CUDA-клиент для RС5-72, ставимо питання та ділимося досвідом Налаштування

[Tamagoch]

FAQ

Что такое CUDA?
CUDA Материал Википедии

Где скачать клиент?
CUDA-клиент можно скачать здесь

Как настроить клиент?
Настройка CUDA-клиента аналогична настройке обычного. С ней вы можете ознакомиться здесь

Что нужно для правильной работы клиента?
Для правильной работы клиента в системе должны быть установлен CUDA-драйвер для вашей видеокарты версии 2.0. Скачать его можно здесь

Сколько блоков в день может считать моя видеокарта?
Чем больше у вас шейдерных процессоров и чем выше их частота - тем выше производительность видеокарты.

Таблица производительности по видеокартам:

Видеокарта	Кол-во шейдерных проц.	Блоков в день
9800GTX	128	~7000
8800GT	112	~5000
9600GSO/384M	96	~4500
9600GT	64	~3500
9600GSO/512M	48	~2500

Почему при расчетах тормозит интерфейс, нельзя смотреть видео? Как от этого избавиться?
К сожалению - пока никак. Могу посоветовать ставить клиент на паузу, когда он Вам мешает. Решение этой проблему, надеюсь, будет в следующей версии клиента.
Пока, можно лишь облегчить себе работу, добавив в конфиг триггер, который будет приостанавливать клиент при запуске игр, медиа-проигрывателей и т.п. Для этого добавьте в конфиг-файл следующие строчки:

(Show/Hide)

[triggers]
restart-on-config-file-change=yes
pause-watch-plist=wmplayer.exe|gta4.exe|H5_Game.exe|Far.exe|winword.exe

Обратите внимание, что указывать нужно не название программы, а имя процесса, который отвечает за ее работу. В некоторых играх это может быть немного запутано, но всегда можно проверить таск-менеджером.

Как запустить CUDA-клиент одновременно с обычным клиентом dnetc?
Запускайте обычный клиент с параметром -multiok=1. Тогда они будут работать параллельно друг с другом.

Прекращаются ли вычисления при закачке новых блоков?
Да, пока идет закачка вычисления приостанавливаются. Вы можете сократить время простоя, если ваш провайдер находится в UA-IX. Воспользуйтесь командным прокси-сервером, который расположен по адресам
193.93.110.161
77.87.144.106 (выберите, какой из них будет для вас быстрее).
Для этого добавьте в конфиг-файл следующие строчки:

(Show/Hide)

[networking]
autofindkeyserver=no
keyserver=*:2064;77.87.144.106

Какое из расчетных ядер меньше всего использует CPU?
На сегодня это ядро #9. Оно выбирается автоматически после микробенчмарка видеокарты при запуске клиента. Чтобы избавиться от него в дальнейшем можно прописать привязку к ядру #9. Для этого в dnetc.ini добавте/измените следующее:

(Show/Hide)

[rc5-72]
fetch-workunit-threshold=500
core=9

[gow]

берется не только под rc5, а хочется под фолдинг и праймгрид

я шото пропустил??
прайм разве считается на видяхах уже ???

не не пропустил, я имел в виду Gpugrid.net

[Tamagoch]

бери пока есть, у моих поставщиков уже давно закончились и появление их не обещают

кстати, у меня на прокси выдаются задания для RC5 по 64 юнита в блоке

[Tamagoch]

вышли новые бета-клиенты, теперь сразу два - под Куду 2.0 и Куду 2.1, давайте делать бенчмарки

[(_KoDAk_)]

а также для Mac OS X/Darwin x86/CUDA-2.0] )) прелестно

[Tamagoch]

мне например интересно, есть ли разница между кудой 2.0 и 2.1
будет время, проведу тест... хотя может на 8400 он будет не так показателен

[Tamagoch]

мне например интересно, есть ли разница между кудой 2.0 и 2.1

разницы не увидел - в пределах погрешности
на драйверах 182.хх работают оба клиента, при чем клиент куда 2.0 почему-то показался более доработанным
сейчас считаю 2.1 ядром 10 на 9500жт - расход процессора почти ноль

[Tamagoch]

вспомнил, что давно вышла новая бета, подключил только что, очень жалел, что провтыкал драгоценные дни...
а оно пишет, что будет expired аж через 39 суток


добавил инфу к видяхам
сейчас появилась совсем обрезанная версия 9600гсо - будьте осторожны
я сам чуть не купил за 70 баксов

[A1ex01]

вышли новые бета-клиенты, теперь сразу два - под Куду 2.0 и Куду 2.1, давайте делать бенчмарки

вернул дрова 178.24, на них куда 2.0 меньше проц грузит ~20%:

