GPUGRID

[Kolossus]

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.

Hättest du eine Idee, wie man dies in einer app_config umsetzen kann?

Die komischen Zahlen für die CPU habe schon hinbekommen...

[gemini8]

Als Beispiel habe ich hier Einstein:

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<app_config>
<app>
<name>hsgamma_FGRPB1G</name>
<max_concurrent>1</max_concurrent>
<gpu_versions>
<gpu_usage>1.0</gpu_usage>
<cpu_usage>0.9</cpu_usage>
</gpu_versions>
</app>
</app_config>

Wenn du das als app_config.xml in einen anderen Projektordner wirfst, bekommst du Fehlermeldungen, denen du die Namen der Applikationen entnehmen kannst.
Für jede Applikation jedes Projektes, das du rechnen möchtest, müsstest du jeweils alles von <app> bis </app> einfügen und anpassen.
Bei meinem Beispiel habe ich Einstein unter <cpu_usage> etwas vom kompletten Kern weggenommen, den es sonst belegt.
Bei GPUGrid habe ich für die GPU mit 0.5 und CPU mit 2.0 herumgespielt, habe aber noch keine Anpassung für meine heute Morgen genannte Idee vorgenommen.

Ach ja:
Das Python-Dings heißt PythonGPU.

[Kolossus]

Vielen Dank, Jens!

[gemini8]

Gerne doch!

[gemini8]

Irgendwas klemmt hier.
Ein CPU-Thread und 0.3 GPUs sind kein Problem.
Allerdings behauptet Boinc, irgendwo in der an sich einwandfreien app_config.xml sei ein Fehler.
Da ich keinen sehe, kann es eigentlich nur an unsichtbaren Geschichten liegen, z.B. Line-Feeds bzw. deren Abwesenheit.
K.A., ob das der Fall ist.
Werde sie bei Gelegenheit noch einmal völlig von Hand in Nano tippen. -seufz-

[Jürgen]

Sonst stell doch mal die "fehlerhafte" xml hier ein, vielleicht sehen x*2 Augen mehr als 2 (x>=2).
Was kommt denn für ein Fehler (Text der Meldung etc...)

[gemini8]

Danke für das Angebot.
Schaue ich mir allerdings erst wieder sonstwann an.
Die entsprechende Kiste läuft gerade 'headless'.

Boinc behauptete, es fehle ein </app> .
Tat es nicht.
Drei <app> , drei </app> , jeweils an der richtigen Stelle.
Habe des Rest gelöscht, damit wenigstens die Einstellungen für die Python funktionieren.

Bei SRBase habe ich das Problem auch auf irgendeinem Rechner.
In beiden Fällen absolut nicht nachvollziehbar.

[gemini8]

Ähm ja:

Code: Alles auswählen

33018466 	27279400 	31 Aug 2022 | 5:48:09 UTC 	31 Aug 2022 | 6:10:49 UTC 	Fertig und Bestätigt 	  1,856.02 	  1,856.02 	105,000.00 	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)
33018465 	27279394 	31 Aug 2022 | 6:10:49 UTC 	 1 Sep 2022 | 6:25:21 UTC 	Fertig und Bestätigt 	176,382.60 	176,382.60 	 87,500.00 	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)

Für eine halbe Stunde CPU-Zeit gibt es 105k Credits, für fast 50 Stunden 87k Credits.
Irgendwie ... unangemessen.

[gemini8]

Mittlerweile überlege ich, ob ich auf einem Ryzen zwei VMs über jeweils acht Threads laufen lasse, ihnen von den VM-Einstellungen her 90% CPU-Leistung erlaube und die GPUGrid Python und MilkyWay GPU-Aufgaben mit den verbleibenen 10% sämtlicher Threads beglücken sollte.
Mit zwei plus zwei Aufgaben hat die 1080 übrigens endlich über längere Strecken eine Auslastung von 100%.

[gemini8]

Danke für das Angebot.
Schaue ich mir allerdings erst wieder sonstwann an.
Die entsprechende Kiste läuft gerade 'headless'.

