대학 연구실에서 GPGPU 서버를 도입하려고 합니다.
활용 분야는 Monte carlo simulation 이며 C++를 기반으로 CUDA 또는 OpenCL를 활용할 생각입니다.
Double precision와 CUDA를 사용하기위해 Nvidia사의 Tesla 계열을 선택했습니다.
예산은 600만원 이하이며 GPU는 1개만 도입할 예정입니다.
모 회사에서 견적을 받아 보니
1. 금액: 715만원
2. GPU: Tesla K20C
3. CPU: Intel Xeon E5-1650v2
4. 메모리: 8GB
5. SSD 850 PRO 512GB
6. S-ATAIII 3TB 7.2K 3.5"
대략 이정도 입니다. 소규모 그룹이라 사용자는 5명 내외입니다. 또한 코드를 직접 작성하여 사용하기 때문에 특별히 소프트웨어 의존성은 없습니다.
조금 예산이 넘어가고 하니 일단 데스크 탑에 Tesla를 따로 구입하려고 했더니
1. 별도 판매하는 곳을 찾을 수가 없습니다. 직접 판매하는 곳을 아시는 분 계시면 말씀해 주셨으면 합니다.
2. 일반 데스크탑에 Tesla를 설치할 해서 사용할까 하는 생각이 있습니다. 가능할까요?
위에 질문 말고도 제가 파악하지 못하고 놓치는 부분이 있다면 조언해 주십시오. 별것 아니라고 생각했더니 의외로 골치가 아픕니다. 부디 많은 조언 부탁드립니다.
감사합니다.
국내는 리더스시스템즈가 총판인데 거기에 담당자(무슨부장)랑 직접 붙어서 프로텍션 걸어야
가격이 나올 것 입니다.
http://www.leaderssys.com/site/
GPU용으로 보기에는 CPU가 좀 튀고 RAM이 작은 느낌이 있습니다..
보통 연산용으로 Host의 메모리는 최소 GPU의 두배 이상으로 잡아야 심적으로 여유있게 사용하실 수 있습니다.
그리고 대부분이 GPU집약적인 연산이라면 E3, 혹은 i3로 낮춰 사용하셔도 크게 문제되지 않습니다.
몬테카를로면 데이터가 일단 GPU로 들어가면 연산 종료까지 어지간해서는
CPU 점유율과 Host-Device 대역폭을 쓸 일이 없을것으로 생각이 되는데,
개발중이라 CPU의 결과와 비교를 해야 한다던지 하지 않으실 경우 CPU를 낮추시고
RAM과 SSD를 추가하시거나, Visualization방법에 따라 저가의 Quadro를 추가하심이 좋지 않을까 합니다..
뭐 프로그램이란것이 로딩후는 메모리 상주이기 때문에 CPU가 많이 사용되지는 않지요..
로딩때만 하드 시피유 점률이 좀 올라가고 그다음에는 메모리 상주에서 계산을 GPU로 하니까요...
데이터 를 하드에 쓰는 기능이 없다면 그렇게 시피유를 많이 사용하지는 않을듯 합니다.