helionaut schrieb:@Wattwanderer Eine ganze Reihe von wissenschaftlichen Anwendungen, unter anderem Zahlentheorie, z.B. ECM (Faktorisierung von grossen Zahlen) kann nicht genug RAM haben. Aber die Leute setzen eigentlich eher nicht auf RGB-Blingbling und ohne ECC.
128 GB ist schon ziemlich knapp, unsere einfachen Dual-Xenon Workstations (5 Jahre alt) von Siemens sind bis 2TB erweiterbar und dazu kommen noch die richtigen Cluster oder es wird direkt auf Amazon S3 zugegrifen.
Speicher ist extrem wichtig für Bearbeitung/Analyse von Daten aus Mikroskopie, CT, MRT, usw, aber auch Genomanalyse und Molekülstruktur Vorhersage. Machine learning frisst auch ummengen Speicher, hier sind aber unmengen an Tesla Karten sogar noch wichtiger.
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