Rechnereignung für distributed computing

[ClaudiusD]

Der einzige nutzen wäre da BOINC.

Sag ich doch! Das Fieber steckt an ;P

[meego]

Hehe, dann spricht das wieder für den Dell als Officemühle, der benötigt nämlich nur unter 85 Watt (wir wollten doch sparsam sein).. vielleicht habe ich noch etwas Ram in der Schublade.

Dennoch: Einen Minirechner zum mitnehmen (20x20x10 cm), wo ich dann aber auch ein wenig Bildbearbeitung mache, fände ich schon ziemlich schick.

[meego]

Für BOINC warte ich vielleicht besser auf das Parallellaboard?

[Dunuin]

Die Frage war ob BOINC-Apps auf dem Parallela-Board laufen werden. Wegen der ausgefalleneren Architektur wohl eher nicht.

[meego]

Wenn nicht BOINC, was eigentlich?

[Dunuin]

Dinge die man extra für Parallela programmiert. Was aber kaum wer machen wird, da Parallela einfach zu unbedeutend ist.
Am einfachsten fährt man halt mit x86. Das ist seit 20 Jahren weltweiter Standard.
ARM ist da schon ein Exot. Da fangen die Leute erst so langsam an ihre Software für zu entwickeln und auch nur, weil das in den letzten paar Jahren milliardenfach in Smartphones/Tablets zum Einsatz kommt. Folglich findet man da aber auch fast nur Android-Apps, da die eben alle mit Android laufen.

[meego]

Naja, die Kosten wären bei 5 Watt (wenn es denn stimmt) halt schon viel attraktiver. Ist doch gut wenn 20jährige Standards auch ab und zu mal aufgebrochen werden. Vor 3 Tagen haben Ericsson und Carmel Ventures jedenfalls 3.6 Millionen USD in die Firma gebuttert:
http://www.businesswire.com/news/home/2 ... t-Adapteva

[Dunuin]

Naja, die Kosten wären bei 5 Watt (wenn es denn stimmt) halt schon viel attraktiver. Ist doch gut wenn 20jährige Standards auch ab und zu mal aufgebrochen werden.

Das hat aber 2 Haken.

1.) Falls das erfolgreich wird werden sicher noch 5-10 Jahre vergehen, bis das wirklich breit unterstützt wird. Siehe Android. Oder wenn jedes Jahr Nvidia neue Grafikkarten oder Intel neue CPUs rausbringen und die BOINC-Apps auch erst mindestens 1-2 Jahre brauchen, bevor sie die neuen Archtekturen der Hardware richtig effizient nutzen können. Die Software hängt halt immer der Hardware hinterher.
Intel arbeitet doch z.B. nach dem Tick-Tock-Verfahren. Jedes erste Jahr gibt es eine bessere Miniaturisierung (Tick = weniger Stromverbrauch und Hitze und daher mehr Leistung, weil man mehr übertakten kann) und jedes zweite Jahr gibt es eine neue Architektur (Tock = gleiche Hitze und gleicher Stromverbrauch aber dank Optimierungen mehr Leistung). Da würde ich den Rechner z.B. immer nur in einer Tick-Phase aufrüsten, wo es eine neue Miniaturisierung gibt, da man von dem "Tock" eh erst etwas hat, wenn die CPU dann schon wieder veraltet ist.

2.) Wie schon gesagt bringt Parallelisierung nur etwas für Problemstellungen, wo sich das Problem in viele kleine Teilprobleme zerlegen lässt, die in keinem Zusammenhang zueinander stehen. Daher werden Grafikkarten auch nur für wenige BOINC-Projekte genutzt. Parallela versucht so ein Mittelding aus CPU und GPU zu sein. Variabler wie ein GPU-Kern aber auch viel lahmer wie ein CPU-Kern. Da wird es sicher auch Anwendungsoptionen für geben, wo das Sinn macht, aber für viele Dinge ist es dann einfach nicht zu gebrauchen, was heute CPUs und GPU machen. Halt weil es ein Mittelding ist was nichts so richtig spezialisiert kann.

