Politics.be Problemen met registreren? Of een verloren wachtwoord? Gelieve een mail te verzenden naar maarten@politics.be met vermelding van je gebruikersnaam.

Ga terug   Politics.be > Themafora > Wetenschap & Technologie
Registreer FAQForumreglement Ledenlijst Markeer forums als gelezen

Wetenschap & Technologie Van grondstoffen tot afgewerkt product, oude en nieuwe ontdekkingen, ... + de relatie tot de mens, macht, ...

Antwoord
 
Discussietools
Oud 9 June 2017, 00:45   #21
Nr.10
Secretaris-Generaal VN
 
Nr.10's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 27 September 2003
Locatie: van Lissabon tot Vladivostok
Berichten: 23.055
Standaard

Citaat:
The internal clock speed of the core is known. It’s that GHz rating typical of today’s processor.
De kloksnelheid = de kloksnelheid van de core.
Met meerdere cores op één processor mogelijk.
Bijvoorbeeld:
  • een Single core CPU = 1 core
  • een Dual core CPU = 2 cores
  • een Quad core CPU = 4 cores
Iets kleiners dan een processor is niet te koop.
Fabrikanten van microprocessoren verkopen processoren.
Met bijhorende adjectieven. Door meerdere cores te combineren
verhoogt de FLOPS score, maar niet de kloksnelheid.

(fig.)
Bijgevoegde miniaturen
Klik op de afbeelding voor een grotere versie

Naam:  difference-between-single-core-dual-core-and-quad-core-processors-32-638.jpg‎
Bekeken: 21
Grootte:  60,7 KB
ID: 106191  

__________________
Doorzoek forum.politics.be (aangepaste zoekmachine)
Nr.10 is offline   Met citaat antwoorden
Oud 9 June 2017, 01:00   #22
Nr.10
Secretaris-Generaal VN
 
Nr.10's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 27 September 2003
Locatie: van Lissabon tot Vladivostok
Berichten: 23.055
Standaard

Nog enkele vragen.
Waarom de FLOPS van de CPU verhogen door meerdere cores te installeren?
En wat met de software als er meerdere cores zijn?

(fig.: Quad-core CPU)
Bijgevoegde afbeelding(e)
 
__________________
Doorzoek forum.politics.be (aangepaste zoekmachine)
Nr.10 is offline   Met citaat antwoorden
Oud 9 June 2017, 10:36   #23
kelt
Perm. Vertegenwoordiger VN
 
Geregistreerd: 29 July 2004
Berichten: 17.873
Standaard

Citaat:
Oorspronkelijk geplaatst door Nr.10 Bekijk bericht
Nog enkele vragen.
Waarom de FLOPS van de CPU verhogen door meerdere cores te installeren?
En wat met de software als er meerdere cores zijn?

(fig.: Quad-core CPU)
U omschrijft met deze vraag het grote enigma van de industrie.

Als je (tegenwoordig enorme-) brokken "kode" kunt verdelen over meerdere processor-kernen,hoe ver kun je daarin gaan zonder dat de software die in de microprocessor zelf "ingebakken" is,en die de planning moet doen, zelf te ingewikkeld moet worden omdat,uiteraard,brokken software van het gebruikersprogramma die apart op verschillende cores draaien riskeren gegevens van elkaar nodig te hebben en dan maar allemaal staan wachten op elkaar.(ik stel het vereenvoudigd voor omdat mijn begrip van de materie ook niet diep is,ben al blij wat met een arduinootje te kunnen spelen )

Ik vrees dat het al meer voorkomt dan we weten,immense verwerkingssnelheid die verloren gaat omdat laag na laag software volautomatisch eventjes "in wacht" staat op andere stukken kode die op een andere core bezig zijn....
__________________
allemaal goed en wel uw geneut.......

