Supercomputer vs. PC

OP #901687
Lesenswert?

Unter
http://magazine.web.de/de/themen/digitale-welt/computer/6129072-Supercomputer-Weltrangliste-hat-neuen-Spitzenreiter,cc=000007159700061290721C6knp.html

wird ein Supercomputer vorgestellt, der 1,026 Petaflop's schafft.

1 Megaflop = 10^6  Fliesskomma operationen pro Sekunde
1 Gigaflop = 10^9  Fliesskomma operationen pro Sekunde
1 Teraflop = 10^12 Fliesskomma operationen pro Sekunde
1 Petaflop = 10^15 Fliesskomma operationen pro Sekunde

In dem Artikel wird einmal behauptet, das das verglichen mit einem PC 
das 20000 fache währe, an anderer Stelle wird die Zahl 100000 genannt.
Ich habe zwar keinen aktuellen PC mit Quadcore und 3,2 GHz, aber ich 
halte die Angabe das ein solches System 12,8 Gigaflops macht doch für 
sehr blauäugig.

Der Kern meiner Frage ist, wieviele Flops kann man auf einem 
Durchschnittlichen PC und einem C-Programm erreichen?
Liegt meine Schätzung mit 100 Megaflops bei einem 3GHz Singlecore sehr 
daneben? Wenn ja warum.
Gast #901715
Lesenswert?

Na der Roadrummer hat doch 200000 AMD QuadCore Operon, also wird er 
bestenfalls (wenn alle Prozessoren sinnvoll ausgelastet sind) auch 
200000 mal so schnell wie in PC mit einem QuadCore sein. Gut, er hat 
auch noch die Cell-Prozessoren, die bringen auch noch einiges.
Gast #901827
Lesenswert?

>Die ganzen hübschen Zahlen sind alles nix gegen das menschliche Gehirn.
>Das ist der schnellste Supercomputer ever :-)

Bist Du da wirklich so sicher?

Noch ist unser Gehirn zwar in vielen Dingen weit Leistungsfähiger als 
der beste Supercomputer...

In einigen tausend Jahren auch noch?

Gut, sofern uns Gott wirklich eigenhändig den Verstand eingehaucht hat 
(zumindest einigen von uns), wird uns wohl keine Maschine je übertrefen 
können.
#922670
Lesenswert?

Stefan Salewski wrote:
> Na der Roadrummer hat doch 200000 AMD QuadCore Operon, also wird er
> bestenfalls (wenn alle Prozessoren sinnvoll ausgelastet sind) auch
> 200000 mal so schnell wie in PC mit einem QuadCore sein. Gut, er hat
> auch noch die Cell-Prozessoren, die bringen auch noch einiges.

Wohl eher andersrum, aus Wikipedia:
1
Der Großteil der Rechenleistung stammt denn auch von den Cell-Prozessoren: 1,3 PFLOPS Peak vs. 47 TFLOPS Peak der Opterons

Die SPEs der Cell-Prozessoren haben schon einiges an Leistung. Sind 
dafür halt wirklich nur reine ALUs mit nem Stapel Register und ein wenig 
Speicher und Interface. Solange die autonom arbeiten können lassen sie 
die Zahlen nur so fliegen. ;)
Gast #925689
Lesenswert?

Ist jetzt nur so eine Theorie von mir, aber ich kann mir vorstellen, 
dass unser Gehirn in Sachen reiner "Rechenleistung" niemals mit so einem 
aktuellen Grossrechner mithalten kann. Unser Gehirn ist allerdings in 
der Lage, vieles extrem zu abstrahieren und dann muss auch nicht mehr so 
genau, aufwändig und schnell "berechnet" werden.
Persönliche Seite #925745
Lesenswert?

> aber ich kann mir vorstellen, dass unser Gehirn in
> Sachen reiner "Rechenleistung" niemals mit so einem
> aktuellen Grossrechner mithalten kann.

