jok*_*oon 14 arm cluster-computing supercomputers raspberry-pi
由于RBPI(Raspberry Pi)具有非常低的功耗和非常低的生产价格,这意味着可以构建一个非常大的集群.我不确定,但是一个100000 RBPI的集群会占用很少的电力和很少的空间.
现在我认为它在FLOPS或其他类型的计算测量方面可能没有现有的超级计算机那么强大,但它能否允许更好的神经网络模拟？
我不确定是否说"1 CPU = 1神经元"是一个合理的陈述,但似乎足够有效.
那么它是否意味着这样的聚类对神经网络模拟更有效,因为它比其他经典聚类更加平行？
Dan*_*lme 20
使用Raspberry Pi本身并不能解决构建大规模并行超级计算机的整个问题:如何有效地将所有计算核心连接在一起是一个非常大的问题,这就是为什么超级计算机是专门设计的,而不仅仅是商品部件.也就是说,研究单位真正开始将ARM内核视为一种节能计算能力来解决这个问题的一种节能方式:例如,该项目旨在用百万ARM内核模拟人脑.
http://www.zdnet.co.uk/news/emerging-tech/2011/07/08/million-core-arm-machine-aims-to-simulate-brain-40093356/ "百万核ARM机器旨在模拟大脑"
http://www.eetimes.com/electronics-news/4217840/Million-ARM-cores-brain-simulator "一百万个ARM内核来托管大脑模拟器"
它是非常专业的,定制的硬件,但从概念上讲,它与您建议的Raspberry Pis网络相距不远.不要忘记ARM内核具有JohnB提到的Xeon所具有的所有功能(高级SIMD而不是SSE,可以进行64位计算,重叠指令等),但是每个MIPS每瓦特的功能非常不同-spot:你有不同的选项来包含哪些功能(如果你不想要浮点数,只需买一个没有浮点的芯片),所以我可以看出为什么它是一个吸引人的选择,特别是当你考虑到这个功能时使用是超级计算机最大的持续成本.