http___blog.simmakers.com_tag_computations-on-intel-core-i7__lang_bg_1.xml
http___blog.simmakers.com_tag_comparison-of-intel-core-i7-and-nvidia-gtx-titan_.xml
1.1 2.1 2.2 3.1 3.2 4.1
Hardware, че се основава на паралелната изчислителна архитектура напоследък набира голяма популярност в висока изчислителна производителност. Ефективността на паралелна обработка на хардуер в инженеринг за решаване на проблеми, като например компютърна симулация на физически процеси не е в пряка зависимост от броя на процесорите: четири процесорни ядра, не в действителност предоставят четирикратно увеличение на скоростта в решаването на сложни инженерни задачи в продължение на един ядрен процесор. По същия начин, прехвърлянето на изчисляване на графични карти със стотици ядра не може да осигури стократно увеличение на скоростта. Най-напред, паралелно изчисляване ускорение е ограничено от изчислителни алгоритми; тичане алгоритми с ниска степен на паралелизация на суперкомпютри и работни станции с висока производителност е ирационално. Понятието "ефективност на паралелизация" се обяснява с Право Amdahl на, съгласно който ако поне 1/10 на програмата се изпълнява последователно, След това ускорението не може да се повиши над 10 пъти първоначалната скорост, независимо от броя на ядрата заети. Красноречиви примера ограничената ефективност на алгоритъм паралелизация за решаване на инженерни задачи са дадени в сравнително слаби резултати от цял свят лидери в компютърно инженерство (CAE) софтуер - Abaqus и Ansys.
1.1 2.1 2.2 3.1 3.2 4.1
Hardware that is based on parallel computing architecture has recently been gaining increasing popularity in high performance computing. The efficiency of parallel processing hardware in engineering problem solving such as the computer simulation of physical processes is not directly dependent on the number of processors: four CPU cores do not in fact provide a fourfold speed increase in solving complex engineering problems over one CPU core. Similarly, the transfer of computation to graphics cards with hundreds of cores cannot provide a hundredfold increase in speed. First of all, parallel computation acceleration is limited by computational algorithms; running algorithms with a low degree of parallelization on supercomputers and high-performance workstations is irrational. The notion of "efficiency of parallelization" is explained by Amdahl's law, according to which if at least 1/10 of the program is executed sequentially, then the acceleration cannot be increased beyond 10 times the original speed regardless the number of cores employed. Telling examples of the limited effectiveness of algorithm parallelization for solving engineering problems are provided in the relatively weak results of worldwide leaders in computer-aided engineering (CAE) software - Abaqus and Ansys.