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Auteur Sujet: NumberFields@home  (Lu 95827 fois)

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Hors ligne GuL

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Réponse #250 le: 14 April 2019 à 15:50
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 :)
C'est justement le but : vérifier que les résultats sont cohérents quelle que soit la manière dont ils ont été calculés  ;)



Hors ligne JeromeC

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Réponse #251 le: 14 April 2019 à 17:58
Bon mais avec ce système c'est le plus petit maillon de la chaîne qui "pénalise" tous les autres alors, puisque une tâche calculée 5 fois plus vite sur une machine A aura les crédits liés au temps de calculs beaucoup plus lent de la machine B ?

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Réponse #252 le: 14 April 2019 à 18:39
 :non:
C'est le cas avec certains modes de calcul, mais pas avec le crédit fixe par tâche, qui semble effectivement le plus juste. Si le temps est variable selon la WU, un crédit au GFlops est une bonne alternative.



Hors ligne JeromeC

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Réponse #253 le: 14 April 2019 à 18:42
Ben le temps sera forcément variable si une même tâche a été calculée dans une UT par un vieux pentium et le dernier i7 à la mode, par exemple j'ai fini une primegrid DYFL en plus de 2 jours, le wingman l'a fini en moins d'un jour, on a eu les mêmes crédits, moi j'étais bien content mais peut-être que l'autre moins, puisque il peut en faire plus de 2 pour le projet le temps que moins j'en fais une...

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Hors ligne toTOW

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Réponse #254 le: 14 April 2019 à 19:07
Dans mes exemples, je prenais un crédit par WU fixe ... c'est d'ailleurs ton exemple Primegrid.

C'est le cas le plus simple à gérer, et le plus pratique pour comparer les performances entres machines/applications/...

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Hors ligne GuL

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Réponse #255 le: 14 April 2019 à 19:14
Les deux wingmen sont payés de la même manière, mais le plus rapide en fait deux pendant que le plus lent en fait un. Il aura au final deux fois plus de crédit que le premier.

Si je résume :
  • runtime + GFlops --> problème d'estimation du nombre d'opérations par les GPU, majoration du crédit
  • creditnew --> dérive de la moyenne et minoration du crédit
  • credit / wu --> il faut calibrer sur une machine dès qu'une nouvelle application sort

La dernière solution prend en compte les optimisations matérielles et me parait clairement la meilleure.



Hors ligne JeromeC

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Réponse #256 le: 14 April 2019 à 20:24
Aaahhhh wééééé pas fooooo :)

Mais bon si je comprends bien chaque projet fait comme il veut, donc un équilibre global et harmonieux ne sera jamais atteint :)

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

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Réponse #257 le: 18 May 2019 à 09:52
Pour ceux qui crunchent sur NumberFields, une petite info :
On peut enfin utiliseer les GPU sur ce projet sous Windows.
Mais il faut toutefois mettre plusieurs tâches en parallèle avec un fichier app_config pour faire monter le "GPU Load" à 100 % : 8 tâches en parallèle pour une seule de mes RTX Ti.
Et chaque tâche demande un thread quasiment en entier, donc chez-moi, 8 threads CPU sont mobilisés pour faire tourner le GPU à fond : c'est comme pour Einstein.



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Réponse #258 le: 18 May 2019 à 10:54
Merci pour l'info



Hors ligne fzs600

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Réponse #259 le: 18 May 2019 à 18:30
Les crédits de l'appli GPU sont un peu juste je trouve.  :siflotte:
Citer
8 May 2019, 9:13:54 UTC    18 May 2019, 10:32:55 UTC    Terminé et validé    1,854.37    1,764.93    38.92    Get Decic Fields v3.02 (opencl_nvidia)
windows_x86_64
Citer
18 May 2019, 9:13:54 UTC    18 May 2019, 15:17:53 UTC    Terminé et validé    352.48    288.34    19.70    Get Decic Fields v3.02 (opencl_nvidia)
windows_x86_64
Citer
18 May 2019, 9:13:54 UTC    18 May 2019, 11:57:32 UTC    Terminé et validé    347.79    285.39    6.33    Get Decic Fields v3.02 (opencl_nvidia)
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Réponse #260 le: 18 May 2019 à 18:45
Oui, les crédits sont faibles !
C'est parce que typiquement, pour par exemple une RTX 2080 Ti, les temps de calculs des tâches ne sont divisés que par 10 par rapport à la même tâche calculée sur un thread de CPU.
Les calculs NumberFields semblent vraiment très difficile à paralléliser efficacement sur GPU !
Espérons qu'il y aura encore des progrès très prochainement.
Je finis des tâches CPU et je teste plus durablement ma GPU dessus... car pour faire tourner mes 8 tâches en parallèle sur ma GPU, il me faut 8 threads CPU !
Je ne peux pas faire les deux ensemble.



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Réponse #261 le: 18 May 2019 à 19:22

Les calculs NumberFields semblent vraiment très difficile à paralléliser efficacement sur GPU !
Si c'est si difficile peut-etre que l'appli GPU na pas lieu d’être ?


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Réponse #262 le: 18 May 2019 à 20:54
C'est fort possible que les GPU puissent être considérés comme pas assez efficaces par rapport aux CPU.
Il y a cependant des fans inconditionnels de ce projet totalement hors norme en ce sens qu'il devrait fortement contribuer à accroître notre connaissance "profonde" des nombres entiers, peut-être plus que tous les autres projets... Et les nombres entiers sont à la base des mathématiques !
Je fais partie de ces fans et je laisserai tourner une de mes GPU de temps en temps dessus pour multiplier ma vitesse par 10 pendant certaines périodes.
Mais niveau rentabilité et nombre de points, c'est vrai, il n'y a rien à attendre.
D'un autre côté, il est possible que Eric Driver trouve le moyen de gagner de l'efficacité.

