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    #1

    Frage Frage zu app_config max_concurrent

    Ich dachte über max_concurrent könnte man steuern - Wu's je Projekt
    Aber scheinbar bin ich da auf dem Holzweg
    Was Will ich 2 Projekte je 2 WU's, beide Projekte haben den gleichen Resource-Wert.
    Meine derzeitigen app_config mit denen ich teste:
    Code:
    <!-- ===================================================== -->
    <!-- Milkyway app_config.xml                               -->
    <!-- Intel Core I9-9900(16Kerne), Nvidia RTX2080S          -->
    <!-- Betriebssystem Windows 10 Pro                         -->
    <!-- Mit definierter Anwendung                             -->
    <!-- 2 WU auf GPU  0 auf CPU                               -->
    <!-- Berechnungszeit je WU im Schnitt 00:03:55             -->
    <!-- Für Open-CL-Nvidia                                    -->
    <!-- by POPSIE 2020.02.17                                  -->
    <!-- ===================================================== -->
    <app_config>
    <!-- CUDA only -->
    <app>
    <name>milkyway</name>
    <executable>milkyway_1.46_windows_x86_64__opencl_nvidia_101.exe</executable>
    <user_friendly_name>Milkyway_1.46_(cuda)</user_friendly_name>
    <max_concurrent>4</max_concurrent>
    <gpu_versions>
    <gpu_usage>0.5</gpu_usage>
    <cpu_usage>0.04</cpu_usage>
    </gpu_versions>
    </app>
    </app_config>
    Code:
    <!-- ===================================================== -->
    <!-- Collatz app_config.xml                                -->
    <!-- Intel Core I9-9900(16Kerne), Nvidia RTX2080S          -->
    <!-- Betriebssystem Windows 10 Pro                         -->
    <!-- Mit definierter Anwendung                             -->
    <!-- 2 WU auf GPU  0 auf CPU                               -->
    <!-- Berechnungszeit je WU im Schnitt 00:03:55             -->
    <!-- Für Open-CL-Nvidia                                    -->
    <!-- by POPSIE 2020.02.17                                  -->
    <!-- ===================================================== -->
    <app_config>
    <!-- CUDA only -->
    <app>
    <name>collatz_sieve</name>
    <executable>collatz_sieve_1.30_windows_x86_64__opencl_nvidia_gpu.exe</executable>
    <user_friendly_name>Collatz_1.30_(cuda)</user_friendly_name>
    <max_concurrent>4</max_concurrent>
    <gpu_versions>
    <gpu_usage>0.5</gpu_usage>
    <cpu_usage>0.04</cpu_usage>
    </gpu_versions>
    </app>
    </app_config>
    Ergebnis ist:
    2xMilkyway aktiv, Ressourcenaufteilung 300
    2xCollatz verdrängt, Ressourcenaufteilung 300
    Was müsste ich in meinen app_config ändern damit das funktioniert.
    Geändert von Trubadix (17.02.2020 um 09:38 Uhr)

  2. Avatar von Handicap SG-FC
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    #2

    Standard

    Moin Moin,

    Wenn ich das richtig verstanden habe willst Du auf einer Graka unterschiedliche WU's rechnen ??

    Ich schätze mal das geht so nicht.

    Zum Parameter selber:

    <app_config>
    <project_max_concurrent>8</project_max_concurrent>
    </app_config>
    Kenne ich nur so und habe ich bisher nur bei CPU verwendet falls GPU nicht richtig zuordnen kann wie viel CPU es braucht.

    Das ist aber Projekt abhängig.

    Dann der Eintrag:

    <gpu_usage>0.5</gpu_usage>
    Steuert die Anzahl der WU's, das also richtig aber damit kann die Graka doch nur 2 WU's rechnen.

    Würde jetzt die nächste App gelesen werden sind es ja auch wieder nur 2 WU's.

    Klingt für mich unlogisch aus EDV Sicht.

    Aber wie bereits gesagt, ich bezweifele das man gleichzeitig auf einer GPU 2 Projekte rechnen kann.

    Man möge mich eines besseren belehren.

    LG

  3. Avatar von pschoefer
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    #3

    Standard

    max_concurrent legt fest, wie viele WUs mit der angegebenen Anwendung maximal gleichzeitig ausgeführt werden dürfen.

    Mit <gpu_usage>0.5</gpu_usage> hast du für beide Anwendungen festgelegt, dass eine WU 0,5 Grafikkarten belegt. Also ist die Grafikkarte bereits mit zwei WUs voll belegt. Das könnte zweimal milkyway oder zweimal collatz_sieve oder je eine WU von beiden sein, das von dir gesetzte Limit von 4 WUs jeder Art wird in keinem Fall erreicht.

