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電子工作好き向けの記事ですね。
×: 一般的なスパコン○: 一般的なパソコン
参考:Intelの一般パソコン向けCPUのGFLOPS性能。http://www.intel.com/jp/support/processors/sb/cs-023143.htm [intel.com]
ご指摘の通り Haswell の i7 で 1 台組んだ方がいろんな意味でマシなレベルですからね。
まず Raspberry Pi の消費電力について見ると以下のページが参考になります。・ Raspberry Piで消費電流測定 [pc-links.com]・ Raspberry Pi(ラズベリーパイ)を使ってみる -5.消費電力- [limemo.net]公称 5V/700mA(3.5W) で、システム全体の実測ではほぼその通りの値が出ていて、電流だけ測ってみると、アイドル時で1.9W程度のようです。つまり、クラスター全体の消費電力は 1.9W~3.5W * 32ノード = 60.8W~112W くらいになります。これにノード間のネットワーク環境(スイッチングハブ?)の電力がプラスされます。
これに対して Haswell の消費電力は、以下のページが参考になります。新世代デスクトップCPU「Core i7-4770K」をベンチマーク [impress.co.jp]電源の効率によりますが、アイドルは30W切る勢いで、フルロードでも100W越えないくらいみたいなので、今回話題になっている Rasberry Pi のクラスタよりも省電力なんですね。Rasberry Pi のクラスタが計算負荷に応じて自動的に電源 ON/OFF することでノード数が動的変わるとかなら面白いですけど。
Haswell の LINPACK の実測値は、以下のページが参考になると思います。Intel Optimized SMP LINPACK Benchmark package Version 11.0.3(グラフ29~30) [mynavi.jp]概ね 50GFLOPS を越える勢いなので、この時点で Haswell の圧勝。理論値だと 224 GFLOPS に達するようですから(FLOPS [wikipedia.org] )、ピーク値はもう少し上がると思います。
メモリについては Rasberry Pi は RAM 512MB なので 32ノードで RAM 16GB から増やすことも減らすことも出来ません。
価格については アールエスコンポーネンツの単価 [rs-online.com]だと \2,980 なので、32ノードで最低 \95,360 に加えて電源と、ノード間の接続用のネットワーク構築も必要。PXE boot が出来れば不要ですが、出来ないなら各ノードに boot イメージ用の SD カードも必要になります。
Haswell に RAM32GB 載せて適当に組んでも 10 万出せばおつりが来ますから、メモリ容量やコスト面でも Haswell の圧勝でしょう。
クラスター学習用にしても Haswell 上でVAGRANT [vagrantup.com]使って仮想環境組む方が手間ないですし、実用性の面よりも実物でクラスタ組む練習的な意味合いが強いんだと思います。
仮想化したら本物のクラスタと特性が替わりすぎて役に立たないだろ仮想クラスタの場合、ローカルのディスクIOが追いつかなくなる一方、インターコネクトが高速になりすぎてしまう。本物の場合はローカルのディスクIOは独占できるから高速だが、インターコネクトが低速になる。
「実用」するための目的がクラスタを研究するための道具なのだから、この指摘は間違いだよ。
そういう研究してる人はたくさんいそうなので QoS の応用でインターコネクトの帯域調整するようなソリューションとか、CPUクロックとI/O同期して実時間スケールしてくれるようなソリューションとかありそうな気もするんですけど、見つからないですねー。
早すぎるインターコネクトを調節するなんてのは別に専用のソリューションなんて不要で普通にできるんでは。Linuxなんだから。一方、CPUクロックとI/Oを同期して実時間でスケールするソリューションなんぞ、例え実現できたとしても実時間を際限なく引き延ばすってだけだからクソ重たくて実用にならないでしょうね。金かけりゃできるかも知れないけど20万そこそこじゃ無理。
RPiシステムだって「本物のクラスタ」とだいぶ特性が違うわけだが。
あくまで「実用」を狙うなら、RPiのゴミクラスタなんて役に立たないじゃん。
そのゴミじゃ無いクラスタが一体おいくらするのかを考えると…。
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アレゲは一日にしてならず -- アレゲ研究家
