Auteur Sujet: NumberFields@home  (Lu 41916 fois)

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toTOW

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Re : NumberFields@home
« Réponse #225 le: 24 mars 2019 à 23:08 »
Je crois qu'il est passé aux dernière versions du client Moo ... je sais pas si le wrapper a évolué par contre ...
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Re : NumberFields@home
« Réponse #226 le: 27 mars 2019 à 16:48 »
J'y comprends rien !
J'ai reçu des WUs avec le nom "(default)" à la fin.
Elles payent beaucoup plus que les autres.
Et elles semblent se calculer sur CPU !
Vous avez aussi cela ?
J'avais jamais vu ce type de WU avant...


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Re : NumberFields@home
« Réponse #227 le: 27 mars 2019 à 19:03 »
J'ai décoché CPU dans les préférences du projet, je ne reçois donc que des UT pour GPU cuda.

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Re : NumberFields@home
« Réponse #228 le: 27 mars 2019 à 20:35 »
Je n'ai pas encore une estimation précise.
Mais ça va aller chercher dans les 160 000 points par jour juste avec mon CPU de 2010 à 12 threads (20 fois la normale !!! ), au lieu de 20 000 points.
Il se sont complètement trompés !!!

 :pt1cable:


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Re : NumberFields@home
« Réponse #229 le: 31 mars 2019 à 21:28 »
Le mystère s'éclaircit après un weekend de discussions.
J'ai posé la question sur le forum du projet.
J'ai aussi fait quelques suggestions à Eric Driver, pour qu'il explique plus simplement l'immense portée de son projet.
Il va peut-être en tenir compte prochainement...

Pour ceux que cela intéresse :

https://numberfields.asu.edu/NumberFields/forum_thread.php?id=365&postid=2329#2329


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Re : NumberFields@home
« Réponse #231 le: 06 avril 2019 à 08:14 »
Mille mercis pour cette news fondamentale fzs600 !
Je n'avais pas vu !

 :jap:
« Modifié: 06 avril 2019 à 09:20 par [AF>Amis des Lapins] Jean-Luc »


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Re : NumberFields@home
« Réponse #232 le: 06 avril 2019 à 14:16 »
C'est top, mais Linux only pour le moment.
 
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Re : NumberFields@home
« Réponse #233 le: 06 avril 2019 à 14:29 »
Citer
Il y a donc eu de nouveaux développements au cours de la semaine dernière. C'est à la fois bon et mauvais.

Tout d'abord, un peu d'histoire. La raison pour laquelle j'ai attendu si longtemps pour développer une application GPU est que le calcul était fortement dépendant des bibliothèques multiprécision (gmp) et des bibliothèques théoriques des nombres (pari/gp). Les deux utilisent de la mémoire allouée dynamiquement, ce qui est un grand non-non dans les GPU. J'ai trouvé une bibliothèque multiprécision en ligne que je pouvais utiliser en codant en dur la précision au maximum requis (environ 750 bits), éliminant ainsi la dépendance des allocations de mémoire. La pièce suivante du puzzle était de coder une fonction discriminante polynomiale. Après avoir fait cela, je pourrais enfin compiler un noyau pour le GPU. C'est l'historique de l'application GPU actuelle. Il est environ 20 à 30 fois plus rapide que la version CPU actuelle (dépend des vitesses WU et cpu/gpu).

Mais alors j'ai réfléchi... mon algorithme de discrimination polynomiale GPU est différent de celui de la bibliothèque PARI (le leur fonctionne pour tous les degrés et le mien est spécialisé au degré 10). Donc pour bien comparer des pommes avec des pommes, j'ai remplacé l'algorithme PARI par le mien dans la version CPU du code. J'ai été choqué par ce que j'ai trouvé... la version CPU était maintenant environ 10x plus rapide qu'avant. Je n'ai jamais pensé que j'étais capable d'écrire un algorithme qui serait 10x plus rapide qu'une fonction de bibliothèque bien établie. WTF ? Maintenant, je me donne un coup de pied au cul pour ne pas l'avoir fait plus tôt !

Cela apporte un mélange d'émotions. D'un côté, c'est génial d'avoir maintenant une version CPU qui est 10x plus rapide. Mais cela signifie aussi que mon code GPU est de la merde. Avec toute la puissance d'un GPU actuel, je m'attendrais à ce qu'il soit au moins 10 fois plus rapide que la version CPU équivalente. Comparé à la nouvelle version du CPU, le GPU n'est que 2 à 3 fois plus rapide. C'est inacceptable.

