『数値計算の早さについて』のクチコミ掲示板

[pyroxene]

こんにちは,大学で数値計算を使って研究をしている
pyroxeneというものです.

計算にQ6600を搭載したPC(オーバークロックなし)
を使っているのですが、
Core i7 965に交換した場合何倍ぐらい早くなるのでしょうか?

プログラムはメモリを1Gほど使うもので,浮動小数点演算
を多用しています.プログラムの並列化は済ましてあります.

メモリアクセスが早くなったのとHTテクロノジが導入されて
どれぐらい早くなったのか気になったので。

書込番号：8754174

[intel&nvidia]

ベンチでの結果は1.5〜2倍程度ですね。

書込番号：8754466

[pyroxene]

intel&nvidiaさん
書き込みありがとうございます.

1.5〜2倍だと買い換える価値はありますね.
ただ,値段が…,
下位のCorei7をOCして使うか迷います.

書込番号：8755270

[Nice?]

core2でもはじめコンパイラが最適化されていないためそれほど速度がでないものもあったように、コンパイラやアルゴリズムが最適化されてないとあまり真価が発揮出ませんよ。Intelの最新コンパイラいれてるなら多分大丈夫でしょうけど。

書込番号：8755573

[pyroxene]

Nice?さん
ご指摘ありがとうございます.
書き忘れましたがコンパイラにはicc 10.1を使っているので
大丈夫だと思います.

書込番号：8758375

[Nice?]

10.1は最新コンパイラではないので、それほど最適化はされていないと思いますよ。
最新版のIntelC++コンパイラVersion11でこちらにはCore i7対応と書いてありますし。

http://www.xlsoft.com/jp/products/intel/compilers/compiler_j.html

http://www.xlsoft.com/jp/products/intel/compilers/ccw/11/Release_Notes.pdf

書込番号：8760249

[pyroxene]

Nice?さん
情報ありがとうございます.
まだサポート期間中だったので,
早速アップデートしました.

書込番号：8765043

[パソコンは大好き]

Extreme Editionではありませんが，940でのベンチ結果を下記に掲載しています．
http://msscript.blogspot.com/
分子動力学計算の分子集合系では，並列化がよく効きます．コア数の逆数に比例して，計算時間が短縮されているのが分かるかと思います．HTも効果があり，８スレッドで物理６コア程度の速度が出ました．

４スレッドより５スレッドで速度が低下し，６スレッドで４スレッドより速くなりました．このような速度ギャップが他の科学技術計算プログラムで見られるかは不明です．

書込番号：8782855

[pyroxene]

パソコンは大好きさん　

書き込みありがとうございます.
計算を並列化した時に
シングルコア→クアッドコア
で3倍程度の計算速度になったので
HTを効かせて6倍と言うのは
HTがかなり効率的に効いているということだと思います.

書込番号：8788721

[パソコンは大好き]

pyroxeneさん

２体相互作用の数が多い時には，HTは有効なようです．３次元のそれぞれの方向に相互作用ペアを持つ場合とも言えます．一方，２次元方向しか相互作用ペアを持たない場合の例を本日追加しましたが，この場合は，４スレッドよりもHTの論理コアを使う５〜８スレッドでは速度が低下します．

また，小さい系の量子化学計算(GAMESS）では，５〜８スレッドでは４スレッドより速度が低下しました．

扱う対象と並列化効率，あるいはメモリアクセスの量によってもHTの効果は違うようです．

非常に特殊なCore 2 Quadとの速度比較の記事がネット上にあります．御参考まで．
オーバークロックまで行うと，相当な速度アップになる様です．

Core i7 vs Skulltrail 超ハイエンドPC　ガチンコ勝負!!
http://d.hatena.ne.jp/SuperPC_JUNS/20081128

書込番号：8790409

[pyroxene]

パソコンは大好きさん

なるほど,当方では非ニュートン流体の計算をしていて
速度と圧力の計算を陰解法で解いています.
その時に逆行列の計算を
Lis (a Library of Iterative Solvers for linear systems)
と言うプログラムで計算しています.

予算の関係で920をOCして使うことになりそうです.
その時は結果報告をしますのでよろしくお願いします.

書込番号：8793208

[habuinkadena]

何をやっているのか僕の知識ではよくわかりませんが、参考になれば。

計算能力を上げることだけで言えば、Teslaというものがあります。
NVIDIAのグラフィックチップ、GTX260を計算専用に転用したものです。
http://www.nvidia.co.jp/object/tesla_c1060_jp.html
1個30万円弱で、秋葉原のショップにて注文を受け付けているはず。
東工大のスパコン、TSUBAMEにも搭載されていると記憶しています。
最近流行りのGPGPUです。

Skulltrailは確かメモリがボトルネックのようなので、Core i7で同等のものを組めば面白いと思うのですが。
メモコンをCPUに内蔵＋DDR3トリプルチャンネルでメモリ帯域が広く、レイテンシが小さくなっています。

その計算が大量のHDDアクセスを伴うなら、RamDiskを使うのも一計かもしれません。

書込番号：8793275

[intel&nvidia]

↑

１０万のＣＰＵ予算の関係で無理と書いてることにも関わらず３０万のテレサを購入しろというのですか？

書込番号：8793308

[habuinkadena]

