Choix d'un processeur pour du calcul à la maison

Bonjour à tous,
J'ai la possibilité de récupérer une configuration serveur
Carte mere : asus Z9PA-D8C
Cpu : 2 x intel xeon e5-2680 v2 ( 20 cores/40 threads )

cette configuration est peu adaptée à de la bureautique standard, mais étant donné que je fais également pas mal de simulation numérique, que je touche un peu au calcul parallèle (très vite fait), à l'apprentissage automatique, enfin de la programmation nécessitant des temps de traitement long, est ce qu'une telle configuration peut avoir un intérêt.

Les quelques avis que j'ai récolté ont tenté de me dissuadé de faire l'acquisition d'une telle machine, ou bien qu'il était plus intéressant d'avoir un processeur plus grand public pour mes calculs maison, ou bien que je pouvais acheter du temps de calcul en cloud si j'avais vraiment un gros besoin ponctuel.

Une difficulté proviendrait notamment de l'OS, par exemple avec un W10 Pro je ne pourrai pas exploiter le potentiel d'une telle configuration.

Je souhaiterai donc avoir un avis de personnes qui font du calcul scientifique pour avoir leur avis. J'ai vu par exemple qu'à l'université de Poitiers, leur supercalculateur était basé sur un cluster de ce processeur par exemple (https://forge.univ-poitiers.fr/proje...-spin-git/wiki)

J'ai un niveau informatique correct, je sais programmer, par exemple sur Matlab je sais qu'il y a des bibliothèques de calcul parallèle. Est ce qu'avec un tel environnement avec lequel je suis un peu familier, je pourrai exploiter les possibilités de ce processeur.

Merci pour votre aide
Gorzyne

Bonjour,

Pour te répondre, je te dirai que tout dépend de ton besoin. Si tu veux faire du deep learning, du XGBoost, je te conseille de travailler non pas avec des CPU, mais plutôt avec des GPU. Si tu as un besoin récurrent de traitement de type CPU pour du calcul parallèle, cela peut être intéressant d'investir dans une machine. Si ton besoin est ponctuel, il est préférable de louer une machine dans le cloud. À l'heure actuelle de nombreux algorithmes de machines Learning peuvent tourner de façon plus rapide sur GPU qu'un CPU. En particulier tout ce qui touche au calcul matriciel.

Cordialement,

:salut:

J'utilise une machine de ce type sous Windows 10, j'arrive à exploiter tous les cœurs (deux processeurs à quatorze cœurs chacun), pas besoin d'une édition type Workstation. (Elle serait nécessaire pour plus de deux processeurs, mais ce n'est vraiment pas une configuration courante, même pour un superordinateur. Regarde https://en.wikipedia.org/wiki/Window...mparison_chart.)

Les processeurs ne sont pas la seule chose à regarder : quid de la RAM ? Si tu n'as que trente-deux gigaoctets, tu risques de te sentir vite très limité… À voir le prix de cette machine, puisque tu peux toujours ajouter des barrettes (a priori ECC, donc chères et rares).