High performance computing: differenze tra le versioni

Versione delle 12:15, 2 mag 2017

Versione delle 14:40, 21 lug 2017

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A rendere ancora più complicato il panorama del settore HPC c'è la tendenza, negli ultimi 10 anni, alla creazione di sistemi ibridi, non più trainati solo dall'aumento del numero di cpu presenti, ma anche da altri coprocessori (come schede [[GPU]] o processori [[Field Programmable Gate Array|FPGA]]) che, andandosi ad affiancare alle cpu, hanno aperto nuove potenzialità di calcolo.

==Descrizione==

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Bisogna inoltre considerare i limiti dell'elaborazione parallela. A titolo d'esempio, si immagini di avere 52 carte di uno stesso mazzo distribuite in modo casuale e di volerle mettere in ordine. Se ci fossero quattro giocatori a volersi dividere le attività secondo i colori (cuori, quadri, fiori, picche) si farebbe certamente prima che se si dovesse svolgere la stessa attività da soli. Ma fossero 52 i giocatori, tutti intorno allo stesso tavolo, a voler ordinare il mazzo si farebbe probabilmente solo una gran confusione. Questo banale esempio può far comprendere come esista un limite al di là del quale non conviene spingere sul parallelismo degli agenti ma, piuttosto, sulla velocità del singolo

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L'introduzione di infrastutture eterogenee di calcolo, come per esempio tecnologie gpgpu, ha alzato ancor di più il livello di complessità nella progettazione e creazione di algoritmi che siano in grado di sfruttarle a fondo.

== Applicazione ed esempi di utilizzo ==