매틀랩이라는 프로그램을 사용합니다
이번에 기회가 되어서 컴퓨터를 약 300만원정도로 구입을 하려 합니다( 부가세포함)
장터에 워낙 좋은 물건들이 많아서 좋은걸로 골라보려하는데,
제가 사용하는 프로그램이 수치대입하면 그래프 그려주는 매틀랩이라는 프로그램입니다,
대충 2d 캐드랑 비슷할것 같은 느낌이긴 한데.. 정확하게 멀티코어를 얼마만큼 지원하는지 open gl도 사용한다는데 이게 어떻게 이용되는 것인지;; 잘 연결은 못짓겟어서요.
구글링 해봐도 별다른 가이드 라인은 안보이더라구요.
혹시 매틀랩용 컴퓨터때문에 고민해보신 분 계시다면 조언 부탁드립니다.
꿈꾸자.
해당 툴박스가 가용한 경우, cuda gpu연산도 가능합니다.
https://kr.mathworks.com/discovery/matlab-gpu.html?requestedDomain=www.mathworks.com
모르고 있었는데... 덕분에 가닥을 잡았습니다
비슷한 가격대에 클럭 속도가 근소한 차이면 당연히 다중 코어가 낫겠죠?
만약 loop이 많다면 병렬 for loop을 위해 다중 코어로 가시고
https://www.mathworks.com/help/distcomp/parfor.html
당연한 이야기지만 단일 계산이 많다면 코어 숫자보단 단일 코어 속도를 올리시면 될거같습니다.
(상식적으로 필요한 수식의 적분 값을 구하기도 전에 적분을 할수는 없잔아요)
추가로 ssd 장착과 메모리는 빵빵하게 가시는게 속도 향상에 플러스 요인이 됩니다. 코어가 많고 빨라봤자 메모리 복사해오는데 시간을 다쓰면 하나마나 ^^;
cuda 같은경우(쥐뿔도 모르지만) 실제 계산보단 메모리로 데이터를 올리는 시간이 대부분인 경우가 많다고 합니다.
만약 계산이 단순하면서 많던지 대용량의 연산이라면
JuneKang님이 말씀하신거같이 cuda쪽으로 가시는게 좋지 않을까요?
결론은 케바케? ^^;
병렬계산이 더 맞는것 같아서 다중코어 제품을 구입하려 합니다.
정말 감사합니다,.
계산방식이 섹터를 나눠서 개별로 계산할수 있는 (디펜던시가 없는) 연산의 알고리즘을 계산하는 경우에는 멀티코어를, 앞뒤 계산에 디펜던시가 있어서 (타임시리즈) 나누기 힘든 경우에는 고클럭을 선택하시면 됩니다!
조언 정말 감사드립니다.