[meego]

Kommt drauf an was man mit erfolgreich meint. Also der Raspi ist auch noch keine 5 Jahre alt, in seiner Marktnische konkurrenzlos. Ich fände es nicht unmöglich, dass es gerade im Bereich DC einschlagen könnte, weil viele ein Interesse an niedrigen Stromkosten bei gleicher oder besserer Leistung haben. Wieso sollten die Teilprobleme denn in keinem Zusammenhang stehen? Könnte mein Proteinfalter folding@home die Berechnungen nicht als Teilaufgaben auf die verfügbaren Kerne verteilen, während ein andere Kerne die Zusammenfügung der Resultate übernehmen?

[Dunuin]

Also der Raspi ist auch noch keine 5 Jahre alt, in seiner Marktnische konkurrenzlos.

Ja, aber der stellt auch nicht die Welt auf den Kopf. Das ist ganz normale ARM-Hardware wie sie seit eh und je benutzt wird. Router usw. nutzen das bestimmt seit 10 Jahren in der Form. Und selbst für den Raspi macht sich niemand die Mühe um da BOINC-Apps für anzupassen, obwohl es da 1-2 Millionen von gibt. Das was man da an Apps findet sind inoffizielle Apps die nicht vom Projekt kommen. Radioactive und Enigma sind da Ausnahmen. Und bei Yoyo@home gibts die auch nur, weil ich das angeleiert und die auf meinem Raspi für Yoyo kompiliert habe. Auch laufen auf dem Raspi nicht die anderen ARM-Apps, die gerade für die Handys gemacht werden. Der Raspi hat aus kostengründen einen total veralteten ARM6-Chip verbaut wo hingegen alle Smartphones und Tablets die neueren ARMv7-Chips nutzen. ARMv7 bietet neue Befehlssätze, die alle heutigen Apps benutzen und der ARM6 vom Raspi kann das halt nicht, weswegen die Software dann inkompatibel ist. Daher gibt es auch kein Android oder Ubuntu für den Raspi. Die brauchen halt beide mindestens ARMv7.

Ich fände es nicht unmöglich, dass es gerade im Bereich DC einschlagen könnte, weil viele ein Interesse an niedrigen Stromkosten bei gleicher oder besserer Leistung haben.

Denke ich eher nicht. Es ist schon so schwer genug jemanden zum DC zu bringen. Jedenfalls wenn der nicht nach kurzer Zeit wieder abspringen soll. Wenn man sich dafür dann erst Hardware kaufen muss, mit der man sonst nichts anfangen kann (Parallela wäre so ein Fall. Das Ding taugt weder zum Arbeiten noch zum Spielen.), dann ist das ziemlich aussichtslos. Bei DC erfolgreich wird nur etwas, wenn es sowieso in jedem Haushalt rumsteht.
Der Raspi hat übrigens eine ganz schlechte Energieeffizienz, da der im Gegensatz zu den Odroids einfach nur billig sein sollte. Da wird einfach 5V zu 3,3V per Linearregler gedrosselt, d.H. einfach 1/3 des Strom am Widerstand als Wärme verbraten. Ein effizienter Schaltregler hätte halt ein paar Cent mehr gekostet. Und dann verbraten die USB-Netzteile (230V zu 5V) auch noch gut 1/3 des Stroms in Wärme. Im Endeffekt kommt da nur 1/2 bis 1/3 von dem Strom aus der Steckdose auch wirklich am Raspi an. Wenig Strom braucht der einfach nur, weil er halt wenig Leistung bringt. So ein Odroid braucht auch nur das doppelte an Strom, hat aber bestimmt das zehnfache an Rechenpower. Für so einen Sensor ist der Raspi ok, aber als Rechenknecht für rechenintensive Anwendungen ist der nicht der Brüller.
Meist ist der größste und stromhungrigste Rechner auch der effizienteste, wenn es um Rechenleistung im Verhältnis zu Stromkosten geht. Also so ein Servermonster mit vier Xeon-CPU mit je 6 CPU-Kernen und vier Geforce 780Ti mit je 2880 GPU-Kernen was 2000 Watt schluckt, dürfte aktuell noch das Optimum sein, was Energieeffizienz angeht.
Ich denke FPGAs wären ein riesen Schritt nach vorne fürs DC. Dass das klappt hat ja Bitcoin-Mining gezeigt. Das Problem ist halt das man dafür erst einmal FPGAs für hunderte oder tausende von Euros kaufen muss, mit denen man sonst absolut nichts anfangen kann. Da sich niemand aus Spaß mal für 2000? ein FPGA-Board kauft, mit dem er nichts anfangen kann, ist sowas für DC leider einfach uninteressant. Für eine Hand voll FPGAs weltweit die für DC zur Verfügung stehen macht sich niemand die Mühe und schreibt da hunderte von Stunden ein "Programm" für.

