GPUGRID

[roundup]

Danke @AxelS. Dann mache ich erst einmal mit Primegrid weiter.

Edit:
Läuft wieder. War wohl ein Problem von GPUGrid.

[Rainer Baumeister]

Moin in die Runde,

es gibt für Linuxer eine neue Version (Beta) zum testen.
Anaconda Phyton3 Environment v401 (cuda100)

Übersetzung durch Deepl.com:
Ich erstelle gerade einige experimentelle Aufgaben für die Python-Anwendung (Beta-Version). Sie sind Linux- und CUDA-spezifisch und dienen der Vorbereitung zukünftiger Batches.

Sie können eine relativ große Menge an Festplattenspeicher (in der Größenordnung von 1-10 GB) verwenden, der zwischen den Durchläufen bestehen bleibt und gelöscht wird, wenn Sie das Projekt zurücksetzen.

Bei mir werden lange Zeiten angezeigt, aber auch irrsinnige Cr.
Mint 1700x mit GTX1070ti ~21.000sec. mit 1,2Mill. Punkten
Mint 3700 mit RTX2070 ~12 000sec mit 1,2 Mill. Punkten.

Gruß Rainer

Ergänzung:
Die Werte sind sehr unterschiedlich, gerade auf dem 3700 mit RTX 2070 GPU-RAM > 2200MB mit nur GPU-Last von ~80%
Beim 1700x mit GTX1070 nur GPU-RAM ~240MB mit fast 100%
Jeweils mit 99% Einstellung der CPU.
Anzeige mittels Conky

[Brisco82]

Hallo Zusammen,

vielleicht ist ja von Euch einer schlauer. Ich habe seit Wochen keine neue Arbeit und auch auf der Projekt-HP ist nichts konkretes zu finden.

Hat jemand von Euch genauere Infos??

Viele Grüße

Brisco

[walli]

Leider nein. Ich weiss auch nur das, was in deren Forum steht, und da herrscht große Ratlosigkeit.

[[ETA]MrSpadge]

https://www.gpugrid.net/forum_thread...rap=true#56305

"Worse, stuck in grant writing...
Sorry, I will attend later when I can."

Sie müssen sich um Geldnachschub kümmern.

MrS

[bossmaniac]

Es gibt wieder Arbeit, aber sie scheint stand jetzt schon wieder vergeben zu sein. Ausserdem laufen die Wutzen seeehr lange. Ich habe 5 derzeit und eine nach 61,920.12 Sekunden auf einer 1080ti fertig.

[xii5ku_AT]

Es gibt wieder Arbeit, aber sie scheint stand jetzt schon wieder vergebebn zu sein.

Wer höflich aber beharrlich fragt, bekommt auch weiterhin Arbeit. :-)

Ausserdem laufen die Wutzen seeehr lange. Ich habe 5 derzeit und eine nach 61,920.12 Sekunden auf einer 1080ti fertig.

D.h. man sollte wiederum nicht zu beharrlich fragen, sondern nur für soviel, wie man binnen 24 Stunden schafft. Sonst gibt es den Bonus für schnelle Rückmeldung der Ergebnisse nicht.

[[ETA]MrSpadge]

Meine GTX1070 braucht ca. 90.000 Sekunden, also etwas mehr als einen Tag

MrS

[Felix_M_]

Meine WU ist nach 91.000 Sec als Fehler beim Berechnen gekennzeichnet worden, schade. Eigentlich ist GPUGrid ein zuverlässiges Projekt.

Edit:
ich bin bei GPUGRID raus, die Laufzeiten sind auf ner GTX 960 innerhalb der Deadline nicht mehr realistisch.

[Urs]

Gibt wieder was. Kurze!

Edit: War wohl was voreilig. Der Zähler sprang zurück und nu tut sich erstmal garnix in sachen Vortschritt.

[[ETA]MrSpadge]

Heute wurde eine neue App veröffentlicht, die endlich auch Ampere unterstützen sollte:
https://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5238

Es könnte noch Probleme geben (warum nicht erst als Beta test?) und vorerst nur für Linux, wie es aussieht:
https://www.gpugrid.net/apps.php

MrS

[DeleteNull]

Läuft gut. 12h16m für eine 3080 bei 675.000 Punkten.

[[ETA]MrSpadge]

Scheint dann aber nicht von den zusätzlichen FP32 Shadern von Ampere zu profitieren. Meine GTX1070 braucht ca. 25h dafür, d.h. die RTX3080 läuft ungefähr so wie Pascal mit 4000 FP32 Einheiten.

MrS

[walli]

Hier ein kurzes Update zum GPUGRID: https://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5246#57240.

[bossmaniac]

Hier ein kurzes Update zum GPUGRID: https://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5246#57240.

