Выбор оптимального дистрибутива для Code_aster, Octave, Scilab?

Question

[Belsen]

Итак, начинаю работать на новом месте, где нет лицензий для FEM (ANSYS, Abaqus и тд) программ и Matlab, которые являются главным оружием инженера (после Excel и калькулятора, конечно). Поэтому буду пользоваться бесплатными аналогами: Code_aster, Octave и Scilab.


Существует специальный дистрибутив CAElinux, который «заточен» под эти задачи, и эти программы уже предустановлены. Но, судя по слухам, обновлений дистрибутива больше не будет (но еще год-два он будет актуален). С другой стороны, как я понимаю, использования системы портов, как Gentoo, дает прирост производительности, что крайне важно для расчета методом конечных элементов, где при больших расчетах, повышение производительности в 10-15% может стоит несколько часов экономии времени расчета.


Отсюда вопрос, стоит ли овчинка выделки (установка Gentoo и компиляция программ из исходного кода) для человека с базовыми знаниями Линукса, и какой примерно прирост производительности ожидать?


Ожидаемая конфигурация рабочего компьютера: i7-3740QM, 16Gb RAM, 256Gb SSD.

Answer 1

[3vi1_0n3]

С базовыми знаниями линукса при компиляции Gentoo вы можете не только не получить заметный прирост, но и наоборот. 10-15% — это на самом деле очень оптимистично даже для людей с опытом. Более реальный показатель не выше 10% в зависимости от задач.
Лучше сейчас поставьте CAElinux и начинайте изучать Gentoo. Пока CAElinux станет неактуальным, вы уже будете иметь далеко не базовые знания и сделаете всё, что нужно, так, как вам это будет нужно.

Answer 2

[Марат]

Точную ссылку дать ленюсь (и да поможет Вам гугл), но пару лет назад проводились сравнительные испытания свободных дистрибутивов под высоконагруженные научные вычисления. Самым быстрым был признан CentOs (кстати на нем базируется ваш CAElinix). Поскольку я сам занимаюсь расчетом технологических процессов, я отмечаю такие вещи. Думаю Вам в приоритете гораздо выгоднее изучать технологии организаций параллельных вычислений, судя по компьютеру например CUDA NVidia как раз для Вас. Это и прирост в производительности даст гораздо больший, да и знания эти менее подвержены устареванию и гораздо ближе к Вашему осноному профилю.
Что же касается компиляции, то собрать "под себя" из исходников можно любой дистрибутив, просто генту возвела этот принцип в ранг центральной идеи. З.Ы. если интересно, сам использую основанные на дебиане дистрибутивы, но это просто привычка, а "ловить мух" в процентах скорости для меня не так важно.