Wieso sollten die Teilprobleme denn in keinem Zusammenhang stehen? Könnte mein Proteinfalter folding@home die Berechnungen nicht als Teilaufgaben auf die verfügbaren Kerne verteilen, während ein andere Kerne die Zusammenfügung der Resultate übernehmen?

So machen die das ja bei der GPU. Das geht aber halt nicht bei allen Problemen. Sagen wir du willst z.B. die Nachkommastellen von Pi ausrechnen. Bevor du mit der 2. Nachkommastelle anfangen kannst, musst du erst einmal das Ergebnis der 1. Nachkommastelle haben. Hast du die zweite fertig kannst du mit der dritten Anfangen. Da wären viele Kerne einfach nur sinnlos, weil eh immer nur 1 Kern etwas zu tun hätte und der Rest warten muss. Und Pi gibt es nur einmal. Da kann nicht jeder Kern für sich sein eigenes Pi von der 1ten bis zu Xten Nachkommastelle berechnen.
Bei Primzahlen klappt das mit vielen getrennten Aufgaben wieder gut. Da hat man viele kleine Teilprobleme die sich getrennt berechnen und später wieder zusammenführen lassen.

[Eric]

Zur Effizienz meines Computers im Vergleich zur meiner Android Box (Minix neo X7) habe ich Ende November bei World Community Grid folgendes geschrieben:

Mein Computer (i7-3930k mit 6 Kernen + Hyperthreading) hat zum Zeitpunkt des Vergleichs 1.833.615 Punkte in rd. 402 Tagen Gesamtrechenzeit erreichnet. Das entspricht rd. 4.500 Punkte/Tag oder 375 Punkte/Tag pro Kern.
Die Android Box (4 Kerne) hat 69.568 Punkte in rd. 95 Tagen errechnet. Das entspricht rd. 700 Punkte/Tag oder 175 Punkte/Tag pro Kern.

Von den Rahmenbedingungen her läuft die CPU im PC mit 3,5 GHz während die Android CPU auf 1,0 GHz läuft.
Der Computer verbraucht 180W/Stunde und die Android Box 7W/Stunde.
Das ergibt foldenden Vergleich:
Computer = 1.040 Punkte pro kwh
Android = 4.166 Punkte pro kwh

Von daher ist die Android Box klar energieeffizienter als mein PC.
Lets have a look on the power consumption: Computer 180 w/h and Android 7w/h

[meego]

Von auf die Welt auf den Kopf stellen redet ja auch niemand. Es geht auch nicht nur um Heimanwender. Auch die grossen Unis haben ein Budget, wo die Stromkosten schnell zu Buche schlagen. Das Hauptinteresse daran dürften Firmen und Unis haben. Aber wenn ich eine Münze werfen müsste, dann würde ich in verteilten Niedrigwattrechnern eher die Zukunft vor ineffizientem Herunterkühlen von ein paar Superchips sehen.

Es fragt sich halt, wie viele wissenschaftliche Probleme tatsächlich von der Art Pi sind. In der Biologie dürften die eine arge Ausnahme sein.