99 美元的超级开源电脑 Parallella
oschina 2012年10月10日

99 美元的超级开源电脑 Parallella

oschina oschina 发布于2012年10月10日 收藏 49 评论 40

互联网开发模式的经验之谈>>>»  

电脑的CPU每年总是推陈出新的,然而CPU的电晶体数却不能像摩尔定律般无限地增加,依靠单一处理器提高电脑性能的方法已经开始碰壁了,很快就会到达极限,平行运算(Parallel Computing)才是电脑的未来。有人就以开源方式研製了一台採用平行运算的超级电脑,价格只是99美元。

计画负责人Andreas Olofsson表示,过去30年来每次遇到CPU和记忆体,业界都只会用提升CPU时脉和追加记忆体的方法应付,但这显然并非最好的方法。在平行运算下我们可以透过追加电脑台数的方式,以增加电脑的处理能力,这正是超级电脑扩充性能的方法。

Andreas在半导体业界有15年经验,在2008年创立了Adapteva,以开发低耗电的高性能电脑为目标。现在他们已经以65nm製程製作出16核心的ARM9处理器,以28nm製程製作的64核心ARM9处理器的试验品亦已经面世。

配备16核心ARM9处理器的Parallella超级电脑,具相当于CPU时脉为45GHz的电脑的同等能力,消费电力为5W,可以使用C、C++、OpenCL、Python等语言编程。硬体规格和软体、SDK程式码等资讯会以开源方式公开。64核心CPU「Epiphany-IV」的展示片段亦已公开,一般桌面电脑CPU需要4秒的程序,它只用了219微秒就已经完成了处理。开发团队之一的Massimiliano Versace表示Parallella可以用于多方面,例如在机械人身上安装光学仪器和各类感应器,便需要可作实时分析的超级电脑。

开发团队希望在Kickstarter集资75万美元,出资99美元便可得到一套预载了Ubuntu的Parallella,截止日期为2012年10月28日,资金将会用来开发64核心版本的Parallella。

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谁知道为啥和Zedboard板长得一摸一样?http://www.zedboard.org/

配图错了
其实配图不算错,因为1代parallella概念机只是ZEDboard的GPIO上外挂的计算板,上面安4个16核的计算芯片,后来要批量生产考虑成本性价比,将计算芯片减到1个,并且将流水灯和开关组之类的,一般只出现在单片机fpga开发板上很少出现在嵌入式单板机上的配件去了,就成了后来的绿板parallella
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If only there were more celver people like you!
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Thanky Thanky for all this good ifnomrtaion!
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估计编程语言也得进化了,现代的流行语言哪儿有什么并行性,要么有一点儿,用起来也是超级麻烦.
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引用来自“Azume”的评论

python面对16核心应该会哭吧

为什么要这么说呢。
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的确不错~ 不过就并行而言,硬件已经能达到一定高度了,并行程序才是关键。
而且就并行运算而言,一个精视系列的GPU秒你十条街不止。CUDA成熟度也远高于OpenCL
好吧。。。价格应该也秒你十条街了 =。=

GPU功耗更大。而且无法做通用计算
GPU只是做并行加速可以,一些通用逻辑计算呀之类的就不行了,而且他的计算类型是浮点数。否则京干嘛不上GPU?IBM为什么不上GPU?
天河其实就是用了GPU来作弊。他不是通用计算的超算。就和用FPGA来作弊一样。什么都能做没错,可是遇到一个没有办法执行加速的算法的时候你就得重新编程了。这个做过实验。用FPGA做的MD5加密算法200hmz运算速度比I7 2600k要快得多。

