Как прикупить Nvidia Tesla за не дорого?

Вряд ли дёшево получится. Если бы можно было радеоны взять + 8-ядерный оптерон - вышло бы куда дешевле, чем CUDA.

А сколько модулей надо? А то сам стоечный корпус можно и своими силами сделать. Опытное производство есть же?

Если это и нужно, то нужен один модуль исключительно для тестов.

Делать на опытном производстве производстве гораздо дороже (не говоря уж про дольше), чем купить готовый.

А вариант поставить карту в обычный корпус точно не подойдет? У меня на прошлой работе вполне работал такой девайс с двумя картами (geforce + tesla). Кстати, точно нужна именно тесла? В том смысле, что отличия от geforce будет только в скорости работы даблов (в нее еще нужно упереться) и обьеме памяти, а по деньгам - просто в разы. На «просто попробовать» я бы или брал geforce , или арендовал теслу на амазоне, дешевле выйдет.

У меня на работе есть две C1060, которые сейчас уже не подходят для наших задач. Возможно, начальство согласится их продать, ибо всё равно они без дела валяются. Если интересно, можешь связаться со мной, у меня в профиле мыло указано.

На тесле ядер гораздо больше, чем на geforce, соответственно, расчёты на ней тоже выполняются на порядок быстрее. Ещё мне тут рассказывали люди, которые как раз занимаются программированием gpu, что под оффтопиком multigpu с geforce не работает, нужно перепрошивать саму карточку; с теслой и онтопиком таких проблем нет.

На ВЦ в НКС-30Т есть тесты. Может быть они бы согласились предоставить вам мощностей «на попробовать»?

Имелись в виду теслы, конечно же.

В ССКЦ на попробовать нам доступ уже давали (то есть процедура отработана), так что моё «желание» возможно не особо осмысленное.

Спасибо, но вряд ли пройдёт. Если покупка и будет, то только за грантовские деньги.

Про кеплер не скажу, но на чипе ферми теслы по количеству ядер точно соответствовали верхним джифорсам, а по частоте еще и процентов 10 им проигрывали. Ширина канала памяти тоже не выдающаяся. Единственная разница была в числе дабл-устройств, на даблах и была разница в производительности. Насчет multigpu я точно не отвечу, не пробовал, но на той машине точно были венды и две карты независимо работали.

Для наших вычислений скорость на double является определяющей.

Ок, не буду спорить, но такие вещи лучше проверять практически. На гпу можно упереться и раньше, например в недостаток параллелизма или ширину канала памяти. Так за те 200 килорублей дают отдельную карту или машину в сборе? Для карты больно большая накрутка.

Я на самом деле как раз и думаю, что в моей области (физика высоких энергий) GPU не применимо в принципе и Tesla нужна как раз для проверки этой идеи :)

85 кр сама карта, а сборки даже для десктопа начинаются с 200 кр. Стоечные решения стоят гораздо дороже, но за счёт нескольких устройств в одном корпусе (обычно 4 для 4U)

Imho лучше поставить теслу в обычный десктоп, тесла - это просто дополнительная pci-e карта на два слота. А начинать разработку лучше просто на джифорсе чтобы понять чего недостает. Городить стойку чтобы потом сказать «не нужно» точно не стоит. :)

Для наших вычислений скорость на double является определяющей.

Кхм, а зачем вам тогда nVidia? Тыц.

Все дело в памяти и наличие у этой памяти ecc. У тесел ее может быть до 6 гигов. И потом если мне память не изменяет на джифорсах нет возможности доступа к памяти другого устройства через infiniband
А на попробовать действительно прще взять какой-нибудь из джифоросов. Сразу станут ясны тонкие места и во что упираемся.

85 штук? На амазоне оно (Tesla 2070, 6Gb) 1090 баксов стоит.
Пруф: http://www.amazon.com/HP-SH886A-Tesla-2070-Graphic/dp/B0045FCFV8

85 штук, это примерно та цена, за которую её предлагают в Новосибирске.

В geforce намеренно покромсали вычисления, чтобы подхлестнуть спрос на теслы и квадро. Геймерам оно всё равно ни к чему.

Я понимаю, но зачем покупать за 85, когда можно купить за 35?

А что эта самая сандра мерит. Линпак там, матрицы да fft всякие это да.

Потому что ФЗ-93

Evgueni> Я на самом деле как раз и думаю, что в моей области (физика высоких энергий) GPU не применимо в принципе и Tesla нужна как раз для проверки этой идеи :)

GPU (оно же Tesla) в этой области применимо постольку, поскольку нужные аппаратные функции присутствуют. Имеет куда больший смысл прибиться к какому-нибудь готовому мощному кластеру.

Потому что ФЗ-93

Что мешает компьютерному магазину «Рога и копыта» купить их на амазоне за 35 и выиграть тендер предложив самую низкую цену?

RussianNeuroMancer> Кхм, а зачем вам тогда nVidia? Тыц.

Судя по его манере обращения - к нему поступило указание от начальства взять именно нвидию. А то, что обычные радеоны мощнее, чем даже Tesla - ни для кого не секрет. Если лично тебе интересно - могу дать статейку с графическим материалом на эту тему.

Turbo_Mascal> В geforce намеренно покромсали вычисления, чтобы подхлестнуть спрос на теслы и квадро. Геймерам оно всё равно ни к чему.

