Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

[Thomas_Idefix]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Das stimmt, man kann die mangels Konkurrenz überteuerten GPUs auch noch für andere Zwecke einsetzen.

 

[gaussmath]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Die Zahnbürste von AMD wäre wieder ein Stein des Anstoßes. Zu laut, zu hoher Energieverbrauch, schlechte Reinigungsleistung. In den Dentalforen würden sich die Fanboys zerfleischen.

 

[gaussmath]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Man kann aber auch behaupten, dass Nividia die KI Forschung vorantreibt durch seine Produkte. Die Titan V ist ein Rechenmonster.

In erster Linie bringt Nvidia sich aber selbst voran...

 

[Pro_PainKiller]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Die Titan V (12GB HBM2 für 3K USD) ist ja eben genau als Einstieg für AI Forscher & Studenten gedacht ....

Denn "richtig gehobelt" wird dann auf neuen 16x V100 TESLA GPU's mit 32GB HMB2, in den DGX-2 oder HGX-2 Nvidia CUDA HPC & AI CloudServer Clusterframen .... ab 399K USD!

>>> A New Building Block for HPC & AI: NVIDIA HGX-2 Cloud Reference Platform - insideHPC.com

 

[RtZk]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Wobei man die Titan V aufgrund des fehlenden ECC RAM's als Profi oder auch nur Semi-Profi Karte durchaus an sich in Fragen stellen kann, was bringt es mir, wenn die Rechenleistung brachial ist, aber falsche Ergebnisse rauskommen? Da lieber gleich richtig und eine Quadro GV100 mit 32 GB HBM2 nehmen.

 

[Pro_PainKiller]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Naja .... ;o) generell gilt: "Don't blame hardware for your software bugs" und wenn die Titan ohne 'ECC' mit Double-Precision nicht für eine Einzige (1) 'spezielle Anwendungen' mit extrem hoher Genauigkeit .... wie Amber 'Molecular Ddynamics' / The Amber Molecular Dynamics Package doch nicht geeigent ist - dann gibt es zuguterletzt von Nvidia immer noch => sehr gute teure TESLA Produkte mit ECC.

Tatsache ist, dass Spiele-GPUs (GTX1080Ti) in verschiedenen wissenschaftlichen Anwendungen verwendet werden können, aber sie garantieren dann nie genaue Ergebnisse, weil sie keine doppelte Genauigkeit haben. Wenn Sie nun, als GPU Programmierer nicht wissen, warum Sie doppelte Genauigkeit mit ECC benötigen, dann sollten diese GPUs - wahrscheinlich auch nicht auf dem Markt für Supercomputer eingesetzt werden.

Update Statemend & Support von Nvidia:

A spokesperson for Nvidia has been in touch to say people should drop the chip designer a note if they have any problems. The biz acknowledged it is aware of at least one scientific application – a molecular dynamics package called Amber – that reportedly is affected by the Titan V weirdness. "All of our GPUs add correctly," the rep told us. "Our Tesla line, which has ECC [error-correcting code memory], is designed for these types of large scale, high performance simulations. Anyone who does experience issues should contact support@nvidia.com."

Aber ist schon ein total guter Aufhänger für die weltweite PC-Hardware News Presse, dass sich teure Nvidia Titan 12GB GPU's bei einer-einzigen Anwendung verrechnet .... ein fataler Skandal um Titan V ;o)

 

[Mango2Go]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Naja .... ;o) generell gilt: "Don't blame hardware for your software bugs" und wenn die Titan ohne 'ECC' mit Double-Precision nicht für eine Einzige (1) 'spezielle Anwendungen' mit extrem hoher Genauigkeit .... wie Amber 'Molecular Ddynamics' / The Amber Molecular Dynamics Package doch nicht geeigent ist - dann gibt es zuguterletzt von Nvidia immer noch => sehr gute teure TESLA Produkte mit ECC.

Tatsache ist, dass Spiele-GPUs (GTX1080Ti) in verschiedenen wissenschaftlichen Anwendungen verwendet werden können, aber sie garantieren dann nie genaue Ergebnisse, weil sie keine doppelte Genauigkeit haben. Wenn Sie nun, als GPU Programmierer nicht wissen, warum Sie doppelte Genauigkeit mit ECC benötigen, dann sollten diese GPUs - wahrscheinlich auch nicht auf dem Markt für Supercomputer eingesetzt werden.