Laatst gewijzigd door kelt : 9 June 2017 om 10:37.
kelt is offline   Met citaat antwoorden
Oud 9 June 2017, 10:49   #24
Micele
Secretaris-Generaal VN
 
Micele's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 18 May 2005
Locatie: Limburg
Berichten: 22.173
Standaard

Citaat:
Oorspronkelijk geplaatst door Nr.10 Bekijk bericht
Nog enkele vragen.
Waarom de FLOPS van de CPU verhogen door meerdere cores te installeren?
En wat met de software als er meerdere cores zijn?

(fig.: Quad-core CPU)
Omdat...

Citaat:
https://nl.wikipedia.org/wiki/FLOPS

FLOPS is een eenheid die wordt gebruikt om de rekenkracht van CPU's aan te duiden. Deze aanduiding is een aanvulling op de MIPS-eenheid, een andere snelheidsmeting van CPU's die voornamelijk de snelheid van instructieverwerking aangeeft.

Over het algemeen halen huidige CPU's tussen de 20 en 100 Gflops, huidige GPU's halen op enkele-precisie-berekeningen meer dan 800 Gflops, maar vallen terug naar een kwart van deze snelheid bij dubbele-precisie-berekeningen.
Enkele voorbeelden van grafische kaarten met bijbehorende prestaties zijn:
De GTX 690 van nVidia met 5.621 Gflops.
De AMD Radeon HD 7990 van AMD met 6.963 Gflops.
De GTX 295 van nVidia met 1.788 Gflops.
Bovenstaande beschrijvingen zijn echter theoretische gevallen die alleen onder de meest ideale omstandigheden worden gehaald, berekend met SGEMM-benchmark of LINPACK.
Bij mainframes en supercomputers ligt het aantal FLOPS aanzienlijk hoger; de Cray XT5 Jaguar haalt 1,759 petaflops, de Japanse 'K Computer' 10,51 petaflops (november 2011) en de Sequoia[1] (juni 2012), met 16,32 petaflops. Als er een cluster gebouwd zou worden met per server een Intel Core i7 en 2 ATI Radeon HD4870 X2-kaarten, zouden er minimaal 361 servers nodig zijn om de snelheid van de Jaguar te behalen (theoretisch, in een perfecte omgeving). Dat is een stuk minder dan de duizenden die nodig zijn als er alleen CPU's gebruikt worden, maar dan alleen in enkele precisie.
Sinds juni 2013 voert de Chinese supercomputer Tianhe-2 [2] (Melkweg 2) de lijst aan met 33,86 petaflops.
Voorbeeld van Gflops-scores van enige bekende CPU's:[3] (......)
Natuurlijk is daar een beperking wegens software enz voordelen en nadelen... blabla

Hier te vinden


Citaat:
Voordelen

Het plaatsen van meerdere kernen op een processor heeft als voordeel dat relatief veel snelheid gewonnen kan worden met een geringe investering; een computer met een dubbelkernprocessor is slechts een beetje trager dan een computer met twee losse processors, terwijl de dubbelkernprocessor geen speciale en vaak dure hardware zoals een moederbord met twee voetjes nodig heeft. Hoewel de aanschafprijs nu nog relatief hoog is door het productieproces (de twee cores worden tegelijk gemaakt: is er één kern kapot, dan is de tweede kern ook onbruikbaar), in de toekomst zullen ze goedkoper worden en doordat de moederborden met één processorvoet goedkoper zijn, zal er een aanzienlijke kostenbesparing mogelijk zijn.
Ook wordt gebruikers een gemakkelijke manier geboden om extra snelheid in hun systeem te krijgen, de gebruiker kan eenvoudig zijn oude processor vervangen door een nieuwe met meer kernen en daardoor de snelheid van zijn machine voor een geringe investering flink doen toenemen.