А ничего, что тесла всё равно отстаёт от игрового гадеона?

http://www.browndeertechnology.com/docs/BDT_whitepaper_LAMMPS-EAM-OCL.pdf

Что мешает компьютерному магазину «Рога и копыта» купить их на амазоне за 35 и выиграть тендер предложив самую низкую цену?

Таможня 8).

Потому что ФЗ-93

Попахивает протекционизмом. Нужно сообщить в WTO.

Еще нужно заставить Рога и Копыта участвовать во всем этом спектакле. И таки да не стоит забывать про проблемы с гарантией.

В этом тесте Тесла использует OpenCL, производительность которого не приоритетна для нвидии.

А что эта самая сандра мерит. Линпак там, матрицы да fft всякие это да.

Тоже не в курсе печальной истории GK104, да? Там даблы порезаны by design, от тестов это не зависит.

Ну и в топку тогда нвидию за такое отношение к клиентам. Radeon оказался быстрее на __стандартной__ технологии.

Десять процентов с этих пяти тысяч - 500 рублей с верху плюс оплата работы брокера. Всё равно это не 85 тысяч, и даже не 40.

6-core CPU (using all cores) by a decisive margin. The fastest loop time was observed for an AMD Radeon HD 6970 (Cayman XT), followed by the Tesla C2070 (Fermi) and the AMD/ATI FirePro V8800 (Cypress) posting nearly identical times that were only marginally slower. The Tesla C2070 is unique in providing support for ECC memory, which is critical in many HPC environments. With ECC memory enabled, the C2070 exhibits only a slight performance penalty, and still decisively outperforms the CPU.

Таки жаль, что нет кода на куде и нет сравнения с интеловскими процами и их opencl реализацией.

А тьфу, забыл, там не десять процентов, а тридцать нужно платить при стоимости товара свыше 30 тысяч.

Я в курсе. Я спрашивал, что мерит сандра ? Мне интересна например скорость перемножения матриц. Кому то интересен fft. А то что радеоны хорошо биткоины генерят это известно.

s/93/94/ и к счастью к грантовским деньгам это не имеет никакого касательства, но за все покупки нужно отчитываться достаточно подробно.

Стоимость достаки, ндс, интерес фирмы. Ну и фирма должна захотеть привезсти тебе эту вещь.
Гораздо «проще» купить самому как физ. лицо\ попросить привезсти занкомого, который едет на конференцию. Затем намутить где-нибудь чек на 35к и провести усвоей бухгалтерии, так как покупки до 100к можно проводить без котировок.

А тьфу, забыл, там не десять процентов, а тридцать нужно платить при стоимости товара свыше 30 тысяч.

И ты ещё забыл, что импорт для юрлиц - это не получение посылки с ибея в ближайшем отделении почты. Там геморрой совершенно другого уровня 8).

The SiSoftware OpenCL Benchmarks look at the two major performance aspects:

Computational performance: in simple terms how fast it can crunch numbers. It follows the same style as the CPU Multi-Media benchmark using fractal generation as its workload. This allows the user to see the power of the GPGPU in solving a workload thus far exclusively performed on a CPU.

Memory performance: this analyses how fast data can be transferred to and from the GPGPU. No matter how fast the processing, ultimately the end result will be affected by memory performance.

Это давно появилось ? А то я помню, что и деньги по грантам нужно тратить через аукционы.

Здесь две проблемы:

а) Обеспечение настоящих потребностей aka обработка данных с установок имеющих скромную светимость. Здесь уже прибились к кластеру НГУ и скоро прибьёмся к кластеру ССКЦ, а в будущем и к Томску. Причём диверсификация нужна исключительно по причине того, что время от времени кластер НГУ по той или иной причине отключается, а нам важна пиковая мощность и возможность поставить задания вообще, а не интеграл.

б) Обеспечение (если марсиане прилетят и профинансируют) потребностей проекта Супер-чарм-тау-фабрики. Тут прибиться не получится, потому-что объём данных за сотни петабайт, так что придётся городить свою инфраструктура и прежде чем городить нужно знать что именно городить.

GPU для наших целей не особо применимо, так как для обработки одного события с детектора или для его моделирования требуется много памяти и внутри одного события параллелить вряд-ли удастся (особенно в случае моделирования). В принципе наверное GPU применимы для предварительной обработки одной из систем для поиска Черенковских колец в реальном времени, но это единственное, что мне приходит в голову.

В этом году вроде как послабление.

У меня бюджетная организация и такие вещи прямо запрещены законом. В частности из-за подобных выкрутасов с контролем всех мелочей, то что я хочу купить на деньги гранта (если удастся это протолкнуть), не покупается уже свыше года (отдел планирования и отдел снабжения увеличились в разы, а закупки вообще встали — спасибо ФЗ94).

Начальство ничего мне не указывало. Начальству как бы параллельно в этом конкретном случае. А по поводу GPU мне статьи интересны. В частности я прошу дать мне ссылки на них вот тут: Использование GPU для высокопроизводительных вычислений

Таможня у нас в Новосибирске обойдётся ~10000 за один код, если оформлять через таможенного брокера, на сколько я понимаю.

Ну а то я незнаю. Я сам работаю в академическом институте. И мне эта тема хорошо знакома. Просто все зависит от отдела закупок. Если он идет навстречу, то возможны разные варианты.

Нет. К примеру, для товара стоимостью 35 тысяч сбор будет составлять 1500р, т.е. 30% от 5 тысяч. Не ручаюсь за 100% достоверность, также могло что-то измениться.