Nvidia Tesla vs Xeon Phiの利点

Question

これは理論的なのみですが、以下の面で1つまたは別のものを使用する利点があります。

1. ISA
2. エネルギー効力

QPIを使用するソリューションは私のために良く見えます。 QPI Xeon Phiに対してPCIe-P2Pテスラを使用するという利点はありますか？

Answer 1

TESLAは数値並列計算では速いです。ただし、GPUはデータ並列計算を実行することに限定されており、ブランチの分岐と呼ばれる現象のためにさまざまな異なるタスクを処理するのには適していないことに注意する必要があります。その結果、CUDAとXeon Phiの比較は、オレンジへのリンゴを比較するようなものです。データ並列数値計算が必要な場合は、TESLAはまだ速くなります。並列X86プログラムを実行する必要がある場合は、Xeon Phiが必要です。 （そして、それはx86であってもあなたはまだ再コンパイルする必要があります。）

Answer 2

インターネットで公開されている多くの比較テストとベンチマーク Teslaが科学的応用では速くなっていると言っていますが、私はHPCの専門家ではなく、これらの比較で使用されているテスト手順がNVIDIAを好むかどうかを知ることができません。何らかの方法。特にNVIDIAによって発行された比較:)

私はNvidia Cudaが成熟した技術であると思います、そして私はCUDA開発者のコ​​ミュニティが大きいと思います。

Intel Mklが成熟した技術であるかどうかわかりませんが、私のために - これは非常にエキゾチックなものであり、私はいくつかの助け/支援がCUDA開発よりも難しいかもしれないと思います。その一方で - 私はあなたがIntelから最高品質の顧客サポートを受けることができると思います。

また、NVIDIAは28nmの「年齢」になっていると考える必要があります（私は市場で利用可能な製品を意味します）。理論的には私たちは今日も同様のエネルギー効率を期待できますが、Intelはもうすぐ14nmの技術に入り、それは次のPhiシリーズがはるかに効率的になるでしょう。