オフとぴ(-1) (スコア:5, 参考になる)
電子工作好き向けの記事ですね。
×: 一般的なスパコン
○: 一般的なパソコン
参考:Intelの一般パソコン向けCPUのGFLOPS性能。
http://www.intel.com/jp/support/processors/sb/cs-023143.htm [intel.com]
実用向けと言うよりは、教育または研究用のプラットフォームでしょうね (スコア:0)
ご指摘の通り Haswell の i7 で 1 台組んだ方がいろんな意味でマシなレベルですからね。
まず Raspberry Pi の消費電力について見ると以下のページが参考になります。
・ Raspberry Piで消費電流測定 [pc-links.com]
・ Raspberry Pi(ラズベリーパイ)を使ってみる -5.消費電力- [limemo.net]
公称 5V/700mA(3.5W) で、システム全体の実測ではほぼその通りの値が出ていて、電流だけ測ってみると、アイドル時で1.9W程度のようです。
つまり、クラスター全体の消費電力は 1.9W~3.5W * 32ノード = 60.8W~112W くらいになります。
これにノード間のネットワーク環境(スイッチングハブ?)の電力がプラスされます。
これに対して Haswell の消費電力は、以下のページが参考になります。
新世代デスクトップCPU「Core i7-4770K」をベンチマーク [impress.co.jp]
電源の効率によりますが、アイドルは30W切る勢いで、フルロードでも100W越えないくらいみたいなので、今回話題になっている Rasberry Pi のクラスタよりも省電力なんですね。
Rasberry Pi のクラスタが計算負荷に応じて自動的に電源 ON/OFF することでノード数が動的変わるとかなら面白いですけど。
Haswell の LINPACK の実測値は、以下のページが参考になると思います。
Intel Optimized SMP LINPACK Benchmark package Version 11.0.3(グラフ29~30) [mynavi.jp]
概ね 50GFLOPS を越える勢いなので、この時点で Haswell の圧勝。
理論値だと 224 GFLOPS に達するようですから(FLOPS [wikipedia.org] )、ピーク値はもう少し上がると思います。
メモリについては Rasberry Pi は RAM 512MB なので 32ノードで RAM 16GB から増やすことも減らすことも出来ません。
価格については アールエスコンポーネンツの単価 [rs-online.com]だと \2,980 なので、32ノードで最低 \95,360 に加えて電源と、ノード間の接続用のネットワーク構築も必要。
PXE boot が出来れば不要ですが、出来ないなら各ノードに boot イメージ用の SD カードも必要になります。
Haswell に RAM32GB 載せて適当に組んでも 10 万出せばおつりが来ますから、メモリ容量やコスト面でも Haswell の圧勝でしょう。
クラスター学習用にしても Haswell 上でVAGRANT [vagrantup.com]使って仮想環境組む方が手間ないですし、実用性の面よりも実物でクラスタ組む練習的な意味合いが強いんだと思います。
Re: (スコア:0)
仮想化したら本物のクラスタと特性が替わりすぎて役に立たないだろ
仮想クラスタの場合、ローカルのディスクIOが追いつかなくなる一方、インターコネクトが高速になりすぎてしまう。
本物の場合はローカルのディスクIOは独占できるから高速だが、インターコネクトが低速になる。
「実用」するための目的がクラスタを研究するための道具なのだから、この指摘は間違いだよ。
Re: (スコア:0)
そういう研究してる人はたくさんいそうなので QoS の応用でインターコネクトの帯域調整するようなソリューションとか、CPUクロックとI/O同期して実時間スケールしてくれるようなソリューションとかありそうな気もするんですけど、見つからないですねー。
Re: (スコア:0)
早すぎるインターコネクトを調節するなんてのは別に専用のソリューションなんて不要で普通にできるんでは。Linuxなんだから。
一方、CPUクロックとI/Oを同期して実時間でスケールするソリューションなんぞ、例え実現できたとしても実時間を際限なく引き延ばすってだけだからクソ重たくて実用にならないでしょうね。金かけりゃできるかも知れないけど20万そこそこじゃ無理。
Re: (スコア:0)
RPiシステムだって「本物のクラスタ」とだいぶ特性が違うわけだが。
あくまで「実用」を狙うなら、RPiのゴミクラスタなんて役に立たないじゃん。
Re: (スコア:0)
そのゴミじゃ無いクラスタが一体おいくらするのかを考えると…。