GTX260なら5万円程度ですが。
既存のシステムにGPUを追加する…とか。

書込番号：8793319

[intel&nvidia]

そういうこと？でもＧＰＵの線があるなら最初からスレ主さんもそういうと思うけどな〜

そういえばテスラ１０６０は東工大に入ってないですよ１０８０の方でしたよたしか。そうなるとGTX280ですが…

書込番号：8793355

[habuinkadena]

TSUBAMEについての訂正ありがとうございます。

並列に行う計算ならGPGPUの方が得意ですので書いた次第です。
それにGPGPUのことが話に出てきていなかったので。

書込番号：8793384

[パソコンは大好き]

学術の数値計算は，並列計算に向いたものが数多くあります．並列性能のチェックとしては，一般のPCのベンチマークよりも向いていると思うのですが，皆さんのコメントの通り，その分野以外の人には何をやっているか分からないのが問題です．

それはさておき，学術的な数値計算では，Fortranを使うのが未だ未だ多いです．私の専門の化学分野では特にそうです．GPGPUは，Fortranのライブラリが未整備（現在はCだけ？）といった問題があるようです．今年中には対応との記事もありますが．
http://journal.mycom.co.jp/articles/2008/07/23/gpgpu/001.html
TSUBAMEのGPGPU化はベンチマークテストにはよいが，対応したアプリが十分あるかは問題です．ただし，大学の研究ですから，今までにない研究用ソフト開発を行う基盤としての価値はあると思います．ヘテロジニアスなクラスタだから，プログラミングは難しいでしょうね．

pyroxeneさんの計算は，並列化効率が高く，かつ，メモリ帯域が必要だと思われます．Core i7のメモリ帯域の広さは計算速度の向上につながると期待できますね．

インテル Core ii7 プロセッサのメモリバンド幅から見た性能評価
http://www.hpc.co.jp/appli/diary_081202.html

も参考になるでしょう．

書込番号：8793998

[pyroxene]

habuinkadenaさん　
intel&nvidiaさん
パソコンは大好きさん

色々情報ありがとうございます.
GPGPUに興味はあるのですが,計算時間(とメモリ)の大部分を食っている
逆行列の計算をLisで計算している関係上LisがGPGPUに対応
していない現状ではなかなか手が出ないです(LisはopenMPで
並列化しています).
将来的にはLisもGPGPUに対応してくれるとうれしいのですが.

書込番号：8797493

[intel&nvidia]

open clに対応すればいいですね

書込番号：8797800

[habuinkadena]

GPGPUはこれから急速に進化しそうなので、そのための予算を常に準備しておくといいのではないかと思います。

並列化とメモリ帯域の増加が効く計算ならGPGPUにもっとも適しているものではないかと思いますし。

書込番号：8797877

[pyroxene]

CPUについてもこれからはいっそうマルチコア化,
マルチスレッド化が進と思うので
CPUに金をつぎ込むかGPUに金をつぎ込むか悩ましいところです(汗).

書込番号：8799057

[habuinkadena]

今はGPGPUとSSDという新しいモノ/概念が普及しだしていると思います。
CPUは一層マルチコア化が進んで行くでしょうが、その先にあるのはCPUとGPUの共通化です。
Larrabeeはその過渡期の捨駒でしょうね。

もうちょっと近い話に戻しますと、今は静観するのがよいのではないかと思います。
その計算の時間短縮のメリットがどのくらいあるのかわかりませんが、GPGPUが整備されるのは来年でしょう。
ぼくなら、GPGPUを待ちます。そのほうがパフォーマンスが高そうなので。

よくわかっていないものですが参考になれば。

書込番号：8799315

[intel&nvidia]

habuinkadenaさんと同感で今はおとなしく我慢ですかね。やはりそこまでガンガンいろんなものを変えるような予算が入らないような場合なら今は我慢ですかね。あれこれ言ってきましたが今は待ってもっといいのを待つか今i7を買って将来どうなっても目をつむるかがいいですね

書込番号：8799981

[Nice?]

そういえば、思い出したので…大学で使うなら個人マシンでなくてもいいのでは？

ちなみに大抵の大学では情報基盤センターとかそれに類する名前のところがあるかと思いますが、そういったところにいくらか出せば家庭用パソコンの数倍の速度があるであろうクラスタリンクされたサーバーが借りられます。

もちろんtelnetとかsshとかで接続して使う形に大抵なるかと思いますが、旧帝大クラスともなれば、スーパーコンピュータの一部のノードが借りられますので、かなりのCorei7なんか目じゃないと思いますよ。もちろんそれなりの出費もかかるかも知れませんが…

書込番号：8805250

[pyroxene]

本番の計算は情報処理センターのコンピュータを使いますが,
プログラムのデバッグなどのテスト計算をPCを使ってやっています
(結構条件の厳しい計算をしているので,
よく数値不安定で計算が止まったりするのです).
情報処理センターのコンピュータは使えるCPU時間が限られているので.

書込番号：8807985

[intel&nvidia]

訂正：東工大のスパコンはtesla1060が搭載でそれはGTX280をベースに作られたものでした

書込番号：8808644