我正在考虑升级到高性能计算工作站,主要进行计算流体动力学计算和一些基本数值。可用的 CFD 软件不支持 GPU/CUDA。除了足够的 RAM 和适当数量的处理器之外,我计算的主要瓶颈是处理器的插槽。
处理器有两种选择:Intel 和 AMD。英特尔将其 Xeon 处理器与QPI互连。AMD 使用HyperTransport作为连接套接字。
是否有任何可靠的方法可以通过使用数据表中提供的内容来比较两者?这里有人面临过类似的决定吗?建议高度赞赏。
我正在考虑升级到高性能计算工作站,主要进行计算流体动力学计算和一些基本数值。可用的 CFD 软件不支持 GPU/CUDA。除了足够的 RAM 和适当数量的处理器之外,我计算的主要瓶颈是处理器的插槽。
处理器有两种选择:Intel 和 AMD。英特尔将其 Xeon 处理器与QPI互连。AMD 使用HyperTransport作为连接套接字。
是否有任何可靠的方法可以通过使用数据表中提供的内容来比较两者?这里有人面临过类似的决定吗?建议高度赞赏。
不,没有可靠的方法可以仅根据数据表上的数字来预测互连特性对代码性能的影响。建立您所寻求的简单关系的主要混淆因素之一是您的代码的特征,我们对此一无所知。
是的,HPC 系统的购买者(无论大小)一直都面临着这个决定。通常的答案很简单:基准测试,特别是在目标平台上对您的代码进行基准测试。如果您的购买力太小,无法将一卡车的英特尔和 AMD 套件以及一卡车的英特尔和 AMD 工程师蜂拥到您的数据中心,请购买一些您可以接触到的最相似的硬件,然后做一些你自己的调查。
我注意到您在评论 Wolfgang 的答案时所指的文章是关于基准测试的报告,而不是从数据表到代码性能的论据。
我认为你问这个问题的水平太低了。处理器互连处于如此基础的水平,您将很难评估其效果。你也没有太多选择——你不能只交换系统的这一部分。更重要的事情(您可以通过选择同一供应商的不同 CPU 来改变)是时钟频率、内存带宽、缓存大小、内核数量等。