Kaart geschikt voor wetenschappelijke doeleinden

[Verwijderd]

Beste Tweakers,

Een paar weken geleden ben ik als 'graduate student' geofysica aan een Amerikaanse universiteit begonnen. Nu heb ik de mogelijkheid om voor 3000$ een systeem samen te stellen. Waarschijnlijk zal ik de komende jaren regelmatig moeten modelleren, dus het leek me verstandig om de juiste onderdelen te kiezen.

Hoewel het nog niet duidelijk is aan welk project ik zal gaan werken vermoed ik dat het gebruik van OpenCL of CUDA wel eens erg handig zou kunnen zijn. Nu heb ik wel eens wat geëxperimenteerd met OpenCL, maar ik weet niet goed welke 3D kaart het beste hiervoor is. In eerste instantie keek ik naar de GeForce en Radeon kaarten, maar misschien zijn de kaarten uit de Quadro/Tesla of Firepro/Firestream series van NVIDIA en AMD beter geschikt. De systeembeheerder stelde in eerste instantie voor dat ik een Quadro 4000 kaart zou nemen, maar ik heb geen idee hoe goed deze is in vergelijking tot andere kaarten uit de Tesla/Firepro/Firestream series. Vooral omdat de performance van single precision en double precision misschien erg kan variëren per kaart. Dan zijn er ook nog dingen zoals de kwaliteit van de drivers onder linux en stabiliteit die mee spelen.

Met deze post hoop ik iemand te kunnen bereiken die meer verstand heeft van de grafische kaarten in dit marktsegment. Welke kaart is een aanrader voor wetenschappelijke doeleinden?

Bram

P.S. Verder lijkt me dat een grote hoeveelheid (multichannel?) geheugen ook erg belangrijk is. Zijn er verder nog punten waar ik specifiek aan zou moeten denken?

[demichiel]

Wat ik tot nu toe heb opgevangen over CUDA-kaarten 'on a budget' is dat een GTX580 of GTX590 een veel logischere optie is, ze zijn sneller en de features die je bij een Quadro kaart krijgt zijn vooral gericht op 3D-rendering.

De GT590 kost ~€150 minder, heeft meer geheugen (3GB vs 2GB, meer CUDA-cores (4 keer meer) en is sneller geklokt. Vergelijk ze even zelf: Quadro 4000 vs. GTX590.

Over driverstabiliteit kan ik je echter niet helpen.

[alex3305]

Het voordeel van de professionele kaarten zijn inderdaad dat ze in de regel stabieler zijn en beter worden getest dan de consumenten kaarten. Echter zou ik er dan eerder voor kiezen om een Nvidia consumentenkaart aan te schaffen, waarna je daarna (bijvoorbeeld na 2 jaar) een nieuwe kunt aanschaffen.

[Verwijderd]

Hoi Demichiel, Bedankt voor je antwoord. Ik dacht ergens gelezen te hebben dat de double precision capaciteit van de Geforce kaarten nogal beroerd was in vergelijking tot hun duurdere broers. Weet jij misschien of dit klopt?

[demichiel]

Dat heb ik ook al gelezen ja, ik denk dat je voor jezelf de afweging gaat moeten maken in hoeverre je je systeem gaat laten afhangen van de CUDA-mogelijkheden. Als je echt denkt dat dat het voornaamste doel gaat zijn kan je misschien naar de Tesla-kaarten kijken van nVidia. Dat zou een grote hap uit het budget zijn, maar dan heb je wel een stabiele en snelle kaart met professionele ondersteuning.

Verder kan er misschien iemand op het forum helpen met een simpele benchmark te draaien. Hier zie je de resultaten van de GTX590 met de CUDA-Z benchmark. Deze bencht o.a. de Double-precision float. Ik heb echter nog geen resultaten kunnen vinden van de Quadro 4000.

[Verwijderd]

demichiel schreef op vrijdag 16 september 2011 @ 20:39:
Wat ik tot nu toe heb opgevangen over CUDA-kaarten 'on a budget' is dat een GTX480 of GTX490 een veel logischere optie is, ze zijn sneller en de features die je bij een Quadro kaart krijgt zijn vooral gericht op 3D-rendering.

Een GTX490 bestaat niet.

Verder hangt het een beetje af wat je wilt gaan doen. Ik kan me voorstellen dat in academische kringen mensen graag met open APIs werkt, zoals OpenCL. Als dat het geval is, kun je voor zowel een AMD of een nVidia kaart gaan. Welke het meest geschikt is, hangt weer af van wat je wilt gaan doen.

Als je denkt dat de parallele code veel synchronisatie en onderlinge communicatie bevat, dan is nVidia zonder twijfel de beste keuze voor je is. Dit heeft te maken met de architectuur van hun Fermi kaarten. Ze hebben hier expliciet gekozen voor geheugen en bussen om onderlinge thread-communicatie te bevorderen.

Als je echter snel code wilt uitvoeren waarbij weinig tot geen sprake is van onderlinge communicatie, denk aan het kraken van hashes of het decoderen van (video-)bestanden, dan zou een AMD kaart een betere keus kunnen zijn. De kaarten van AMD hebben een stuk hoger piekvermogen (in FLOPS) dan de nVidia tegenhangers. Wanneer de threads weinig hoeven te communiceren, kun je een stuk hogere throughput krijgen op een AMD kaart.

Heb je echter CUDA nodig, dan is de keuze snel gemaakt ;-)

[demichiel]

Verwijderd schreef op vrijdag 16 september 2011 @ 21:03:
[...]


Een GTX490 bestaat niet.

Aangepast

[Verwijderd]

Bedankt voor je antwoord KaptKoek.Je zegt dat de Fermi kaarten goed zijn als je veel communicatie tussen de threads nodig hebt. De AMD Firestream kaarten zijn volgens mij ook gemaakt als tegenhanger van de Fermi. Weet je toevallig ook hoe deze series vergelijken? En ik neem aan dat de Firestream/Fermi kaarten ook gewoon 'beeld geven' ondanks dat ze specifiek voor rekenbewerkingen gemaakt zijn?

[Verwijderd]

Ja, de meeste FireStream kaarten hebben gewoon 1x DVI out. In optimale gevallen (geen communicatie) zijn AMD kaarten tot 3x sneller bij hetzelfde vermogen (in watt). Hoe dat kan, staat onder andere uitgelegd onder het koptje "Why are AMD GPUs faster than Nvidia GPUs?" op deze pagina: https://en.bitcoin.it/wiki/Why_a_GPU_mines_faster_than_a_CPU.