수치계산용 PC를 한 대 장만하려고 합니다.

solarsys의 이미지

안녕하세요?

그동안 KLDP에 자주 들러서 주옥 같은 글들 많이 읽었습니다만, 글을 써 보는 것은 이번이 처음입니다.

제목 그대로 수치계산 전용으로 쓸 PC를 한 대 사려고 합니다.

용도는 비선형 2계 미분방정식의 고정밀도 수치해를 계산하는 것입니다.

gcc, gfortran, gnuplot, GNU Octave 외에 다른 소프트웨어는 사용할 일이 전혀 없습니다.

한 번 돌리면 짧게는 2-3일에서 길게는 일주일 이상 돌려야 결과가 맞는지 확인할 수 있기 때문에, 계산 속도가 빠를수록 좋습니다.

제일 중요한 게 돈인데, 최대 100만 원까지만 쓸 수 있습니다.

주변 사람들 말을 들어보니, 예산 범위 내에서 CPU 클럭 속도가 제일 빠른 걸 골라야 한다는 의견이 압도적입니다.

조언 부탁 드립니다.

snowall의 이미지

그럼 당연히 100만원짜리 컴퓨터를 사면 되죠.

CPU를 제일 빠른거 쓰고, 램을 가장 크게 사고, 가능하면 저장장치를 SSD로 달고, GPU도 좋은거 달아서 계산 시키면 좋겠지만 그렇게 달면 100만원이 넘을 거예요. 여기에 파워를 좋은걸 달면 됩니다.

2차 미방 푸는거라면 실수연산이 많을테니 CPU보다는 GPGPU로 계산 돌리는게 같은 성능에서는 더 싸게 먹힐것 같네요. 계산 코드에 CUDA나 OpenCL을 쓸 수 있는지 알아보세요.

피할 수 있을때 즐겨라! http://melotopia.net/b

klyx의 이미지

100만원 쓸수 있으면 100만원 다 쓰도록 사는게 좋을것이고, SSD로 했을 때 얻는 이득은 파일 입출력이 빈번한 계산이 아니라면 미미하므로 CPU와 메모리쪽에 투자하시는게 좋습니다.
클럭이 빠를수록 단일 연산 속도는 빨라지므로 CPU는 클럭이 가장 중요합니다만, 병렬화가 가능한 알고리즘이라면 가격을 비교해보고 클럭이 좀 낮아지더라도 멀티코어 CPU를 사는게 이득일 수 있습니다.
메모리는 병렬화시에 적재되는 배열이나 행렬크기를 고려해서 구입하시구요.
저도 사다 주는거만 써봐서 딱히 이 제품을 사라고는 조언드리기 힘드네요.

마지막으로 비상업용이라면 CPU는 필히 인텔꺼를 사셔서 리눅스 까시고 컴파일러는 gcc나 gfortran이 아닌 인텔의 icc나 ifort를 이용하세요.
비상업용 리눅스용 인텔 컴파일러는 무료인데, 동일한 코드를 컴파일 했을 때 gcc보다 훨씬 빠른 성능을 냅니다.

solarsys의 이미지

계산 속도가 3배나 빨라졌습니다.
진작 인텔 컴파일러를 쓸 걸 그랬습니다.
단지 컴파일러만 바꾼 것인데 왜 이렇게 큰 차이가 나는 걸까요?

아무튼 조언 감사합니다.

꾸벅^^

Aeropark의 이미지

g77의 성능이 intel fortran에 비해 많이 안좋습니다.
몇몇 fortran compiler 벤치마크 데이터인데, 인텔 컴파일러 성능이 우수하게 나옵니다.

http://polyhedron.com/pb05-lin64-f90bench_SBhtml

수치 계산용도시면 인텔 컴파일러를 사용하시는 편이 괜찮은 것 같습니다.

Life is like a turbulent flow

cleansugar의 이미지

재벌 2세가 재벌이 될 확률과
금메달리스트 2세가 금메달을 딸 확률이 비슷해지도록
자유오픈소스 대안화폐를 씁시다.

아이디의 아이디어 무한도전
http://blog.aaidee.com

귀태닷컴
http://www.gwitae.com

shint의 이미지

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그래픽 카드로 슈퍼 컴퓨터 만든 기사를 봤는데. 성능이 더 좋았던걸로 기억합니다.

하튼. USB PC (8만원)나 중고 노트북 (10만원) 으로 슈퍼컴퓨터 만드는것도 괜찮아 보입니다.
http://www.blackboxclub.co.kr/posts/view/3210

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젊음'은 모든것을 가능하게 만든다.

매일 1억명이 사용하는 프로그램을 함께 만들어보고 싶습니다.
정규 근로 시간을 지키는. 야근 없는 회사와 거래합니다.

각 분야별. 좋은 책'이나 사이트' 블로그' 링크 소개 받습니다. shintx@naver.com

jj의 이미지

이런 방면에서는 클라우드 사용은 어떤가요~?

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Life is short. damn short...

snowall의 이미지

글쎄요... 클라우드 시스템이 결국은 가상화 레이어 하나를 더 깔고 들어가는 개념이라, "오직 성능"을 추구하는 계산과학의 관점에서는 선호되지 않아보입니다.

피할 수 있을때 즐겨라! http://melotopia.net/b

jj의 이미지

amazon aws가 gpu cluster는 제공하는것 같더군요.

http://aws.amazon.com/ko/hpc-applications/

단, 그 비용이 효율적인지는, 제가 잘 모르겠습니다.

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Life is short. damn short...