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これが過去のAMD製品に比べて新しいところは32GBメモリなのでしょうが、この製品が他社製品に対してユニークな点は精度浮動小数点演算の性能が高い点ですね。AMDのFireProは単精度5.24TFLOPSに対して、倍精度2.62TFLOPS。単精度の1/2の性能です。NvidiaのTeslaだと単精度5.60TFLOPSに対して、倍精度1.87TFLOPS。単精度の1/3の性能です。
Nvidiaは倍精度より、単精度、もっと言えば16bitの高速化に力を入れてるので、今後も倍精度を優先することはなさそう。そっちの方が今後の用途や市場規模が大きいからだそうです。一方AMDは今のところ倍精度重視ですが、次の世代でも続くんでしょうか。
みんなIntel向けに最適化するので損しかしなかったCPUの二の舞いにならなきゃいいんですがね。
「どんな環境で実行されるかわからないからシェアの大きい環境向けに最適化」というのは演算クラスタ向けではそこまで大きくないんじゃないかと思いたい。
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アレゲはアレゲを呼ぶ -- ある傍観者
メモリより倍精度演算 (スコア:0)
これが過去のAMD製品に比べて新しいところは32GBメモリなのでしょうが、この製品が他社製品に対してユニークな点は精度浮動小数点演算の性能が高い点ですね。
AMDのFireProは単精度5.24TFLOPSに対して、倍精度2.62TFLOPS。単精度の1/2の性能です。
NvidiaのTeslaだと単精度5.60TFLOPSに対して、倍精度1.87TFLOPS。単精度の1/3の性能です。
Nvidiaは倍精度より、単精度、もっと言えば16bitの高速化に力を入れてるので、今後も倍精度を優先することはなさそう。
そっちの方が今後の用途や市場規模が大きいからだそうです。
一方AMDは今のところ倍精度重視ですが、次の世代でも続くんでしょうか。
Re:メモリより倍精度演算 (スコア:0)
みんなIntel向けに最適化するので損しかしなかったCPUの二の舞いにならなきゃいいんですがね。
Re: (スコア:0)
「どんな環境で実行されるかわからないからシェアの大きい環境向けに最適化」
というのは演算クラスタ向けではそこまで大きくないんじゃないかと思いたい。