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  1. #1
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    Cool Opinion sobre procesamiento entre tarjetas graficas y cpus

    Buenas a todos, el otro dia estaba hablando con un profesor de mi facultad que se dedica a investigacion en el campo de la fisica sobre calculos para orientacion automatica de telescopios en funcion del movimiento atmosferico. Me estuvo comentando que ellos usan un servidor en el cual el procesamiento de datos es llevado a cabo por tarjetas graficas (nvidia tesla intuyo). Ahi surgio un pequeño dilema entre que es mejor para este tipo de casos, si el empleo de tarjetas graficas del tipo ya mencionado o los tipicos intel xeon de 18 nucleos. Me gustaria entender mas sobre el tema de como funciona el procesamiento de datos en el caso de las tarjetas graficas y que diferencias hay.

    Hace no mucho comprendi la diferencia entre las graficas gtx y las quadro o tesla, pero a pesar de todo, ¿es posible utilizar las primeras para un mismo proposito que las segundas y viceversa? ¿Vosotros que opinais?



  2. #2
    Senior Member Avatar de Lepienso
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    Predeterminado

    Opino que en este tema tan concreto no tengo ni idea y me encantaría informarme, a ver si algún entendido nos informa jejej buena pregunta !

    FX 6100 4.4 Oc || MSI GTX 970 || Asrock fx990 fatality killer || Nox Hummer 750w || SSD's 64 + 250 Gb kingston & Crucial || HDD 500 GB WDG

  3. Estos usuarios dieron las gracias a Lepienso por este post. ¿Y tu? (Usa el botón "Gracias" si te te ayuda o te gusta lo que lees)


  4. #3
    Senior Member
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    Predeterminado

    Sobre el tema de si elegir un Xeon o una GPU, pues depende del problema a resolver. Los Xeon son procesadores de uso general, es decir, hacen "todas las tareas bastante bien", por contra, las GPU's saben hacer pocas cosas, pero las que saben hacer las saben hacer muy muy bien.
    Entre las tareas que las GPU's saben hacer muy bien, la mayor parte de ellas son las relacionadas con el calculo vectorial, es decir, aplicar el mismo calculo a un conjunto de valores que podemos representar mediante un array (1d, 2d, 3d, etc..), cuanto mayor sea el paralelismo que se pueda usar a nivel de datos, mayor será la ganancia al usar una GPU.
    ¿Se pueden portar todos los algoritmos para usarse en una GPU? No. Unos son perfectos para vectorizarlos, otros se emplea una solución hibrida y otros no son paralelizables (o no merecen la pena, por ejemplo, cuando las operaciones a efectuar sobre esos datos son muy pocas, y es más el trasiego de datos entre memoria principal y la memoria de la GPU, que la ganancia obtenida en el computo).
    Si el algoritmo o el conjunto de algoritmos es portable, la ganancia puede ser mucha, fijate que un xeon E5 2699v3 debe estar entorno a los 4500€, y consigue aproximadamente unos 750GFlops, mientras que una r9 390 te cuesta 350€ y te da entorno a los 5100GFlops (en este apartado las tarjetas de AMD son las que parten el bacalao).

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