Interessant. Wir haben gerade MIP bei WCG wegen KI verloren. Wenn GPUGRID diese "cooperative intelligence" nutzbar machen können, vielleicht schaffen die es die Tensor EInheiten auf Volta, Turing und Ampere gewinnbringend einzusetzten...

[lugu]

Ich hab gerade das erste Mal seit gefühlten zehn Jahren einen Short Run abgekriegt.

[Felix_M_]

Hat hier mal jemand in den letzten Wochen gerechnet und hat ungefähre Laufzeiten, dass man ein Gefühl dafür bekommt?
Geschätzter Rechenaufwand: 1.000.000.000 GFLOPs kommt mir etwas hoch vor, ebenfalls die geschätzte Laufzeit von 279d 18h....

[Uwe-Bergstedt]

33263609 27388705 19 Jan 2023 | 7:38:32 UTC 19 Jan 2023 | 14:20:21 UTC Fertig und Bestätigt 16,359.37 --16,038.58 --180,000.00 ACEMD 3: molecular dynamics simulations for GPUs v2.20 (cuda1121)
33261679 27388321 18 Jan 2023 | 18:49:29 UTC 19 Jan 2023 | 7:38:32 UTC Fertig und Bestätigt 31,996.69 --31,474.42 --405,000.00 ACEMD 3: molecular dynamics simulations for GPUs v2.20 (cuda1121)

[roundup]

33263400 27388838 551511 19 Jan 2023 | 5:42:24 UTC 19 Jan 2023 | 13:37:18 UTC Fertig und Bestätigt 18,255.53 .. 18,071.39 .. 240,000.00 ACEMD 3: molecular dynamics simulations for GPUs v2.20 (cuda1121)
33260109 27387978 551511 18 Jan 2023 | 16:23:20 UTC 19 Jan 2023 | 6:39:21 UTC Fertig und Bestätigt 18,975.02 .. 18,961.72 .. 255,000.00 ACEMD 3: molecular dynamics simulations for GPUs v2.20 (cuda1121)
Gerechnet auf einer 2070S

[Felix_M_]

scheinbar habt ihr beide ACEMD abbekommen, hab nun eine Python apps for GPU hosts laufen, da sieht das ganze scheinbar ganz anders aus
läuft laut Boinc mit 0,9 CPU Cores, lauf CPU Zeit und Taskmanager aber eher mit 4 Cores. Und die GPU wird auch nicht wirklich ausgelastet.
Schade, früher war GPUGrid eines der besten GPU-Projekte, vor allem im Medizinbereich.

[roundup]

scheinbar habt ihr beide ACEMD abbekommen, hab nun eine Python apps for GPU hosts laufen, da sieht das ganze scheinbar ganz anders aus
läuft laut Boinc mit 0,9 CPU Cores, lauf CPU Zeit und Taskmanager aber eher mit 4 Cores. Und die GPU wird auch nicht wirklich ausgelastet.
Schade, früher war GPUGrid eines der besten GPU-Projekte, vor allem im Medizinbereich.

Stimmt, die Python Apps sind komplett anders. Für die ACEMD gibt es seit Monaten keine dauerhafte WU-Versorgung mehr. Die ACEMD-App hat ein Update bekommen, deshalb gab es mal wieder einen Batch.
Zum Dauercrunchen eignet sich GPUGrid leider nicht mehr.

[Felix_M_]

Schade, war früher ein schönes, und eigentlich auch zuverlässiges Projekt

[Uwe-Bergstedt]

unter welchen Vorraussetzungen laufen die Schlangen-Python apps for GPU hosts-

ich habe Win10 und 11, GPU 3090, Treiber 531.18 vom 28.02.23

Allein das Runterladen dauert ca 2Std bei 1,84GB

dann läuft das Teil ohne die GPU zu beanspruchen nur so lange du --Scheiße-- sagen kannst und bricht dann mit Eror ab, ich bin ja sowas von Begeistert von.

nach dem 3ten Versuch habe ich aufgegeben

[walli]

Was gibt das Projekt denn für Voraussetzungen vor? Schon mal in deren Forum geschaut? Schon mal ins Stderr der betreffenden WU(s) geschaut?

Ich habe das Projekt testweise angeworfen; die 1,89GB waren hier dank schneller Leitung nach wenigen Minuten heruntergeladen und die Python-Anwendung läuft auf meinem Windows 10 mit RTX 2080 und Treiberversion 528.02 zwar etwas ineffizient zwischen 25-60% Auslastung, aber sie läuft:



Es werden massig Python-Instanzen gespawnt und der RAM-Verbrauch liegt insgesamt bei etwa 8GB.

HTH

[Uwe-Bergstedt]

Hallo Walli

"Schon mal ins Stderr der betreffenden WU(s) geschaut?"

geschaut = ja
Kapiert= nixxx

http://www.gpugrid.net/result.php?resultid=33332503