现在新款的 mac mini 丐版,8C+10C 、8g+256g ,教育优惠是 3699 元。
但是如果加配置,价格又会成倍增加。
能否用两台丐版 mac mini 弄集群,实现配置叠加呢?那样就可以 cpu 核心变成 16C ,gpu 变成 20c ,内存 16G ,存储 512G 。甚至允许加更多的 mac mini 组成配置更高的机器,用来剪视频。
这样的想法是否可行,有没有人推荐可行的方案呢
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luomao 2023-02-16 11:40:39 +08:00
mark 一下,有解决方案踢我
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guowq 2023-02-16 11:43:21 +08:00
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mizuBai 2023-02-16 12:29:22 +08:00 via iPhone
整个作业调度器?
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jellyspot 2023-02-16 12:49:54 +08:00
记得在 mac 18 款出的时候,苹果就说过,也有个图片展示过,可以配 cluster ,但是这种是用来并行计算的,且需要软件支持,而不简单的是把内存 cpu 相加,说白了,能不能行,还要看软件是否支持
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yyfearth 2023-02-16 13:26:36 +08:00
如果是集群的方案来着 就是软件需要是分布式部署的 然后可以通过网络派发任务 然后整合
但是你说的更像是 M1 Ultra 那样叠加芯片 那就不现实了 不要说你叠加分开的机器 就算是你在同一个机器里面放多个 CPU 都达不到 M1 Ultra 这样无缝叠加的效果 一个是 OS 和软件支持 但是最主要的因素就是带宽不够 你看下 M1 Ultra 融合 2 个 CPU 芯片需要多大的带宽 UltraFusion interconnect 2.5 Tbps 的带宽 USB4 或 Thunderbolt 4 也就 40 Gpbs 下一代也顶多 80 Gbps 差太远了 更不要说网络 10 Gbps 最好的可能也就 100 Gbps 不够的 |
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yyfearth 2023-02-16 13:27:37 +08:00
简单来说 2 台 mini 是两台电脑
没办法当作一台电脑使用 没办法只用一个 OS 让一个软件 (非分布式)去同时用 2 台电脑的硬件资源 |
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julyclyde 2023-02-16 13:38:43 +08:00
古代有一种叫 MOSIX 的操作系统……别想了,都已经完蛋了十几年了
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ohiu 2023-02-16 13:49:55 +08:00
不可行
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qzwmjv 2023-02-16 13:58:19 +08:00
你可以自己飞线把两个 m2 连起来
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LeonParker 2023-02-16 15:19:49 +08:00
intel 12 代初期的时候一个 die 上大小核尚且有调度问题。。
lz 属于纯纯想多了 |
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littlewing 2023-02-16 15:32:58 +08:00
分布式集群,做计算,做存储都可以
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20015jjw 2023-02-16 15:55:18 +08:00 via iPhone
效率很低
只能做交互很小的是 不然你以为 infinity fabric 是干啥的 |
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zhaoxin 2023-02-16 16:15:10 +08:00
不可行。举个最简单的例子,两台 Mac mini 之间如何交换数据呢?我们已经知道 M2 的内存带宽是 100GB/s ,M2 Pro 是 200GB/s 。但是 Mac mini 上的接口,最快的是雷电 3 40Gbps ,也就是 5GB/s 。换句话说,当你采用这个最快的接口来交换数据时,内存带宽就 100GB/s 和 200GB/s ,变成了 5GB/s ,速度降低到原来的 1/20 和 1/40 之一。速度降低这么多,你还如何实现如同 Ultra 那样性能翻倍的目的呢?
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WuSiYu 2023-02-16 16:50:31 +08:00
不可行,现代没有那种“多台电脑可以变成一台电脑”的技术,集群系统需要软件栈的支持,哪怕是超算,你不跑 MPI 这种并行程序的话,也就只能利用单个节点
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TinyBBC 2023-02-16 19:02:05 +08:00
你想想铁轨为啥不搞双车道就好了,搞了会引入调度问题,某一时刻某一车道上仍是一条火车在跑,而且并不减少两点之间的绝对到达时间,但是确实会增加运力!
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Ourobotos 2023-02-16 19:11:58 +08:00 via iPhone
如果单纯分布式视频渲染的话,可以搜一下 RNDR network 区块链渲染网络,只是这玩意要数百台才有效果,两台机的话网络传输瓶颈太大
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lrigi 2023-02-16 22:47:54 +08:00 via iPhone
windows 似乎有这种分布式计算软件进行科学计算之类的?
其实我也想过用两台拿来跑深度学习,pytorch 直接就是一个多机🤔玩玩还行,真的生产力这得凑多少台才能打过一个 A100 啊 |
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sunchunyang 2023-02-16 23:18:45 +08:00
黑苹果 32G+8G 显存,都快用光了。你 8+8 够吗
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systemcall 2023-02-16 23:39:40 +08:00 via Android
渲染视频可以用渲染农场,编译程序可以用 incredibuild ,还有 MATLAB 之类的科学计算软件支持多个电脑的集群
剪视频的软件好像没什么是支持集群的。转码的话我觉得你可以试着自己做一个,转码的时候把视频切成几个分段,留一点余量,转码完成后按照关键帧和时间来拼接起来,要通过网络来传输的数据并不是很多,而且可以用雷电网络 无论你用什么办法,2 台 8c 8+256 的电脑,都还是两台 8c 8+256 的电脑,你能做的一切事情,就是把工作负载裁成两份,分担到这两台电脑上面 |
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systemcall 2023-02-16 23:43:47 +08:00 via Android
还有,楼上提到了 alder lake ,其实不同架构的核心之间通信本身也有很多问题,以及不同核心之间通信通常不需要用内存,内存太慢
网上可以找到很多测评,比较典型的就是 matisse 的 2 个 CCD 的 sku ,跨 CCD 时的问题 你把两个 die 丢一个 package 里,比一个 die 上性能差不少,除非上硅互联才会好点 |
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acapla 2023-02-17 07:03:17 +08:00
可行的方案: Hadoop..
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MrKrabs 2023-02-17 09:42:57 +08:00
单纯渲染编码啊是可以做到的,比如 compressor
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