Le Forum de l'Alliance Francophone

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Auteur Sujet: GPUGrid  (Lu 331592 fois)

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Hors ligne [AF] fansyl

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Réponse #1600 le: 31 August 2020 à 20:47
Merci pour la traduction, gros boulot !  :jap:

J'ai l'impression d'avoir reçu 3 badges pour ce papier :

Très content de faire mon premier top 1% !  :) :) :)

 :hello:

Je crunche dans le silence et c'est ma joie !
Ryzen 1700X/32Go/GTX970 (sous WC) - i7-3770T/16Go/HD4000 - Ryzen 5700G/32Go/GTX1050 - Q9550/8Go/GT1030 - 3xAndroidBox S912



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Réponse #1601 le: 08 October 2020 à 16:24
https://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5180&nowrap=true#55449
Suspending project... Until we update the app. Sorry.
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Suspension du projet... Jusqu'à ce que nous mettions à jour l'application. Désolé.

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Réponse #1602 le: 09 October 2020 à 16:18
https://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5183#55495
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Project restarted
Dears, thanks for your patience.

I updated the acemd3 apps.

Also, I verified that there were very few results by apps from the old CUDA version, so I won't be re-deploying them. In other words, apps now require CUDA 10 (Linux) and CUDA 10.1 (Windows). In terms of drivers versions:

CUDA 10.1 (10.1.105) >= 418.39 for Windows
CUDA 10.0 (10.0.130) >= 410.48 for Linux

https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html
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Projet relancé
Mes chers, merci de votre patience.

J'ai mis à jour les applications acemd3.

J'ai également vérifié qu'il y avait très peu de résultats par les applications de l'ancienne version CUDA, donc je ne les redéploierai pas. En d'autres termes, les applications nécessitent maintenant CUDA 10 (Linux) et CUDA 10.1 (Windows). En ce qui concerne les versions des pilotes :

CUDA 10.1 (10.1.105) >= 418.39 pour Windows
CUDA 10.0 (10.0.130) >= 410.48 pour Linux

https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html

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Réponse #1603 le: 09 October 2020 à 18:20
Et ils continuent dans l'élitisme ...

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Hors ligne fzs600

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Réponse #1604 le: 19 December 2020 à 18:37
We have a situation, and no quick solution. I'm suspending the project.
https://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5206&nowrap=true#56068


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Hors ligne Maurice Goulois

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Réponse #1605 le: 20 December 2020 à 10:43
Depuis le temps que ce projet fonctionne, c'est étonnant que ça n'ait pas été anticipé. Mais ça arrive même aux meilleurs  :)



Hors ligne JeromeC

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Réponse #1606 le: 20 December 2020 à 18:25

A quoi bon prendre la vie au sérieux, puisque de toute façon nous n’en sortirons pas vivants ? (Alphonse Allais)



Hors ligne [AF] Kalianthys

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Réponse #1607 le: 21 December 2020 à 15:53
Bonne nouvelle. Le projet refonctionne.  :D

https://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5207#56118

Kali.





Hors ligne JeromeC

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Réponse #1608 le: 21 December 2020 à 16:10
Mais il a pas d'appli pour Mac. Tristesse.

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Réponse #1609 le: 24 December 2020 à 21:27
Le GPGPU sur Mac ... :siflotte:

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Réponse #1610 le: 27 December 2020 à 13:04
Heureusement y'a un certain nombre d'autres projets qui tournent bien :)

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Hors ligne [AF>Amis des Lapins] Jean-Luc

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Réponse #1611 le: 31 December 2020 à 09:18
Waouh !
Les stats s'envolent pour ce projet.
Plus de 1 milliard en 24 heures !
Il doit y avoir un raid ou quelque chose de ce type.



Rédacteur d'un article sur BOINC, adresse :
http://www.astrocaw.eu/?p=605
Créateur d'un site actif de recherche sur les suites aliquotes :
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Réponse #1612 le: 31 December 2020 à 12:31
Ou un bug :)

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Réponse #1613 le: 11 February 2021 à 10:06
C'est reparti depuis hier !
peu de tâches mais quelques-une à choper, de temps en temps : https://www.gpugrid.net/server_status.php

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Réponse #1614 le: 11 February 2021 à 21:56
Quelque chose m'échappe

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Thu Feb 11 21:52:25 2021 | GPUGRID | Message du serveur: Ce projet ne supporte pas les ordinateurs de ce type x86_64-apple-darwin

Il n'y a qu'une appli CUDA pour windows et linux c'est ça ?

