Deutsches R-Forum

Ich bin immer wieder fasziniert von der Entwicklung der Rechenleistung von PCs in den letzten 40 Jahren. Students „Luxusteil“ von 1980 (das natürlich noch ganz andere Dinge konnte als die reine Rechnerei) hatte eine floating-point-Rechenleistung von 0,15 MFLOPS (http://www.hp9845.net/9845/hardware/processors/).

Demgegenüber hat ein i7 der vorletzten Generation (i7-7700K) eine Maximalleistung (4 Kerne, 8 Threads) von 241 GFLOPS – das ist ungefähr das 1,6-millionenfache!

Eine nicht mehr topaktuelle Zocker-Grafikkarte (NVIDIA Geforce GTX 1080 Ti) bringt etwa 11,5 TFLOPS – also das 75-millionenfache!

Das ist natürlich alles nix Exaktes – aber es illustriert auch, warum die rechenintensive künstliche Intelligenz lange Zeit nicht so richtig aus dem Quark kommen konnte…

Athomas hat geschrieben: ↑Sa Mär 02, 2019 2:34 pm Demgegenüber hat ein i7 der vorletzten Generation (i7-7700K) eine Maximalleistung (4 Kerne, 8 Threads) von 241 GFLOPS – das ist ungefähr das 1,6-millionenfache!

Bei https://asteroidsathome.net/boinc/cpu_list.php hat i7-7700K nur 50 GFlops.

Athomas hat geschrieben: ↑Sa Mär 02, 2019 2:34 pm Eine nicht mehr topaktuelle Zocker-Grafikkarte (NVIDIA Geforce GTX 1080 Ti) bringt etwa 11,5 TFLOPS – also das 75-millionenfache!

Aber nur wenn man CUDA beherrscht oder einen anderen indirekten CUDA Zugang hat (Tensorflow o.ä.).

Kann noch zwei Bücher beisteuern, die mir von ihrer Systematik her weitergeholfen haben:
Hatzinger/Hornik/Nagel: R- Einführung durch angewandte Statistik
Kabacoff: R in Action.

Grüße
Ruedi

Kann noch zwei Bücher beisteuern, die mir von ihrer Systematik her weitergeholfen haben:

Was mir vermutlich am meisten gebracht hat (nach dem ersten steilen Anstieg auf der Lernkurve) war "Advanced R". Hatte die erste Ausgabe Rücken-bis-Rücken vor erscheinen gelesen (wurde ja offen geschrieben und jeder konnte sein bestes dazu geben) und danach nochmal. Ende letzten Jahres hab ich die vorabversion der zweiten Ausgaben Rücken-bis-Rücken gelesen (und natürlich wieder Verbesserungen vorgeschlagen) und ich muss es definitiv nochmal lesen.

Jedes lesen war ein "wow" bezüglich meiner R Programmierkenntnisse - jedesmal gab es große Erkenntnisse. Derzeit verdaue (und verinnerliche) ich das ganze "Metaprogramming" Kapitel (da gab es einige Änderungen im Vergleich zu vorher) . Das ist schon keine einfache Kost (ohne programmier-background) aber ich sehe fast täglich Anwendungen dafür (Syntaktische korrekten code aus code zu erstellen/verändern ist schon sehr mächtig...). Es wird definitely tiv meinen Programmierstil erweitern.

Das Buch ist ganz sicher nichts für Anfänger mit R und auch nichts wenn man was über Statistik lernen will.

Aber wenn man schon etwas R kann und seinen Horizont erweitern will und sich tief in R als Funktionelle Programmiersprache einarbeiten will das ist das meine Empfehlung Nummer 1 (Warnung: Kann süchtig nach R machen). Macht einen besseren R Programmierer aus dir.

"Advanced R" - ... jedesmal gab es große Erkenntnisse.

Du hast Recht - ich werde mir "Advanced R" auch noch mal komplett anschauen - und nicht nur punktuell im Notfall, wie bisher !
Vielleicht schaffe ich damit doch noch den Schritt vom erfahrenen Altgesellen zum Experten ...

Athomas hat geschrieben: ↑Mi Mär 06, 2019 1:38 pmvom erfahrenen Altgesellen zum Experten ...

Ich glaube, die kanonische Schreibweise ist "ExpRten".

Athomas hat geschrieben: ↑Sa Mär 02, 2019 2:34 pm Ich bin immer wieder fasziniert von der Entwicklung der Rechenleistung von PCs in den letzten 40 Jahren. Students „Luxusteil“ von 1980 (das natürlich noch ganz andere Dinge konnte als die reine Rechnerei) hatte eine floating-point-Rechenleistung von 0,15 MFLOPS (http://www.hp9845.net/9845/hardware/processors/).
(...)
Eine nicht mehr topaktuelle Zocker-Grafikkarte (NVIDIA Geforce GTX 1080 Ti) bringt etwa 11,5 TFLOPS – also das 75-millionenfache!

Das ist natürlich alles nix Exaktes – aber es illustriert auch, warum die rechenintensive künstliche Intelligenz lange Zeit nicht so richtig aus dem Quark kommen konnte…

Wenn Du in der Richtung was machen willst, nimmst Du am besten ein AMD Ryzen Gaming Mainboard mit zwei PCIe 3.0 oder zwei PCIe 4.0 Slots. AMD Mainboards unterstützen bereits seit geraumer Zeit AMD CrossFire. Damit kannst zwei AMD Radeon Grafikkarten in einem Rechner betreiben.

Das gleiche gibt es auch von Nvidia, heißt dort Scalable Link Interface (SLI).