Moore yasasının sona ermesi nedeniyle dünya çapında durgunluk - sayfa 7
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
GPU = grafik işlem birimi (öncelikle Nvidia tarafından üretilir)
CPU = merkezi işlem birimi (Intel veya AMD tarafından yapılmıştır)
her iki işlemci açık değil mi GPU'ya kart veya ne istersen onu de, ama en son modele sahipsen 3000 çekirdekli bir işlemci. Bilgisayarınız varsa, o zaman bir GPU'nuz da var, hangi modeli kurduğunuzu ve kaç tane çekirdek olduğunu belgelerine bakın.
Melankoli yok, gelecek için bir korku var, hem kendim hem de başkaları...
Neden korku? Sorun nedir?
Peki, yeni bilgisayarlar olmayacak, ne olmuş yani? Bir düşünün, her şey eskisi gibi olacak ve artık şeffaf olmayan, yeni eklenen tüm kaynakları tüketen parlak bir arayüzle bir sonraki Windows'ta görünmeyecek.
GPU = grafik işlem birimi (öncelikle Nvidia tarafından üretilir)
CPU = merkezi işlem birimi (Intel veya AMD tarafından yapılmıştır)
her iki işlemci açık değil mi GPU'ya kart veya ne istersen onu de, ama en son modele sahipsen 3000 çekirdekli bir işlemci. Bilgisayarınız varsa, o zaman bir GPU'nuz da var, hangi modeli kurduğunuzu ve kaç tane çekirdek olduğunu belgelerine bakın.
CPU hakkında konuşun. Kart öyle olabilir, basit olabilir ama merkezi işlemci yine orada olacak. 3000 çekirdekli CPU'lar nerede?
CPU hakkında konuşun. Kart öyle olabilir, basit olabilir ama merkezi işlemci yine orada olacak. 3000 çekirdekli CPU'lar nerede?
Tartışmanın amacını anlamıyorum. Çekirdek sayısını artırma yolunda işlemcilerin gelişmeye başladığını belirtmişsiniz. Katılıyorum ve 3000 çekirdekli bir GPU örneği verdim. Neden aynı sayıda çekirdeğe sahip CPU olmadığını bilmek ister misiniz, doğru anladınız mı? GPU'yu neden sevmiyorsun? CPU ayrıca biri veya diğeri olabilir. Çok fazla çekirdeğe ihtiyacınız varsa, ilgili GPU'yu satın alın ve üzerinde programlayın. Ancak çok fazla çekirdeğe ihtiyacınız yoksa, anlaşmazlık hiçbir şeyle ilgili değildir. Benim bakış açım, çok çekirdekli yolda işlemcilerin geliştirilmesinin 2004-2005'te hala başladığı yönünde. Yani Moore Yasası bittikten sonra yeni olması pek mümkün değil. Şimdi çekirdeğe ihtiyacınız yoksa 2020'den sonra onlara da ihtiyacınız olmayacak.
Bana bademcikleri kesmekle ilgili bir şakayı hatırlatıyor ... otojen ile ... sn.
Ve paralel CPU çekirdekleri için bir program yazmak GPU'dan daha mı kolay? Sorun aynı: programcının kafasını kırması ve programın hangi bölümlerinin paralelleştirilebileceğine karar vermesi, özel bir paralelleştirme kodu yazması vb. Çoğu programcı bundan zarar görmez ve tek çekirdekli programları sorunsuz yazar. Buradaki sorun nedir: çekirdek eksikliği veya çok çekirdekli programlar mı? bence sonuncusu. 3000 çekirdekli bir CPU versem bile yine tek çekirdekli programlar yazacaksınız çünkü 3000 çekirdekli ve 4 çekirdekli program yazmanın zorluğunda bir fark yok. Paralelleştirilebilecek kod parçalarını otomatik olarak tanıyan yeni bir derleyiciye ihtiyacımız var. Ancak yine de, böyle bir derleyici oluşturmadaki ilerleme donanıma değil, programcıların böyle bir derleyici yazma isteğine bağlıdır. Bu konu boyunca, yarı iletken teknolojisinin küçülmenin sonuna gelmesi ve transistörlerin güç tüketimi nedeniyle 2020'den sonra yeni donanım oluşturma yeteneğinin azaldığını savunuyorum. Yeni malzemeler ve transistörler hala ufukta. Intel, 2016 yılında Knight Hill nesli 10nm işlemciler yaratmaya çalıştı ve bu nesli 2017'nin sonuna kadar erteledi. Samsung ayrıca uygulama işlemcileri için 10nm teknolojisiyle ilgili sorunlar yaşıyor. Zaten 10nm boyutunda olan transistörler, 14nm'ye kıyasla boyut ve güçte yalnızca küçük bir azalma sunar. Isı dağılımı büyük bir sorun haline gelir. Teknolojide bir sıçramaya ihtiyacımız var. Teknolojinin göstergelerinden biri transistör başına fiyattır. Böylece bu fiyat 28nm'ye düştü ve sonrasında katlanarak büyümeye başladı. Birçok şirket fiyat nedeniyle 28nm'ye yerleşti. Yani 10nm teknolojisine ilerleme ve 7nm ve son 5nm'ye sadece ısı sorunları değil, aynı zamanda büyük bir fiyat eşlik edecek.
