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jazz
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  • jazz/10-03-31

    v1 v1  
     1= 2010-03-31 =
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     3== IDEA: Cloud CPU ==
     4
     5 * 今天中午在跟擅長 GPU 與平行運算的郭芳安同仁聊天，除了談到怎麼讓 Multiple GPU 可以透過 pthread, OpenMP, MPI 作協同運作外，也談到目前的應用瓶頸主要還是在 Data I/O Throughput，這裡講的並不是最前面讀取資料，最後面寫回硬碟（SAN, NAS, 或 D/P File System）的資料通量，而是在運算過程中的資料通量，可能發生在網路卡之間（MPI job），可能發生在 CPU 經過北橋晶片，存取記憶體的過程。目前最大的問題還是在於 CPU 無法直接存取記憶體，因此 CPU 根本「吃不飽」。在現階段我們的一些省電測試中，確實光是四核心 CPU 就很難餵飽它，讓它一直維持 100%。目前最接近的 CPU 架構應該是 Blue Gene，當然我也提到過去在觀察的 Network Processor。不過最後我們得到一個結論，就是如果有一種 CPU 架構可以直接存取網路跟記憶體，那這種 CPU 大概是最適合高效能運算(HPC)的吧。
     6
     7{{{
     8#!graphviz
     9
     10digraph finite_state_machine {
     11          rankdir=LR;
     12          ranksep=2.0;
     13          size="16,10";
     14          node[shape=box,width=5.0];
     15
     16          "Network MAC" <--> "Network PHY" <--> "CPU" <--> "Memory / L2 Cache"
     17}
     18}}}