Nvidia K20X与GeForce Titan进行GPGPU加速


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我试图了解这两种用于学术计算的图形卡之间的区别,特别是对于DGEMM组件。

如果我们看原始统计数据,它们都有相同的GK110芯片,几乎在每个类别中都有可比较的统计数据,而且我相信它们具有相同的核心体系结构。不计任何折扣,K20X的价格大约是Titan的4倍。从效率的角度来看,在K20X上使用Titan似乎很有意义。

我很难理解这里的区别,有人可以阐明情况吗?

需要注意的是,我正在考虑为机架服务器购买这些卡,并基本上以完全倾斜的方式运行直到它们消失为止。但是,我认为对单个作业使用多个GPU的效率并不是特别重要。

Answers:


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有一些区别,但是不一定在硬件或规格上。请注意,这是我从论坛或新闻发布中获得的所有信息,因此请耐心等待。

第一个是“可伸缩性和可靠性”(来源)。K20设计为可在群集系统中运行,并以24/7全倾斜运行。Titan是为游戏而设计的,因此它将在此占空比下运行,但如果以这种方式使用,则可能会遇到长期的使用寿命问题。

驱动程序也有所不同,但是我不确定主要差异。卡的设计重点不同,可能会导致特斯拉卡在此方面的性能提升相对较小。

“特斯拉专有的一些功能包括:

  • NVIDIA GPUDirect RDMA,可实现InfiniBand性能
  • 用于MPI的Hyper-Q(在GeForce GTX TITAN上支持用于CUDA流的Hyper-Q)
  • 所有内部和外部寄存器和存储器的ECC保护
  • 受支持的GPU和集群管理工具,例如Br​​ight Computing,Ganglia。”(来源

这说明了一个事实,即主要区别在于它们的可伸缩性。如果您希望在办公室的台式机上运行,​​那么就价格差异而言,很难与Titan相比K20进行争辩。如果您需要多个K20的额外性能,请为自己找到一个HPC中心,并花一些时间来购买他们的服务器。

编辑:

在对ECC进行了更多研究之后,我将更新此答案以指出将其安装在K20而不是Titan上的含义。以下信息是此处的信息解释。

ECC是对DRAM进行错误检查并为GPU进行注册。软错误是指错误地传输/存储了一点。电路越快越靠近,软错​​误的可能性就越高。如果要求解一组耦合的ODE或求解线性系统,则单个数字相差一个位可能会以不可重复的方式显着改变结果。使用ECC对CPU中的大多数标准RAM和高速缓存进行了错误检查,以检查这些错误。

另一方面,GPU的内存总线通常比CPU快得多,但通常不具有ECC。这是因为如果屏幕上的像素在一帧内稍微偏离一点,则程序的质量不会降低。这些错误也不会加剧。因此,跳过此功能可以节省大量芯片空间(和成本)。这种额外的复杂性可能导致特斯拉产品线的大部分额外成本。


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好答案+1!很难相信这些功能是昂贵的。我认为链接的Nvidia网站上的“用GeForce开发,用特斯拉部署”这一行总结了重要的问题。目前看来,最好的解决方案是购买几台GeForces并努力运行,直到它们放弃了。
Ophion

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“但是,这并没有阻止它们在Oakridge使用。” OLCF的名为“ Titan” 的Cray XK7使用Tesla K20 GPU,而不是GTX Titan。NVidia说,GTX Titan具有OLCF Titan的“技术”,这与说经济型汽车具有Formula-1汽车的“技术”时使用的词汇相同。(GTX Titan的性能相当不错,但是它没有ECC,并且我不知道在任何主要安装中使用它。)
Jed Brown

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我的错,我误解了这篇文章。我将更新答案以免产生误导。
Godric Seer

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我认为差异似乎主要在于市场细分。如果您是科学家,那么NVidia希望您担心自己的论文会被拒绝,因为您使用的是GPGPU,而RAM校正错误的程度不如K20X。同样,如果您是一家公司,则可能希望支付4倍的报酬,因为这意味着您不太可能因为计算结果未经过尽可能纠错而被起诉。个体玩家或业余爱好者GPGPU's被出售给Titan,是因为他们的钱少了,因此很难用这种方式说服。


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我仅使用ECC进行计算,您是否碰巧写了一篇不错的文章来展示非ECC系统的故障和逻辑断点,这对它有好处?
Ophion

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对于那些想要BenC非常出色的链接的执行摘要的人来说:ECC可以修复的软错误非常少见,该文件甚至建议关闭Tesla的ECC以提高速度。注意:尚未在消费类GPU上进行实际测试。
半外在

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这实际上取决于您运行的应用程序。GPUGRID.net在没有ECC的计算机上运行,​​一切都很好。结果与在任何其他平台上一样好。Acellera还出售带有GeForce卡的硬件,只有极少数情况下GPU出现故障。GeForce是您所需要的。

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