Update Statemend & Support von Nvidia:

A spokesperson for Nvidia has been in touch to say people should drop the chip designer a note if they have any problems. The biz acknowledged it is aware of at least one scientific application – a molecular dynamics package called Amber – that reportedly is affected by the Titan V weirdness. "All of our GPUs add correctly," the rep told us. "Our Tesla line, which has ECC [error-correcting code memory], is designed for these types of large scale, high performance simulations. Anyone who does experience issues should contact support@nvidia.com."

Aber ist schon ein total guter Aufhänger für die weltweite PC-Hardware News Presse, dass sich teure Nvidia Titan 12GB GPU's bei einer-einzigen Anwendung verrechnet .... ein fataler Skandal um Titan V ;o)

Das eine GPU sich überhaupt innerhalb ihrer Spezifikationen verrechnet ist traurig. Bei einer Prosumer Karte für 3K sollte man auch erwarten können, dass das Ding den scheiß auf die Reihe bekommt. Bei einem FP-Rechenfehler sagt denk ich keiner was, das ist normal, aber inkonsistente Ergebnisse sind schon ziemlich bitter.

Die Titan V ist nun mal laut Nvidia keine reine Gaming-Karte sondern auch für den Pro Nerreich gedacht.

 

[Pro_PainKiller]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Na zum Glück werden immerhin .... "komplett ALLE Nvidia GPU's" von Kepler bis Volta V100 & GV100 unterstützt auch Titan V, dank Nvidia CUDA API (Compute Unified Device Architecture)

AMD GPU Support ist nicht vorhanden, wie überall in der HPC Industrie - absolut nicht's Neues!

Supported GPUs: >>> Amber (PMEMD) GPU Support

GPU accelerated PMEMD has been implemented using CUDA and thus will only run on NVIDIA GPUs at present although we are working on supporting AMD GPUs. Due to accuracy concerns with pure single precision the code uses a custom designed hybrid single / double / fixed precision model termed SPFP. This places the requirement that the GPU hardware supports both double precision and integer atomics meaning only GPUs with hardware revision 3.0 and later can be used. Support for hardware revisions 1.3 and 2.0 was present in previous versions of the code but for code complexity and maintenance reasons has been deprecated as of AMBER 18. For price/performance reasons at this time we highly recommend the GeForce cards over the significantly more expensive Tesla variants. At the time of writing the following cards are supported by AMBER 18:

Hardware Version 7.0 (Volta V100)
Titan-V
V100
Quadro GV100

Hardware Version 6.1 (Pascal GP102/104)
Titan-XP [aka Pascal Titan-X]
GTX-1080TI / 1080 / 1070 / 1060
Quadro P6000 / P5000
P4 / P40

Hardware Version 6.0 (Pascal P100/DGX-1)
Quadro GP100 (with optional NVLink)
P100 12GB / P100 16GB / DGX-1

Hardware Version 5.0 / 5.5 (Maxwell)
M4, M40, M60
GTX-Titan-X
GTX970 / 980 / 980Ti
Quadro cards supporting SM5.0 or 5.5

Hardware Version 3.0 / 3.5 (Kepler I / Kepler II)
Tesla K20 / K20X / K40 / K80
Tesla K10 / K8
GTX-Titan / GTX-Titan-Black / GTX-Titan-Z
GTX770 / 780 (780Ti only Exxact/RCW custom bios cards supported)
GTX670 / 680 / 690
Quadro cards supporting SM3.0 or 3.5

Volta (V100 - SM_70) based cards require CUDA 9.0 or later.

Pascal (GP102/104 - SM_61) based cards (GTX-1080TI / 1080 / 1070 / 1060 and Titan-XP) require CUDA 8.0 or later.

GTX-1080 cards require NVIDIA Driver version >= 367.27 for reliable numerical results.