Le nouveau plan est donc le suivant :

1. Déployer de nouveaux exécutables CPU. Comme c'est 10 fois plus rapide, je vais devoir multiplier le crédit par 10. (Les crédits par heure resteront les mêmes pour le processeur mais baisseront évidemment pour le GPU)
2. Développer de nouveaux noyaux GPU améliorés.

Je ne blâme pas les utilisateurs de GPU pour avoir quitté le navire à ce stade. Franchement, l'inefficacité de l'application GPU actuelle n'en vaut pas la peine (pour eux ou pour le projet).

Pour ce que ça vaut, j'ai compilé des versions openCL. La version Nvidia fonctionne parfaitement. La version d'AMD est boguée pour une raison quelconque, tout comme la version de Windows. Comme je vais changer les noyaux de toute façon, il n'y a pas de raison de les déboguer pour le moment.

Il est marrant de mec :)

Citer
Je viens de déployer les nouvelles applications CPU. Version 3.00. N'hésitez pas à annuler toutes les WU associées aux anciennes versions (2.xx).

Je ne suis pas sûr de la meilleure façon de faire la transition de la valeur du crédit. Si je le change maintenant, les retours tardifs seront pénalisés. Si j'attends, les tours rapides seront trop récompensés.

Et les nouvelles applications GPU sont dans quelques semaines.

Citer
Je reviens temporairement au crédit basé sur le temps d'exécution. Une fois que tout le monde aura eu la chance de s'installer avec l'application CPU super rapide, je reviendrai au crédit fixe par wu. Je pense que c'est la façon la plus équitable de gérer les crédits pendant la période de transition.
Parce que c'était lui, parce que c'était moi.

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Re : NumberFields@home
« Réponse #234 le: 06 avril 2019 à 17:01 »
Merci pour la traduction JeromeC :jap:

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Re : NumberFields@home
« Réponse #235 le: 06 avril 2019 à 17:06 »
Donc voila ce que donne la nouvelle application.
Citer
6 Apr 2019, 14:37:12 UTC    6 Apr 2019, 15:03:22 UTC    Terminé et validé    1,486.37    1,432.34    20.09    Get Decic Fields v3.00 (default)
x86_64-pc-linux-gnu
Citer
6 Apr 2019, 14:23:19 UTC    6 Apr 2019, 14:53:07 UTC    Terminé et validé    1,725.14    1,638.48    23.13    Get Decic Fields v3.00 (default)
x86_64-pc-linux-gnu
Citer
6 Apr 2019, 14:23:19 UTC    6 Apr 2019, 15:01:19 UTC    Terminé et validé    1,036.56    1,013.62    13.90    Get Decic Fields v3.00 (default)
x86_64-pc-linux-gnu

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Re : Re : NumberFields@home
« Réponse #236 le: 07 avril 2019 à 10:16 »
Cela apporte un mélange d'émotions. D'un côté, c'est génial d'avoir maintenant une version CPU qui est 10x plus rapide. Mais cela signifie aussi que mon code GPU est de la merde.
Au moins il a amélioré l'application CPU, c'est super.

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Re : NumberFields@home
« Réponse #237 le: 07 avril 2019 à 11:50 »
OUI, c'est plus que super !
Quant à l'application GPU, il travaille dessus.
Les calculs sont effectivement 10 fois plus rapides, je confirme !!!


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Re : NumberFields@home
« Réponse #238 le: 07 avril 2019 à 12:02 »
En parlant de projets qui sur-créditent ...
Pas loin de 150000 / heure en GPU
 
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Re : NumberFields@home
« Réponse #239 le: 07 avril 2019 à 12:42 »
Il a arrêté les GPU, car elles ne sont que 3 fois plus rapides que les CPU pour le moment !


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Re : NumberFields@home
« Réponse #240 le: 10 avril 2019 à 11:41 »
Un mail qui a été envoyé par Eric Driver à la liste de diffusion "projet" de boinc (*)

Citer
La débâcle des crédit NumberFields 2019

Richard voulait que je rassemble ces informations concernant la situation de crédit chez NumberFields au cours des deux dernières semaines.

