Đối với các phép tính toán học phức tạp, các luồng bổ sung hoặc truy cập đĩa tốc độ cao có quan trọng hơn không?

8

Học kỳ tới, tôi dự định bắt đầu nghiên cứu về tổ hợp. Tôi đã sử dụng và yêu máy tính Mac và Wolfram Mathematica 8, và tôi dự định sẽ sử dụng chúng cho dự án này và ở trường đại học. Tôi sẽ là một chuyên ngành kép Vật lý và Toán học. Bởi vì tôi có ngân sách hạn hẹp, tôi đã tự hỏi sẽ ưu tiên cho các ứng dụng của mình: Có bộ xử lý bốn lõi thay vì bộ xử lý hai lõi hay có SSD thay vì ổ cứng?

— Ngón tay cái
nguồn

1

Tôi đã tự do chỉnh sửa tiêu đề câu hỏi để có thể nói thêm một chút về vấn đề này và có khả năng làm thay đổi bất kỳ phiếu bầu đầu gối nào để đóng dựa trên việc không hỏi một câu hỏi thực sự. Cá nhân tôi cảm thấy đây là một câu hỏi hay cho ứng dụng cụ thể này.

— Shinrai

3

Tôi thực sự muốn nói rằng trước tiên hãy dùng càng nhiều RAM càng tốt.

— liori

1

Tôi đồng ý với việc thêm RAM. Tôi có rất ít hiểu biết về tổ hợp nhưng chúng có thể phù hợp với các tính toán dựa trên GPU. nếu nó có thể được phân luồng hàng loạt thì nó có thể sẽ chạy nhanh hơn nhiều trên GPU bằng CUDA hoặc tương đương (nhiều cường độ nhanh hơn khi bẻ khóa md5 sau đó đứng đầu CPU phạm vi).

— Silverfire

Tôi tò mò tại sao điều này lại nhận được nhiều phiếu bầu - các bạn thấy điều gì phản cảm về câu hỏi này?

— Shinrai

17

Đối với các ứng dụng bạn sẽ thực hiện, 4 lõi sẽ được ưu tiên hơn SSD.

Mathematica đặc biệt hỗ trợ bộ xử lý mutli-core và quy mô cực kỳ tốt. Xem tại đây:

http://www.wolfram.com/tĩ/guide/MulticoreSupport/

Bạn sẽ không mong đợi nhiều sự khác biệt so với ổ SSD trong các ứng dụng toán học và vật lý, vốn không xử lý hàng gigabyte dữ liệu từ đĩa.

— tường
nguồn

+1 - Đây là một trong số rất ít trường hợp có nhiều lõi / xung nhịp cao hơn sẽ mang lại lợi ích lớn hơn so với SSD. Cũng xa, FAR dễ dàng nâng cấp lưu trữ trong hầu hết các máy Mac hơn CPU.

— afrazier

Tôi thường không thích những câu hỏi như thế này, nhưng đây là một câu hỏi khá thực tế; tốc độ của các loại tính toán này (trừ khi chúng có độ phức tạp không đáng kể) sẽ nhận được một sự thúc đẩy lớn từ các luồng xử lý bổ sung.

— Shinrai

1

Tôi đã phải đối mặt với một quyết định tương tự nhiều năm trước. Nhận i486DX33 w / ổ cứng hoặc i486DX50 chỉ với các ổ đĩa mềm. Đối với các phép tính toán học thuần túy (chẳng hạn như những tính toán mà tôi quan tâm), DX50 đã thắng, mặc dù truy cập đĩa chậm hơn đáng kể!

— Brian Knoblauch

Tôi sẽ không đồng ý một phần bởi các tệp lớn cần thiết để có được lợi thế từ đĩa nhanh. Trong mười lăm năm qua, tôi đã làm việc với một loạt các công cụ phân tích vật lý hạt nhân và hạt nhân và Monte Carlos; và trong khi những đống dữ liệu lớn vừa phải này, thứ mà các ràng buộc IO có chung là sử dụng rất nhiều tệp riêng biệt ... như mười tệp cấu hình (bao gồm cơ chế và nhiều lớp không thành công mặc định) và đĩa trung bình cơ sở dữ liệu hình học dựa trên, ba tệp nhật ký, một hệ thống điểm kiểm tra ngoài các tệp đầu vào và đầu ra lớn.

— dmckee --- ex-moderator mèo con

1

+1 - Nhưng tôi cũng khuyên bạn nên đảm bảo hệ thống có đủ RAM. Hãy chắc chắn rằng bạn có 8GB, không phải 4 trong hệ thống của bạn, (Nó thực sự chỉ đủ cho Lion) và sử dụng CPU nhanh hơn trừ khi bạn sẽ xử lý GB trên GB dữ liệu. (Khảo sát khoan, mô phỏng bom hạt nhân, loại điều đó) Nếu bạn cần lưu trữ nhiều hơn / nhanh hơn sau này, bạn luôn có thể sử dụng hộp bên ngoài được kết nối với Thunderbolt. CPU là không thực tế để thay đổi trừ khi bạn đang dùng Mac Pro.

— SplinterReality

3

Trong phạm vi yêu cầu máy tính mới của bạn, tôi khuyên bạn nên nhận các đề xuất của giáo sư về việc đối phó với vụ nổ tổ hợp . Bạn chắc chắn sẽ phải làm việc một số vấn đề có tác dụng phụ này. Nếu các yêu cầu lưu trữ trung gian của bạn vượt quá bộ nhớ chính khả dụng, hệ thống của bạn sẽ bắt đầu hoán đổi bộ nhớ đĩa ( đập ) và thậm chí các sự cố đơn giản sẽ mất "mãi mãi" để kết thúc.