GTX-780TI Caution: With the exception of Exxact Amber certified cards the GTX-780Ti cards are NOT recommended at this time due to instability and numerical accuracy during MD simulations which we have tracked down to a specific hardware design flaw. In collaboration with Exxact we have developed a custom GTX780Ti bios that circumvents this hardware flaw and makes the cards fully stable for CUDA workloads.

GTX-Titan and GTX-780 cards require NVIDIA Driver version >= 319.60 for correct numerical results.

GTX-Titan-Black Edition cards require NVIDIA Driver version >= 337.09 .or. 331.79 or later for correct numerical results.

Other cards not listed here may also be supported as long as they correctly implement the Hardware Revision 3.0, 3.5, 5.0, 5.5, 6.0, 6.1 or 7.0 specifications.

 

[Thomas_Idefix]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Könntest du jetzt vielleicht mal die NVidia-Werbesendung unterbrechen - besser noch: endgültig beenden?

 

[Mango2Go]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Na zum Glück werden immerhin .... "komplett ALLE Nvidia GPU's" von Kepler bis Volta V100 & GV100 unterstützt auch Titan V, dank Nvidia CUDA API (Compute Unified Device Architecture)

AMD GPU Support ist nicht vorhanden, wie überall in der HPC Industrie - absolut nicht's Neues!

Supported GPUs: >>> Amber (PMEMD) GPU Support

GPU accelerated PMEMD has been implemented using CUDA and thus will only run on NVIDIA GPUs at present although we are working on supporting AMD GPUs. Due to accuracy concerns with pure single precision the code uses a custom designed hybrid single / double / fixed precision model termed SPFP. This places the requirement that the GPU hardware supports both double precision and integer atomics meaning only GPUs with hardware revision 3.0 and later can be used. Support for hardware revisions 1.3 and 2.0 was present in previous versions of the code but for code complexity and maintenance reasons has been deprecated as of AMBER 18. For price/performance reasons at this time we highly recommend the GeForce cards over the significantly more expensive Tesla variants. At the time of writing the following cards are supported by AMBER 18:

Hardware Version 7.0 (Volta V100)
Titan-V
V100
Quadro GV100

Hardware Version 6.1 (Pascal GP102/104)
Titan-XP [aka Pascal Titan-X]
GTX-1080TI / 1080 / 1070 / 1060
Quadro P6000 / P5000
P4 / P40

Hardware Version 6.0 (Pascal P100/DGX-1)
Quadro GP100 (with optional NVLink)
P100 12GB / P100 16GB / DGX-1

Hardware Version 5.0 / 5.5 (Maxwell)
M4, M40, M60
GTX-Titan-X
GTX970 / 980 / 980Ti
Quadro cards supporting SM5.0 or 5.5

Hardware Version 3.0 / 3.5 (Kepler I / Kepler II)
Tesla K20 / K20X / K40 / K80
Tesla K10 / K8
GTX-Titan / GTX-Titan-Black / GTX-Titan-Z
GTX770 / 780 (780Ti only Exxact/RCW custom bios cards supported)
GTX670 / 680 / 690
Quadro cards supporting SM3.0 or 3.5

Volta (V100 - SM_70) based cards require CUDA 9.0 or later.

Pascal (GP102/104 - SM_61) based cards (GTX-1080TI / 1080 / 1070 / 1060 and Titan-XP) require CUDA 8.0 or later.

GTX-1080 cards require NVIDIA Driver version >= 367.27 for reliable numerical results.

GTX-780TI Caution: With the exception of Exxact Amber certified cards the GTX-780Ti cards are NOT recommended at this time due to instability and numerical accuracy during MD simulations which we have tracked down to a specific hardware design flaw. In collaboration with Exxact we have developed a custom GTX780Ti bios that circumvents this hardware flaw and makes the cards fully stable for CUDA workloads.

GTX-Titan and GTX-780 cards require NVIDIA Driver version >= 319.60 for correct numerical results.

GTX-Titan-Black Edition cards require NVIDIA Driver version >= 337.09 .or. 331.79 or later for correct numerical results.

Other cards not listed here may also be supported as long as they correctly implement the Hardware Revision 3.0, 3.5, 5.0, 5.5, 6.0, 6.1 or 7.0 specifications.