其实GPU的分支预测,逻辑判断能力现在也越来越强,不过用大量使用并行的人大都是做科学计算的,很明显GPU很适合。
话说现在的超算GPU已经是标配了几乎~

CPU现在核心也越来越多你怎么不说呀。科学计算的范围本来就不宽。而且遇到超大的天文数字GPU和CPU一样都要涉及到大数计算的方面,浮点数反而没有优势,分支预测和逻辑判断本身就是CPU的强项,你说的越来越强只是说GPU造的越来越像CPU。比如卡马克和虚幻的Tim都曾经预言2020年游戏引擎将回归到软3D引擎上。因为到那个时候CPU的核心完全足够进行3D计算了没必要使用GPU,而且浮点数有精度限制,你做的大量的科学计算都要涉及精度问题特别是大数计算,也可以说GPU除了图形学方面几乎不占据优势,GPU大规模化和性价比现在越来越低。您所谓的标配你在“京”和“蓝色基因”上找得到么?大家都看天河因为GPU加速分数很高,于是全部都想得到高分,为什么日本人和美国人这么淡定?他们都具有制造CPU和GPU的能力,为什么人家不用?他们智商这么高让天河黑了一把?人家制造超算是为了应用不是为了比赛,就和我们学习是为了考试人家学习是为了学到更多的知识一样。。。我只能说你本末倒置了。而且超算是未来云平台和物联网平台的主控制中心。除了其强大的计算能力外还有存储能力。超算将逐渐的民用化。不再是科学的专利。就和计算机是为了军事和科研发明的。可是个人PC却成了主流。。。科技以人为本。这点都做不到科研从何谈起?当然不排除某些极端情况。GPU早先的架构就是ASIC,事实上GPU在研发的时候也就是在FPGA上研发+软件模拟的。并行计算在未来是为了可以同时处理更多的业务,而不是单纯纯数学计算了。通用性必须需要了。GPU未来真的一片大好么?不见得吧。GPU的发明是为了弥补CPU图形上的不足,如果CPU的图形处理上性能很强也就不再需要GPU了,就和当初的PPU一样

京和蓝色基因用的可不是普通的cpu!

他们用的也不是XP!

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的确不错~ 不过就并行而言,硬件已经能达到一定高度了,并行程序才是关键。
而且就并行运算而言,一个精视系列的GPU秒你十条街不止。CUDA成熟度也远高于OpenCL
好吧。。。价格应该也秒你十条街了 =。=

GPU功耗更大。而且无法做通用计算
GPU只是做并行加速可以,一些通用逻辑计算呀之类的就不行了,而且他的计算类型是浮点数。否则京干嘛不上GPU?IBM为什么不上GPU?
天河其实就是用了GPU来作弊。他不是通用计算的超算。就和用FPGA来作弊一样。什么都能做没错,可是遇到一个没有办法执行加速的算法的时候你就得重新编程了。这个做过实验。用FPGA做的MD5加密算法200hmz运算速度比I7 2600k要快得多。

其实GPU的分支预测,逻辑判断能力现在也越来越强,不过用大量使用并行的人大都是做科学计算的,很明显GPU很适合。
话说现在的超算GPU已经是标配了几乎~

CPU现在核心也越来越多你怎么不说呀。科学计算的范围本来就不宽。而且遇到超大的天文数字GPU和CPU一样都要涉及到大数计算的方面,浮点数反而没有优势,分支预测和逻辑判断本身就是CPU的强项,你说的越来越强只是说GPU造的越来越像CPU。比如卡马克和虚幻的Tim都曾经预言2020年游戏引擎将回归到软3D引擎上。因为到那个时候CPU的核心完全足够进行3D计算了没必要使用GPU,而且浮点数有精度限制,你做的大量的科学计算都要涉及精度问题特别是大数计算,也可以说GPU除了图形学方面几乎不占据优势,GPU大规模化和性价比现在越来越低。您所谓的标配你在“京”和“蓝色基因”上找得到么?大家都看天河因为GPU加速分数很高,于是全部都想得到高分,为什么日本人和美国人这么淡定?他们都具有制造CPU和GPU的能力,为什么人家不用?他们智商这么高让天河黑了一把?人家制造超算是为了应用不是为了比赛,就和我们学习是为了考试人家学习是为了学到更多的知识一样。。。我只能说你本末倒置了。而且超算是未来云平台和物联网平台的主控制中心。除了其强大的计算能力外还有存储能力。超算将逐渐的民用化。不再是科学的专利。就和计算机是为了军事和科研发明的。可是个人PC却成了主流。。。科技以人为本。这点都做不到科研从何谈起?当然不排除某些极端情况。GPU早先的架构就是ASIC,事实上GPU在研发的时候也就是在FPGA上研发+软件模拟的。并行计算在未来是为了可以同时处理更多的业务,而不是单纯纯数学计算了。通用性必须需要了。GPU未来真的一片大好么?不见得吧。GPU的发明是为了弥补CPU图形上的不足,如果CPU的图形处理上性能很强也就不再需要GPU了,就和当初的PPU一样

京和蓝色基因用的可不是普通的cpu!

