zachowania nieco inne.

Czy karty graficzne podają jakoś swoją wydajność OpenCL?
Pamiętam, kiedyś próbowałem robić montaż filmu z wykorzystaniem GPU. Działało, ale znacznie wolniej niż na zwykłym CPU.

--
MN

On 20/11/2019 07:26, Marcin N wrote:

Czy karty graficzne podają jakoś swoją wydajność OpenCL?

Nie ma to sensu, wydajność OpenCL zależy silnie od algorytmu. Są za to benchmarki.

https://browser.geekbench.com/opencl-benchmarks

Tu masz rozsądny kawałek softu do sprawdzania wydajnosci CPU vs GPU vs whatever:

http://www.luxmark.info/

*Zazwyczaj* GPU przy prawidłowo napisanym algorytmie rownoległym jest dużo szybszy od CPU.

Pamiętam, kiedyś próbowałem robić montaż filmu z wykorzystaniem GPU. Działało, ale znacznie wolniej niż na zwykłym CPU.

To śliski temat. Enkodery mają profile i regulacje. Z zasady im szybszy i bardziej sprzętowy enkoder tym gorsza jakość obrazu wynikowego przy identycznym paśmie bo mniej jest analizowane. Znowu, to się cieżko porównuje.

Dodatkowo enkodery wbudowane w hardware konsumenckie z OpenCL nie muszą mieć nic wspólnego (jak np. Quick Sync Video).

W dniu 2019-11-20 o 17:30, heby pisze:

Nie ma to sensu, wydajność OpenCL zależy silnie od algorytmu. Są za to benchmarki.

https://browser.geekbench.com/opencl-benchmarks

Moja karta graficzna (Radeon RX 570) ma około 40 tys pkt.
Nie mam pojęcia, czy to dużo w porównaniu do procesora (i5-4690, 3.5GHz).

--
MN

On 20/11/2019 19:17, Marcin N wrote:

Moja karta graficzna (Radeon RX 570) ma około 40 tys pkt.
Nie mam pojęcia, czy to dużo w porównaniu do procesora (i5-4690, 3.5GHz).

Uruchom więc benchmark. Procesory nie bywają w banchmarkach OpenCL bo sie średnio nadają do zastosowań obliczeniowych w takiej formie jak oferuje to OpenCL. Ale są jako target, luxmark pozwala na wybranie OpenCL@CPU i porównanie.

W dniu 2019-11-20 o 19:22, heby pisze:

Uruchom więc benchmark. Procesory nie bywają w banchmarkach OpenCL bo sie średnio nadają do zastosowań obliczeniowych w takiej formie jak oferuje to OpenCL. Ale są jako target, luxmark pozwala na wybranie OpenCL@CPU i porównanie.

Uruchomiłem test, ale stwierdził, że mój CPU nie potrafi zrobić nic z OpenCL. Pewnie muszę coś doinstalować. Chyba aż tak ciekawy wyniku nie jestem.

--
MN

On 20/11/2019 19:47, Marcin N wrote:

Uruchomiłem test, ale stwierdził, że mój CPU nie potrafi zrobić nic z OpenCL. Pewnie muszę coś doinstalować.

Prawdopodobnie to:

https://software.intel.com/en-us/articles/opencl-drivers

W przypadku AMD sytuacja jest zastanawiająca i nie mam opcnie cpu tego typu aby to sprawdzić:

https://en.wikipedia.org/wiki/AMD_APP_SDK

On 20/11/2019 19:47, Marcin N wrote:

Uruchomiłem test, ale stwierdził, że mój CPU nie potrafi zrobić nic z OpenCL. Pewnie muszę coś doinstalować. Chyba aż tak ciekawy wyniku nie jestem.

U mnie jest tak (Luxmark 3.1, kulka):

i7700k/4.2GHz - 1150
Intel HD Graphics 630 (zintegrowana z CPU) - 1300
GTX 1050 - 6800

Innymi słowy w zastosowaniach równoległych wbudowana i mizerna karta grafiki wyprzedziła główny CPU a dedykowana niskopółkowa karta grafiki wyprzedziła go 6x.

Są algroytmy oczywiście których nie da się sensownie zrównoleglić, wtedy wyjdzie odwrotnie.

W dniu 20.11.2019 o 19:17, Marcin N pisze:

W dniu 2019-11-20 o 17:30, heby pisze:

Nie ma to sensu, wydajność OpenCL zależy silnie od algorytmu. Są za to benchmarki.

https://browser.geekbench.com/opencl-benchmarks

Moja karta graficzna (Radeon RX 570) ma około 40 tys pkt.
Nie mam pojęcia, czy to dużo w porównaniu do procesora (i5-4690, 3.5GHz).

Całkiem dobra karta
https://gpu.userbenchmark.com/Compare/Nvidia-GTX-1060-3GB-vs-AMD-RX-570/3646vs3924

W dniu 2019-11-19 o 17:07, Borneq pisze:

Czy są jakieś karty mające wielką moc obliczeniową, równoległość, ale nie do wykorzystania w grafice ale by móc prowadzić tam obliczenia, np. symulować sieć neuronową?

Nvidia tesla.