Was ändert das daran das es traurig ist das sich ne 3000€ GPU verrechnet die als Prosumer deklariert ist?

 

[Pro_PainKiller]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Lesen, lernen und verstehen .... "Don't blame hardware for your software bugs" => Amber (PMEMD) GPU Support

Bei Software wie Amber 'Molecular Ddynamics' kann rein von den hunderten Kalkulationen & Simulationen der generierten Moleküle & Atome (numerical accuracy during MD simulations) mit Zahlenwerten mit bis zu 40 'Nachkommastellen' schnell zu Unterschiedlichen Resultaten und somit zu kleineren +/- % Abweichungen führen.

Daher gibt's auch GPU's mit ECC, Half-Precision / Double-Precision (INT8, FP16, FP32) für bestimmte Anwendungs- & Aufgabenbereiche - aber das weisst Du ja ....

Wenn dich dieses Thema ja so unter den Fingernägeln brennt, kannste die Titan V verkaufen .... und Dich gerne im 'Forum' einloggen von 2 + 2 = 4, er, 4.1, no, 4.3... Nvidia's Titan V GPUs spit out 'wrong answers' in scientific simulations • The Register oder > 2 + 2 = 4, er, 4.1, no, 4.3... Nvidia'''s Titan V GPUs spit out '''wrong answers''' in scientific simulations : programming

 

[Mango2Go]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Lesen, lernen und verstehen .... "Don't blame hardware for your software bugs" => Amber (PMEMD) GPU Support

Bei Software wie Amber 'Molecular Ddynamics' kann rein von den hunderten Kalkulationen & Simulationen der generierten Moleküle & Atome (numerical accuracy during MD simulations) mit Zahlenwerten mit bis zu 40 'Nachkommastellen' schnell zu Unterschiedlichen Resultaten und somit zu kleineren +/- % Abweichungen führen.

Daher gibt's auch GPU's mit ECC, Half-Precision / Double-Precision (INT8, FP16, FP32) für bestimmte Anwendungs- & Aufgabenbereiche - aber das weisst Du ja ....

Wenn dich dieses Thema ja so unter den Fingernägeln brennt, kannste die Titan V verkaufen .... und Dich gerne im 'Forum' einloggen von 2 + 2 = 4, er, 4.1, no, 4.3... Nvidia's Titan V GPUs spit out 'wrong answers' in scientific simulations • The Register oder > 2 + 2 = 4, er, 4.1, no, 4.3... Nvidia'''s Titan V GPUs spit out '''wrong answers''' in scientific simulations : programming

Der Unterschied ist, dass FP Fehler konsistent sind. Precision-Fehler sind immer gleich weil du z.B. mit IEEE Floats bestimmte Zahlen nicht darstellen kannst. Das heißt aber auch, dass die Rechenfehler auf 2 Systemen gleich sind. Auch bei 40 Nachkommastellen ist der Precision Error der gleiche. Also wenn zwei Titan V verschiedene Ergebnisse berechnen ist das ziemlich bitter und ist kein FP Precision Problem, sondern ein Rechenproblem. Ja ECC kann das korrigieren, aber in der Form sollte das nichtmal nötig sein. Mit anderen Worten, es ist egal ob FP16/32/64 für verschiedene Anwendungszwecke sind, der Floatingpoint-Fehler der einzelnen Ranges sollte auf 2 Karten gleich sein. Eine FP16 Berechnung auf einer Titan V sollte die gleiche Abweichung haben wie auf einer anderen. Hat sie aber nicht. Und das ist ziemlich traurig bei einer 3000€ Semipro Karte.

 

[Pro_PainKiller]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Mango2Go, es ist 'traurig' Du verstehst es wohl nie - also solltest dich bitte mal genauer hiermit beschäftigen ....
=>Routine Microsecond Molecular Dynamics Simulations with 'AMBER' on GPUs.

