Computer Hardware (Cpu,Ram,)

[naveenenushan]

උබටත් හිතෙන දේවල් එම කිව්වට දවසක් මටත් හිතුන මට කොඉන්ද බන් ඕවට සල්ලි අඩුම ටරමේ රස්බෙරියක් වට ගන්න බා. prosesers ගොඩක් හයි කරන්න මචන් මොතෙර්බෝර්ඩ් එකේ වෙනම දෙඅවල් ටින්න ඕනි නේ බන්.මට හිතෙන විදිහට රස්බෙරි සිද්දිය ටම හරියන ක්‍රමේ අපිට ඉතින් මොතෙර්බෝඅර්ඩ් ගහන කොම්පැනි නැනේ.තිබනන් එකක් හද ගන්න තිබ්බ.

 

[sachi911]

elakiri machan .thawa podi prasnayak
machan meeke raspberry pi 64 pawichchi karala 11GHz aragena thiyanawa .machan raspberry pi 1ka speed eka 700MHz ne.ethakota machan
64*0.7=44.8 enawane machan. 44.8GHz.ethakota kohomada ban mee hadala thiyenne 11GHz kiyala anna ekayi mata therenne nathi speed eka,meke thiyana widihata raspberry pi ekaka speed eken 1/4 awith thiyenne.e kiyanne aduwenawa kiyana ekada? puluwannam eka poddak pahadili karahan machan

44ghz naththe overhead nisa. os eka python walin liyala thiyenne.

 

[sachi911]

ela machan .super computer eka khadanne network karala neme neda?mata etana poddak apahadiliyi

mama hithanne meya kiyala thiyenne server machine gana wenna athi. server machine walath muti cpu use karanawa. habai ewa super computers kiyala ganna ba ithin. Raspberry pi ekath ithin normal super computer ekak ekka compare karoth kudu.

 

[WwW.lk]

44ghz naththe overhead nisa. os eka python walin liyala thiyenne.

eka nisada naththam wena siddiyakda machan mata ethana pahadili na ban

thawa ekak machan amd fx-8350 me cpu ekayi Intel® Core™ i7-950 me deken amd eka speed da machan

 

[sachi911]

eka nisada naththam wena siddiyakda machan mata ethana pahadili na ban

thawa ekak machan amd fx-8350 me cpu ekayi Intel® Core™ i7-950 me deken amd eka speed da machan

overhead nisa thama ehema deyak unoth wenne. uba ara diipu link eke comment walath kiyala thibuna. oya deken machan mehemai.eka depend wenawa uba use karana wade anuwa? mnawatada use karanna hithan inne?

 

[EK Boy]

bump

 

[WwW.lk]

overhead nisa thama ehema deyak unoth wenne. uba ara diipu link eke comment walath kiyala thibuna. oya deken machan mehemai.eka depend wenawa uba use karana wade anuwa? mnawatada use karanna hithan inne?

godak welawata machan eka paara wada godakkaranna ekinekata wenas

 

[sachi911]

godak welawata machan eka paara wada godakkaranna ekinekata wenas

intel eke Single-threaded performance wadi. amd eke multi-threaded programs. oya deken nam machan amd eka hodai kiyala mata hithenawa games walata arenna. games gahanawanam puthe intel ekak ganna. 750 eka tikak paranai. i5 2500, naththan i3 3rd gen ekakata yanna. 750 goadk paranai 1st gen ekak.

 

[WwW.lk]

http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=hSVo4ejZ7rc

machan meke VGA card gahala thiyenne mokada ban, eken kohomada power eka wadi wenne :?mee thiyenne api pawichchi karana normal mb&cpu ne ban .e kiyanne apitath karanna puluwan athi

 

[WwW.lk]

 

[sacrox]

Kaaleka passe watina thread ekak dakka EK eke Bumpz kollo!!!

 

[knight11]

elakiri machan .thawa podi prasnayak
machan meeke raspberry pi 64 pawichchi karala 11GHz aragena thiyanawa .machan raspberry pi 1ka speed eka 700MHz ne.ethakota machan
64*0.7=44.8 enawane machan. 44.8GHz.ethakota kohomada ban mee hadala thiyenne 11GHz kiyala anna ekayi mata therenne nathi speed eka,meke thiyana widihata raspberry pi ekaka speed eken 1/4 awith thiyenne.e kiyanne aduwenawa kiyana ekada? puluwannam eka poddak pahadili karahan machan

මචන් multi processing (parallel processing) වලදි ඒ විදියට speed ගුණ කරලා ගන්න බැහැ.
ඒකට හේතු කිහිපයක් බලපානවා.

# process කරන්න අවශ්‍ය data ගේන්නෙත්, process කලාට පස්සෙ නැවත ගෙනියන්නෙත් RAM (Memory) එකට. clock speed වැඩි වෙන ප්‍රමාණයට සමානුපාතිකව memory access speed එක වැඩි කරන්න බැහැ.

