Hallo, ich frage mich schon länger ob es wirklich sinnvolle Anwendungen für verteiltes Rechnen im privaten Bereich gibt. Die einzigen Anwendungen die mir einfallen, für die mehr wirklich mehr Rechenkraft als Datendurchsatz (Internet, Stream) nötig sind, sind meiner Meinung nach das umwandeln von Video-Dateien, speziell im HD-Bereich oder das rendern von 3D-Objekten/Filmen. Wobei man speziell beim rendern sich wohl eher selten im privaten Bereich aufhält wo es Sinn macht. Für das umwandeln von Filmen gibt es auch Hardware oder FPGA's die bestimmt billiger sind als 3 oder 4 rechner und es gibt bereits für viele Formate fertige Cores ( http://opencores.com/project,nova ) Also wann macht verteiltes Rechnen Sinn? Doch lieber sich einen FPGA basteln mit weit aus weniger Stromverbauch? Oder gibt es sogar wirklich Anwendungen bei denen sogar ein echter Root im Rechenzentrum Sinn macht? Mich würden eure Gedanken interessieren Danke und gute Nacht Rusticus
Ich schätze mal, der programmier Aufwand wird größer sein bei einem FPGA und außerdem wer hat schon ein fpga-board daheim wechles am Internet angeschlossen ist und dann so konfiguriert ist um dann das große Probelm zu bearbeiten. Im Punkt Stromverbrauch hast du auf jedenfall recht. Aber das ist dann ein Privates Probelm mit dem Stromverbrauch. Gruß, Matthias K.
Für vieles aus dem professionellen Umfeld finden sich Leute die es auch privat anwenden -> da hast du dann natürlich den Bedarf, Rendering als Beispiel hast du ja genannt, sonstige wissenschaftliche oder mathematische Probleme gibts da einige. Der Rootserver im Rechenzentrum lohnt sich zum RECHNEN wahrscheinlich nicht (zu teuer), dessen Stärke ist die Internetanbindung, dafür gibts natürlich Anwendungen, wenn man Webseiten betreibt. FPGAs kommen da eher wenig zum Zug, da es keine fertigen Lösungen dafür gibt und viel weniger dafür ordentlich entwickeln können (Die Bitcoinfraktion macht das AFAIK, aber die sind ja inzwischen schon bei ASICs angekommen, weil noch effizienter) Und natürlich die paar, die das selber entwickeln können oder jemanden finden der ihnen sowas als Hobby baut. Bei fertiger Software werden höchstens Grafikkarten mal mitgenutzt.
Es ist immer die Frage was Du machen willst. Die Aufgabe muß sich für das parallele Berechnen eignen, wenn ein Thread auf das Ergebnis des anderen warten muß bringt's nicht mehr so viel. Was sich zB. sehr gut parallelisieren läßt ist das Knacken von Kennwörtern, weil jeder Thread mit Volldampf seinen eigenen Bereich testen kann ohne von anderen Threads überhaupt Notiz zu nehmen. Außerdem müssen keine großen Datenmengen übertragen werden, sondern nur Steuerdaten. Prüfe von aaa bis zzz und sag mir ob Du was gefunden hast...
Hallo @Ben, stimmt, das ist wirklich eine sinnvolle Anwendung, da kann man auch sogar gut und gern den Root im RZ noch bemühen Naja gut, ein FPGA zu programmieren ist wirklich nicht das einfachste, allerdings geht es ja mit CUDA bzw STREAM in die selbe/ähnliche Richtung, die Hardware hat jeder daheim und die Programmierung is sehr ähnlich wie C Viele Programme zum wandeln von Videos nutzen bereits die Grafikkarte und so lässt sich auch wirklich ein Leistungszuwachs gewinnen der erheblich ist Andere Anwendungsbereiche wären mir aber nach wie vor fern @Ben, stimmt, das ist wirklich eine sinnvolle Anwendung, da kann man auch sogar gut und gern den Root im RZ noch bemühen
Wenn Du privat verteilt rechnen willst, dann lohnt sich ein einzelner Root-Server im RZ nicht. Der langweilt sich dann fast den ganzen Tag, und wenn's wirklich mal was zu tun gibt, ist einer zuwenig. Schau dir mal Amazon EC2 an: Da kannst du schnell mal hunderte Rechner (ggfs. incl. NVIDIA-Tesla Karte) mit deiner Aufgabe auslasten, und wenn die gelöst ist, sofort wieder wegschalten. http://de.wikipedia.org/wiki/Amazon_Web_Services#Amazon_Elastic_Compute_Cloud_.28EC2.29
Wer auch privat gerne größere Projekte kompiliert, oder Sourcecodebasierte Distributionen (z.B. Gentoo) auch auf Systemen mit geringer Prozessorleistung einsetzt, könnte von "distcc" profitieren: http://de.wikipedia.org/wiki/Distcc
Vielleicht ist hier ein bisschen Verwirrung durch eine unklare Formulierung aufgekommen Ich hab konkret nichts vor, von daher ist es egal ob es sich lohnt oder nicht, es geht mir mehr um die Möglichkeiten und Fallbeispiele Ein Root im RZ lohnt wohl eher sehr sehr selten, was im privaten Umfeld mehr Sinn macht sind im Moment wohl vor allem ein paar Raspberry's, da gibt es sogar schon ein Projekt für einen Supercomputer Aber was gibt es für Applikationen im privaten Bereich? Wetter berechnet wohl eher keiner Es sind wohl eher immer nur solche Anwendungen in denen aus wenig Daten viel berechnet werden muss und das passiert wohl nicht oft oder? Was ich bisher weiß/gesammelt habe: - Rendern - Videowandlung/rippen - Bruteforce - Compilieren - Bitcoining Und dann ist die Frage ob es sich wirklich lohnt dafür das Netzwerk aufzubauen oder nicht einfach ein Gerät dafür verwendet das sich darauf spezialisiert, beim Rendern hätte ich noch keine spezielle Hardware dafür gefunden, Bruteforce mit einem FPGA gibt es schon einige Projekte, Compilieren stelle ich mir wiederum vor, ist mit spezieller Hardware quasi unmöglich
> wohl vor allem ein paar Raspberry's, da gibt es sogar > schon ein Projekt für einen Supercomputer Vergiss den Mist. Alles Heissluft für hypige Blogs ohne realistischen Anwendungszweck dahinter. Warum soll ich viel Arbeit für die Parallelisierung auf unzählige Funzel-CPUs reinstecken, wenn dasselbe auf einer "richtigen" CPU out-of-the-box so läuft? Für eine Webserverfarm mit im wesentlichem statischen Contents gehts grade noch, aber sonst macht es keinen Sinn. Die meisten Anwendungen (nicht der Kindergarten-Passwort-Cracker...) sind entweder Memory-Bound oder IO-Bound. Der Speicherdurchsatz ist beim ARM meilenweit weg von einem i7, IO erst recht (Netzwerk/Massenspeicher).
