GPUGRID

Analyse und Vorhersage von Struktur und Faltungsweg (Folding@home, GPUGRID, Rosetta@home, ...)
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Jürgen
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Re: GPUGRID

#397 Ungelesener Beitrag von Jürgen » 07.06.2022 19:34

Was läuft denn da noch an Programmen außer Boinc ?
Unter Linux würde ich sagen "mal mal 'nen top" (unter Windoof gibt es da auch irgendeine Anzeige, die die Programme nach CPU-Last absteigend sortiert anzeigen kann). Möglicherweise kommt die Last gar nicht von Gpugrid sondern irgendein anderes Programm randaliert da im Hintergrund.

Wobei ich auch sagen muß, daß die Python-Dinger einen Load von etwa 3 erzeugten, also 3 volle CPU-Kerne brauchten, ist aber schon einige Zeit her.
Jürgen
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Re: GPUGRID

#398 Ungelesener Beitrag von Kolossus » 07.06.2022 20:00

Jürgen hat geschrieben:
07.06.2022 19:34
Wobei ich auch sagen muß, daß die Python-Dinger einen Load von etwa 3 erzeugten, also 3 volle CPU-Kerne brauchten, ist aber schon einige Zeit her.
Damit hast du deine Frage schon selbst beantwortet. :wink:
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Re: GPUGRID

#399 Ungelesener Beitrag von gemini8 » 07.06.2022 21:28

46802h 12m.
Sicher doch. :biggrin5:

Ok, wenn ein ernsthafter Ryzen drei Threads benötigt, dann sind die vier Threads meines 2700 wohl nicht ganz verkehrt.
Gruß, Jens
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Re: GPUGRID

#400 Ungelesener Beitrag von gemini8 » 08.06.2022 06:32

Angabe zur WU aus der Aufgabenübersicht:

Code: Alles auswählen

32910639 	27232474 	8 Jun 2022 | 1:52:41 UTC 	8 Jun 2022 | 2:09:16 UTC 	Fertig und Bestätigt 	2,311.84 	2,311.84 	75,000.00 	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)
Stderr Ausgabe

Code: Alles auswählen

<core_client_version>7.16.6</core_client_version>
<![CDATA[
<stderr_txt>
03:53:00 (3421508): wrapper (7.7.26016): starting
03:53:01 (3421508): wrapper (7.7.26016): starting
03:53:01 (3421508): wrapper: running /bin/tar (xf pythongpu_x86_64-pc-linux-gnu__cuda1131.tar.bz2)
03:59:24 (3421508): /bin/tar exited; CPU time 356.365385
03:59:24 (3421508): wrapper: running bin/python (run.py)
Starting!!
Define rollouts storage
Define scheme
Created CWorker with worker_index 0
Created GWorker with worker_index 0
Created UWorker with worker_index 0
Created training scheme.
Define learner
Created Learner.
Look for a progress_last_chk file - if exists, adjust target_env_steps
Define train loop
Finished!
04:08:48 (3421508): bin/python exited; CPU time 1915.767645
04:08:49 (3421508): called boinc_finish(0)

</stderr_txt>
]]>
Beim Vergleichen der CPU-Zeit mit der Laufzeit hat man bei den Pythons immer dieselbe Angabe, die aber von der aus der Stderr abweicht.
2,311.84 vs. 1915.767645.
Und auch, wenn man die 356.365385 auf die kleinere Zahl aufschlägt, hat man ein abweichendes Ergebnis; es kann also nicht sein, dass da zwei Zahlen zusammengezogen werden.
Putzig.
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Re: GPUGRID

#401 Ungelesener Beitrag von Kolossus » 08.06.2022 07:09

Bei mir läuft gerade eine Python, wo der Zugriff auf die GPU unter 10 % liegt, dafür aber die CPU-Nutzung dauerhaft bei über 50% liegt. Wohlbemerkt: bei einem 16-Kerner!!!
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Re: GPUGRID

#402 Ungelesener Beitrag von gemini8 » 20.06.2022 18:06

Heute waren/sind ein paar ACEMD Aufgaben unterwegs.
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Re: GPUGRID

#403 Ungelesener Beitrag von Kolossus » 20.06.2022 22:55

Dafür bekomme ich anscheinend die Pythons.....
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Re: GPUGRID

#404 Ungelesener Beitrag von gemini8 » 20.06.2022 23:13

Ich habe beides.
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Re: GPUGRID

#405 Ungelesener Beitrag von Jürgen » 11.07.2022 19:45

Gpugrid hat aktuell wieder ein paar Aufgaben - Python-Apps, mittlere Laufzeit 65h.

https://www.gpugrid.net/server_status.php

Bei der bevorstehenden Hitze will ich aber die Graka nicht anschmeißen ...
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Re: GPUGRID

#406 Ungelesener Beitrag von gemini8 » 11.07.2022 19:54

Die haben sie immer wieder.
Habe fast täglich welche an der Angel.
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Re: GPUGRID

#407 Ungelesener Beitrag von gemini8 » 12.07.2022 07:50

Da ich wegen größerer Mengen an überschüssigen Aufgaben auch mit einem anderen Rechner an Arbeit kommen wollte, durfte ich feststellen, dass Python für die GPU über 30 GB Platz benötigt, bevor auch nur ein Byte heruntergeladen wird.
Autsch!
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Re: GPUGRID

#408 Ungelesener Beitrag von gemini8 » 12.07.2022 08:10

Die Pythons wollen ja gar nicht so recht an die GPU.
Es könnte sinnvoll sein, die GPUs mit anderen Projekten auszulasten und Python nur nebenbei zu rechnen.
Das könnte dann so aussehen: 70% GPU für die meisten Projekte inkl. ACEMD, 30% für Python und 10% für WCG.
Dazu dann komische Zahlen für die CPU. ;-)
Gruß, Jens
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