5.3 Structural Properties

>>> In order to scrutinize the reliability of our implementation for protein dynamics, we present results of MD simulations of ubiquitin with the different accuracy models of our GPU implementation and compare these to trajectories obtained with the CPU implementation which serves as a reference. <<<

>>> The situation is very different for the SPSP precision model of the GPU implementation. While approximately half of the trajectories show a similar behavior and stability as the trajectories obtained with the other precision models and the reference CPU implementation of PMEMD, the remaining trajectories experience a very large increase in the RMSD values (Figure 4) and a corresponding increase in the RMSF values (Figure 5). The reason for this behavior is that the numerical noise introduced in the simulations due to rounding errors can lead to an accumulation of errors such that ubiquitin starts to unfold. <<<

btw: => Wichtig: AMD GPU's werden nicht unterstützt!

 

[Thomas_Idefix]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Ist das die fehlerhafte Berechnung, die Stein des Anstoßes war? Oder verlinkst du mal wieder einfach irgendwas, damit niemand mehr nachfragt?

 

[Pro_PainKiller]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Bitte lies dich ein - Danke .... ;o)

Ist ja traurig !

Die TitanV hat - als Abgrenzung zur Tesla/Quadro-Version - keine ECC-Funktion aktiv. Somit kann keine Datenintegrität auf dem Memory/Memorybus sicher gestellt sein. Hier nutzt jemand offensichtlich Software, die das nicht selbst macht.

Die Lösung ist ganz simpel:

a) Die Software selbst sorgt für Datenintegrität
b) Die Hardware sorgt für Datenintegrität -> Tesla/Quadro kaufen

Wer 100% korrekte Ergebnisse erwartet, aber dann einen Prozessor ohne Fehlerkorrektur einsetzt, der hat einfach nicht verstanden, was er da treibt.

2.5 Mathematical Precision

>>> This, however, only holds for the professional (termed TESLA) series of cards. The significantly cheaper gaming cards (termed GeForce) still only support DP at a fraction of the speed of SP. It is therefore important to optimize the use of DP such that it is only used when necessary to maintain numerical accuracy. <<<

5.3 Structural Properties

>>> The reason for this behavior is that the numerical noise introduced in the simulations due to rounding errors can lead to an accumulation of errors <<<

zu Deutsch:

>>> Der Grund für dieses Verhalten ist, dass das numerische Rauschen, das in den Simulationen aufgrund von Rundungsfehlern eingeführt wird, zu einer Akkumulation von Fehlern führen kann <<<

Und hier nochmal's das Statement von Nvidia ....

Update Statemend & Support von Nvidia:

A spokesperson for Nvidia has been in touch to say people should drop the chip designer a note if they have any problems. The biz acknowledged it is aware of at least one scientific application – a molecular dynamics package called Amber – that reportedly is affected by the Titan V weirdness. "All of our GPUs add correctly," the rep told us. "Our Tesla line, which has ECC [error-correcting code memory], is designed for these types of large scale, high performance simulations. Anyone who does experience issues should contact support@nvidia.com."

Also wendet Euch an den Verkauft von Nvidia, um endlich für Eure Bedürfnisse adäquate GPU Hardware 'Tesla GPU's mit ECC' zu erwerben - ansonsten trollt weiter rum!

2009 | Nvidia Tesla | Research Professor Ross Walker on using GPUs for AMBER >>> Amber18 is here | CUDA GPU's - LinuxVixion S.L.

Eingebundener Inhalt

youtube.com/watch/?v=sVeYwu95ods

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Amber 'Molecular Ddynamics' - Ohne Nvidia Telsa mit 'ECC' >>> Garbage in = Garbage out !

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youtube.com/watch/?v=lLFEqKl3sm4

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Für mehr Informationen besuche die Datenschutz-Seite.

Danke vielmal's ;o)

 

[Mango2Go]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Mango2Go, es ist 'traurig' Du verstehst es wohl nie - also solltest dich bitte mal genauer hiermit beschäftigen ....
=>Routine Microsecond Molecular Dynamics Simulations with 'AMBER' on GPUs.