Wait and see.

 :)



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naz

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Réponse #263 le: 19 May 2019 à 17:27
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...

Du coup on sait ce que veux dire ''default''? J'en ai recu un bon gros lot...



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Réponse #264 le: 19 May 2019 à 18:50
Les tâches "(default)" sont des tâches uniquement CPU.
Quand j'ai écrit le message cité ci-dessus, elles étaient rémunérées plus de 100 fois trop.
Cela est corrigé, elles payent normalement désormais.
Ce sont des tâches qui font le même travail que les anciennes tâches CPU en 10 fois moins de temps.
Eric Driver a réussi ce tour de force en jouant sur la gestion de la mémoire.

Espérons qu'il réussisse aussi à fortement accélérer les tâches GPU.
Pour l'instant, je laisse tourner NumberFileds sur une de mes deux RTX, cela l'aidera...

Une chose est certaine : depuis l'avènement des "(default)", les tableaux de la base de données se complètent bien plus rapidement !
Pour le moment, c'est super rentable pour le projet de faire tourner les "(default)" sur CPU.

Mais comme dit plus haut, ce projet paye très mal...

Il n'en reste pas moins mon préféré !



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naz

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Réponse #265 le: 19 May 2019 à 20:15
Oki! Merci Jean-Luc  :jap:
Perso les points je n'en suis pas forcement très attachés, même si je les regardent...  :lol: Je vais faire tourner un peu de numberfield en // de yoyo...  :coffeetime:



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Réponse #266 le: 19 May 2019 à 20:21
Ne t'inquiète pas, yoyo est aussi cher à mon coeur.
Mais avec 12 threads, on ne fait plus rien aujourd'hui.
Mais tout cela va bientôt changer pour moi...

 :cavachier:



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naz

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Réponse #267 le: 19 May 2019 à 21:52
Hâte de voir ça  :gniak:



Hors ligne Alan St-Pierre

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Réponse #268 le: 31 May 2019 à 02:26
Bonjour

Est-ce que le projet utilise des instructions spécifiques énergivores? En faisant tourner ce projet soit mes cœurs CPU atteignent 95 degrés soit le 6300HQ tourne au ralenti à cause d'un Power Limit Throttle.

Ordinateur 1: Intel Xeon 2697-V4, 24 Go DDR4, Nvidia Titan V 12 Go
Ordinateur 2: Levono Legion 5 avec AMD Ryzen 7 4800H, 32 Go DDR4, Nvidia GTX 1660Ti 6 Go
Ordinateur 3: Intel Core i5-6400, 16 Go DDR3, Nvidia GTX 1650 Super 4 Go
Ordinateur 4: Intel Core i3-7100T, 8 Go DDR4, Nvidia T600 4 Go
RIP: Dell Inspiron 7559 avec Intel Core i5-6300HQ, 16 Go DDR3, Nvidia GTX 960M 4 Go


Hors ligne JeromeC

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Réponse #269 le: 31 May 2019 à 21:15
95°C c'est un peu abusé... y'a pas des ventilateurs qui refroidissent la bête ??

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Hors ligne Alan St-Pierre

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Réponse #270 le: 31 May 2019 à 23:36
Oui mais c'est un ordinateur portable, pour être plus précis un Dell Inspiron 7559 avec i5 6300HQ et une GTX 960M. Dire que j'ai appliqué un undervolt de -0,125V.

Ordinateur 1: Intel Xeon 2697-V4, 24 Go DDR4, Nvidia Titan V 12 Go
Ordinateur 2: Levono Legion 5 avec AMD Ryzen 7 4800H, 32 Go DDR4, Nvidia GTX 1660Ti 6 Go
Ordinateur 3: Intel Core i5-6400, 16 Go DDR3, Nvidia GTX 1650 Super 4 Go
Ordinateur 4: Intel Core i3-7100T, 8 Go DDR4, Nvidia T600 4 Go
RIP: Dell Inspiron 7559 avec Intel Core i5-6300HQ, 16 Go DDR3, Nvidia GTX 960M 4 Go


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Réponse #271 le: 01 June 2019 à 08:31
Limite la température CPU et GPU avec Tthrotle. Tu peux aussi ajouter un support ventilé sous l'ordi



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Réponse #272 le: 01 June 2019 à 12:15
95°C c'est normal pour un CPU de portable ...

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Hors ligne Alan St-Pierre

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Réponse #273 le: 01 June 2019 à 17:10
Mais sur ce meme ordinateur le CPU ne dépasse pas 85 degrés sur les autres projets (les projets mathématiques semblent être les plus gourmands) et c'est sans compter sur le Power Limit Throttle.

Ordinateur 1: Intel Xeon 2697-V4, 24 Go DDR4, Nvidia Titan V 12 Go
Ordinateur 2: Levono Legion 5 avec AMD Ryzen 7 4800H, 32 Go DDR4, Nvidia GTX 1660Ti 6 Go
Ordinateur 3: Intel Core i5-6400, 16 Go DDR3, Nvidia GTX 1650 Super 4 Go
Ordinateur 4: Intel Core i3-7100T, 8 Go DDR4, Nvidia T600 4 Go
RIP: Dell Inspiron 7559 avec Intel Core i5-6300HQ, 16 Go DDR3, Nvidia GTX 960M 4 Go


Hors ligne fzs600

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Réponse #274 le: 17 June 2019 à 19:01


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