突然想弄个台机上用N显卡玩并行计算，有人弄过么？交流下

orionsnow · 发表于 2013-3-18 17:46

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突然想弄个台机上用N显卡玩并行计算，有人弄过么？交流下

我纯菜鸟，就会装机机装系统，最后一次装是n 年前了。

tkkk3 · 发表于 2013-3-18 18:27

这年头电很贵的。

mymy365 · 发表于 2013-3-18 18:38

想到bitcoins挖矿的。。。。

insbire · 发表于 2013-3-18 18:43

硬件上, 先看下你的主板是否支持SLI, N家的卡现在应该基本上都支持SLI, 不过选卡的时候还是要注意一下, 再买跟桥接线, 把卡桥接好.
软件方面, BIOS里设置好启用, 应该就可以了.

wangbiaouestc · 发表于 2013-3-18 20:33

你玩并行计算, 具体做什么? CUDA在window和linux上都支持得很好

milo_j · 发表于 2013-3-19 01:16

insbire 发表于 2013-3-18 17:43
硬件上, 先看下你的主板是否支持SLI, N家的卡现在应该基本上都支持SLI, 不过选卡的时候还是要注意一下, 再买 ...

和Sli有什么关系？人家说并行计算说的是opencl

milo_j · 发表于 2013-3-19 01:34

建议用opencl不要用cuda。移植到amd的卡上或者多核cpu上方便些。

还有建议没事就别玩opencl了，性能和体系架构关系太大。每次换卡都重新做优化，浪费时间。
这次好不容易从580GTX升级到680GTX。结果nv架构大换血，从fermi到kepler，sm变成了smx，一个smx塞进去192个核心。我之前的kernel是完全针对fermi优化的，又要重新改。
有人说为什么当初优化的那么彻底？能跑起来不久可以了？反正比cpu快很多。但是问题是如果不是为了最大性能谁非要用opencl？cpu什么不能干？
所以结每次为了最优性能都要先研究当前的硬件架构，然后贴着硬件做最大优化。但是一旦换卡又要重新研究架构重新优化。架构不变还好，一旦大升级就比较浪费时间。
不过对于计算密集型的用gpu跑opencl速度优势比较明显，以前用cpu跑一周的运算现在不到3个小时就用gpu搞定了。
结论就是，如果不是工作上逼着别玩了。浪费时间

insbire · 发表于 2013-3-19 02:09

milo_j 发表于 2013-3-19 00:16
和Sli有什么关系？人家说并行计算说的是opencl

好些用GPU跑的计算是运算量很大, 会上并行+分布式架构了. N家的CUDA并行架构, 觉得lz应该是了解的. 所以就....
好吧, 应该是我想歪了

orionsnow · 发表于 2013-3-19 10:41

wangbiaouestc 发表于 2013-3-18 19:33
你玩并行计算, 具体做什么? CUDA在window和linux上都支持得很好

生物学方面的，序列拼接，高维回归模型矩阵求逆和概率计算

wangbiaouestc · 发表于 2013-3-19 12:33

我有两年的OpenCL&CUDA经验，现在把整个计算offload到GPU大概可以分为三步，拷贝数据（CPU- >GPU）- launch kernel - 拷贝数据（GPU->CPU），我发现kernel本身的时间消耗不是很大，但是反而数据拷贝的时间很大，因为PCI的带宽限制
现在有两种方法可以减小数据拷贝的开销：
1. overlap 数据拷贝和kernel计算，现在N卡上支持DMA传输和计算同时执行，这样你可以以以下的方法pipeline 你的工作
data0 copy- kernel - data0 copy back
                     data1 copy- kernel - data1 copy back
                                          data2 copy- kernel - data2 copy back
如果你的数据很大(>1G), 那么你可以把数据分成多个Chunk (.e.g. 128M ),  利用overlapping 就可以节省很多时间
2. 另外一种是从架构上避免拷贝。现在AMD 推出了APU，就是CPU和GPU在一个chip上，共享地址空间，但是在linux下AMD的人作了很奇怪的限制还是需要拷贝，不过windows下就支持数据直接被CPU或者GPU访问（sourthern Islands 架构，或者GCN）， Intel 的Ivy Bridge也是一个integrated CPU, 片上有GPU 模块，但是它的GPU性能比较弱。

所以如果楼主想玩的话，建议你买一块AMD A10的芯片，可以不要考虑数据拷贝的开销，也更加power efficient 一点。当然，如果数据量很大，还是用台式机的N卡或者A卡吧，用overlap就可以把数据拷贝开销minimize.
希望对你有用

wangbiaouestc · 发表于 2013-3-19 12:35

milo_j 发表于 2013-3-19 00:34
建议用opencl不要用cuda。移植到amd的卡上或者多核cpu上方便些。

还有建议没事就别玩opencl了，性能和体 ...

请问你为fermi 架构tuned的kernel 在kepler上很慢吗？

cswb120 · 发表于 2013-3-19 13:06

using openacc . It is easy.

milo_j · 发表于 2013-3-20 22:55

wangbiaouestc 发表于 2013-3-19 11:35
请问你为fermi 架构tuned的kernel 在kepler上很慢吗？

我目前的code在kepler上结果出错

greenflute · 发表于 2013-3-21 14:30

mymy365 发表于 2013-3-18 17:38
想到bitcoins挖矿的。。。。

貌似难度越来越大... ...

edmund1234 · 发表于 2013-3-21 21:14

orionsnow 发表于 2013-3-19 09:41
生物学方面的，序列拼接，高维回归模型矩阵求逆和概率计算

弄台带尽量多pci-e 16x槽的主板，这样可以多插几块显卡。用nvidia的旗舰比如gtx680，旗舰的计算单元多一些而且double运算性能也强一些。不过噪音会很恐怖最好有心理准备。

orionsnow · 发表于 2013-4-25 14:42

问下比如用 k１０００m 这种专业做图形的显卡会比６３０m 和６６０m 这种专业显示图形的显卡在计算上有优势么？

EEver · 发表于 2013-4-25 16:03

wangbiaouestc 发表于 2013-3-19 12:33
我有两年的OpenCL&CUDA经验，现在把整个计算offload到GPU大概可以分为三步，拷贝数据（CPU- >GPU）- laun ...

呵呵大数据的话比如TB级别的还是用N台CPU+内存好了·
I/O 完全没压力性能也还不错·
语言的话X10用起来不错

FBICIA · 发表于 2013-4-25 16:27

买俩支持sli的N卡，插进去连上，做好散热就ok了毫无难度。

ps：根据权威评测同样N卡，价格基本相同情况下（双显卡价格=高端单显卡），sli速度比不过高端的单显卡。前年换640还是多少来着的时候查得资料，然后亲测跑分确实如此，然后网上退掉了双显卡，买了一个单显卡。最高端的显卡sli当然还是最霸气的，不过没钱。

orionsnow · 发表于 2013-5-8 11:14

AMD 的卡显卡计算能力怎么样？７９７０价格还是很不错的

jurgen2000wang · 发表于 2013-5-8 13:11

milo_j 发表于 2013-3-20 22:55
我目前的code在kepler上结果出错

嗯。。。题外话，头像太销魂咧，俺翻硬盘去咧。。。

orionsnow · 发表于 2013-5-9 17:05

再请教下,你们都是用的什么操作系统? 我用的ubuntu12.04 在nv 的网站上找cuda tools 的时候发现它只有11.10 和 10.04 两个版本

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