GPUGRID
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Re: GPUGRID
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.
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.
Re: GPUGRID
Damit hast du deine Frage schon selbst beantwortet.

Gruß Harald
Wer die Ärmsten dieser Welt gesehen hat, fühlt sich reich genug zu helfen. (Dr. Albert Schweitzer)

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Re: GPUGRID
46802h 12m.
Sicher doch.
Ok, wenn ein ernsthafter Ryzen drei Threads benötigt, dann sind die vier Threads meines 2700 wohl nicht ganz verkehrt.
Sicher doch.

Ok, wenn ein ernsthafter Ryzen drei Threads benötigt, dann sind die vier Threads meines 2700 wohl nicht ganz verkehrt.
Re: GPUGRID
Angabe zur WU aus der Aufgabenübersicht:
Stderr Ausgabe
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.
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)
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>
]]>
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.
Re: GPUGRID
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!!!
Gruß Harald
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Re: GPUGRID
Heute waren/sind ein paar ACEMD Aufgaben unterwegs.
Re: GPUGRID
Dafür bekomme ich anscheinend die Pythons.....
Gruß Harald
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Re: GPUGRID
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 ...
https://www.gpugrid.net/server_status.php
Bei der bevorstehenden Hitze will ich aber die Graka nicht anschmeißen ...
Re: GPUGRID
Die haben sie immer wieder.
Habe fast täglich welche an der Angel.
Habe fast täglich welche an der Angel.
Re: GPUGRID
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!
Autsch!
Re: GPUGRID
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.
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.
