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いまだに32GBが巨大なのか?!
GPUボード一つに乗る量としては。
マザーに乗っけたメモリとは使い勝手が断然違うと思いますけど。
メインメモリ64GB以上ないと、効率的に運用できそうもないですね。
必要に応じて、このユニットを複数台使うことを想定しているのでしょう。まあTB単位のメモリを使う用途に、このユニットが向いているかどうかは不明ですが。
演算クラスタ用だからこのユニットを複数ぶっ刺した演算ノードを複数繋ぐのが「前提」じゃないかな。
別ノードからユニット内のデータにアクセスするとどうしても遅延や帯域が足りない。即座にアクセスしたいデータはユニットごとに保持する方が良いから、その場合は10GB単位のデータ扱うって程度の条件で十分に有効に使える。メモリ領域毎に独立性のある演算でもアクセスの速いメモリがユニットごとに32GBだからはやり有効に使える。
単純に、大容量データを扱う問題領域でもGPGPUが使いやすくなったと解釈すれば良いような気がしますけど。
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ハッカーとクラッカーの違い。大してないと思います -- あるアレゲ
巨大 (スコア:0)
いまだに32GBが巨大なのか?!
Re: (スコア:0)
GPUボード一つに乗る量としては。
マザーに乗っけたメモリとは使い勝手が断然違うと思いますけど。
Re: (スコア:0)
メインメモリ64GB以上ないと、効率的に運用できそうもないですね。
Re: (スコア:0)
必要に応じて、このユニットを複数台使うことを想定しているのでしょう。
まあTB単位のメモリを使う用途に、このユニットが向いているかどうかは不明ですが。
Re: (スコア:0)
演算クラスタ用だからこのユニットを複数ぶっ刺した演算ノードを複数繋ぐのが「前提」じゃないかな。
別ノードからユニット内のデータにアクセスするとどうしても遅延や帯域が足りない。
即座にアクセスしたいデータはユニットごとに保持する方が良いから、
その場合は10GB単位のデータ扱うって程度の条件で十分に有効に使える。
メモリ領域毎に独立性のある演算でもアクセスの速いメモリがユニットごとに32GBだからはやり有効に使える。
単純に、大容量データを扱う問題領域でもGPGPUが使いやすくなったと解釈すれば良いような気がしますけど。