¿Qué es más importante para computación pesada, RAM o CPU?

Esta es una pregunta interesante. Es muy específico para el tipo de datos que está manejando y los cálculos que se realizan. Como se han mencionado algunas otras respuestas, depende de si la tarea con frecuencia requiere acceso aleatorio a los datos. Si ese es el caso, entonces cargar todo el conjunto de datos en la memoria hará una GRAN diferencia. En tal caso, el tamaño de la RAM es bastante importante, dependiendo de qué tan grandes sean los datos.
Por otro lado, si está realizando un acceso en serie a las matrices más o menos (según el algoritmo que esté utilizando y cómo se organizan sus datos), el bloque de datos correspondiente del disco se carga, almacena en caché y luego se opera. En tal caso, dado que los accesos al disco son pocos, la carga en la RAM no es tan importante y sus Flops de cómputo por segundo cuentan más.
Nuevamente, se trata de mirar los números específicos para su aplicación.

La respuesta corta es CPU … suponiendo que tenga suficiente RAM .
es decir, la RAM es importante hasta un punto (flotante) (lo siento, no pude resistir), pero una vez que tenga suficiente para la sobrecarga computacional, agregar más no hará la diferencia.

Sin embargo, “cálculo pesado” puede significar una de dos cosas: un problema con relativamente pocas variables que requiere una gran cantidad de cálculos en esas variables, o una serie de cálculos menos complejos en una gran cantidad de variables . Un ejemplo de lo primero sería calcular π a 10 millones de dígitos; Un ejemplo del segundo sería componer y renderizar efectos de iluminación a 30,000 cuadros de animación en Maya. Este último podría requerir 24 o 32 GB de RAM para mantener la CPU al 100% de su capacidad (que es nuestro objetivo para la máxima eficiencia); el primero solo puede requerir 4GB.

No sé la profundidad del tamaño de su muestra para el análisis estadístico que está describiendo, por lo que no puedo responder definitivamente cuál de los dos escenarios que ha mencionado resultaría más efectivo, pero sospecho que el primero.

En general, el poder de cálculo es más importante en comparación con la memoria. (Por general me refiero a personas que no conocen la arquitectura)
Debe comprender la razón / necesidad / importancia de la CPU y la memoria. La CPU definitivamente es para computación, pero no se trata solo de operaciones Int y Float. Tiene unidades SIMD que si se usan (y se pueden usar de manera eficiente si tiene paralelismo de datos), entonces logrará una gran velocidad.
Para su pregunta, recomendaría que en este momento no se preocupe demasiado por la CPU, ya que ambos tienen una configuración bastante similar. Pero luego hay diferencias que pueden afectar el rendimiento en función de sus necesidades.
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• i5-3.20 tiene 2 núcleos e i5-2.7 tiene 4 núcleos
• i5-3.20 tiene 4M de caché y i5-2.7 tiene 8MB de caché
• I5-3.20 tiene GPU integrada y i5-2.7 no tiene

Obviamente, la frecuencia base operativa es diferente, pero creo que si el conjunto de trabajo es grande, se beneficiará más de la memoria caché. y puede optar por una tarjeta de gráficos discreta separada si elige i5-2.7.
Por lo tanto, observe sus requisitos y tome una decisión sobre las diferencias anteriores, es decir, cuál es el cuello de botella.

Gran parte del cálculo estadístico será cosas como la descomposición de valores singulares que involucran operaciones de matriz bastante pesadas. Para una matriz n por m, el paso costoso tomará [matemática] 4 mn ^ 2 – 4 n ^ 3/3 [/ matemática] flops. Idealmente, querría suficiente memoria para manejar la matriz más grande posible en la memoria, que será m * n. Entonces vemos que el espacio crece cuadráticamente pero el tiempo crece cúbicamente. Suponiendo que m = n podemos aproximar el tiempo y el espacio necesarios, tomando la velocidad como 70 gflops (Core i7 GFLOPS Benchmark).

• n = 100, espacio = 10,000 * 8 bytes = 80K, tiempo = 1Mflop = 0.01ms
• n = 1000, espacio = 8Mbyte, tiempo = 1Gflop = 14ms
• n = 10,000, espacio = 800Mbyte, tiempo = 1Tflop = 14s
• n = 10,0000, espacio = 800Mbyte, tiempo = 1Tflop = 4 horas

Estamos viendo que el espacio es bastante razonable, pero la CPU crece muy rápidamente. Esto sugeriría que la CPU es lo más importante.