他们用的也不是XP!
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实际作用有待考量,比较不是随便什么算法都可以高并行化的。
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的确不错~ 不过就并行而言,硬件已经能达到一定高度了,并行程序才是关键。
而且就并行运算而言,一个精视系列的GPU秒你十条街不止。CUDA成熟度也远高于OpenCL
好吧。。。价格应该也秒你十条街了 =。=

GPU功耗更大。而且无法做通用计算
GPU只是做并行加速可以,一些通用逻辑计算呀之类的就不行了,而且他的计算类型是浮点数。否则京干嘛不上GPU?IBM为什么不上GPU?
天河其实就是用了GPU来作弊。他不是通用计算的超算。就和用FPGA来作弊一样。什么都能做没错,可是遇到一个没有办法执行加速的算法的时候你就得重新编程了。这个做过实验。用FPGA做的MD5加密算法200hmz运算速度比I7 2600k要快得多。

其实GPU的分支预测,逻辑判断能力现在也越来越强,不过用大量使用并行的人大都是做科学计算的,很明显GPU很适合。
话说现在的超算GPU已经是标配了几乎~

CPU现在核心也越来越多你怎么不说呀。科学计算的范围本来就不宽。而且遇到超大的天文数字GPU和CPU一样都要涉及到大数计算的方面,浮点数反而没有优势,分支预测和逻辑判断本身就是CPU的强项,你说的越来越强只是说GPU造的越来越像CPU。比如卡马克和虚幻的Tim都曾经预言2020年游戏引擎将回归到软3D引擎上。因为到那个时候CPU的核心完全足够进行3D计算了没必要使用GPU,而且浮点数有精度限制,你做的大量的科学计算都要涉及精度问题特别是大数计算,也可以说GPU除了图形学方面几乎不占据优势,GPU大规模化和性价比现在越来越低。您所谓的标配你在“京”和“蓝色基因”上找得到么?大家都看天河因为GPU加速分数很高,于是全部都想得到高分,为什么日本人和美国人这么淡定?他们都具有制造CPU和GPU的能力,为什么人家不用?他们智商这么高让天河黑了一把?人家制造超算是为了应用不是为了比赛,就和我们学习是为了考试人家学习是为了学到更多的知识一样。。。我只能说你本末倒置了。而且超算是未来云平台和物联网平台的主控制中心。除了其强大的计算能力外还有存储能力。超算将逐渐的民用化。不再是科学的专利。就和计算机是为了军事和科研发明的。可是个人PC却成了主流。。。科技以人为本。这点都做不到科研从何谈起?当然不排除某些极端情况。GPU早先的架构就是ASIC,事实上GPU在研发的时候也就是在FPGA上研发+软件模拟的。并行计算在未来是为了可以同时处理更多的业务,而不是单纯纯数学计算了。通用性必须需要了。GPU未来真的一片大好么?不见得吧。GPU的发明是为了弥补CPU图形上的不足,如果CPU的图形处理上性能很强也就不再需要GPU了,就和当初的PPU一样

京和蓝色基因用的可不是普通的cpu!
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的确不错~ 不过就并行而言,硬件已经能达到一定高度了,并行程序才是关键。
而且就并行运算而言,一个精视系列的GPU秒你十条街不止。CUDA成熟度也远高于OpenCL
好吧。。。价格应该也秒你十条街了 =。=

GPU功耗更大。而且无法做通用计算
GPU只是做并行加速可以,一些通用逻辑计算呀之类的就不行了,而且他的计算类型是浮点数。否则京干嘛不上GPU?IBM为什么不上GPU?
天河其实就是用了GPU来作弊。他不是通用计算的超算。就和用FPGA来作弊一样。什么都能做没错,可是遇到一个没有办法执行加速的算法的时候你就得重新编程了。这个做过实验。用FPGA做的MD5加密算法200hmz运算速度比I7 2600k要快得多。

其实GPU的分支预测,逻辑判断能力现在也越来越强,不过用大量使用并行的人大都是做科学计算的,很明显GPU很适合。
话说现在的超算GPU已经是标配了几乎~

对了。还有。nivida的Tesla和Intel的Knights Corner
已经不再是GPU了。人家是协助处理器--计算卡。不在担负处理图形的工作。
而且。虚幻引擎的缔造者Tim Sweeney称GPU正步入黄昏
Sweeney解释道,游戏引擎的作者将直接面对一个C编译器,一个空白文字编辑器,和一个令人窒息的多种可能性。Sweeney认为在多核处理器时代,图形渲染的工作可以完全交给CPU完成,世界将再次走向软渲染。Sweeney预计可以在真正的程序语言如C++或CUDA,而不是DirectX或OpenGL之类的API上写出100%的渲染代码,真正的程序语言将摆脱古怪的API限制。

由此可以得出GPU很快就要丧失自己的优势,变成协助处理器,CPU已经进化到代替GPU的地步了。
你可以用一台没有显卡的电脑,照样玩3D游戏做工作,但是你没办法用一台没有CPU的机器,您说的GPU这个名词也很快就要变成协助处理器了。不在是字面上的GPU了
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而且就并行运算而言,一个精视系列的GPU秒你十条街不止。CUDA成熟度也远高于OpenCL
好吧。。。价格应该也秒你十条街了 =。=

