GPUGRID.net силами NVIDIA, биомолекулярное моделирование силами видеокарт NVIDIA Налаштування

[Некто]

Проект "Gpugrid.net"

----------------------------------------------------------------------------------------------------------

• Официальный сайт
• @gpugrid twitter-аккаунт
• Официальная статистика по команде "Ukraine"
• Статистика на фришниках
• Статистика на фришниках по команде "Ukraine"
• Статус серверов проекта
• Приложения
• Постер

----------------------------------------------------------------------------------------------------------
ТОП-20 участников:


----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Дата основания команды - 21.08.2007 Капитан - uNiUs
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Для присоединения к команде Украины:
0. Настоятельно рекомендуем ЗАГРУЗИТЬ последнюю версию драйверов для Вашей видеокарты .(не устанавливайте 29*.** серию драйверов, в них есть ошибка, которая приводит к краху задания)
1. Очень важно на Vista нужно отключить 'protected mode' в процессе установки клиента BOINC.
VERY IMPORTANT, on Vista is required that you disable 'protected mode' from the advanced tab during installation of BOINC!
если уже стоит 6.3.23 удаляем и устанавливаем его заново (не забываем отключить "protected mode") (задания и проекты останутся нетронутыми).
новые версии вних галочка "protected mode" по умолчанию не стоит )
2. Перейдите в "расширенный вид"
3. Выберите сервис ---> добавить проект
4. Введите адрес проекта http://www.gpugrid.net
5. Введите свои регистрационные данные.
6. Найдите нашу команду. Она называется Ukraine и адрес ее статистики вы могли видеть выше.
7. Если есть доступные для загрузки задания Вы их получите и начнете расчеты.

(Show/Hide)

----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Полезная информация:
Для идентификации пользователя в BOINC могут служить 2 вещи:
1) пара e-mail/пароль
2) межпроектный идентификационный ID (Cross-project ID) - 32значное шестнадцатиричное число.

Если Вы пожелаете подключится ещё и к другому BOINC-проекту, то помните: чтобы не плодить новых аккаунтов при подключении к новому проекту или команде, нужно обязательно везде регистрироваться с одним и тем же e-mail/паролем либо CPID. если при регистрации в проекте указать другие e-mail или пароль, BOINC создаст новый аккаунт с тем же именем!

----------------------------------------------------------------------------------------------------------
О проекте:
Проект использует видеокарты NVIDIA для биомолекулярного моделирования и оптимизирован для работы на графических процессорах с поддержкой CUDA .

Видео как присоединится у проекту

Видеокарты ДОЛЖНЫ потдерживать Cuda 2.0 и выше.

Всем владельцам карт, уровня 560GTX и выше, настоятельно рекомендуем в вашей учетной записи поставить галочки ТОЛЬКО на против бета заданий и очень долгих заданий для топовых карт 8-12 часов, это даст Вам возможность нарастить ППД в 2 раза. среднее время расчета 8-24 часа

Рекомендуемые карты по соотношению цена-производительность 560Ti (448 cores), 470GTX, 570GTX среднее время расчета 4-12 часов(в зависимости от задания)

Видеокарты уровня 450GTS и ниже использовать нецелесообразно, не будете по дедлайну успевать и бонус за 24 часа не получите. (имеются в виду задания серии Long 8-12 hours)

Не используйте драйвера под видеокарту 29*-серии, у них проблема, когда монитор уходит в режим сна,задание вылетает. Последняя стабильная версия 301. whql

Всім, всім, всім Обновіть драйвера до самої останньої версії. Разом з підтримкоу КУДИ 4,2 отримаєте приріст у ППД від 20 до 60%

Під даний проект бажано в проца одне ядро, або поток лишати вільним, оскільки досить сильно скаче крива навантаження на карту.

ППД карт уровня:

CUDA 3.1

560GTX ~ 65.000
570GTX ~ 150.000
480GTX ~ 150.000

CUDA 4.2

570GTX - 170.000-200.000
680GTX - 450,000-500.000



Ссылки по теме:

• CUDA on Ubuntu

Ps3grid.net

График ППД команды за последние 60 дней:

(Show/Hide)

https://twitter.com/gpugrid

Це повідомлення відредагував vitalidze1: Jul 5 2012, 15:59

[nikelong]

Получается, что и boinc теперь поддерживает CUDA, странно что под виндус клиента еще нет.
Столкнулся с проблемой отсутствия в стандартном драйвере с убунтой (169.12) драйвера cuda.
Решается так:
Цитировать
wget http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linu...169.12-pkg1.run
chmod +x NVIDIA-Linux-x86-169.12-pkg1.run
./NVIDIA-Linux-x86-169.12-pkg1.run --extract-only
sudo mv NVIDIA-Linux-x86-169.12-pkg1/usr/lib/libcuda.so.169.12 /usr/lib/libcuda.so
rm ./NVIDIA-Linux-x86-169.12-pkg1.run
rm rm -r -f NVIDIA-Linux-x86-169.12-pkg1

Смысл таков, что из драйвера нужна только библиотека libcuda.so. Ее и не хватает.
Источник тут: http://lifeofaprogrammergeek.blogspot.com/...-in-ubuntu.html

 

CUDA Development in Ubuntu
I want to do CUDA development in Ubuntu. I'm no Linux expert, but this is how it went for me. It took a long time to figure out how to do this, but it is definitely possible!

