Wpis z mikrobloga

@pawelek5: każdy klaster obliczeniowy umożliwia jednoczesną pracę wielu użytkownikom, ale nie wiem co masz na myśli pisząc o "podzieleniu na kilka kont".

Jednocześnie piszesz o wirtualkach, tak jakbyś chciał udostepniać dostęp do wirtualek, a nie fizycznych maszyn.

Potrzebujesz GPU?
@wonsz_smieszek: Źle to napisałem, razem z kilkoma studentami potrzebujemy mieć moc obliczeniową do AI, mam szanse na dofinansowanie i dlatego chcę kupić klaster żeby mieć go fizycznie u siebie. Może być używany. Chce tez aby każdy miał osobną maszynę na której będzie mógł działać.
@pawelek5: możesz kupić dwa serwery za 20-25 k, ale to są kompy ze słabą specyfikacją (mało rdzeni, mało pamięci) pod usługi, storage itd. Maszyny obliczeniowe muszą być wydajne, taki jest ich sens.

Jeden serwer z niedrogimi GPU liczę teraz od 40k w górę. W przy czym trudno podać górną granicę właściwie. Jak ktoś chce kupić GPU typu Tesla, to jedna karta graficzna kosztuje 30 k, a wkładasz ich do serwera cztery
@pawelek5: takie serwery konfigurujesz sobie pod swoje zastosowania, wybierasz CPU, GPU, RAM, pamięć, usługi, systemy itd. Nie ma gotowych ani uniwersalnych, każdy ma inne potrzeby. A klaster to po prostu kilka serwerów, z tym że wtedy musisz pomyśleć jeszcze o spięciu ich siecią (czyli wydajny switch) i o tym, jak uwspólnić zasoby dyskowe.
@pawelek5: troche chyba sie zafiksowales na slowie "klaster obliczeniowy". Klastry obliczeniowe robi sie wtedy gdy cala moc 1 maszyny nie starcza i trzeba dokladac kolejny serwer. I raczej nie robi sie klastrow obliczeniowych z 2-3 maszyn, tylko liczby ida w dziesiatki, setki. Wspominales tez ze potrzebujesz czegos do renderowania wiec tutaj za 40k lepiej uderzyc w 1 mocna maszyne niz 2 srednie i bawic sie w klastrowanie.
Na wejsciu musisz sobie