Auteur Sujet: NumberFields@home  (Lu 25710 fois)

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GuL

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Re : Re : NumberFields@home
« Réponse #250 le: 14 avril 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  ;)

JeromeC

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Re : NumberFields@home
« Réponse #251 le: 14 avril 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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GuL

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Re : NumberFields@home
« Réponse #252 le: 14 avril 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.

JeromeC

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Re : NumberFields@home
« Réponse #253 le: 14 avril 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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toTOW

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Re : NumberFields@home
« Réponse #254 le: 14 avril 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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GuL

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Re : NumberFields@home
« Réponse #255 le: 14 avril 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.

JeromeC

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Re : NumberFields@home
« Réponse #256 le: 14 avril 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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