Nadelen

Het grote nadeel van multikernprocessors is dat software veelal niet automatisch gebruikmaakt van meerdere kernen; de software moet ofwel uit meerdere processen bestaan, ofwel specifiek van multithreading gebruikmaken. Klassieke applicaties met slechts een enkele thread profiteren nauwelijks van multikernprocessors.
Het productieproces van de processors vereist dat beide processorkernen tegelijk succesvol gefabriceerd worden. Indien een kern defect is, is de andere ook niet meer bruikbaar. Vanuit fabricageoogpunt zijn multikernprocessors dan ook niet makkelijk hanteerbaar.
Ook betekent een verdubbeling van het aantal kernen vrijwel een verdubbeling van het energieverbruik van de processor. Dit levert warmteproblemen op en om dit te compenseren dient in veel gevallen de kloksnelheid van de processor verlaagd te worden. Applicaties die slechts één kern (van meer) kunnen gebruiken, zullen daardoor trager werken dan in een enkelkernsysteem waar een hoger geklokte processor in zit. Intel heeft dit probleem min of meer verholpen met de introductie van Turbo Boost bij de Nehalem (Core i7) architectuur. Wanneer er slechts één kern belast wordt, worden de overige kernen uitgeschakeld. De kloksnelheid van de belaste kern vermeerderde aanzienlijk. Als de belasting wegvalt, worden alle kernen weer ingeschakeld en de kloksnelheid teruggebracht.

Toekomst

De op dit moment verkrijgbare processors beschikken over een, twee, drie, vier, zes, acht of 12 kernen. In de toekomst zullen dubbelkernprocessors niet meer voldoen. Bij andere architecturen is dat al het geval: Suns Niagaraprocessor heeft 8 kernen die elk 4 threads kunnen verwerken, waardoor er in totaal 32 threads tegelijk kunnen worden uitgevoerd. Ook Intels Core i7 heeft 4 kernen die elk 2 threads kunnen verwerken. Alle i7's op de Core i7-980 X na. Deze heeft 6 kernen met elk 2 threads (12 threads kunnen zo simultaan worden verwerkt).

Intel ziet de toekomst voor multicoreprocessors rooskleurig in. Naast de bovengenoemde Core i7 had Intel tegen september 2006 al een prototype ontwikkeld van een 80-coreprocessor. Deze processor is in staat om een terabyte per seconde te verwerken en het kan meer dan een teraflop leveren. Het is echter nog niet bekend wanneer deze op de markt komt. Het prototype beschikt over 80 floatingpoint eenheden, die elk op 3,16 GHz geklokt zijn. Het bedrijf liet hiermee zien dat 45 nm-productietechnologie stroomlekkage met factor vijf verminderde en wist ook de prestaties met twintig procent omhoog te schroeven. Dit bericht werd in september 2006 op het Intel Developer Forum geplaatst.

https://nl.wikipedia.org/wiki/Multikernprocessor
Andere wiki-talen kunnen actueler zijn: https://en.wikipedia.org/wiki/Multi-core_processor

Waarom vraag je dat als je het altijd ergens kunt vinden?

Is een forum een vragenspelletje ?


Laatst gewijzigd door Micele : 9 June 2017 om 11:07.
Micele is offline   Met citaat antwoorden
Oud 9 June 2017, 21:08   #25
Nr.10
Secretaris-Generaal VN
 
Nr.10's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 27 September 2003
Locatie: van Lissabon tot Vladivostok
Berichten: 23.055
Standaard

Citaat:
Oorspronkelijk geplaatst door Micele Bekijk bericht
Waarom vraag je dat als je het altijd ergens kunt vinden?

Is een forum een vragenspelletje ?
Wetenschap is een heen een weer bewegen tussen vraag en antwoord. Dit op en neer gaan tussen vraag en antwoord is essentieel, het is fundamenteel en het laat zich niet vangen door de wetten van de commercie.
__________________
Doorzoek forum.politics.be (aangepaste zoekmachine)
Nr.10 is offline   Met citaat antwoorden
Oud 9 June 2017, 21:23   #26
Micele
Secretaris-Generaal VN
 
Micele's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 18 May 2005
Locatie: Limburg
Berichten: 22.173
Standaard




