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Annexe > Comparatif GPU sur l'application Cuda 4.2 sur le projet GPUGRID
Comparatif GPU sur l'application Cuda 4.2 du projet GPUGRIDDonnées de départ:
Temps de fonctionnement des cartes graphiquesUnités traitées dans ce comparatif :

Pas de surprise sur ces valeurs. Nous avons toujours le même décalage de performance. Les nouvelles x70 équivalent les anciennes x80. Les résultat de la 570 sont quasi égaux à ceux de la 480, ceux de la 670 équivalent ceux de la 580.
Points par jour réalisés par carte graphiqueLes valeurs données ici sont calculées selon la méthode suivante:
Pour les carte bi-GPU (GTX 590 et GTX 690) ce résultat est multiplié par 2 GPU naturellement.
Les cartes bi-GPU se détachent nettement dans ce tableau. La GTX 690 est largement en tête et la GTX 590 est en seconde position.
Rapports - Points / Prix d'achat - Points /Watts consommésPour ces 2 comparatifs, les prix d'achats sont les prix moyens constatés, les consommations sont celles données par les constructeurs.
Toujours en première position la GTX560 offre le meilleur compromis à l'achat, mais le rapport en fonction de la consommation donne largement la GTX690 en tête.
Coûts énergétiques sur 1 mois et sur 1 anNous allons maintenant entrer dans le vif du sujet. C'est maintenant que les résultats nous importent le plus.
En marge de la capacité à rendre des unités de travail aux universités concernées par le projet et donc d’accumuler des points, il nous faut tous passer à la caisse quand arrive la facture d'énergie.
Pour établir ces 2 tableaux, voici les données utilisées pour leurs calculs.

Les courbes sur 1 mois et sur 1 an sont identiques puisque la consommation est proportionnelle en fonction du temps. Mais cela permet à chacun de se faire une idée plus précise de la consommation de sa ou ses cartes.
Coût global sur 3 ans de calcul
Le coût global sur 3 ans est bien plus réaliste. En fait est additionné aux 3 ans de consommation électrique le coût d'achat de la carte.
Nous pouvons alors bien prendre en compte le coût réel de nos machines quand elles sont utilisées au maximum de leurs capacités.
C'est là essentiellement le facteur le plus important qui condition la pérennité de l'aide à la recherche scientifique.
Nous rêvons tous de rendre le plus possible de calcul aux chercheurs, mais cela à un coût non négligeable, qu'il convient de bien appréhender pour aller le plus loin possible en fonction de ses moyens.
ConclusionCe classement indique la carte la mieux positionnée en fonction des calculs rendus ;
La nouvelle technologie de Nvidia avec ces GPU Kepler gravés à 28nm, nous offre des cartes graphiques bien moins énergivores et c'est naturellement que les 3 cartes 6xx se placent dans les plus économiques en fonction des résultats retournés.
La surprise ici vient encore de la GTX560 qui arrive juste derrière ce trio en quatrième place.
En dehors de la GTX560 de la génération précédente, la carte la mieux positionnée en terme de coût global sur 3 ans est sans conteste la GTX670 qui offre le meilleur compromis.
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Merci pour ce travail !!
Tu l'auras bien mérité :
!!
Dernière modification par satanson (21/07/2012 18:36:19)
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Super travail !
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Super boulot Alain ! Ca aidera certainement dans le choix de futurs cartes de certains ...
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oué un SLI de Maxwell

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On va attendre encore un peu pour ça... 
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merci alain
sacré boulot de ta part
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Bonjour ALAIN_13013
Votre document a été publié sur le site (voir adresse en haut à droite de votre document).
Merci pour votre participation !
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