皆さん、こんにちは。私は私の古いサーバーの1つを交換することに慣れてきました。私はデルのウェブサイトを覗いていました、そしてこれを思い付きました：
http://www.dell.com/us/en/business/s...t110s=bsdcs=04
右側のオプションを選択してから、HTとTurbo、8GB RAM（4 x 2GB）、それ以外のすべて（HDD、ソフトウェアなど）の最も小さいプロセッサにオプションを変更します。合計費用：クーポン付き575ドル
今まで私はすべてのサーバーを構築してきましたが、私は自分の最もパワフルなコンピューターの80％のパワーを半分の価格で手に入れることができると思った後に。 dellhp製造サーバーの経験がある人はこれについて意見がありますか？
私はこれにVMWare ESXi 4.0をインストールすることを考えていました、そして8つのVMがそれぞれMT4の1つのインスタンスを実行しています。
デルには良質のサーバーしかなく、素晴らしい電力/エネルギーコスト比があります。私の会社には、20台までのデルサーバーがあります - ハードウェア障害なしで2年近く働いています。どのような目的のためにあなたはとても多くのMT4インスタンスを持っていますか？失敗の問題については？
今のところ主にテスト/最適化。とにかくメタトレーダーは最大1GBのRAMを使用するようです。いくつかの最適化を実行することは私にとってずっと簡単になるでしょう。安定したプラットフォームとしてDellサーバーに慣れたら、このラックマウントバージョンの購入を開始し、それらを正しく着色します。私の現在の「ITポリシー」はいくつかの安価なサーバーを持つことです、それぞれは冗長です。私の自作サーバーの価格はそれぞれ1,000ドル以下です。彼らは米国中の家族や友人のクローゼット/データセンターに愛されています。それは間違いなく着色より安いです。 [編集]私はまだopenCLopenGLを使ってGPUを活用し、ニューラルネットワーク処理をその高度に並列な環境に移そうとしています。この実稼働対応の準備ができたら、ほぼ間違いなく自分のサーバーを構築する必要があります。
GPU処理については、AMDATI GPUを使用することを検討してください。3DゲームではnVidiaよりも弱いかもしれませんが、FLOPS価格について話すときは最高です。 Geforce 480：2017 GFlops450 $ = 4.4GFLOPS$とAMD Radeon 5970 4640GFLOPS550 $ = 8.43GFLOPS$。もちろん、GF480GTXの消費電力と熱の問題を取ると.. AMDATIが勝者です。
ATIのGPUベースのコンピューティングの実装は、NVidiaのように柔軟ではありません。
http://www.nvidia.com/object/tesla_c...solutions.htmlこれは特にこれのために作られています。
新しいGF480とATIAMD 5970がある場合は、Teslaは今のところ最良の選択ではありません。彼らははるかに優れています。 ATIはOpenCL向けに最適化されているので、プログラミングには非常に優れたインタフェースだと思います。私はATIAMDのファンではありませんが、安くて良いハードウェアを使うのが好きです。今のところGPGPUのためのより良い製品を知りません。 Nvidiaには古いバージョンのテスラしかありません（例：S10xx）。指定で新しいTesla M2070は単精度で1TFLOP、通常のGPUサイズおよび1,000ドル以上の価格を持つであろう、とにかくRadeonはまだ最良の選択です。
速度は重要ですが、データが使用可能なRAMに収まらない場合は、新しいgfxカードの処理能力が問題になります。
GPUを購入するためにいくら現金を使いたいですか？あなたは非常に多くのプロセッサ上でプログラミングの経験がありますか？
GPUのプログラミングは大変なことです。あなたが本当にそのTFLOPS性能を得たいのなら、あなたは本当に彼らの記憶モデルを理解する必要があります。素朴な方法でそれらを使用し、それはCPUよりも遅くなります。 MQLから直接使用できないことをご存知でしょう。あなたはDLLディスパッチを使用することができますが、それは私の意見では難しいでしょう。私は、私のパフォーマンス要件はまだGPUコンピューティングに投資するほど高くはないと判断しました。あなたがこの方法で行くならあなたが本当にあなたの目の前にあるものを知りたいならば、あなたはこのシリーズを見ることができます
ええ、あなたは正しい、コアシンクロは最も難しい問題の一つですが、もっとたくさんあります。例では、他のコアのためにメモリの一部へのアクセスをロックする必要があります。コアあたりのメモリの種類はいくつかあります（コアメモリ、グループメモリ、共有メモリ、コンピュータメモリ）。しかし時間が経てば、最適化された優れたアプリのプログラミングを練習するのはそれほどひどいことではありません。おそらくANNをCC で書いているスレッドの作者（annジェネレータが外国為替でうまくいく方法はありません）。私たちは自分のコンピュータステーションを処理するためにGPUを使用したいときは私たちの家にいる必要があると思います
ところで。いいビデオ
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