# parallel processing සිදුවෙන අකාරය අවසාන වශයෙන් තීරණය වෙන්නේ hardware අනුව නෙවෙයි. භාවිතා කරන Algorithm එක අනුව. මේ ඇල්ගොරිදම් එකට අනුව තමයි processor අතර වැඩ (process , threads) බෙදා ගන්න හැටි, processor අතර communication සිදුවෙන හැටි වගේ දේවල් තීරණය වෙන්නෙ. මේ ඇල්ගොරිදම් වලදි ගොඩක් limits ඇතිවෙනවා. (dependencies, parallel slowdown, deadlock ...)
ඔයා කියන raspberry pi cluster එකේ භාවිතා කරලා තියෙන්නේ MPICH2 කියන algorithm එක (link) මේක IBM blue gene එකට පාවිච්චි කරපු algorithm එකේම version එකක්.
Parallel processing system වල වේගය ගැන කියවෙන සුත්‍රයක් තියෙනවා Amdahl's Law කියලා. අවශ්‍ය දත්ත තියෙනවා නම් මේකෙන් speed එක හොයන්න පුළුවන්.

edited:
ලංකාවෙත් Raspberry pi cluster එකක් හදලා තියෙනවා wso2 එකෙන් . link

 

[knight11]

http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=hSVo4ejZ7rc

machan meke VGA card gahala thiyenne mokada ban, eken kohomada power eka wadi wenne :?mee thiyenne api pawichchi karana normal mb&cpu ne ban .e kiyanne apitath karanna puluwan athi

VGA card එකක ප්‍රධාන කොටස් දෙකක් තියෙනවා.
1. Graphic processing unit (GPU)
2. Graphic memory

හරියට computer එක ඇතුලෙ තියෙන තවත් පුංචි computer එකක වගේ. සාමන්‍ය වෙලාවට VGA එකෙන් process වෙන්නේ video, graphic වලට අදාල දත්ත විතරයි.
නමුත් අලුත් software වලට පුළුවන් CPU එකෙන් කෙරෙන වැඩ වලින් කොටසක් GPU එක හරහා Process කරගන්න. CUDA, Open CL වගේ languages භාවිතා කරලා GPU එකෙන් process වෙන software හදන්න පුළුවන්. මේක General-purpose computing on graphics processing units (GPGPU ) කියලා හඳුන්වනවා.

මේක සාමාන්‍ය VGA එකකින් වුනත් කරගන්න පුළුවන්. හැබැයි ගැලපෙන software තෝරාගන්න ඕනි
උදාහරණ :
Adobe premiere CS5 / cs6 වල MPE කියලා ක්‍රමයක් තියෙනවා. Video එකක් encode කරනකොට MPE ක්‍රමයට පුළුවන් GPU එක භාවිතා කරලා encoding speed එක වැඩි කරගන්න. (ගැලපෙන VGA එකක් තියෙනවා නම්). MPE හදලා තියෙන්නේ Nvidia CUDA language එකේන්. (benchmark link1 link2)

අපි පාවිච්චි කරන GeForce වගේ VGA වලට අමතරව GPGPU සඳහාම හදපු VGA තියෙනවා. (උදා: Nvidia Tesla) මේවායෙන් VGA out put එකක් ගන්න බැහැ. Computing power එක වැඩි කරගන්න විතරයි පුළුවන්. මිල නම් සෑහෙන්න වැඩියි. ඒත් ගොඩක් calculations තියෙන scientific computing, modelling, simulations, numerical / data processing වගේ වැඩ කරනවා නම් tesla එකක් තියෙනවා කියන්නේ super computer එකක් ගෙදර තියෙනවා වගේ තමයි.

 

[WwW.lk]

VGA card එකක ප්‍රධාන කොටස් දෙකක් තියෙනවා.
1. Graphic processing unit (GPU)
2. Graphic memory

හරියට computer එක ඇතුලෙ තියෙන තවත් පුංචි computer එකක වගේ. සාමන්‍ය වෙලාවට VGA එකෙන් process වෙන්නේ video, graphic වලට අදාල දත්ත විතරයි.
නමුත් අලුත් software වලට පුළුවන් CPU එකෙන් කෙරෙන වැඩ වලින් කොටසක් GPU එක හරහා Process කරගන්න. CUDA, Open CL වගේ languages භාවිතා කරලා GPU එකෙන් process වෙන software හදන්න පුළුවන්. මේක General-purpose computing on graphics processing units (GPGPU ) කියලා හඳුන්වනවා.