Ve paralel CPU çekirdekleri için bir program yazmak GPU'dan daha mı kolay?
GPU altında etkili programlar yazmak gerçekten çok zor.
Aslında, cihazlar arasında ve bir cihaz ile bir kişi arasında etkileşim açısından hala kullanılmayan bir alan var.
Bir bulut alanı var, herkesi ve her şeyi onlara dolduruyor, ademi merkeziyetçi
Genel olarak akıllı asistanlar ve cihazlardan oluşan bir alan var.
Artırılmış ve sanal gerçeklik alanı var
Kısacası , tam da Moore yasası nedeniyle durgunluk olmayacak, yeni kalkınma yolları aranacak. Durgunluk farklı bir nedenle olacak
Ve paralel CPU çekirdekleri için bir program yazmanın GPU'dan daha kolay olduğunu mu düşünüyorsunuz? Sorun aynı: programcının kafasını kırması ve programın hangi bölümlerinin paralelleştirilebileceğine karar vermesi, özel bir paralelleştirme kodu yazması vb. Çoğu programcı bundan zarar görmez ve tek çekirdekli programları sorunsuz yazar. Buradaki sorun nedir: çekirdek eksikliği veya çok çekirdekli programlar mı? bence sonuncusu. 3000 çekirdekli bir CPU versem bile yine tek çekirdekli programlar yazacaksınız çünkü 3000 çekirdekli ve 4 çekirdekli program yazmanın zorluğunda bir fark yok. Paralelleştirilebilecek kod parçalarını otomatik olarak tanıyan yeni bir derleyiciye ihtiyacımız var. Ancak yine de, böyle bir derleyici oluşturmadaki ilerleme donanıma değil, programcıların böyle bir derleyici yazma isteğine bağlıdır.
R'de açıklanan herhangi bir sorun yoktur.
1. Büyük olasılıkla, hesaplama açısından karmaşık algoritmalar için programlar yazmanız gerekmeyecek. Her şey yazılmıştır ve hesaplama açısından karmaşık bir algoritma (örneğin, optimizasyon veya yükseltme) paralelliğe izin veriyorsa, bu zaten uygulanmıştır. Ve hiçbir yere bakmanıza gerek yok. Geliştirici, sorunun içeriğinden yola çıkar, araç bu içeriğe seçilir ve araçtaki her şey maksimumda uygulanır. Takım seçimi için işçilik maliyetlerini azaltmak için güçlü bir yardım sistemi vardır.
2. Örneğin, döngünün parçalarını paralel olarak yürütmek için bir ihtiyaç varsa, paralellik için araçlar vardır. Bu tür yapıların sözdizimini ve kullanım koşullarını tarif ederken, beyninizi rafa kaldırmaya gerek yoktur.
3. Program sadece bu bilgisayarın çekirdeklerini değil komşu bilgisayarları da yükleyebilir. Bu, doğaçlama bilgisayarlardan tabiri caizse orada bulutsuz.
Anlattığınız sorunlar, evrensel algoritmik diller aracılığıyla demirden yola çıkmanız ve soruna ulaşmamanızdan kaynaklanmıştır. Ve diğer yoldan giderseniz - problemden araç seçimine kadar, o zaman donanım hakkında hiç konuşmanız gerekmeyebilir.
Bu nedenle, yukarıda yaptığım sonucu tekrarlıyorum: tüm bu gigahertz'lerin program yürütme verimliliği ile son derece zayıf bir ilişkisi var. Son 15 yılda gigahertz'de bir artış fark etmediğimiz gibi, aynı gigahertz'in büyümesinde de bir durma görmeyeceğiz.