    Wenn insgesamt vier WUs auf einer Grafikkarte laufen sollen, darf jede WU nur 0,25 Grafikkarten belegen (<gpu_usage>0.25</gpu_usage>). Und wenn du dann noch erreichen möchtest, dass höchstens zwei WUs mit der jeweiligen Anwendung gleichzeitig laufen dürfen, musst du auch genau das als Limit einstellen (<max_concurrent>2</max_concurrent>).

    - - - Aktualisiert - - -

    Zitat Zitat von Handicap SG-FC Beitrag anzeigen
    Zum Parameter selber:

    <app_config>
    <project_max_concurrent>8</project_max_concurrent>
    </app_config>
    project_max_concurrent außerhalb eines app-Blocks legt fest, wie viele WUs des Projektes insgesamt (unabhängig vom Subprojekt) maximal gleichzeitig ausgeführt werden dürfen. max_concurrent innerhalb eines app-Blocks bezieht sich dann nur auf die jeweiligen Anwendung.

    Zitat Zitat von Handicap SG-FC Beitrag anzeigen
    Aber wie bereits gesagt, ich bezweifele das man gleichzeitig auf einer GPU 2 Projekte rechnen kann.

    Man möge mich eines besseren belehren.
    In der Theorie funktioniert das schon; BOINC startet so viele WUs, bis alle verfügbaren Ressourcen belegt sind, unabhängig vom Projekt. Ob es auch in der Praxis funktioniert, wird man nur durch Tests herausfinden. Gut möglich, dass sich die unterschiedlichen GPU-Anwendungen gegenseitig ausbremsen oder sogar abschießen.
    Gruß
    Patrick

    "Zusammenkommen ist ein Beginn, Zusammenbleiben ein Fortschritt, Zusammenarbeiten ein Erfolg." [H. Ford]

  4. Avatar von Handicap SG-FC
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    #4

    Standard

    @Patrick,

    Danke wieder was gelernt


  5. Titel
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    #5

    Standard

    @Patrick
    tausend Dank nun habe ich es verstanden und es funktioniert mit den folgenden app_config

    Code:
    <!-- ===================================================== -->
    <!-- Collatz app_config.xml                                -->
    <!-- Intel Core I9-9900(16Kerne), Nvidia RTX2080S          -->
    <!-- Betriebssystem Windows 10 Pro                         -->
    <!-- Mit definierter Anwendung                             -->
    <!-- 2 WU auf GPU  0 auf CPU                               -->
    <!-- Berechnungszeit je WU im Schnitt 00:03:55             -->
    <!-- Für Open-CL-Nvidia                                    -->
    <!-- by POPSIE 2020.02.17                                  -->
    <!-- ===================================================== -->
    <app_config>
    <!-- CUDA only -->
    <app>
    <name>collatz_sieve</name>
    <executable>collatz_sieve_1.30_windows_x86_64__opencl_nvidia_gpu.exe</executable>
    <user_friendly_name>Collatz_1.30_(cuda)</user_friendly_name>
    <max_concurrent>2</max_concurrent>
    <project_max_concurrent>2</project_max_concurrent>
    <gpu_versions>
    <use_all_gpus>1</use_all_gpus>
    <gpu_usage>0.25</gpu_usage>
    <cpu_usage>0.04</cpu_usage>
    </gpu_versions>
    </app>
    </app_config>
    Code:
    <!-- ===================================================== -->
    <!-- Milkyway app_config.xml                               -->
    <!-- Intel Core I9-9900(16Kerne), Nvidia RTX2080S          -->
    <!-- Betriebssystem Windows 10 Pro                         -->
    <!-- Mit definierter Anwendung                             -->
    <!-- 2 WU auf GPU  0 auf CPU                               -->
    <!-- Berechnungszeit je WU im Schnitt 00:03:55             -->
    <!-- Für Open-CL-Nvidia                                    -->
    <!-- by POPSIE 2020.02.17                                  -->
    <!-- ===================================================== -->
    <app_config>
    <!-- CUDA only -->
    <app>
    <name>milkyway</name>
    <executable>milkyway_1.46_windows_x86_64__opencl_nvidia_101.exe</executable>
    <user_friendly_name>Milkyway_1.46_(cuda)</user_friendly_name>
    <max_concurrent>2</max_concurrent>
    <project_max_concurrent>2</project_max_concurrent>
    <gpu_versions>
    <use_all_gpus>1</use_all_gpus>
    <gpu_usage>0.25</gpu_usage>
    <cpu_usage>0.04</cpu_usage>
    </gpu_versions>
    </app>
    </app_config>

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