Citaat:
https://www.hpcwire.com/2016/08/23/2...c-two-decades/

Why 2016 Is the Most Important Year in HPC in Over Two Decades

By Vincent Natoli, Stone Ridge Technology

August 23, 2016

In 1994, two NASA employees connected 16 commodity workstations together using a standard Ethernet LAN and installed open-source message passing software that allowed their number-crunching scientific application to run on the whole “cluster” of machines as if it were a single entity. Their do-it-yourself, McGyver-like efforts were motivated by a frustration with the pricing, availability and maturity of then existing massively parallel processors, e.g., nCube, Thinking Machines, Convex and Cray. They named their machine Beowulf. Thomas Sterling and Donald Becker may not have known it at the time but their ungainly machine would usher in an era of commodity parallel computing that persists today and 1994 would prove to be a pivotal year in the history of high-performance computing (HPC). I believe that 2016 will be another such pivotal year. This year sees the launch of both NVIDIA’s Pascal P100 GPU, the latest in its Tesla compute line, and Knights Landing, the next manycore chip in the Intel Phi family.

NVIDIA

With its modest introduction in 2007 of the Tesla compute family of GPUs and CUDA, a compiler that made it much easier to do general programming on its products, NVIDIA introduced the HPC community to general purpose GPU computing (GPGPU). Since that time adoption has been brisk with many HPC codes ported in part or whole to GPUs to achieve better performance. When compared on a chip-to-chip basis against CPUs, GPUs have significantly better capability on both speed of calculation (FLOPS) and speed of data movement (bandwidth) (GB/s). Figure 1 tells this story.






Over the last decade GPUs have made significant inroads in many HPC applications important to industry and in the past three years there has been a resurgence of interest in machine intelligence, deep learning and AI that has largely been enabled by the compact, high-performance of NVIDIA GPUs and massive training sets now available on the internet. The challenge for NVIDIA is to change the perception of GPUs from accelerators to full computing platforms. When the community sees GPUs as accelerators it chooses to use them to offload the most time consuming kernels. For complex applications this may only be 50 percent of the total runtime and consequently, limited by Amdahl’s law, they will achieve at most a factor of 2. To make broader advances in HPC with gains proportionate to improvements in hardware specifications users need to develop full complex applications for the platform. The resulting gains can be very impressive. I will use ECHELON, the high performance reservoir simulator that my company, Stone Ridge Technology (SRT), markets to the oil and gas community as an example.

ECHELON is unique in that it is a complex full featured engineering application that runs every computational kernel on GPU; and while reservoir simulation targets a very specific domain it is representative of any engineering application that requires the solution of coupled non-linear partial differential equations on a grid. In that sense it is similar to codes for computational fluid dynamics, structural mechanics, weather modeling and many others. Our experience at SRT with multiple generations of GPU technology is that we are taking full advantage of additional hardware resources provided by NVIDIA. Performance is almost directly proportional to the additional bandwidth/flops available. ECHELON, like most scientific codes, is bandwidth bound; double the bandwidth and runtimes go down by about a factor of two. Why is this exciting? It means that those linear gains we experienced pre-2004, when clock speed scaled up every two years, are once again attainable. ECHELON is back on the Moore’s law curve and any code, similarly constructed, can be as well.

Intel

Intel has not stood still and the success of GPUs in HPC has not escaped its attention. The company has presented a consistent vision of a manycore line of chips that are x86 compatible stretching back to the mid-2000s with the Larrabee project. Larrabee was to be an x86 compatible discrete graphics chip, in other words a chip to compete head-to-head with NVIDIA and ATI (now AMD) in their core business. Product delays and disappointing performance led to the cancellation of Larrabee in May 2010 and its morphing into Knights Ferry, the first of Intel’s manycore HPC chip family, Phi. Perhaps recognizing the early success of NVIDIA in HPC or as part of a strategic vision for x86 capable manycore chips, instead of competing on discrete graphics, Intel was going to compete with NVIDIA for this newly discovered accelerator market.