Boinc behauptete, es fehle ein </app> .
Tat es nicht.
Drei <app> , drei </app> , jeweils an der richtigen Stelle.
Habe des Rest gelöscht, damit wenigstens die Einstellungen für die Python funktionieren.

Bei SRBase habe ich das Problem auch auf irgendeinem Rechner.
In beiden Fällen absolut nicht nachvollziehbar.

Vorhin hatte ich bei einer anderen app_config.xml eine entsprechende Fehlermeldung.
Tatsächlich fehlte aber etwas Anderes, während das </app> vorhanden war.
Notiz an mich: Schaue bei dieser Fehlermeldung immer auch nach anderen Fehlern!

[gemini8]

Mittlerweile überlege ich, ob ich auf einem Ryzen zwei VMs über jeweils acht Threads laufen lasse, ihnen von den VM-Einstellungen her 90% CPU-Leistung erlaube und die GPUGrid Python und MilkyWay GPU-Aufgaben mit den verbleibenen 10% sämtlicher Threads beglücken sollte.

Habe ich (noch) nicht ausprobiert. WW war wichtiger.
Vorhin habe ich Boinc erzählt, dass vier Threads für GPUGrid das neue Maß der Dinge sind.
Außerdem habe ich weitere Projekte für parallele Berechnungen zurechtgefrickelt.
Mal sehen, wie das läuft.

[gemini8]

Äääääääähm:

Code: Alles auswählen

33073599 	27306788 	8 Oct 2022 | 12:45:50 UTC 	8 Oct 2022 | 13:21:48 UTC 	Fertig und Bestätigt 	  2,924.43 	  2,924.43 	105,000.00 	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)
33072744 	27306095 	8 Oct 2022 | 9:42:48 UTC 	8 Oct 2022 | 12:45:50 UTC 	Fertig und Bestätigt 	 15,000.44 	 15,000.44 	105,000.00 	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)
33072558 	27305944 	8 Oct 2022 | 8:54:37 UTC 	8 Oct 2022 | 9:43:29 UTC 	Fertig und Bestätigt 	  4,098.40 	  4,098.40 	105,000.00 	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)
33072425 	27305830 	8 Oct 2022 | 8:17:21 UTC 	8 Oct 2022 | 8:54:36 UTC 	Fertig und Bestätigt 	  3,121.92 	  3,121.92 	105,000.00 	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)
33072116 	27305591 	8 Oct 2022 | 6:59:44 UTC 	8 Oct 2022 | 7:52:25 UTC 	Fertig und Bestätigt 	  3,851.41 	  3,851.41 	105,000.00 	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)
33072054 	27305530 	8 Oct 2022 | 6:47:38 UTC 	8 Oct 2022 | 6:59:44 UTC 	Fehler beim Berechnen 	    426.28 	    426.28 	    ---    	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)
33071808 	27305335 	8 Oct 2022 | 5:37:51 UTC 	8 Oct 2022 | 6:37:18 UTC 	Fertig und Bestätigt 	  4,618.33 	  4,618.33 	105,000.00 	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)
33071346 	27304948 	8 Oct 2022 | 3:32:31 UTC 	8 Oct 2022 | 5:37:50 UTC 	Fertig und Bestätigt 	  9,856.39 	  9,856.39 	105,000.00 	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)
33070716 	27304415 	8 Oct 2022 | 0:28:54 UTC 	8 Oct 2022 | 3:32:30 UTC 	Fertig und Bestätigt 	 14,898.64 	 14,898.64 	105,000.00 	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)
33070359 	27304056 	7 Oct 2022 | 22:55:46 UTC 	8 Oct 2022 | 0:28:54 UTC 	Fertig und Bestätigt 	  7,683.21 	  7,683.21 	105,000.00 	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)
33068646 	27302961 	7 Oct 2022 | 14:54:04 UTC 	7 Oct 2022 | 22:55:46 UTC 	Fertig und Bestätigt 	 35,810.65 	 35,810.65 	105,000.00 	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)
33059792 	27299499 	3 Oct 2022 | 11:41:54 UTC 	7 Oct 2022 | 15:33:29 UTC 	Fertig und Bestätigt 	470,087.10 	470,087.10 	70,000.00 	Python apps for GPU hosts v4.03 (cuda1131)