Какое универсальное облачное решение для шахматного софта?
Подскажите ЦОД, куда можно загрузить шахматную программу — и она начнет выполнять соответствующую ресурсоемкую задачу. Или сейчас это еще нереально, так как пока нет возможности сделать универсальное решение для любого софта?
Встречал мнение, что если какое то приложение нагружает выделенный сервер (арендуемый хостинг), то рано или поздно сайт будет заблокирован за превышение системных ресурсов. Шахматные приложения в частном облаке существенно затронет нагрузки на сервер?
Частное «облако» предоставляет много технологических преимуществ (под «облаками» я имею в виду прежде всего такие предложения, которые связаны с покупкой дополнительных вычислительных мощностей на стороне). Вопрос только в том, что не все нагрузки целесообразно переносить в частное облако. Некоторые нагрузки имеет смысл оставить на голом «железе».
UDP1:Вместе с тем известно, что ограничения по объему вычислительных мощностей ушли в прошлое.
=сервис облачной аренды виртуальных машин Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) позволяет арендовать образы виртуальных машин.
=предложения по аренде вычислительных ресурсов HP (HP Enterprise Cloud Services-Compute, HP
BladeMatrix) лишь отдаленно напоминают облачные сервисы Amazon, позволяющие использовать заказанные ресурсы через несколько минут после оплаты по кредитной карте.
=CloudSigma
=VMware Cloud Director, VMware View
=Microsoft (программа Cloud Accelerate),
=Rackspace Cloud - платформа с открытым кодом OpenStack=Rackspace Cloud: Cloud Servers
=публичные IaaS-решения на базе вычислительных ресурсов IBM (Enterprise и Enterprise+)
=в феврале 2011 года компания Enomaly предложила владельцам приватных «облаков» начать зарабатывать на аренде их вычислительных мощностей (в периоды простоя) в рамках сервиса, известного под названием SpotCloud.
=меГаФон работает над облачными технологиями для массового пользователя с автоматической тарификацией.
UDP2: существующие предложения под ресурсоемкие шахматные задачи или дорогостоящие локально установленные системы или слишком дорогие в плане аренды:
кластер Рыбка
С 1 февраля 2011 года кластер Рыбка стал доступен для общественности. Кластер Рыбка - это высокопроизводительный суперкомпьютер находящийся в Минден/Вестфалия, Германия.
Кластер "Рыбка 40" состоит из 40 физических ядер, которые могут быть арендованы 238 евро (включая НДС) в сутки, или 200 евро (без НДС) в день для клиентов, не входящих в ЕС или компании за пределами Германии. Минимальный непрерывный время аренды составляет 5 дней.
Кластер "Рыбка 100" состоит из 100 физических ядер. Они могут быть арендованы - 595 евро (включая НДС) в сутки, или 500 евро (без НДС) в день для клиентов, не входящих в ЕС или компании за пределами Германии. Минимальный непрерывный время аренды "Рыбка 100" составляет 2 дня.
проект HYDRA
После того, как проект DEEP BLUE был закрыт, эстафету программно-аппаратных решений в области компьютерных шахмат подхватил проект HYDRA. Это Linux-кластер на основе RedHat Linux. Его конфигурация: восемь процессорных узлов (по два процессора Intel Xeon 3,06 ГГц на узел). Используется 16 FPGA-плат Virtex I английской компании Alpha Data Systems. Все узлы связаны волоконно-оптическими линиями и соединены высокоскоростной внутренней сетью Myrinet. Суммарный объем ОЗУ составляет 16 Гбайт. Вес этого «монстра» достигает 250 кг. Взаимодействие между компьютером и FPGA-платами осуществляется средствами MPI-сообщений. Программное обеспечение написано на языках Си (для ПК) и Verilog (для FPGA-плат). Основные технические исследования проводятся в Центре параллельных вычислений университета Падерборна.
UDP3: размер 8-фигурных окончаний будет в 100 раз больше чем размер 7-фигурных. Для их полного расчета потребуется 10 ПБ (10000 ТБ) места на диске и около 100 ТБ оперативной памяти. Поэтому ожидать новых рекордов в ближайшие годы не стоит.
Довольно интересная задача у Вас для шахмат, на которую мало одного компа)
Супер не оптимизированный алгоритм?
UPD1: ладно, шутка про шахматы - удачная!)))
Что хотите вычислять-то (если что-то интересное - можно легко найти мощности)?
в идеале подобная мощность наверняка позволит генерить 8-фигурки.(
А на первых порах - снизить коэффициент ниччиих
Смотрел все сильнейшие современные движки - там при подсчете в очень глубоких поддеревьях они не заморачиваются с рассчетами и тратят время всего 1 секунду. Это началось с создателя движка Рыбка, если я правильно понил, он любой ценой на рынок выйти, поэтому в итоге 1 секунда, никак иначе. Возможно длительность просчета компенсирует этот "момент", не исключено что более полный пересчет в очень деревьях неважен или от позиции зависит. Смотреть надо.
Также надеюсь разработать какой то супер алгоритм с помощью Python. Научные пакеты для Python на глазах превращаются в важный инструмент специалистов поdata scientists.
abbyyit: Вы не сможете разработать алгоритм с помощью Python. Алгоритм АБСОЛЮТНО никак не привязан к языку программирования.
Для скорости вычислений советую смотреть сразу в сторону CUDA (ru), NVIDIA Developer Zone (en)
Основной вопрос - зачем это вообще делать?:)
Но если по существу можно глянуть в сторону Azure-возможность использовать выделенные сервера (хочешь кластер будет кластер) с автомасштабированием в зависимости от нагрузки и т.п.
Сервер можно хоть на Unix хоть на Windows - загружай туда что хочешь, ограничений как таковых нет, только производительность той машины, которую оплатил.
Если это имеет чисто исследовательский интерес у них есть программа bispark в которой любой Стартап или студент получает бесплатных 5000руб. вычислительных мощностей, которых хватит чтобы вертеть 24*7 круглый месяц сервер второй по мощности или третий на Windows.
У них есть и облачные вычисления, хотя возможность их использовать зависит от задачи и соответственно продукта.
разобрался в чем дело. увы, майкрософт нужны стартапы с 5-летний историей (
Но в плане создания 8-фигурок заманчиво смотрится облачная версия Microsoft SQL Server — SQL Azure. Это облачная реляционная БД, а значит объемы хранящейся информации практически не ограничены и задержки на передачу данных от базы данных к IIS сведены к минимуму.
Средний
Простой
Средний
