Nemyslím, že by zmíněné třídy úloh vyžadovaly superpočítače. Na normálních PC jdou spočítat také, jen pomaleji, méně přesně a s menšími detaily. Vlastně mě teď nenapadá žádná reálná úloha, která by na desktopu z principu nešla řešit a vyžadovala superpočítač.
Samozřejmě, superpočítač je jen výkonnější stroj, ale nenabízí žádnou funkcionalitu navíc. Ale právě výkon (rychlost výpočtu) často rozhoduje o jeho reálnosti a nereálnosti – rozdíl ve výkonu je několik řádů, přičemž už třeba jeden řád může učinit metodu nepoužitelnou (výpočet trvající tři dny se dá akceptovat, měsíc už těžko).
Určitě se jedná třeba o úlohy, které modelují nestability blízko singularit (počasí, turbulentní proudění apod.) Je skutečně celkem k ničemu, když za týden spočítáte přesně počasí na zítra... Ale úlohy blízko singularit nepůjdou přesně řešit nikdy, ani se sebelepším superpočítačem, z principu.
Protože jedním ze základů světa je nahodilost a nedeterminismus... Dobrá oblast je teorie chaosu.
Ale clustery se staví stále, je jedno, jestli vlastní výpočet probíhá na CPU nebo GPU na uzlu, stejně je často vhodné jich zapřáhnout víc najednou...
Zase aby to nevypadalo, že máme všichni zahodit CPU, když ty grafiky jsou výkonnější: To sice jsou, ale jen pro velmi specifický typ úloh – paralelní (vektorové) provádění jednoduchých aritmetických operací na mnoha prvcích zároveň. Právě toto úzké zaměření jim umožňuje dosahovat vysokých výkonů. Pokud byste ale na takové GPU chtěli spustit OS, bude to jako na 386ce...
taky by se mohl autor zminit o tom, ze se rozlisuji 2 druhy vypoctu podle toho, zda se daji paralelizovat nebo ne. V tom prvnim pripade jsou desktopove graficke karty s mnoha jadry vyhodou, ale v tom druhem pripade, kdy vypocet neni mozne rozdelit na nekolik paralelne bezicich vypoctu je mnozstvi jader a graficka karta uplne nahouby, a je treba opravdu vysoky vypocetni vykon specializovanych procesoru ve vypocetnich centrech.
ale dvě ženy neporodí dítě za 4 a půl měsíce.
time-lock puzzle taky závisí jen na tom, jak rychle jsme schopní počítat
a ne jestli počítáme na jednom nemo 2^milion jádrech.
osobně mě paralelizace spíše vadí než že bych ji podporoval.
U kvantově chemických výpočtů je hezky vidět, že když jedu paralelně na dvou jádrech tak mám výsledek za zhruba 1.6 x kratší čas než kdyby to běželo na jednom == radši nechám běžet dva nezávislé výpočty a nebudu plýtvat výkonem a pamětí. Stejně vždycky spíš potřebuju počítat víc věcí naráz.
Doporucil bych chodit do skoly, kde se vyucuje klasicka analyza, teorie rad, diferencialni rovnice (obyc. i parc.), integralni rovnice, alespon zaklady funkcionalni analyzy a variacniho poctu, numericka matematika, mechanika tekutin, termodynamika a informatika (ale ne z pohledu skol "ekonomickeho typu") plus kopec dalsiho, pak nebudes mit problem napsat so kod sam.
Nebo proste pockat, az to panove v ansysu udelaji...
Nepouziva a je otazkou jestli v blizke budoucnosti pouzivat bude. Obecne se da rict, ze vetsina v soucasnosti dostupnych CFD kodu nemuze rozumne vyuzivat GPU kvuli zavislosti dat (ktera prameni z podstaty vypocetniho problemu).
Vedle toho ale samozrejme existuji vypocetni discipliny, ktere GPGPU architektory s uspechem vyuzivaji. Za zminku stoji napriklad solvery pro kvantovou a molekularni dynamiku - probihaji vyzkumne projekty a portovani pro GPGPU architektury (napr. solvery DL_POLY, nektere nastroje baliku Quantum Espresso ...)
Podle dalsi poznamky se autorovi dotazu nejedna o CFD alebrz o vizualizaci ci spise o rendering. Tady pomuze neco jako 3Dmax ci Blender... Ale jestli bezi na GPU to netusim... viz http://en.wikipedia.org/wiki/3D_computer_graphics_software#Free_packages
Pan Hajek opet ukazal, ze neumi napsat nic co by nebyl bezobsazny blabol.
Najde se tu snad nekdo pro koho by tento clanek byl prinosem a dozvedel se neco noveho?
"Dnesni pocitace sou rychlejsi nez byly."
Ugh. Opravdu objevne. Takovy clanek mozna patri do tn.cz nebo na hovinky.cz, ale urcite ne na roota.