5.3 Structural Properties

>>> In order to scrutinize the reliability of our implementation for protein dynamics, we present results of MD simulations of ubiquitin with the different accuracy models of our GPU implementation and compare these to trajectories obtained with the CPU implementation which serves as a reference. <<<

>>> The situation is very different for the SPSP precision model of the GPU implementation. While approximately half of the trajectories show a similar behavior and stability as the trajectories obtained with the other precision models and the reference CPU implementation of PMEMD, the remaining trajectories experience a very large increase in the RMSD values (Figure 4) and a corresponding increase in the RMSF values (Figure 5). The reason for this behavior is that the numerical noise introduced in the simulations due to rounding errors can lead to an accumulation of errors such that ubiquitin starts to unfold. <<<

Der kummulative Rundungsfehler der Karte müsste trotzdem von Karte zu Karte gleich sein nachdem der Floatingpoint-Fehler der zu den Rundungsfehlern führt konsistent ist. Ein Rechenwerk arbeitet immer gleich. Wenn du einen Float16 auf einem Ryzen mit 1.3 initialisierst wird der immer auf 1.2998 gesetzt selbst bei einer CPU einer anderen Architektur wird das passieren. 1.3 kann eben nicht als fp16 dargestellt werden 1.3 x 1.3 x 1.3 wird halt immer das gleiche Resultat liefern (selbst wenn es einfach nicht genau ist, es wird zumindest konsistent abweichen). Das gibt IEEE nicht her. Auch wenn du mehrere Berechnungen mit besagtem Float16 machst, das Endresultat mag falsch sein, aber eben immer gleich falsch. Mit einer Titan V und dem Rechenfehler ist das nicht der Fall. Bei 2x der gleichen Berechnung mit unterschiedlichen Karten kommen teils 2 Sätze Resultate raus. Unabhängig davon das vermutlich keines der Resultate 100% akkurat ist (3,89844), sind die beiden eben untereinander noch falsch. Diese Resultate müssten aber über beide GPUs gleich sein. Ein inkonsistentes Rechenwerk ist halt garnicht mal so geil. Mit anderen Worten, es ist traurig das ein 3000€ Semiprochip inkonsistent rechnet. Rechenwerke machen wenn dann immer die gleichen Fehler. Ein Rechenwerk rundet auch 1.2998 immer gleich. Und auch 3x1.3. Das mit falschen Werten weitergerechnet wird vergrößert nur den Fehler, aber halt eigentlich immer im selben Maß. Hier nur eben scheinbar nicht.

Hier hast du mal eine Float16 Berechnung auf N verschiedenen Online IDEs die vermutlich alle auch verschiedene CPUs haben und auch ein Screenshot von meiner:



Alle mit dem selben Ergebnis. Alle die selbe Ungenauigkeit. Der kummulative Fehler beim Rechnen sollte genau so gleich bleiben. Selbst wenn du jetzt Anfängst zu runden. Der Rundungsfehler bleibt genauso falsch wie der FP16 Fehler. An dem sollte sich im Verhältnis zwischen den IDEs nichts ändern. Egal welche CPU/GPU die Berechnung macht. Auch wenn Molekülberechnung komplizierter ist bleibt das Prinzip eines FP Fehlers als auch eines kummulativen Rundungsfehler auf Grund eines FP Fehlers das gleiche.

btw: => Wichtig: AMD GPU's werden nicht unterstützt!

Und das interessiert mich jetzt wie genau? Bzw. änder was daran das es bitter ist wenn sich ein 3000€ Semipro Chip außerhalb der Normen verrechnet? Es ist und bleibt traurig.

 

[Pro_PainKiller]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Du verstehst es nicht ....

Amber 'die Software' selber macht durch hunderttausende Berechnungen & Simulationen 'numerical noise' und somit kleinste kumulative Rundungsfehler => also kleine +/- % Abweichungen!

Also kauf Dir bitte sofort eine Titan V und beweise UNS das Gegenteil, aber sein nicht immer so 'traurig' .... und lese Dir das Statement von Nvidia nochmal laut selber vor!

NVIDIA: "All of our GPUs add correctly," the rep told us. "Our Tesla line, which has ECC [error-correcting code memory], is designed for these types of large scale, high performance simulations."

Danke Mango2Go

 

[Mango2Go]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Du verstehst es nicht ....

Amber 'die Software' selber macht durch hunderttausende 'numerical noise' Berechnungen & Simulationen somit kleinste kumulative Rundungsfehler => also kleine +/- % Abweichungen!