As the HPC incumbent, Intel had and still has significant advantages, including a huge installed customer base, x86 software compatibility and control of the host system. The Phi line followed Knights Ferry with Knights Corner in 2012 and the latest in the Phi line, released this year at ISC is Knights Landing. The challenge for Intel is to put a product on Figure 1 competitive with GPUs. Knights Landing’s specs indicate peak memory bandwidth of 490 GB/s and 3.46 teraflops peak double-precision FLOPS on the top bin part. Its success will depend largely on how easy it is to achieve that peak performance. The notion that Xeon codes will magically run much faster on the Phi family of chips with little or no modification has proven incorrect. It is a complex chip with a complex cache hierarchy and it will take both time and effort to modify codes to exploit it fully.

While GPUs have gained a strong and dedicated following over the last decade as a next generation HPC platform, many companies, fearing the investment in software development, the scope of the task and limited experience with GPUs have chosen a conservative wait and see posture. As loyal Intel customers, they have waited almost a decade to get a viable manycore computing platform, one optimized for throughput processing of threads. All the while the performance gap between GPU-based codes and their CPU-based equivalents has grown with each processor generation. The Xeon Phi family from Larrabee through Knights Corner has thus far been disappointing. It stands in stark contrast to the near military precision, consistent performance and technical excellence that Intel has exhibited in its main Xeon line since the introduction of the Core 2 architecture in 2004. Knights Landing is Intel’s third try. After almost a decade of waiting and promises, the expectations on Knights Landing are understandably high and a failure to match or exceed the performance of Pascal should trigger heated debate in the cubicles, datacenters and board rooms where HPC matters.

The Battle for HPC

Intel and NVIDIA are battling each other for the massive number crunching and data moving work that is the hallmark of HPC. It’s the kind of work that includes modeling and simulation tasks of everything from airflow over automobiles and aircraft, climate and weather modeling, seismic processing, reservoir simulation and much more. This year that battle is being played out by the matchup between Knights Landing and Pascal. An enormous amount is at stake and the HPC hardware market only scratches the surface. The real cost is in the millions of person-hours that will be invested writing and porting massive, complicated technical codes to one of these two platforms. It’s a huge investment for companies and developers and it will set the HPC course for the next decade. Will Intel’s Knights Landing begin to put the pressure on NVIDIA’s Pascal or will Pascal become Intel’s Knight’s Mare. This year will tell.

About the Author

Vincent Natoli headshot 300x300Dr. Vincent Natoli is the president and founder of Stone Ridge Technology. He is a computational physicist with 20 years experience in the field of high performance computing. Previous positions include Technical Director at High Performance Technologies (HPTi) and Senior Physicist at ExxonMobil Corporation, where Dr. Natoli worked for 10 years in both its Corporate Research Lab in Clinton, New Jersey and the Upstream Research Center in Houston, Texas. Dr. Natoli holds Bachelor’s and Master’s degrees from MIT, a PhD in Physics from the University of Illinois Urbana-Champaign and a Masters in Technology Management from the Wharton School at the University of Pennsylvania. Dr. Natoli has worked on a wide variety of applications including reservoir modeling and seismic data processing for the oil and gas industry, molecular dynamics, quantum chemistry, bioinformatics and financial engineering.
Micele is offline   Met citaat antwoorden
Oud 9 June 2017, 21:24   #27
Micele
Secretaris-Generaal VN
 
Micele's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 18 May 2005
Locatie: Limburg
Berichten: 22.173
Standaard

-

Laatst gewijzigd door Micele : 9 June 2017 om 21:30.
Micele is offline   Met citaat antwoorden
Oud 9 June 2017, 22:27   #28
Wapper
Perm. Vertegenwoordiger VN
 
Wapper's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 7 June 2014
Locatie: 't Steen
Berichten: 12.274
Standaard

Citaat:
Oorspronkelijk geplaatst door kelt Bekijk bericht
Ik vrees dat het al meer voorkomt dan we weten,immense verwerkingssnelheid die verloren gaat omdat laag na laag software volautomatisch eventjes "in wacht" staat op andere stukken kode die op een andere core bezig zijn....
Nee hoor, L1/L2 predictive caching lost dat steeds beter en beter op, ook op multi-core processoren. Interessant en zeer recent artikel:

https://www.extremetech.com/extreme/...f-modern-chips
Wapper is offline   Met citaat antwoorden
Oud 10 June 2017, 01:50   #29
Nr.10
Secretaris-Generaal VN
 