Je m'étais basé là dessus, donc j'ai eu tort... :(

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Réponse #1615 le: 15 February 2021 à 13:06
C'est reparti depuis hier !
peu de tâches mais quelques-une à choper, de temps en temps : https://www.gpugrid.net/server_status.php

https://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5217&nowrap=true#56504
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Nouvelles unités de travail D3RBanditTest :
Comme vous l'avez peut-être remarqué, nous avons envoyé un nouveau lot de WU pour une nouvelle expérience. Cette fois, les WU sont assez volumineux et nécessitent des cartes relativement nouvelles. Pour référence, devrait être ~ 18h sur un 1080 Ti.

Avec ma GTX 970, j'en ai calculé plusieurs en 50 h et en 30 h avec ma GTX 1070 !

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Réponse #1616 le: 17 June 2021 à 17:15
Experimental Python tasks (beta) - task description
https://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5233&nowrap=true#56977
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Bonjour à tous, je voulais simplement faire le point sur les tâches d'apprentissage automatique en Python que Toni a mentionnées plus tôt dans le fil de discussion "Tâches expérimentales en Python (bêta)".

Qu'est-ce que nous essayons d'accomplir ?
Nous essayons d'entraîner des populations d'agents intelligents dans un environnement informatique distribué pour résoudre des problèmes d'apprentissage par renforcement. Cette idée est inspirée du fait que les sociétés humaines sont bien informées dans leur ensemble, alors que les agents individuels ont des informations limitées. En outre, chaque nouvelle génération d'individus tente d'étendre et d'affiner les connaissances héritées des précédentes, et les découvertes les plus intéressantes sont intégrées à un corpus de connaissances communes. L'idée est que de petits groupes d'agents s'entraînent sur des machines GPUgrid et rendent compte de leurs découvertes et de leurs résultats. Les informations de plusieurs agents peuvent être mises en commun et transmises aux nouvelles générations d'agents d'apprentissage automatique. À notre connaissance, c'est la première fois que quelque chose de ce genre est tenté dans une plateforme de type GPUGrid, et cela a le potentiel de s'étendre pour résoudre des problèmes inaccessibles à plus petite échelle.

Pourquoi la plupart des travaux ont-ils échoué il y a quelques semaines ?
Il nous a fallu du temps et des essais pour faire fonctionner des agents simples, mais nous avons réussi à résoudre les problèmes des semaines précédentes. Maintenant, presque tous les agents s'entraînent avec succès.
Pourquoi les GPU sont-ils sous-utilisés ? et à quoi servent les CPU ?
Au cours des semaines précédentes, nous avons effectué des tests à petite échelle, avec de petits modèles de réseaux neuronaux qui occupaient peu de mémoire GPU. De plus, certains environnements d'apprentissage par renforcement, surtout les plus simples comme ceux utilisés dans le test, fonctionnent sur le CPU. Notre idée est de passer à des modèles et des environnements plus complexes afin d'exploiter la capacité des GPU de la grille.

Plus d'informations :
Nous utilisons principalement PyTorch pour former nos réseaux neuronaux. Nous utilisons Tensorboard uniquement parce qu'il est pratique pour la journalisation. Nous pourrions supprimer cette dépendance à l'avenir.

 

Traduit avec www.DeepL.com/Translator (version gratuite)


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Réponse #1617 le: 17 June 2021 à 18:41
Je comprends pas bien la notion "d'agent" telle qu'utilisée plein de fois dans son texte.

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Réponse #1618 le: 17 June 2021 à 21:47
T'as jamais vu Matrix ? :o

Boincstat
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Config principale : i7 2600K@4,2 GHz / 32 Go@1333 MHz / GTX 970 (Win 10)
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ARM : 1*S922 + 1*H3
Boinc@Raspberry Pi | Boinc et Linux | Date fin de projets


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Réponse #1619 le: 17 June 2021 à 22:44
Hou ben je ferai jamais de GPUGrid alors !!! :eek:

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Réponse #1620 le: 18 June 2021 à 19:16
Je ne peux pas faire de tâche Python 3 car mes GPU sont sous Windows (pas Linux)...
J'essaie de faire des tâches "New version of ACEMD" mais elles sont annulées par le serveur après quelques heures de crunch !?  :??:
mais comment je vais faire pour atteindre le milliard de crédits ?  :cry:

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Réponse #1621 le: 02 July 2021 à 10:36
https://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5238#57041
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Mise à jour de l'appli acemd3
J'ai déployé la nouvelle application, qui nécessite désormais cuda 11.2 et, espérons-le, prend en charge toutes les dernières cartes. Toucher les versions cuda est toujours un cauchemar dans le planificateur boinc, alors attendez-vous à des problèmes.

Toni

[Ndt] Seulement sous Linux : https://www.gpugrid.net/apps.php
« Modifié: 02 July 2021 à 10:52 par franky82 »

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Réponse #1622 le: 07 August 2021 à 09:59
https://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5246#57240
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Que se passe-t-il et que se passera-t-il à GPUGRID, mise à jour pour 2021

Comme vous le savez, GPUGRID a été le premier projet BOINC à exécuter des applications GPU, en fait, nous aidons à créer l'infrastructure pour cela. C'était il y a de nombreuses années et depuis lors, beaucoup de choses ont changé. En particulier, récemment, nous n'avions pas un flux constant d'unités de travail. Je voudrais expliquer ici le futur présent et attendu de GPUGRID.