Khi tôi phải làm việc với những vấn đề như vậy với Mathematica trong những năm qua, phương châm của tôi là "Nếu bạn đập phá, bạn đã chết".

— Người về hưu
nguồn

2

Tôi đưa ra đây là một câu trả lời riêng vì chưa có ai nhắc đến con voi trên chiếc ghế dài:

CPU là không thực tế để thay đổi sau này trên hầu hết các máy Mac (bất kỳ thứ gì khác ngoài Mac Pro) nhưng bộ nhớ ngoài nhanh có thể được thêm vào sau nếu bạn có bộ dữ liệu thực sự lớn, điều này sẽ không thực tế để lưu trữ trên các ổ đĩa bên trong.

Đối với bất cứ điều gì không yêu cầu dữ liệu từ GB đến TB cao, CPU sẽ có lợi hơn và nếu bạn cần GB / TB dữ liệu cao, SSD sẽ không cắt nó và bạn sẽ cần một hộp bên ngoài.

Khuyến nghị của tôi: 8GB RAM và CPU nhanh nhất bạn có thể mua được. Nếu bạn cần đĩa rất nhanh sau này để xử lý TB dữ liệu, hãy mua hộp bên ngoài có giao diện Thunderbolt. (SSD lớn nhất sẽ không giữ được nhiều như vậy)

— SplinterReality
nguồn

1

Nếu các tác vụ của bạn có thể được song song (và đối với toán học / vật lý thông thường thì chúng có thể) đi với nhiều lõi và càng nhiều RAM càng tốt, bạn có thể đủ khả năng / sẽ cần. Nói chung, tình huống sẽ là bạn cần rất nhiều dung lượng đĩa để lưu trữ dữ liệu cũ (được xử lý bằng nhiều phương pháp khác nhau) và các phần IO của phép tính sẽ không đáng kể so với các phần của CPU. Tôi có thể cân nhắc việc có được một GPU tốt mà bạn có thể lập trình cho các nhu cầu tính toán nghiêm túc; nhưng điều này có lẽ là quá mức cho câu hỏi của bạn.

Để tải 1GB dữ liệu từ đĩa vào bộ đệm (có thể vào bộ nhớ) mất khoảng 10 giây với đĩa cứng 7200rpm; và đó là chi phí một lần cho hầu hết các tính toán. Hiếm khi các phép tính toán phức tạp của bạn chỉ mất vài giây (và nếu chúng xảy ra - nút cổ chai là bạn diễn giải kết quả và đưa ra các nhiệm vụ mới để chạy - chứ không phải tốc độ IO). Hoàn toàn không có gì khác thường khi có một nút cổ chai tính toán trong đó dữ liệu được tải vào bộ nhớ và sẽ mất một lõi 2 ngày để hoàn thành một nhiệm vụ; nhưng 4 lõi có thể hoàn thành trong nửa ngày. Bây giờ không có đủ RAM và phải đọc / ghi RAM vào đĩa sẽ bị chậm rất nhiều (thậm chí sử dụng ổ SSD làm trao đổi).

Là một hướng dẫn thô; truy cập ngẫu nhiên đọc từ RAM mất theo thứ tự 10 ns; từ một ổ SSD chậm hơn mười nghìn lần so với (100 micro-s); và một đĩa cứng chậm hơn khoảng 100 lần so với đó (10 ms). Vì vậy, bạn thực sự không muốn thực hiện truy cập ngẫu nhiên đọc từ SSD hoặc đĩa cứng. Ngoài ra đối với các lần đọc liên tiếp từ đĩa (ví dụ: bạn đang đọc một tệp có toàn bộ tập dữ liệu vào bộ nhớ), các đĩa cứng sẽ không hoạt động kém như vậy.

— dr jimbob
nguồn

-1

Nếu bạn đang xem MacBook Pro, tôi sẽ đặt ưu tiên kích thước màn hình lên trên tất cả. Từ những gì tôi có thể thấy, điều này cũng xác định hiệu quả số lượng lõi trong máy. Sau đó, tối đa RAM (bên thứ ba, có lẽ.) Sau đó nhìn vào ổ SSD. Tôi sẽ để lại sự khác biệt giữa Core 2.0GHz và 2.2GHz cho model 15 "cho đến khi kết thúc. Đó là một sự khác biệt tương đối nhỏ về hiệu suất cho sự khác biệt về giá.

— Nhà vô địch Brett
nguồn

Tôi cho rằng đối với công việc nghiêm túc như thế này thì OP đang nhìn vào máy tính để bàn chứ không phải máy tính xách tay. Bạn được nhiều hơn nữa sức mạnh xử lý cho tiền của bạn (có, thậm chí từ Apple McOverpriced ...)

— Shinrai

@Shinrai Thật khó để nói mà không có thêm thông tin về những gì OP đang xem xét, phạm vi giá là gì, liệu OP đã có màn hình chưa, v.v ... iMac là những máy khá đẹp với giá, bao gồm cả màn hình đẹp và tất cả có bộ xử lý lõi tứ. Nhưng máy tính này cũng dành cho sử dụng đại học, tôi nghĩ rằng làm cho máy tính xách tay trở nên hấp dẫn khi mang nó đến thư viện, gặp gỡ các nhóm để làm việc trong các dự án, v.v ... Thường xuyên ngay cả trên máy tính xách tay, bạn có thể sử dụng GPU để có thêm (NHANH CHÓNG ) lõi cho các loại tính toán cụ thể (có lập trình bổ sung) từ bên trong Mathicala.

— Nhà vô địch Brett