GPU cuda tests

Probleme mit einem Clientprogramm? Oder einen Tipp dazu? Dann hier posten...
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yoyo
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GPU cuda tests

#1 Ungelesener Beitrag von yoyo » 09.01.2016 22:48

Hallo,

ich experimentiere gerade mit einer cuda fähigen Applikation rum und mich würde mal interessieren was da auf Euren cudas so rauskommt, da ich nur eine kleine Laptop nvidia habe.

Also hier https://www.dropbox.com/sh/096x1pttw6au ... aZB_a?dl=0 für Win 64 die beiden Dateien runterladen und dann in dem Verzeichnis auf der Kommandozeile das eingeben:
echo 16307054420635301391111821036082332041219531718613700003156603574754603926933882484361865209609111034883499098433 | gpu_ecm.exe -gpu 250000
Das Ergebnis sieht dann bei mir so aus:
GMP-ECM 7.0-dev [configured with MPIR 2.6.0, --enable-gpu] [ECM]
Input number is 16307054420635301391111821036082332041219531718613700003156603574754603926933882484361865209609111034883499098433 (113 digits)
Using B1=250000, B2=128992510, sigma=3:1637193199-3:1637193262 (64 curves)
Computing 64 Step 1 took 4234ms of CPU time / 66173ms of GPU time
Computing 64 Step 2 on CPU took 38157ms
HILF mit im Rechenkraft-WiKi, dies gibts zu tun.
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Tim
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Re: GPU cuda tests

#2 Ungelesener Beitrag von Tim » 09.01.2016 23:41

Beide Test mit folgendem System
1x AMD FX-8350 @ 4,1GHz
1x Nvidia Gtx Titan Black
2x AMD R9 290x

Bei laufendem BOINC
GMP-ECM 7.0-dev [configured with MPIR 2.6.0, --enable-gpu] [ECM]
Input number is 16307054420635301391111821036082332041219531718613700003156603574754603926933882484361865209609111034883499098433 (113 digits)
Using B1=250000, B2=128992510, sigma=3:1585104931-3:1585105410 (480 curves)
Computing 480 Step 1 took 2734ms of CPU time / 44135ms of GPU time
Edit:
Bei ausgeschaltetem BOINC
GMP-ECM 7.0-dev [configured with MPIR 2.6.0, --enable-gpu] [ECM]
Input number is 16307054420635301391111821036082332041219531718613700003156603574754603926933882484361865209609111034883499098433 (113 digits)
Using B1=250000, B2=128992510, sigma=3:3344394063-3:3344394542 (480 curves)
Computing 480 Step 1 took 1156ms of CPU time / 40248ms of GPU time
Computing 480 Step 2 on CPU took 194859ms
Zuletzt geändert von Tim am 10.01.2016 12:54, insgesamt 2-mal geändert.

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ClaudiusD
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Re: GPU cuda tests

#3 Ungelesener Beitrag von ClaudiusD » 10.01.2016 01:47

Dafür sollte Boinc aus sein, oder?
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Roland Schneider
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Re: GPU cuda tests

#4 Ungelesener Beitrag von Roland Schneider » 10.01.2016 03:24

i7-4702MQ CPU @ 2.20GHz, NVIDIA GeForce GT 750M (2048MB):
GMP-ECM 7.0-dev [configured with MPIR 2.6.0, --enable-gpu] [ECM]
Input number is 1630705442063530139111182103608233204121953171861370000315660357
4754603926933882484361865209609111034883499098433 (113 digits)
Using B1=250000, B2=128992510, sigma=3:334239938-3:334240001 (64 curves)
Computing 64 Step 1 took 2860ms of CPU time / 37979ms of GPU time
Computing 64 Step 2 on CPU took 24593ms

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Re: GPU cuda tests

#5 Ungelesener Beitrag von yoyo » 10.01.2016 08:09

ClaudiusD hat geschrieben:Dafür sollte Boinc aus sein, oder?
Am Besten Boinc anhalten. Die GPU und eine CPU sollten frei sein.

Bei Tim wurden 480 Kurven abgearbeitet in kürzerer Zeit als 64 Kurven auf meinem Laptop.
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Re: GPU cuda tests

#6 Ungelesener Beitrag von ClaudiusD » 10.01.2016 11:36

i5 4670K + 2* GTX 970

Code: Alles auswählen

echo 163070544206353013911118210360823320412195317186137000031
56603574754603926933882484361865209609111034883499098433 | gpu_ecm.exe -gpu 2500
00
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Input number is 1630705442063530139111182103608233204121953171861370000315660357
4754603926933882484361865209609111034883499098433 (113 digits)
Using B1=250000, B2=128992510, sigma=3:2128504305-3:2128504720 (416 curves)
Computing 416 Step 1 took 1575ms of CPU time / 29985ms of GPU time
Computing 416 Step 2 on CPU took 123833ms
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Re: GPU cuda tests

#7 Ungelesener Beitrag von yoyo » 02.02.2016 13:28

Danke für die Tests.
- Es werden also Kurven parallel abgearbeitet und nicht eine Kurve parallelisiert.
- Je nach karte werden unterschiedliche Anzahl von Kurven parallel abgearbeitet.

Ich werd das allerdings nicht weiter als ein App für yoyo@home verfolgen, da nur Zahlen bis etwa 134 Stellen unterstützt werden. Das ist zu wenig.
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