Also - kauf Dir bitte eine Titan V und beweise UND das Gegenteil, aber sein nicht immer so 'traurig' .... und lese Dir das Statement von Nvidia nochmal laut selber vor!

NVIDIA: "All of our GPUs add correctly," the rep told us. "Our Tesla line, which has ECC [error-correcting code memory], is designed for these types of large scale, high performance simulations."

Danke

Natürlich schiebt Nvidia das auf die Software. Genau wie Ashes of the Singularity damals schuld war, dass Maxwell mit Async Compute Probleme hatte. Es ist halt nur so, wenn die Software die Fehler machen würde könnte ECC die nicht bei Tesla korrigieren. Wie denn auch? ECC kann nur Fehler korrigieren die auf inkonsistenzen im Speicher zurückzuführen sind. ECC kann kippende Bits richten und sowas oder Corrupted Memory wiederherstellen wenn nur ein oder 2 Bit sich verändert haben. Ich verrate dir jetzt mal ein offenes Geheimnis. GPU-Hersteller schieben alles auf die anderen. Das macht AMD so, das macht Nvidia so.

Nur für dich: "Weiter zu Fehlererkennung (ECC) - ECC kann alle 1-Bit-Fehler korrigieren und alle 2-Bit-Fehler sowie manche Mehr-Bit-Fehler erkennen." - Wikipedia(Speichermodul – Wikipedia). Verrechner in der Software sind aber keine Bitfehler. Das sind Rechenfehler. Und das wäre dann nicht ECC korrigierbar. Ergo müssen die Rechenfehler in der GPU oder im Speicher passieren, sonst würde ECC bei Tesla nichts ändern. Damit verrechnet sich dann die GPU oder der Speicher ist *******. So einfach. Und das ist bei einer 3000€ Karte bitter. In beiden Szenarien. Wenn ich dir jetzt einfach x = 2 hinballer. Kannst du das korrigieren oder als richtig identifizieren, ohne die komplette Funktion zu kennen? Nein? Genauso wenig könnte das ECC. ECC kann nur etwas korrigieren was innerhalb seines Aufgabenbereiches verursacht wurde. Und das ist der Speicher.

Eine 3000€ GPU die sich verrechnet ist einfach bitter. Wie du es drehst und wendest. Vor allem wenn sie dann noch als Prosumer gewertet ist, was impliziert das sie auch bis zum gewissen Grad für wissenschaftliche Berechnungen gedacht ist.

 

[Pro_PainKiller]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Mango2Go, dann sage jedem auf dieser Welt, er solle sich ja keine Titan V kaufen, machst du das Bitte für mich .... Ja?

btw: Asynchronous Compute war ein 'PR Stunt' von AMD - wie viele Spiele setzen 'AC' zwingend voraus ?

Kennste Mantle API noch .... die brauchte damals auch keiner - ausser AMD (BF Crashes inklusive, AMD rät zu DirektX)!

- Asynchronous Compute
- Many more TBA (to be announced)

 

[Mango2Go]

AW: Nvidia GeForce: Produkt Briefing für Anfang bestätigt

Mango2Go, dann sage jedem auf dieser Welt, er solle sich ja keine Titan V kaufen, machst du das Bitte für mich .... Ja?

btw: Async Compute war ein 'PR Stunt' von AMD - wie viele Spiele setzen 'AC' zwingend voraus ?

Kennste Mantle API noch .... die brauchte damals auch keiner - ausser AMD (BF Crashes inklusive, AMD rät zu DirektX)!

- Asynchronous Compute
- Many more TBA (to be announced)

So oder so ändert auch das nichts daran, dass es sicher nicht die Schuld von Oxide Games war das Maxwell das nicht kann. Nvidia hat gesagt sie supporten das. Tun sie nicht. Und das war abgesehen nur ein Argument für: Hersteller drehen sich das so hin wie sie brauchen. In beide Richtungen.

Und auch das ändert nichts am Rest. Dazu kommt das Async Compute durchaus ein sinnvolles Feature ist. Asynchrone Taskabarbeitung ist in der Programmierung schon lange ein wichtiges Feature und es wurde auch Zeit das GPUs das auch unterstützen.