Nr.10's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 27 September 2003
Locatie: van Lissabon tot Vladivostok
Berichten: 23.055
Standaard

Citaat:
Oorspronkelijk geplaatst door Micele Bekijk bericht
Het artikel omschrijft 2016 als een pivot-jaar in HPC vanwege de introductie van deze twee systemen:
  • Intel's Knight Landing = the next manycore chip in the Intel Phi family
  • Nvidia's Pascal P100 GPU = the latest in its Tesla compute line
Het artikel stelt de zaken op scherp tussen enerzijds de CPUs van Intel en anderzijds de GPUs van Nvidia.

Het vorige pivot-jaar in HPC, volgens de auteur,
was 1994. Het jaar van de bouw van de eerste "cluster" van 16 machines,
verbonden via LAN, die applicaties liet draaien alsof ze op één machine
draaiden. De zogenaamde Beowulf.


Hier vind je een handleiding om een Beowulf cluster te bouwen.
What is a Cluster?
A cluster is a group of computers
which work together toward a final goal.
__________________
Doorzoek forum.politics.be (aangepaste zoekmachine)

Laatst gewijzigd door Nr.10 : 10 June 2017 om 02:13.
Nr.10 is offline   Met citaat antwoorden
Oud 11 June 2017, 01:43   #30
Nr.10
Secretaris-Generaal VN
 
Nr.10's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 27 September 2003
Locatie: van Lissabon tot Vladivostok
Berichten: 23.055
Standaard

De snelheid van zogenaamde supercomputers wordt uitgedrukt in FLOPS.
Hoe de architectuur van dergelijke supercomputers eruit ziet?
De snelste supercomputer ter wereld staat momenteel in China, heeft een score
van 93 PFLOPS, en heeft een totaal van 10.649.600 cores over het hele systeem.
Op het systeem kan code geparallelliseerd uitgevoerd worden.
BRON

Hieronder een zogenaamde TPU pod van Google.
Het apparaat bestaat uit 64 TPUs van de tweede generatie.
180 TFLOPS x 64 = 11,5 PFLOPS

(aanklikken om te vergroten)
Bijgevoegde miniaturen
Klik op de afbeelding voor een grotere versie

Naam:  tpu-v2-1.width-1000.jpg‎
Bekeken: 21
Grootte:  379,0 KB
ID: 106199  

__________________
Doorzoek forum.politics.be (aangepaste zoekmachine)
Nr.10 is offline   Met citaat antwoorden
Oud 11 June 2017, 01:49   #31
Nr.10
Secretaris-Generaal VN
 
Nr.10's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 27 September 2003
Locatie: van Lissabon tot Vladivostok
Berichten: 23.055
Standaard

De TPU wordt omschreven als zijnde een ASIC, een applicatie-specifieke geïntegreerde schakeling.
  • TPU = Tensor Processing Unit
  • ASIC = Application Specific Integrated Circuit
BRON
__________________
Doorzoek forum.politics.be (aangepaste zoekmachine)
Nr.10 is offline   Met citaat antwoorden
Oud 11 June 2017, 01:55   #32
Nr.10
Secretaris-Generaal VN
 
Nr.10's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 27 September 2003
Locatie: van Lissabon tot Vladivostok
Berichten: 23.055
Standaard

Bitcoins werden eerst gedolven met CPUs.
Vervolgens met GPUs.
Sinds 2013 gebeurt dat met ASICs.
__________________
Doorzoek forum.politics.be (aangepaste zoekmachine)
Nr.10 is offline   Met citaat antwoorden
Oud 11 June 2017, 02:37   #33
Nr.10
Secretaris-Generaal VN
 
Nr.10's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 27 September 2003
Locatie: van Lissabon tot Vladivostok
Berichten: 23.055
Standaard