Andersherum wird ein Schuh draus. Die vom Gehirn durchgeführten 
Datenverarbeitungsprozesse arbeiten mit massiver Parallelität und 
erreichen daher Datendurchsätze, die auch aktuelle Großrechner im Regen 
stehen lassen.

Dazu gehören sämtliche Bildverarbeitungsprozesse (Lesen, Leute erkennen, 
einen Raum mit darin befindlichen Objekten wahrnehmen, Objekte in 
veränderter Form wahrnehmen) sowie auch die beim Hören stattfindenden 
Prozesse (Erkennen und auseinanderhalten mehrerer gleichzeitig redender 
Sprecher, Ausblenden "unwichtiger" Störgeräusche, räumliches Hören etc.)
Gast #925796
Lesenswert?

Ich möchte die Leistungen natürlicher Intelligenz natürlich nicht 
leugnen, wenn man aber mal Leute mit Demenz, akutem Schlaganfall oder 
psychiatrische Fälle gesehen hat wird man schnell merken und dies gilt 
auch genauso für Normalpersonen, dass das Selbstverständnis über ihre 
Fähigkeiten die reale Leistungsfähigkeit um ein Vielfaches überschätzt.

Ein unmittelbar nachvollziehbares Beispiel sind optische Täuschungen ein 
anderes der Einfluss von wenig Alkohol auf die Reaktionsfähigkeit. Ein 
nahes Beispiel für Selbstüberschätzung ist das Omnipotenzselbstgefühl 
der Anfänger im Bereich Softwareentwicklung denen im Verlauf eine Zacke 
nach der anderen aus der Krone bricht. Manche kommen zu dem Schluss, das 
Rad nicht ständig neu erfinden zu wollen, ein Ermüdungseffekt. Je 
extremer die Spezialisierung in einem Bereich desto grösser die 
Blindheit in allen anderen. Das Prinzip der antagonistischen Hemmung 
findet sich in allen Funktionseinheiten der Neuronenmaschine Mensch 
(sukzessiver Hell/Dunkelkontrost, Simultankontrast, Maskierung im 
auditiven Bereich, Präzedenz, alte Kumpels schneiden usw.).
#926489
Lesenswert?

Das Problem bei einem Vergleich ist, dass man die Rechenleistung von 
CPUs, GPUs usw. so halbwegs brauchbar auf FLOPS reduzieren kann. Wobei 
das auch so eine Sache ist, selbst da kommt häufig Mist raus.
Normalerweise nimmt man linpack-flops, der linpack Benchmark löst ein 
paar Gleichungssysteme. Was man dagegen auch häufiger findet sind 
whetstone flops (whetstone benchmark) oder theoretische flops (maximaler 
Rechendurchsatz). Die ganzen Werte sind untereinander schon nicht 
vergleichbar, geschweige denn mit was anderem.

Das menschliche Hirn arbeitet dagegen auf einer anderen Ebene, nämlich 
mit vielen spezialisierten "Rechen"einheiten. Wenn man zB. 
Gesichtserkennung mit ähnlicher Qualität wie beim Menschen in einen FPGA 
gießt (ok, ähnliche Qualität geht im Moment net), kann man die 
Erkennungsleistung vergleichen. Oder Spracherkennung.

Unten drunter liegt beim Mensch auch ein anderen Funktionsprinzip. 
Neuronale Netze können nur approximieren, und ein Netz kann sowohl Daten 
als auch Code repräsentieren. Also 10000 verschaltete Neuronen können 
einfach eine Erinnerung sein, oder die Gesichtserkennung - oder eine 
Erinnerung an ein Gesicht gemischt mit der "Software" um dieses Gesicht 
erkennen zu können, aufbauend auf Daten vom Sehzentrum.

Antwort schreiben

Bitte melde dich an, um einen Beitrag zu schreiben.

oder

Mit Google-Account einloggen

Die Registrierung ist kostenlos und dauert nur eine Minute.

Jetzt registrieren