Hallo,
ich benötige für ein Octave-Projekt eine sehr hohe Rechenleistung und
wollte mal wissen, ob es möglich ist, so ein System auf einem
"Fernsteuer-PC" laufen lassen kann und die Berechnungen auf einem Server
mit mehreren Leistungsstarken Prozessoren (z.B. IBM Blade-Server)
durchführen kann oder alternativ als bastel-lösung, ein Rack aus
meinetwegen 64 RaspberryPIs, welche parallel laufen und die Berechnungen
durchführen.
Aktuell dauert ein Durchlauf nämlich mehrere Tage und wir müssten das
auf wenige Stunden verkürzen.
Schöne Grüße und vielen Dank für die Hilfe.
Michael
Michael schrieb:> Hallo,> ich benötige für ein Octave-Projekt eine sehr hohe Rechenleistung und> wollte mal wissen, ob es möglich ist, so ein System auf einem> "Fernsteuer-PC" laufen lassen kann und die Berechnungen auf einem Server> mit mehreren Leistungsstarken Prozessoren (z.B. IBM Blade-Server)> durchführen kann oder alternativ als bastel-lösung, ein Rack aus> meinetwegen 64 RaspberryPIs, welche parallel laufen und die Berechnungen> durchführen.
Wenn 64 Raspberrys reichen (die bringen afair irgendwas um die 300
MFLops pro Stück im Linpack 1)), dann reicht ein einziger i7-4770K der
auf ~300 MHz runtergetaktet ist...
1) http://www.raspberrypi.org/forums/viewtopic.php?t=33186&p=574605> Aktuell dauert ein Durchlauf nämlich mehrere Tage und wir müssten das> auf wenige Stunden verkürzen.
Hauptproblem bei Octave ist, dass die Programme tatsächlich
interpretiert werden und damit "normale" Lösungen mit Schleifen etc.
meist drastisch langsamer sind als vektorisierte Lösungen (soweit
machbar). Externe Funktionen, die vom Octave-Code aufgerufen werden,
könnten ebenso eingesetzt werden.
Hallo,
danke für die Antworten.
Das mit den PIs war auch nur so eine Idee, da viele immer die
Leistungsfähigkeit anpreisen, aber das mit dem Blade-Center oder einem
ähnlichen Rechner-System war die eigentliche Idee. Mir ist nur nicht
ganz klar, wie ich das ganze dann realisieren soll. ist es besser quasi
ein Schnelles System zu bauen, auf dem das dann läuft und ich via
Remote-Verbindung dann vom Laptop drauf zugreife, oder gibt es irdendwo
die möglichkeit, einfach die Rechenleistung nicht Lokal sondern entfernt
in Anspruch zu nehmen. Mit dem Multicore Plug-In denke ich wäre die
Remote-Variante vorteilhaft.
Grüße und danke,
Michael
Michael schrieb:> oder gibt es irdendwo> die möglichkeit, einfach die Rechenleistung nicht Lokal sondern entfernt> in Anspruch zu nehmen.
Das nennt sich dann ganz modern Cloud Computing.
Wir alten Säcke kennen das noch aus der Steinzeit. Da mietete man sich
für aufwendige Berechnungen Rechenzeit auf einem Großrechner. Heute
bekommt man ein nettes Web-Interface bei Google, Amazon oder weniger
bekannten Anbietern und kann sich seinen virtuellen Großrechner
zusammenklicken.
Allerdings würde ich mir ernsthaft überlegen die Software von Octave
wegzuportieren. Ich mag Octave und benutze es selber, aber es ist nun
mal ein Interpreter um "irgendwie" kompilierte Bibliotheken herum.
Selbermachen, auch wenn man die selben Bibliotheken verwendet, bedeutet
man bekommt mehr Kontrolle über die Mehrprozessor-, Mehrkern-Funktionen
in der Software.
Ich habe für manche Berechnungen ein 24-Way System am Start (echte
Hardware, kein Cloud Computing). Bisher bin ich nicht mal auf die Idee
gekommen, da irgendwas mit Octave zu machen.
Super, danke ich glaube voerst werde ich mich mal mit dem Amazon Cloud
services begnügen, ist einfach die günstige und leistungsstärkste
variante.
Interessant wäre, ob jemand hiermit schon einmal erfahrungen gemacht
hat, aber es klingt auf alle fälle mal brauchbar.
Schöne Grüße,
Michael
Michael schrieb:> Super, danke ich glaube voerst werde ich mich mal mit dem Amazon Cloud> services begnügen, ist einfach die günstige und leistungsstärkste> variante.>> Interessant wäre, ob jemand hiermit schon einmal erfahrungen gemacht> hat, aber es klingt auf alle fälle mal brauchbar.>> Schöne Grüße,> Michael
U.U. stellt sich auch noch die Frage, ob die Daten/Ergebnisse so
unwichtig sind, dass sie in die Cloud dürfen...
Die nächste wäre die Frage von oben nach Optimierung der Algorithmen und
auf welcher Plattform sich das Problem am besten lösen lässt. Es gäbe
bspw. noch Intels Xeon Phi PCIe-Karten, die eine Alternative zu den
genannten GPUs sein könn(t)en.