Je pense qu'il vaut mieux décomposer les événements dans l'ordre chronologique, avec un résumé à la fin.  Voici donc...

Pour commencer, NumberFields utilisait l'option credit_from_runtime validator depuis de nombreuses années.   Il avait été assez stable avec très peu de plaintes de la part des utilisateurs.  Il y avait des tricheurs ?  Oui, mais cela a été atténué par l'utilisation du plafond d'exécution. Puis un jour, j'ai décidé d'introduire une application GPU....

Épisode 1 : Crédit de Runtime
Ma plus grande préoccupation était de produire une application robuste et de l'intégrer de façon transparente dans le projet, mais je n'avais pas envisagé le système de crédit.  Eh bien, comme je l'ai vite appris, credit_from_runtime ne fonctionne pas bien avec les applications GPU.  D'une part, il pouvait facilement être trompé par les gens du GPU - puisque la version GPU était beaucoup plus rapide, le capuchon n'avait pratiquement aucun effet.  Si le GPU avait eu un chapeau séparé de temps d'exécution, alors la tricherie aurait pu être atténuée comme avant.  Mais même sans la tricherie, les GPU FLOPS sont largement surestimés et donnent des crédits incroyablement élevés.

Épisode 2 : "Crédit Nouveau"
En raison des problèmes avec credit_from_runtime, nous avons décidé de passer au système de crédit par défaut (CreditNew).  La version GPU n'a donc pratiquement rien payé.  Les accros du crédit ont commencé à faire des retraits et à partir pour aller chercher leur dose ailleurs.  Bien sûr, ce n'est pas bon pour un projet qui veut retenir ses bénévoles.  J'ai réalisé que CreditNew mettrait un certain temps avant que le calcul de la moyenne s'établisse, mais ce n'est pas le cas.  Ne sachant pas avec certitude si et quand les crédits se corrigeraient d'eux-mêmes, je suis désespérément passé au mécanisme credit_from_wu.  En passant, j'ai finalement appris que le problème de stabilisation était causé par les valeurs aberrantes d'exécution, que j'avais implémentées des années auparavant et que j'avais oubliées - les tâches gpu étaient si rapides qu'elles étaient toutes marquées comme des valeurs aberrantes et que, bien sûr, CreditNew a merdé.

Épisode 3 : Crédit par UT
En passant au crédit fixe par UT, j'ai dû choisir une valeur pour le crédit.  J'ai fait l'erreur d'écouter un junkie du crédit sur le forum et j'ai fixé le crédit horaire à un niveau proche de ce qu'un autre projet a payé.  Grosse erreur - les drogués du crédit étaient défoncés comme un cerf-volant (et très silencieux), mais maintenant le processeur payait presque 18 fois ce qu'il avait à l'origine.  C'était clairement inacceptable, alors je l'ai réduit.  Maintenant, les crédits du CPU sont à peu près égaux à leur valeur d'origine, les crédits du GPU sont nettement inférieurs et, bien sûr, les accros du crédit se plaignent à nouveau.

Résumé
Tout d'abord, voici un lien montrant la débâcle du crédit sous forme de graphique : https://boincstats.com/en/stats/122/user/detail/1969/charts [j'avoue, c'est de toute beauté :D]
Après avoir corrigé le mécanisme d'exécution des valeurs aberrantes, le projet a recommencé à utiliser CreditNew.
Quoi qu'il en soit, je pense que le but de Richard pour ces notes n'était pas d'aérer mon linge sale, mais de fournir une "leçon apprise" pour de futurs projets, en particulier ceux avec des applications gpu et cpu.  Voici donc mes leçons apprises :

1.  N'utilisez jamais credit_from_runtime avec une application gpu.
2.  Utilisez CreditNew si possible.
3.  Avant d'introduire une application gpu, assurez-vous que le "mécanisme des valeurs aberrantes d'exécution" peut le gérer (sinon CreditNew ne fonctionnera pas correctement).
4.  N'écoute pas les junkies.


(*) je suis dedans depuis l'époque ou j'espérais que ces braves gens m'aideraient à compiler l'appli goofix sur macOS, seul Seb m'a aidé et j'ai pas réussi (trop d'échec tue le succès)
« Modifié: 10 avril 2019 à 11:43 par JeromeC »
Parce que c'était lui, parce que c'était moi.

