Folding@Home débarque sur GTX 4xx
Folding@Home ?
Folding@Home est une initiative permettant d'étudier la façon dont les protéines se replient dans certaines conditions et permet notamment d'améliorer la recherche sur des maladies comme celle d'Alzheimer. Plus de 500 000 machines travaillent sur Folding@Home et ce projet a déjà à la base de plusieurs publications scientifiques.
L'université de Stanford vient d'annoncer un nouveau client pour Folding@Home, qui a la particularité de prendre en charge les GeForce de la famille 400, chose que le client précédent ne faisait pas. Le client GPU en question utilise CUDA et est donc limité aux cartes de NVIDIA, une version pour les cartes d'AMD étant aussi disponible, en attendant (un jour) une version OpenCL plus générique. Rappelons que Folding@Home utilise la puissance de votre matériel quand ce dernier n'est pas sollicité, pour aider la recherche.
Pour se donner une idée, une GeForce GTX 470 offre environ le double de la puissance d'une GeForce 9800GTX+ (12 000 PPD contre 6 000 PPD) ce qui est appréciable. Notons que les pilotes 197.45 sont obligatoires pour cette version bêta du client.
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Est-ce qu'il existe un classement des machines/CG/CPU par PPD pour savoir une idée de ce que peut faire chacune des solutions du marché ??
Je sais que ça existe, mais je sais pas ou. Tu peux demander sur le forum d'overclocking masters, c'est la que j'en avais entendu parler: http://www.overclocking-masters.com/forum/
Les CPU et GPU ne peuvent pas être comparés. Pour ce type d'appli, un GPU est 10 à 20 fois plus rapide qu'un CPU.
Mais j'ai ptet mal compris la question.
Je souhaite un classement pour avoir une idée de ce que peuvent faire les CPU (intel + AMD), GPU (nVidia, AMD), Console (PS3, ...), histoire de se donner une idée de ce que représente 12000 PPD. Voili voilà.
Les CPU et GPU ne peuvent pas être comparés. Pour ce type d'appli, un GPU est 10 à 20 fois plus rapide qu'un CPU.Mais j'ai ptet mal compris la question.
oué enfin les GPU ne sont doué que sur certains calcul... en grid computing tous les projets ne sont pas possible sur GPU... certains restent spécifique au CPU...