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味付けが難しいけど。味付けは二人でやってはいけません。特に関西人と関東人のペアは最悪です。
味付けは二人でやってはいけません。特に関西人と関東人のペアは最悪です。
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「科学者は100%安全だと保証できないものは動かしてはならない」、科学者「えっ」、プログラマ「えっ」
パラレルプロセッシングのキモはデータ転送速度と扱う問題。 (スコア:3, 興味深い)
その心は「色々なことに使えるけれど、何をやっても中途半端」?
ま、冗談はさておいて。だいぶ昔になりますが、HPのUNIXマシンを使って並列コンピューティングを行っていました。pvmというソフトを使ってCPU間のデータ送受信を行い複数CPUで分散計算するというしくみで、MD法を対象としていました(酵素の構造の最適化問題)。
このときの評価では8CPUまではほぼリニアに計算速度が上がるけれど、それ以上ではCPU間のデータ転送がボトルネックになってあまり速度が上昇しないという結果になりました。64CPUでも8CPUの3割増しくらいだったかな。ソフトウエア的にデータ交換と計算タイミングの同期を行うというやり方に無理があったと考えています。
今回の計画は1000コアまでのエミュレートから出発するみたいですが、データ転送のボトルネックはどうなるのか興味あります。Intelのアーキテクチャとのからみも含めて、興味津々。経験からいくと、1000コアだから1コアの1000倍とはゆかないでしょう。データ転送を高速化して、1CPUにMDの1セルを対応させるみたいな並列計算に有利な問題を扱うとかなりいいとこいくんじゃないかと予想してますが、実際にどんな成果を見せてくれるか楽しみです。
#今日のことわざ「船頭多くして船山に登る」。
Re:パラレルプロセッシングのキモはデータ転送速度と扱う問題。 (スコア:1, すばらしい洞察)
Re:パラレルプロセッシングのキモはデータ転送速度と扱う問題。 (スコア:3, 参考になる)
Re: (スコア:0)
>キャッシュやレジスタが、増えたコアの数分だけ利用できるため
という言い方は誤解を招くかと.CPU数に比例した分しかキャッシュもレジスタも増えないので.
台数効果が1倍以上になるということはCPU数が少ない場合ではよくあります.
大抵は問題を分割することによって一つのCPUが処理する問題規模が小さくなり,キャッシュミスが減ることが主な原因です.
それ以外にも謎な原因によってCPU2倍で性能2.x倍とかいうこともあるのですが,16CPU以上ではまず聞きませんね.
Re: (スコア:0)
# 授業で習っただけなのでAC
Re:パラレルプロセッシングのキモはデータ転送速度と扱う問題。 (スコア:2, すばらしい洞察)
Re: (スコア:0)
実際には、1以下である。
Re: (スコア:0)
Re:パラレルプロセッシングのキモはデータ転送速度と扱う問題。 (スコア:1)
建前としての精神論(というか根性論)は有用だと思うな。味付けが難しいけど。
Re:パラレルプロセッシングのキモはデータ転送速度と扱う問題。 (スコア:1, 興味深い)
二人でやると打合せ時間分減りますから(人月の法則)
Re:パラレルプロセッシングのキモはデータ転送速度と扱う問題。(オフトピ -1) (スコア:1)
Re:パラレルプロセッシングのキモはデータ転送速度と扱う問題。 (スコア:1)
uxi
対象にしている領域が違う (スコア:1)
量的な問題として 1+1 <= 2 なのだけど
人間の場合は発想の飛躍等
質的な問題で 1+1 → -∞〜+∞ になるんだな
コンピュータの場合でも
ニューラルネットワークとか遺伝アルゴリズムとかで
パラレルプロセッシングする事で、
量的な変化を上手い事質的な変化に転換できれば
特定のケースでは 1+1>2 となる可能性は十分あると思うよ
# 1+1 <= 0 って可能性も高いけど
uxi
Re: (スコア:0)
PVMは、アーキテクチャ的に古い印象もあるし、今となっては、MPIの方が最適化もすすんでいるだろうから、MPIに代えてみたらというのもありますが、フレームワーク如きでそんなにパフォーマンスがあがるわけはないですよね。
# 何を書きたいんだか・・・。