Чи справді суперкомп'ютер, побудований з багатьох RPis, є практичним чи просто новинкою?

Це питання натхнене цією статтею .

В даний час я витрачаю багато часу на R, щоб аналізувати дані. Деякі сценарії, які я виконую в R, можуть скористатися паралельними обчисленнями, щоб заощадити час. Скажімо, я міг би побудувати «справжній» комп’ютер без баребонів приблизно $ 300, а за ці ж 300 доларів я міг би отримати 6 Pis (включаючи силовий кабель та SD-карту). Припустимо, що у мене було завдання, яке добре підходило для паралелізації, чи краще мені буде з Пісом чи "справжнім" комп'ютером?

Чи зміниться відповідь, якби я збільшив апаратне забезпечення "справжнього" комп'ютера до чогось, що може коштувати 1000 доларів, як би цей тариф проти 20 Піс?

Якщо ви хочете проаналізувати це, вам доведеться вийти за рамки сказати 20 rpis проти $ 1000 і вирішити для себе, що ви можете реально отримати та використати за $ 1000. Зауважте, що це не канал для покупок.

Скажімо, ви можете отримати материнську плату, блок живлення, 8 ГБ оперативної пам’яті, 6-ядерний процесор 3,4 ГГц i7, а також деякий старий жорсткий диск (все ж швидше, ніж SD-карта!) За ~ 1000 доларів. Загальний цикл у секунду склав би 6 * 3,4e9 = 20,4e9, проти 20 * 0,7e9 = 14e9 для суперкомп'ютера pi.

Тепер розглянемо той факт, що багатоядерний процесор є багатоядерним процесором, тоді як піс вводу / виводу між ними (якщо це стане значущим фактором) буде на порядок повільніше.

Хоча я не маю серйозного інтересу до (або знань) пі суперкомп'ютерів, я вважаю, що вони призначені для експериментальних та навчальних цілей. Це, безумовно, дешевий кластер, але якщо ваша мета - скоротити номери швидко (на відміну від експерименту та навчання), немає ніякого способу кластеру pi, він буде більш економічним та енергоефективним, ніж звичайний ПК.

На це є дещо складна відповідь - ключове запитання, на яке потрібно відповісти, - "яку роботу ви просите виконати машину?"

Інструкції встановлюються на різних машинах (ARM проти Intel проти тих, хто ще), а також якість компіляторів мають велику різницю в реальній продуктивності. Якщо робота, про яку ви просите, має апаратне прискорення на одній машині, але не на іншій, саме цей фактор матиме більше значення, ніж суттєва зміна тактової частоти.

У найзагальнішому плані, я думаю, що найбільший удар по ціні / продуктивності прийде від помірного багатоядерного загального процесора від AMD або Intel. Якщо ви перебуваєте в контрольованому середовищі, де температура навколишнього середовища низька, ви, швидше за все, можете трохи розігнати ці чіпи, щоб отримати більш високу продуктивність.

RasPi, безумовно, НЕ розроблений для такого роду матеріалів, що не повинно позбавляти його високої цінності в навчанні того, як все працює, і навіть побудові справді «розподіленої» системи за дуже доступною ціною. Але якщо вам потрібно зробити серйозні дані та / або скорочення чисельності, rasPi, швидше за все, не буде правильним вибором.

Залишаючи осторонь недоступний процесор на pi, я не бачу, як ви збираєтеся отримувати дані до процесорів досить швидко на десятках піс, щоб побачити підвищення продуктивності, що варто докласти зусиль. Швидкість шини є важливою для кластеризованих супер обчислень, як і швидкість процесора, і пі тут дуже неадекватний.

І мережевий, і доступ до дискових мереж будуть спільними для шини USB2 60 Мб. SD-карта має, у кращому випадку, продуктивність у діапазоні швидкості 20 Мбіт.

Комп'ютерне обладнання низького рівня з SATA зі швидкістю 150 Мбайт та Ethernet на шині PCI 2 ГБ пропонують на порядок більше пропускну здатність.

Якщо ви хочете навчитися суперкомп'ютеру між вузлами. .. Я б встановив пі. Якщо ви хочете чогось недорогого, але потужного - купіть використаний багатоядерний Intel Server / Workstation на базі Xenon та поставте одну або декілька використаних карт Tesla або Cpu gpu (s) або картки Intel Phi.