Val av beräkningsdator

[superx]

Jag behöver köpa en ny beräkningsdator för diverse tekniska beräkningar, men känner mig villrådig. Den kommer köra Scilab/Matlab-aktiga grejer, och en del egna mattetunga C++-program under Linux, och kommer alltid att vara på.

Kravlista:
* Rackmonterad
* Inte alltför djup (ca 55cm max)
* Max 30kkr + moms
* Blygsamma krav när det gäller disk och RAM

Nu till problemet. Jag ser två helt olika användningsfall för maskinen:
1) Leverera ett resultat så snabbt som möjligt. Maximal entrådsprestanda önskas.
2) Kör en hel testsvit så snabbt som möjligt. Maximal flertrådsprestanda önskas. 16 kärnor går säkert att fylla.

Prissättningen av Intels CPUer gör det dock svårt att hitta en bra kompromiss mellan dessa fall. Vad tror ni? Ska man satsa på två olika maskiner (med allt extra underhåll det innebär), eller finns det någon bra kompromiss. Så fort man kommer över 4 kärnor och vill upp lite i klockfrekvens blir prestanda per krona så himla dålig jämfört med vilken i7-baserad speldator som helst.

[xxargs]

Ingen applikation där man använder GPU i grafik-kort som räknesnurra?? - det börja komma sådana mer och mer sådana tillämpningar i mattetunga program.

[superx]

Jo, det skulle vara fint, men problemet är tyvärr inte lämpligt för den typen av parallellisering.

[svanted]

det blir ju rena gissningar om man inte är mera insatt i vad beräkningarna består i?
är mjukvaran redan framtagen? eller kan man anpassa mjukvaran till en effektiv platform?

[danielr112]

Är ju dock svårt att kombinera 1 och samma maskin att ha kärna på 5ghz jämfört med en maskin som har 16 fysiska kärnor. Pga av att det helt enkelt inte finns.

Behöver du 16 kärnor så är det ju det som får bestämma och du får skaffa cpu därefter skulle jag säga. Men som sagt beror ju också på vad för typ av beräkningar du ska göra.

[superx]

Det är dels egna program med en hel del explicita SSE-instruktioner. I detta fall handlar det om regressionstester av ett 30-tal produkter. Två versioner av programmen körs och ska förhoppningsvis ge samma resultat. Eftersom det är många produkter som behöver testas är det enkelt att parallellisera nästan hur mycket som helst. Men inte på GPU-hårdvara.

Dessutom har vi massor av Scilabkod (likt matlab) som tar lång tid att köra. Tyvärr är det JIT-kompilatorn i scilab som är flaskhalsen i många fall. I utvecklingsfasen av projekt behöver man iterera delar av den här koden och då är supersnabb entrådsprestanda är att föredra. Ibland itereras även fall som enkelt parallelliseras 6 gånger. 4 snabba kärnor är rätt billigt, men 6 verkar värre.

Jag fattar att det inte finns en maskin som löser detta klockrent. Typ, en 4GHz-kärna och 16 på 2GHz i samma chip, men jag är samtidigt lite överraskad av att det är svårt att hitta en bra kompromiss.

[psynoise]

Har du kikat på Super Micros sortiment? Vill minnas att de har en del trevliga delar och kompletta dator som stödjer lite mer än hemmadatorer.

http://www.supermicro.com/

[superx]

Tack, ska kolla igenom deras grejer. Indirekt är det mest Supermicro jag kollat på via http://mullet.se, men det skadar nog inte att gå igenom hela deras sortiment.

Det verkar nästan bäst att köpa en 12-kärnig Supermicro burk med måttlig klockfrekvens från Mullet och sedan första bästa i7-burk på Elgiganten för entrådsprestanda. Det känns inte så proffsigt, men blir ju billigare än alternativen.

[superx]

Beställt! Fick bli en burk med två E5-2640 V3. Alltså totalt 16 kärnor och 2,6GHz vid maxlast. De var iaf skapligt prisvärda jämfört med de snabbare modellerna. Max-klockfrekvensen skiljer ändå inte så mycket mellan de olika modellerna. Svårt att jämföra är det iaf, med olika komplicerade scheman för Turbo Boost och olika max-effekt etc.