Au cours des dernières années, nous sommes passés de la science en exécutant de très nombreuses simulations pour développer de nouvelles méthodes à la frontière entre les simulations physiques et les méthodes d'apprentissage automatique/intelligence artificielle. Ces nouvelles méthodes ne nécessitaient pas beaucoup de simulations et la plupart des doctorants du groupe de recherche n'utilisaient pas quotidiennement GPUGRID. Nous avions encore quelques projets à long terme en cours sur GPUGRID dont vous verrez bientôt les résultats en termes de nouvelles publications scientifiques.

Entre autres choses ACEMD, l'application derrière GPUGRID est maintenant construite en partie à l'aide d'OpenMM, dont je suis également le chercheur principal. Comme vous le savez peut-être, OpenMM est également utilisé dans Folding@Home. Nous avons reçu une subvention pour développer OpenMM très récemment avec une ou deux personnes commençant avant la fin de l'année. Ce sera bon pour GPUGRID car cela signifie que nous utiliserons beaucoup plus GPUGRID.

De plus, nous avons récemment trouvé un moyen d'exécuter des simulations d'IA dans GPUGRID. Nous n'avons exécuté que très peu de cas de test, mais il y a un doctorant dans le laboratoire avec une thèse sur l'intelligence coopérative, où de très nombreux agents d'IA collaborent pour résoudre des tâches. L'objectif est de comprendre comment fonctionne l'intelligence coopérative. Nous recherchons également un post-doctorant en intelligence coopérative, au cas où vous connaissiez quelqu'un.

https://www.compscience.org

J'espère que cela clarifiera la situation actuelle. Sur le plan pratique, nous nous attendons à ce que l'application ACEMD soit corrigée pour RTX30xx dans quelques semaines, car maintenant le développeur d'ACEMD effectue également le déploiement sur GPUGRID, ce qui simplifie tout.

GDF

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Réponse #1623 le: 07 August 2021 à 10:49



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Réponse #1624 le: 07 August 2021 à 11:56
https://www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5246#57240
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Que se passe-t-il et que se passera-t-il à GPUGRID, mise à jour pour 2021

Comme vous le savez, GPUGRID a été le premier projet BOINC à exécuter des applications GPU, en fait, nous aidons à créer l'infrastructure pour cela. C'était il y a de nombreuses années et depuis lors, beaucoup de choses ont changé. En particulier, récemment, nous n'avions pas un flux constant d'unités de travail. Je voudrais expliquer ici le futur présent et attendu de GPUGRID.

Au cours des dernières années, nous sommes passés de la science en exécutant de très nombreuses simulations pour développer de nouvelles méthodes à la frontière entre les simulations physiques et les méthodes d'apprentissage automatique/intelligence artificielle. Ces nouvelles méthodes ne nécessitaient pas beaucoup de simulations et la plupart des doctorants du groupe de recherche n'utilisaient pas quotidiennement GPUGRID. Nous avions encore quelques projets à long terme en cours sur GPUGRID dont vous verrez bientôt les résultats en termes de nouvelles publications scientifiques.

Entre autres choses ACEMD, l'application derrière GPUGRID est maintenant construite en partie à l'aide d'OpenMM, dont je suis également le chercheur principal. Comme vous le savez peut-être, OpenMM est également utilisé dans Folding@Home. Nous avons reçu une subvention pour développer OpenMM très récemment avec une ou deux personnes commençant avant la fin de l'année. Ce sera bon pour GPUGRID car cela signifie que nous utiliserons beaucoup plus GPUGRID.

De plus, nous avons récemment trouvé un moyen d'exécuter des simulations d'IA dans GPUGRID. Nous n'avons exécuté que très peu de cas de test, mais il y a un doctorant dans le laboratoire avec une thèse sur l'intelligence coopérative, où de très nombreux agents d'IA collaborent pour résoudre des tâches. L'objectif est de comprendre comment fonctionne l'intelligence coopérative. Nous recherchons également un post-doctorant en intelligence coopérative, au cas où vous connaissiez quelqu'un.

https://www.compscience.org

J'espère que cela clarifiera la situation actuelle. Sur le plan pratique, nous nous attendons à ce que l'application ACEMD soit corrigée pour RTX30xx dans quelques semaines, car maintenant le développeur d'ACEMD effectue également le déploiement sur GPUGRID, ce qui simplifie tout.

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Ils feraient mieux d'utiliser FAH directement ...

Surtout que FAH commence déjà à lancer des simulations à partir de résultats en provenance d'AlphaFold ...

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