Dafür aber auch der Preis und es geht eigentlich ja nur um CPU-Bound-Anwendudngen und noch dazu im privaten Bereich?!
Naja, die der rasperry-b kostet mehr wie ein board mit VIA PV530 => rapi ist für sowas uninteressant! noch krasser wirds beim n2800er-board von intel... um aufs thema zurückzukommen: nein, eigentlich im hausgebrauch gibts nix, was man mit normalen 1-8 kern desktop cpus nicht machen könne/mehr bräuchte um praktikabel zu sein. video-encoding läuft parallelisiert auf der graka. fpgas werden an diese spezifischen asics nicht rankommen... weder in durchsatz noch in stromaufnahme. fpga-boards (im speziellen diese lustigen pcie-fpga-karten) sind eigentlich nur fürs number-crunching zu gebrauchen, aber selbst diese dinge rennen heute fast schon schneller auf der GPU... zumindest ists billiger :) 73
Hans Wilhelm schrieb: > fpga-boards (im speziellen diese lustigen pcie-fpga-karten) sind > eigentlich nur fürs number-crunching zu gebrauchen, aber selbst diese > dinge rennen heute fast schon schneller auf der GPU... zumindest ists > billiger :) Bis zu dem Punkt wo man Energieverbrauch berücksichtigt. Da können FPGAs bei Dauerbetrieb wieder aufholen.
@asdf: FPGAs sind NIE energieeffizienter wie ein ASIC (bei einem fairen Vergleich)! Weils mich gerade interessiert hat ein RaPi => Top500 Vergleich :) http://hackaday.com/2012/09/12/64-rasberry-pis-turned-into-a-supercomputer/ die derzeitige 500. Maschine hat 13560 cores, bei 6Cores/CPU (also 2,260 CPUs) mit einer Leistungsaufnahme von 185.77MFlops/W der Pi bringt 22903.8kFlops bei ca 2.5W => 9.1MFlops/W ich hätte de Pi gar nicht so gut eingeschätzt... naja der effizienteste, den ich auf die schnelle in der liste gefunden hat, ist #253 bei 2449.57Mflops/W :) 73
Hallo Hans Wilhelm, schön das sich einer konstruktiv beteiligt Von diesen Boards wusste ich gar nichts, da kann die Himbeere nur noch durch Größe und Stromverbrauch punkten, weil 30W zu 3W sprechen doch noch recht deutlich Die ASICs sind aber auch nur für Video de/encoden eines bestimmten Codex zu gebrauchen so weit ich informiert bin, es gibt aber nach wie vor noch keine Chips die mehrere Formate unterstützen, oder liege ich da falsch? Interessant könnte noch das Parallela-Projekt werden, im Bezug auf den Stromverbrauch im Vergleich zur GPU
Hans Wilhelm schrieb: > @asdf: > FPGAs sind NIE energieeffizienter wie ein ASIC (bei einem fairen > Vergleich)! Naja, was ist ein fairer Vergleich in dem Fall? Wenn ich eine Grafikkarte komplett im FPGA nachbaue ists klar dass der schlechter ist. Wenn ich eine für die Aufgabe optimierte Recheneinheit in den FPGA lade kann es sein dass er die spezifische Aufgabe effizienter lösen kann.
naja wenn der befehlssatz der gpu einigermaßen für die aufgabe ausgelegt ist, dann sollten die üblichen fpgas massiv probleme bekommen... das schnellste was xilinx zu bieten hat ist nur mit ddr3 interfaces an externen speicher angebunden... memory-bound geschichten sollten da auf gddr5 grakas doch schneller sein... hängt wirklich davon ab was man machen will... hoch spezialisierte befehlssätze in einem fpga können da durchaus helfen, nur ist das halt schon ein massiver aufwand. wenn man sich z.B. das hier anschaut, wird dann klar das man sich doch eher um die algorithmen gedanken machen sollte als um die hardware: http://create.stephan-brumme.com/crc32/ 1.75 cycles per byte für eine crc kann man nicht mehr großartig schneller machen in hardware... 73
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