GPU功耗更大。而且无法做通用计算
GPU只是做并行加速可以,一些通用逻辑计算呀之类的就不行了,而且他的计算类型是浮点数。否则京干嘛不上GPU?IBM为什么不上GPU?
天河其实就是用了GPU来作弊。他不是通用计算的超算。就和用FPGA来作弊一样。什么都能做没错,可是遇到一个没有办法执行加速的算法的时候你就得重新编程了。这个做过实验。用FPGA做的MD5加密算法200hmz运算速度比I7 2600k要快得多。

其实GPU的分支预测,逻辑判断能力现在也越来越强,不过用大量使用并行的人大都是做科学计算的,很明显GPU很适合。
话说现在的超算GPU已经是标配了几乎~

CPU现在核心也越来越多你怎么不说呀。科学计算的范围本来就不宽。而且遇到超大的天文数字GPU和CPU一样都要涉及到大数计算的方面,浮点数反而没有优势,分支预测和逻辑判断本身就是CPU的强项,你说的越来越强只是说GPU造的越来越像CPU。比如卡马克和虚幻的Tim都曾经预言2020年游戏引擎将回归到软3D引擎上。因为到那个时候CPU的核心完全足够进行3D计算了没必要使用GPU,而且浮点数有精度限制,你做的大量的科学计算都要涉及精度问题特别是大数计算,也可以说GPU除了图形学方面几乎不占据优势,GPU大规模化和性价比现在越来越低。您所谓的标配你在“京”和“蓝色基因”上找得到么?大家都看天河因为GPU加速分数很高,于是全部都想得到高分,为什么日本人和美国人这么淡定?他们都具有制造CPU和GPU的能力,为什么人家不用?他们智商这么高让天河黑了一把?人家制造超算是为了应用不是为了比赛,就和我们学习是为了考试人家学习是为了学到更多的知识一样。。。我只能说你本末倒置了。而且超算是未来云平台和物联网平台的主控制中心。除了其强大的计算能力外还有存储能力。超算将逐渐的民用化。不再是科学的专利。就和计算机是为了军事和科研发明的。可是个人PC却成了主流。。。科技以人为本。这点都做不到科研从何谈起?当然不排除某些极端情况。GPU早先的架构就是ASIC,事实上GPU在研发的时候也就是在FPGA上研发+软件模拟的。并行计算在未来是为了可以同时处理更多的业务,而不是单纯纯数学计算了。通用性必须需要了。GPU未来真的一片大好么?不见得吧。GPU的发明是为了弥补CPU图形上的不足,如果CPU的图形处理上性能很强也就不再需要GPU了,就和当初的PPU一样
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的确不错~ 不过就并行而言,硬件已经能达到一定高度了,并行程序才是关键。
而且就并行运算而言,一个精视系列的GPU秒你十条街不止。CUDA成熟度也远高于OpenCL
好吧。。。价格应该也秒你十条街了 =。=

GPU功耗更大。而且无法做通用计算
GPU只是做并行加速可以,一些通用逻辑计算呀之类的就不行了,而且他的计算类型是浮点数。否则京干嘛不上GPU?IBM为什么不上GPU?
天河其实就是用了GPU来作弊。他不是通用计算的超算。就和用FPGA来作弊一样。什么都能做没错,可是遇到一个没有办法执行加速的算法的时候你就得重新编程了。这个做过实验。用FPGA做的MD5加密算法200hmz运算速度比I7 2600k要快得多。

其实GPU的分支预测,逻辑判断能力现在也越来越强,不过用大量使用并行的人大都是做科学计算的,很明显GPU很适合。
话说现在的超算GPU已经是标配了几乎~
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的确不错~ 不过就并行而言,硬件已经能达到一定高度了,并行程序才是关键。
而且就并行运算而言,一个精视系列的GPU秒你十条街不止。CUDA成熟度也远高于OpenCL
好吧。。。价格应该也秒你十条街了 =。=

GPU功耗更大。而且无法做通用计算
GPU只是做并行加速可以,一些通用逻辑计算呀之类的就不行了,而且他的计算类型是浮点数。否则京干嘛不上GPU?IBM为什么不上GPU?
天河其实就是用了GPU来作弊。他不是通用计算的超算。就和用FPGA来作弊一样。什么都能做没错,可是遇到一个没有办法执行加速的算法的时候你就得重新编程了。这个做过实验。用FPGA做的MD5加密算法200hmz运算速度比I7 2600k要快得多。
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我觉得现在GOOGLE的自产服务器就是这思想的产物。
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大陆售吗
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opencl是关键吧 自己实现并行计算不如用通用标准 但是能针对并行计算优化到这个地步 足以让AMD的工程师汗颜了
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"平行运算(Parallel Computing)"
翻译真给力啊!
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好东西!!!!!
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打算从win8换到ubuntu来用
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