Microsoft noemt z'n extra processor de "HPU".
Movidius bouwt een processor voor VR/AR, de "VPU".
  • HPU = holographic processing unit
  • VPU = vision processing unit
BRON
3 jan 2016
To boil it down, Movidius explained the point of the VPU by noting that it’s no longer sufficient to render a complex scene as a GPU does; the device must understand it. That’s just a different beast. Company representatives told Tom’s Hardware in a briefing that cramming that much performance into a low-power SoC was not previously possible and required offloading complex processing to servers in the cloud. The continuing advance of technology, coupled with specialized processors like the Myriad 2 VPU, are allowing these calculations to be done on device, eliminating network latency and enabling new experiences.
SoC = System on a chip
A system on a chip or system on chip (SoC or SOC) is an integrated circuit (also known as an "IC" or "chip") that integrates all components of a computer or other electronic systems. It may contain digital, analog, mixed-signal, and often radio-frequency functions—all on a single substrate. SoCs are very common in the mobile computing market because of their low power-consumption. BRON
Movidius werd in september 2016 ingepalmd door Intel.
__________________
Doorzoek forum.politics.be (aangepaste zoekmachine)

Laatst gewijzigd door Nr.10 : 11 June 2017 om 02:45.
Nr.10 is offline   Met citaat antwoorden
Oud 13 June 2017, 13:16   #34
Thomas-
Parlementslid
 
Geregistreerd: 11 June 2006
Berichten: 1.760
Standaard

Om nog eens terug te komen op de kloksnelheid, hieronder een grappig artikel uit 2000. Toen zag Intel nog veel heil in hoge kloksnelheden. Enkele jaren later hebben ze dat plan moeten laten varen.

https://www.geek.com/chips/intel-pre...y-2011-564808/

Tot ongeveer 2005 zette men fors in op meer MHz, daarna is de winst uit andere architecturale zaken gekomen.
Thomas- is nu online   Met citaat antwoorden
Oud 14 June 2017, 00:00   #35
Nr.10
Secretaris-Generaal VN
 
Nr.10's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 27 September 2003
Locatie: van Lissabon tot Vladivostok
Berichten: 23.055
Standaard

Citaat:
Oorspronkelijk geplaatst door Thomas- Bekijk bericht
Om nog eens terug te komen op de kloksnelheid, hieronder een grappig artikel uit 2000. Toen zag Intel nog veel heil in hoge kloksnelheden. Enkele jaren later hebben ze dat plan moeten laten varen.

https://www.geek.com/chips/intel-pre...y-2011-564808/

Tot ongeveer 2005 zette men fors in op meer MHz, daarna is de winst uit andere architecturale zaken gekomen.
Uit dat artikel:
intel is predicting that its microprocessors will hit 10ghz by the year 2011.
__________________
Doorzoek forum.politics.be (aangepaste zoekmachine)
Nr.10 is offline   Met citaat antwoorden
Oud 24 July 2017, 02:00   #36
Nr.10
Secretaris-Generaal VN
 
Nr.10's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 27 September 2003
Locatie: van Lissabon tot Vladivostok
Berichten: 23.055
Standaard

Citaat:
Oorspronkelijk geplaatst door Nr.10 Bekijk bericht
De snelheid van zogenaamde supercomputers wordt uitgedrukt in FLOPS.
Hoe de architectuur van dergelijke supercomputers eruit ziet?
De snelste supercomputer ter wereld staat momenteel in China, heeft een score
van 93 PFLOPS, en heeft een totaal van 10.649.600 cores over het hele systeem.
Op het systeem kan code geparallelliseerd uitgevoerd worden.
BRON

Hieronder een zogenaamde TPU pod van Google.
Het apparaat bestaat uit 64 TPUs van de tweede generatie.
180 TFLOPS x 64 = 11,5 PFLOPS
Deze actuele systemen zijn binaire systemen.
Dit wil zeggen. Alle code bestaat uit 0 en 1.