මේක සාමාන්‍ය VGA එකකින් වුනත් කරගන්න පුළුවන්. හැබැයි ගැලපෙන software තෝරාගන්න ඕනි
උදාහරණ :
Adobe premiere CS5 / cs6 වල MPE කියලා ක්‍රමයක් තියෙනවා. Video එකක් encode කරනකොට MPE ක්‍රමයට පුළුවන් GPU එක භාවිතා කරලා encoding speed එක වැඩි කරගන්න. (ගැලපෙන VGA එකක් තියෙනවා නම්). MPE හදලා තියෙන්නේ Nvidia CUDA language එකේන්. (benchmark link1 link2)

අපි පාවිච්චි කරන GeForce වගේ VGA වලට අමතරව GPGPU සඳහාම හදපු VGA තියෙනවා. (උදා: Nvidia Tesla) මේවායෙන් VGA out put එකක් ගන්න බැහැ. Computing power එක වැඩි කරගන්න විතරයි පුළුවන්. මිල නම් සෑහෙන්න වැඩියි. ඒත් ගොඩක් calculations තියෙන scientific computing, modelling, simulations, numerical / data processing වගේ වැඩ කරනවා නම් tesla එකක් තියෙනවා කියන්නේ super computer එකක් ගෙදර තියෙනවා වගේ තමයි.

meka thawath lesi widihak neda ban .ela.normal VGA walin karanna puluwanda machan example kiyahan karanna puluwan vga.machan computer set ekak like 10 ekinekata wenas kohomada sambanda karanne .networking walinda karanna wenne?

 

[knight11]

meka thawath lesi widihak neda ban .ela.normal VGA walin karanna puluwanda machan example kiyahan karanna puluwan vga.machan computer set ekak like 10 ekinekata wenas kohomada sambanda karanne .networking walinda karanna wenne?

"normal VGA walin karanna puluwanda machan example kiyahan karanna puluwan vga"

Nvidia Geforce 9000 series එකෙන් පස්සෙ ආපු හැම GPU එකක්ම CUDA support කරනවා. දැන් පාවිච්වි කරන Geforce 2xx, 4xx, 5xx, 6xx වගේ ඒවා අනිවාර්යයෙන් වැඩ කරනවා. (මේ විකිපිඩියා page එකේ තියෙනවා CUDA support GPU list එකක්)

GPU model එකක details හොයලා බැලුවොත් ඒ VGA එකේ තියෙන CUDA cores (stream processors) ගැන වැඩි විස්තර දැන ගන්න පුළුවන්. cuda cores ගණන වැඩි වෙනකොට parallel processing power එක වැඩි වෙනවා.

නමුත් GPGPU පාවිච්චි කරන්න නම් අපි යොදා ගන්න softwareත් ඒකට ගැලපෙන්න හඳලා තියෙන්න ඹ්නි. ඕනෑම software එකක් ගැලපෙන්නේ නෑ.
මම දන්න විදියට නම් තාම CUDA support තියෙන්නේ professional multimedia softwares වල විතරයි. (උදා: Adobe premiere pro / After effect / Adudition / photoshop and several video encoders ) තව matlab, mathematica වගේ එවා වලත් තියෙනවා. ඒත් CPU හා GPU අතර වෙනස තේරෙන්න නම් ලොකු..... calculation කරන්න ඔනි



"machan computer set ekak like 10 ekinekata wenas kohomada sambanda karanne .networking walinda karanna wenne?"

මේ ටික තේරුනේ නෑ උබ කරන්න හදන්නේ මොකක්ද කියලා තව ටිකක් විස්තර කරපන්. උබට ඕන network කරලා processing power එක වැඩි කර ගන්නද? මොන වගේ වැඩක් ද කරගන්න ඔනි?

 

[WwW.lk]

processing power eka wadi karanna machan .meke ekinekata wenas wada godak karanawa machan.ekapara.ekayi aduwata hoda podi ekak hadanna hoyanne

 

[knight11]

processing power eka wadi karanna machan .meke ekinekata wenas wada godak karanawa machan.ekapara.ekayi aduwata hoda podi ekak hadanna hoyanne

මේ වගේ දේවල් desktop, laptop වගේ ready made එන්නේ නෑ. requirements වලට ගැලපෙන්න custom හදා ගන්න එක තමයි කරන්නනේ. (Google , Amazon, IBM වගේ අයත් එහෙම තමයි)
ඒ නිසා හදා ගන්න බැරි වෙන එකක් නෑ. ඒත් මේව (parallel processing, clusters, Grid computing etc) ගැන ටිකක් study කරන්න වෙයි.

උබ මේකෙන් කරන්න බලාපොරොත්තු වෙන වැඩ, පාවිචිචි කරන්න බලාපොරොත්තු වෙන software ගැන විස්තර ටිකක් (උදාහරණ) කියන්න පුළුවන් නම් හරියටම help එකක් දෙන්න පුළුවන්.

 

[knight11]

check these links to find out more about interesting "Home made" cluster computers
link1
link2
link3

 

[WwW.lk]

http://www.gpuzoo.com/GPU-NVIDIA/GeForce_GTX_680.html
mekata wada
http://www.gpuzoo.com/GPU-NVIDIA/Tesla_S2050.html speed ne ban ?