tomshardware פרסמו את תוצאות הבנצ'ים שלהם ל Kentsfield !

[karpad]

חשבתי שאתה מדבר על העתיד

אז אמרתי שנראה לי יותר הגיוני שבעתיד יוסיפו עוד ליבה לכרטיס מסך שמיועדת לפיזיקה

[BUNG]

או שכרטיסי Ageia סוף סוף יכנסו לתפקוד.

[karpad]

כבר הוכח שהם לא ממש מועילים...

[MoRtZkInG]

לא יעילים מתי? עכשיו, כשאין להם תמיכה ב-API נורמאלי ואין משחקים תומכים.

שום חומרה לא תעזור בלי תמיכה תוכנתית - גם לא הכרטיס AI הישראלי.

[Nihility]

או שכרטיסי Ageia סוף סוף יכנסו לתפקוד.

מקווה מאוד שלא, אני מעדיף לקנות quad Core שיודע לעשות עוד דברים במקום להשקיע את הכסף בעוד כרטיס...

מישהו יודע אם באמת תרד הצריכת חשמל של הקנטספילד כמו שtoms אומרים (תקלה בeist ) או שזה באמת יהיה תנור קטן ונצטרך לחכות ל 45 ננו כדי לחזור לצריכת חשמל יעילה?

[bla7]

הבעיה עם חישובי פיסיקה במעבד היא, שניתן לעשות את זה ביעילות הרבה יותר גדולה בכרטיס ייעודי - כי בפיסיקה יש חישובים מסוגים מאוד מסויימים.

לכן, תוכל ליצור מעבד ש"חלש" פי 10 מליבה של C2D, אבל עדיין חזק פי 10 ממנו בנושא הזה. כלומר, פחות צריכת חשמל, יותר ביצועים. כמובן, סתם זרקתי את המספרים האלה באוויר, לא עשיתי מחקר רציני, אבל זה מתאים לאופטימיזציות שעושים בדר"כ.

אם ייצרו מעבד שמקביל ברמתו הטכנולוגית לC2D אבל מיועד לפיסיקה, אין מה להשוות בכלל. אתה תצטרך 80 ליבות פנויות בשביל להשתוות אליו.

לגבי בינה מלאכותית - אני באמת לא יודע, כי זה באמת תלוי באלגוריתמים בשימוש, וכמה באמת אפשר לעשות להם אופטימיזציה. נחיה ונראה.

[BUNG]

כרטיס נפרד, לחשוב פיזיקה, יתן לך הרבה יותר מאשר מעבד אפילו עם 8 ליבות.

למה? כי הוא מיועד אך ורק לזה, הוא מקבל את המידע הזה ספציפית ומחשב רק אותו.

המעבד שלך(CPU) לא כזה, הוא יצטרך לעבור עוד דברים חוץ מלחשב פיזיקה וזה יאריך את התאליך, אפילו אם כל חישוב יקח לו עוד כמה מאיות שניה לחשב, תחשוב כמה חישובים הוא צריך בדקה, ואז תחבר את ה-"עוד כמה מאיות שניה" האלה בינהם ויצא לך עוד הרבה זמן לחכות.