Wat van het volgende denken?
Vers van de Zwitserse pers:
Quantum Breakthrough: Researchers Successfully Simulated a 45-Qubit Quantum Circuit
7 jul 2017
Modern day computers use digital computing which requires all data to be encoded in binary digits (bits). On the other hand, Benioff’s quantum computer or Quantum Turing machine is a theoretical model which requires the use of quantum bits in its computation. Unlike the regular bit which can only be 1 or 0, a quantum bit or qubit can be in superposition. This is a state which allows it to hold more information. A quantum bit can contain a combination of 2 or more bits(1 or 0) by using superdense coding. The superposition state of qubits will allow a quantum computer to work on a million computations at once. A regular desktop computer can only work on one. As a result, modern researchers like Häner and Steiger are pushing the limits of our generation’s most advanced supercomputers to develop future quantum computers. Using the fastest computing machines help these experts discover quantum computing breakthroughs. These will be useful in revolutionizing material science, machine learning, quantum chemistry, and cryptography. (...)
De twee Zwitsers bereikten
een gemiddelde van 0,428 PFLOPS.
Met hun simulatie van een 45 qubit circuit.
Wat bij de auteurs van het artikel de volgende vragen uitlokt:
Is humanity really at the edge of achieving quantum supremacy?
Are we looking at a future world being run by powerful quantum computers?
__________________
Doorzoek forum.politics.be (aangepaste zoekmachine)

Laatst gewijzigd door Nr.10 : 24 July 2017 om 02:16.
Nr.10 is offline   Met citaat antwoorden
Oud 14 August 2017, 00:42   #37
Nr.10
Secretaris-Generaal VN
 
Nr.10's schermafbeelding
 
Geregistreerd: 27 September 2003
Locatie: van Lissabon tot Vladivostok
Berichten: 23.055
Standaard

Verwijzend naar post 30 uit deze discussie.
In verband met het via deep learning trainen
van NLP systemen voor de Chinese taal.
De enorme rekenkracht die hiervoor nodig is.
Een wetenschapper bij Baidu aan het woord: BRON
Tientallen exaflops om deep speech te trainen.
“As with other deep neural networks, our system gets more and more accurate as it is trained on larger and larger datasets. [Baidu] researchers have been working hard to find large datasets from which our model can learn all the nuances and complexities of spoken Chinese, which is a very diverse language with many dialects and local accents. As we amass these datasets, we encounter interesting systems problems as we try to scale the training of our system.

“To give some context, training Deep Speech on our full Chinese dataset takes tens of exaflops — that’s more than 10 quintillion (billion billion) multiplications and additions. In order to evaluate whether a new neural network or additional data will improve Deep Speech, we have to wait for this training process to converge, which can take quite some time. Accordingly, the more rapidly we can train Deep Speech, the more ideas we can evaluate, and the more rapidly we make progress.

“This is why we pay special attention to systems issues when training our models. We have noticed that as we improve the efficiency of our training system, accuracy improvements follow rather directly. We parallelize the training of our system across multiple GPUs in order to reduce this training time. Our current system sustains more than 26 teraflops while training a single model on 8 GPUs, which allows us to train Deep Speech on a large dataset in a matter of days. We continue pushing the boundaries of scalability, because we’ve observed that our accuracy continues to improve as we scale our training set.”
Bijgevoegde miniaturen
Klik op de afbeelding voor een grotere versie

Naam:  PREFIJOS+SI+(m%C3%BAltiplos).jpg‎
Bekeken: 9
Grootte:  115,7 KB
ID: 106689  

__________________
Doorzoek forum.politics.be (aangepaste zoekmachine)
Nr.10 is offline   Met citaat antwoorden
Antwoord


Discussietools

Regels voor berichten
Je mag niet nieuwe discussies starten
Je mag niet reageren op berichten
Je mag niet bijlagen versturen
Je mag niet jouw berichten bewerken

vB-code is Aan
Smileys zijn Aan
[IMG]-code is Aan
HTML-code is Uit
Forumnavigatie


Alle tijden zijn GMT +1. Het is nu 22:07.


Forumsoftware: vBulletin®
Copyright ©2000 - 2017, Jelsoft Enterprises Ltd.
Content copyright ©2002 - 2016, Politics.be