This guide is written to work with a fresh installation of Ubuntu 8.04 (Hardy Heron).

Green means it is a command. You can paste lines into the console with ctrl+shift.

#install drivers from Ubuntu
sudo apt-get install nvidia-glx-new -y
sudo nvidia-xconfig

#reboot
sudo reboot

#install the toolkit (doesn't work with findcuda.CMake)
wget http://developer.download.nvidia.com/compu...Ubuntu7_x86.run
chmod +x NVIDIA_CUDA_Toolkit_1.1_Ubuntu7_x86.run
sudo ./NVIDIA_CUDA_Toolkit_1.1_Ubuntu7_x86.run auto
rm NVIDIA_CUDA_Toolkit_1.1_Ubuntu7_x86.run

Alternatively, use the beta (works with findcuda.CMake):
wget http://developer.download.nvidia.com/compu...ntu7.10_x86.run
chmod +x NVIDIA_CUDA_Toolkit_2.0beta2_Ubuntu7.10_x86.run
sudo ./NVIDIA_CUDA_Toolkit_2.0beta2_Ubuntu7.10_x86.run auto
rm NVIDIA_CUDA_Toolkit_2.0beta2_Ubuntu7.10_x86.run

#add environment variables
echo "# CUDA stuff
PATH=\$PATH:/usr/local/cuda/bin
LD_LIBRARY_PATH=\$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib
export PATH
export LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc

#restart the terminal for the changes to take effect
exit

#install the SDK (hit enter at all prompts)
wget http://developer.download.nvidia.com/compu...K_1.1_Linux.run
chmod +x NVIDIA_CUDA_SDK_1.1_Linux.run
./NVIDIA_CUDA_SDK_1.1_Linux.run

#install the libcuda.so file, which the Ubuntu installer doesn't do
wget http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linu...169.12-pkg1.run
chmod +x NVIDIA-Linux-x86-169.12-pkg1.run
./NVIDIA-Linux-x86-169.12-pkg1.run --extract-only
sudo mv NVIDIA-Linux-x86-169.12-pkg1/usr/lib/libcuda.so.169.12 /usr/lib/libcuda.so
rm ./NVIDIA-Linux-x86-169.12-pkg1.run
rm rm -r -f NVIDIA-Linux-x86-169.12-pkg1

#install build tools
sudo apt-get install build-essential libglut3-dev gcc-4.1 g++-4.1 -y

#set up gcc and g++ to use version 4.1 (otherwise we get compatibility issues)
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.1 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.1
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.2 40 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.2

#make the example projects
cd NVIDIA_CUDA_SDK/
make

#Run an example program and be overwhelmed with parallel bliss
~/NVIDIA_CUDA_SDK/bin/linux/release/fluidsGL

Screenshot of CUDA working in Ubuntu

#install NVidia settings GUI
sudo apt-get install nvidia-settings

#note - Compiz interferes with CUDA sometimes. To turn it off:
# System -> Preferences -> Appearance -> Visual Effects -> None

#Here are some other cool examples:
~/NVIDIA_CUDA_SDK/bin/linux/release/nbody
~/NVIDIA_CUDA_SDK/bin/linux/release/particles
~/NVIDIA_CUDA_SDK/bin/linux/release/oceanFFT
~/NVIDIA_CUDA_SDK/bin/linux/release/simpleGL

If the movement seems to jump sometimes or you see tearing (because the frame rate is different from your monitor refresh rate), you can fix that by turning on "Sync to VBlank":
System -> Administration -> NVIDIA X Server Settings -> X Screen 0 -> OpenGL Settings -> check "Sync to VBlank"

Start Coding CUDA!
An easy way to start CUDA developing is to make a copy of the "template" example project. (leave it in ~/NVIDIA_CUDA_SDK/projects/ because it depends on a "parent" makefile there)

Make a copy of the "template" project, build it, and run it:
cd ~/NVIDIA_CUDA_SDK/projects
copy the "template" project into a folder called "myproject"
cp -r template/ myproject

To change the output destination, edit the makefile
cd myproject
gedit Makefile
change

# Add source files here
EXECUTABLE := template

to

# Add source files here
EXECUTABLE := myproject

make the project in emulation mode
make emu=1
run it
~/NVIDIA_CUDA_SDK/bin/linux/emurelease/myproject
or for the GPU:
make
~/NVIDIA_CUDA_SDK/bin/linux/release/myproject

Hooray!!

As a development environment, I like to use Vim (some tips) or Eclipse (some tips).

Please comment if this worked or not for you, or if you know a better way to do anything, or if something is not necessary. Thanks!!