Personalmente, todavía iría por una mayor RAM. Si se agota el espacio de intercambio, las cosas se ralentizarán y ninguna cantidad de CPU lo compensará.

Lo que puede encontrar como una opción es usar la GPU. Vea GPU Computing with R, las GPU son buenas para hacer muchos cálculos simples de coma flotante en paralelo, exactamente el tipo de cosas que necesita para el procesamiento estadístico.

Hay una publicación intuitiva detallada aquí:
Antes de que me olvide (Tipos de memoria en una computadora)

Hablemos de uno de los factores más importantes para determinar el rendimiento de un dispositivo informático.

La CPU es, sin duda, el componente más poderoso e importante de un sistema informático. He discutido esto en detalle aquí. Sin embargo, al igual que cada hombre es tan bueno como la mujer adecuada necesita que sea, la CPU debe ser compatible con un sistema de memoria bien diseñado.

La CPU es extremadamente rápida y potente. Pero necesita un flujo constante de datos ‘válidos’ y oportunos para funcionar cerca de su máxima eficiencia.

Esto es análogo a decir, un cuchillo de carnicero automatizado. El cuchillo puede ser extremadamente afilado y el lanzamiento extremadamente poderoso. Pero a menos que haya un flujo constante de carne que necesita cortar, se queda allí. No hacer nada o, peor aún, golpear continuamente contra la cinta transportadora y dañarla potencialmente.

Como se menciona, necesita una especie de compensación entre RAM y CPU.
Por supuesto, si puede tener las mejores partes de las computadoras, es la mejor manera.
Pero si no es posible aquí está mi principio de compensación.
CPU significa Unidad Central de Procesamiento. Cada cálculo se realiza en la CPU. RAM es solo un lugar donde la CPU almacena algunos datos y puede acceder a esos datos más rápido que en el disco duro.
Si la computadora no tiene suficiente espacio en la RAM, almacenará datos en el disco duro, y el disco duro siempre tiene un cuello de botella, la CPU perderá la mayor parte de su tiempo solo leyendo lentamente desde el disco duro.
Su necesidad número uno es que sus datos deben estar en la RAM y no en el disco duro para poder usar su CPU por completo.
Entonces, si sus datos son de aproximadamente 4 GB, 8 GB de RAM serán totalmente normales y luego puede pensar en una mejor CPU.
Si sus datos son más de 8 GB, debe tener 16 GB de RAM.

Eche un vistazo a cómo funcionan las computadoras.

La CPU es el cerebro de su computadora , realiza todos los cálculos. La memoria RAM es un tipo de memoria extremadamente rápida que almacena datos temporales a los que puede acceder la CPU.

Entonces, en su caso, la CPU es más importante. Sin embargo, debe asegurarse de tener suficiente RAM. Si te quedas sin RAM, tu PC se volverá casi inútil, independientemente de lo rápido que sea tu CPU.

Sugeriría que elija 16 gigas de RAM, ya que la RAM no es tan costosa. Mejor prevenir que curar. Aunque 8 conciertos suelen ser el punto ideal.

Si desea ahorrar algo de dinero, puede buscar en línea los programas particulares que desea usar y verificar la cantidad de RAM que ocupan.

Para un cálculo pesado, necesita un equilibrio de RAM y CPU, con un mayor peso hacia la CPU.

Como se requiere RAM para guardar las instrucciones, pero el cálculo real lo realiza la CPU, el cálculo matemático real lo realiza la CPU …

Sí. 😉

Lo que es más importante depende de los detalles de lo que planeas hacer. Sin detalles muy específicos, es muy difícil de juzgar. Si desea un cálculo rápido, necesita suficiente memoria que casi nunca tendrá que buscar. Eso significa comprender cuánta memoria consumirá su sistema operativo y utilidades, y cuánta memoria requerirá su conjunto de datos. Si todo eso encaja en la RAM, es mucho mejor que no encajar.

Una vez que pase eso, desea que su conjunto de datos se ajuste a la memoria caché.

Y si puede obtener eso, entonces un tiempo de ciclo más rápido es mejor, o más núcleos si tiene un problema de subprocesos múltiples.

Hay muchos factores que afectan la capacidad de cálculo pesado
RAM, procesador y tipo de almacenamiento de datos que usa, como si usa un HDD antiguo, entonces su velocidad / capacidad de cálculo disminuirá
GPU es uno de los principales factores que afectan a la computación, generalmente conocida como GPU de tarjeta gráfica, es más rápida que nuestro procesador principal, por lo que también debe obtener una buena memoria gráfica, ya que aumentará la velocidad de computación de sus computadoras aproximadamente 14-15%