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Re : NumberFields@home
« Réponse #241 le: 10 avril 2019 à 17:08 »
Merci pour la traduction.  :kookoo:

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Re : NumberFields@home
« Réponse #242 le: 10 avril 2019 à 17:26 »
Merci JeromeC pour les nouvelles.
Je ne connaissais pas ce message.
Même si je suis de près toutes les évolutions sur NumberFields.

En tout cas, une chose est certaine : en un temps donné, je calcule 10 fois plus de WUs qu'avant !
28 Decics trouvées en plusieurs mois.
6 de plus en seulement quelques jours...

 :)


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Re : NumberFields@home
« Réponse #243 le: 10 avril 2019 à 22:27 »
Merci JeromeC pour les nouvelles.
Je ne connaissais pas ce message.
Même si je suis de près toutes les évolutions sur NumberFields.
Oui ce n'est pas sur le forum (enfin je n'ai pas cherché, mais je suppose, et ce que tu dis me confirme), c'est un mail envoyé à une liste de diffusion de développeurs et admins de projets boinc.

Citer
En tout cas, une chose est certaine : en un temps donné, je calcule 10 fois plus de WUs qu'avant !
28 Decics trouvées en plusieurs mois.
6 de plus en seulement quelques jours...
Ben faudrait que je le recrunche pour me faire mon idée, mais ce n'est pas au programme :)
Il faut croire que je ne suis pas un crédit junkie ;)

PS : je ne dis pas que t'en es un, ton intérêt pour ce projet n'est plus à démontrer ;)
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Re : NumberFields@home
« Réponse #244 le: 10 avril 2019 à 23:01 »
T'inquiète !
Je ne suis pas un "crédit junkie".
Je fais même partie des gens qui ont défendu des crédits plus bas sur le forum.
Là, c'est beaucoup mieux.
J'espère juste qu'il réussira à programmer efficacement pour utiliser les GPU !


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Re : NumberFields@home
« Réponse #245 le: 13 avril 2019 à 12:53 »
J'ai jamais été fan du CreditNew, je trouve que ça sous paye tout et produit un scaling aberrant ...

Le mieux, c'est d'avoir un crédit par WU étalonné sur une machine de référence et avec les mêmes WUs quelles que soit les applications et de laisser les différences de performances naturelles faire la différence ... comme ça, si un CPU fait 10 000 points par jour et qu'un GPU met 10 fois moins de temps à faire le même travail, il produira 100 000 points par jour. C'est simple et logique.
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Re : NumberFields@home
« Réponse #246 le: 13 avril 2019 à 13:02 »
Que veut dire "avec les mêmes WUs quelles que soit les applications" ?
Parce que c'était lui, parce que c'était moi.

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Re : NumberFields@home
« Réponse #247 le: 13 avril 2019 à 23:30 »
Que veut dire "avec les mêmes WUs quelles que soit les applications" ?
Chaque WU aura plusieurs taches, certaines avec le GPU, d'autre avec un CPU d'ancienne génération, mais chaque tache rapportera le même nombre de points.  :kookoo:

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Re : NumberFields@home
« Réponse #248 le: 13 avril 2019 à 23:42 »
J'ai jamais été fan du CreditNew, je trouve que ça sous paye tout et produit un scaling aberrant ...

Le mieux, c'est d'avoir un crédit par WU étalonné sur une machine de référence et avec les mêmes WUs quelles que soit les applications et de laisser les différences de performances naturelles faire la différence ... comme ça, si un CPU fait 10 000 points par jour et qu'un GPU met 10 fois moins de temps à faire le même travail, il produira 100 000 points par jour. C'est simple et logique.
Tout à fait d'accord avec toi. :+1:
À partir du moment que les tâches sont bien définies, qu'elles soient pour Win, Linux, Mac, Android, ou autre c'est le même nombre de points qui devrait revenir.

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Re : NumberFields@home
« Réponse #249 le: 14 avril 2019 à 13:22 »
Une même UT peut avoir des tâches de nature différente ??? j'apprends un truc... qui me surprend beaucoup... ça veut dire que les projets distribuent une même tâche sur divers support GPU ou CPU, OS... au sein d'une même UT, ça veut dire qu'ils sont certains d'avoir toujours le même résultat, je suis pas convaincu que ça soit toujours le cas... mais je suppose qu'ils en savent plus que moi :)
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