[May 12 21:16:02 UTC] RC5-72: using core #0 (CUDA 1-pipe 64-thd).
[May 12 21:16:17 UTC] RC5-72: Benchmark for core #0 (CUDA 1-pipe 64-thd)
0.00:00:12.48 [349,141,410 keys/sec]
[May 12 21:16:17 UTC] RC5-72: using core #1 (CUDA 1-pipe 128-thd).
[May 12 21:16:31 UTC] RC5-72: Benchmark for core #1 (CUDA 1-pipe 128-thd)
0.00:00:12.21 [355,045,354 keys/sec]
[May 12 21:16:31 UTC] RC5-72: using core #2 (CUDA 1-pipe 256-thd).
[May 12 21:16:46 UTC] RC5-72: Benchmark for core #2 (CUDA 1-pipe 256-thd)
0.00:00:12.37 [351,365,178 keys/sec]
[May 12 21:16:47 UTC] RC5-72: using core #3 (CUDA 2-pipe 64-thd).
[May 12 21:17:01 UTC] RC5-72: Benchmark for core #3 (CUDA 2-pipe 64-thd)
0.00:00:12.07 [360,106,007 keys/sec]
[May 12 21:17:01 UTC] RC5-72: using core #4 (CUDA 2-pipe 128-thd).
[May 12 21:17:19 UTC] RC5-72: Benchmark for core #4 (CUDA 2-pipe 128-thd)
0.00:00:14.61 [298,401,266 keys/sec]
[May 12 21:17:19 UTC] RC5-72: using core #6 (CUDA 4-pipe 64-thd).
[May 12 21:17:34 UTC] RC5-72: Benchmark for core #6 (CUDA 4-pipe 64-thd)
0.00:00:11.91 [365,338,314 keys/sec]
[May 12 21:17:34 UTC] RC5-72: using core #7 (CUDA 4-pipe 128-thd).
[May 12 21:17:51 UTC] RC5-72: Benchmark for core #7 (CUDA 4-pipe 128-thd)
0.00:00:14.00 [310,741,094 keys/sec]
[May 12 21:17:51 UTC] RC5-72: using core #9 (CUDA 1-pipe 64-thd busy wait).
[May 12 21:18:06 UTC] RC5-72: Benchmark for core #9 (CUDA 1-pipe 64-thd busy wait)
0.00:00:12.35 [351,521,441 keys/sec]
[May 12 21:18:06 UTC] RC5-72: using core #10 (CUDA 1-pipe 64-thd sleep 100us).
[May 12 21:18:24 UTC] RC5-72: Benchmark for core #10 (CUDA 1-pipe 64-thd sleep 100us)
0.00:00:15.53 [279,680,617 keys/sec]
[May 12 21:18:24 UTC] RC5-72: using core #11 (CUDA 1-pipe 64-thd sleep dynamic).
[May 12 21:18:39 UTC] RC5-72: Benchmark for core #11 (CUDA 1-pipe 64-thd sleep dynamic)
0.00:00:12.37 [348,515,460 keys/sec]
[May 12 21:18:39 UTC] RC5-72 benchmark summary :
Default core : #0 (CUDA 1-pipe 64-thd)
Fastest core : #6 (CUDA 4-pipe 64-thd)
[May 12 21:18:39 UTC] Core #6 is significantly faster than the default core.
The CUDA core selection has been made as a tradeoff between core speed
and responsiveness of the graphical desktop.
Please file a bug report along with the output of -cpuinfo
only if the the faster core selection does not degrade graphics performance.

на 181.20 и 185.81 куда 2.1 грузит проц на 50%

vista64/aX2@2.6/9800gt@1944

[Death]

кстате а что пишет -cpuinfo на гпушном клиенте?

[A1ex01]

-cpuinfo

[May 12 22:31:34 UTC] nvcuda.dll Version: 7.15.11.7824
Automatic processor identification tag: 8192
name: GeForce 9800 GT (14 MPs)
Estimated processor clock speed (0 if unknown): 1500 MHz
Number of processors detected by this client: 1
Number of processors supported by this client: 128

[torbich]

Нові beta-версії Cuda клієнтів доступні для завантаження (хоча є певні питання - деякі з них на 50% повільніші за старі).

[torbich]

Стосовно нових клієнтів, які повільніші на 50%.

В компіляторі Cuda знайшлась серйозна помилка, через яку старі версії клієнтів (під Cuda 2.0 та 2.1) рахували лише половину ключів у кожному блоці.

Помилку вже виправили, нові клієнти лежать на сайті. Дуже рекомендую усім оновити клієнт, так як блоки, пораховані на старих, можуть припинити враховувати.

Деталі - тут: http://bugs.distributed.net/show_bug.cgi?id=4201 та тут: http://n0cgi.distributed.net/cgi/dnet-finger.cgi?user=bovine
Прощавайте, гігантські швидкості Куди!

[(_KoDAk_)]

что-то не в два рза медленне а как а минимум в 4-ре раза стало медленнее

и значит я во время насЧитал 300к )

[nikelong]

Ха!

Продолжаем тему взлома паролей силами ГПУ.

На официальном сайте Нвидиа (!) есть статья из журнала Хакер (!).
Рассказывает в частности как и чем ломать пароли используя ГПУ IMAGE

http://www.nvidia.ru/object/CUDA_article_haker0709_ru.html

[x3mEn]

DNETC під BOINC.
2 відяхі nVidia 8800GT.
WU вимагає обидві: Работает (0.01 CPUs + 2.00 NVIDIA GPUs)
І, судячи з усього використовує дійсно обидві.
Поки обидві не звільняться, WU не починається.
Отже, якщо одна відпрацювала, припустимо Collatz (який використовує тільки одну GPU), а друга ще опрацовує інший WU Collatz, перша просто відпочиває.

Як зробити, щоб DNETC працював з однією GPU, навіть нехай за більший час?

job_5.00.xml:
<job_desc>
<task>
<application>dnetc_1.00_windows_intelx86__cuda31.exe</application>
<command_line>-runoffline -multiok=1 -ckpoint chkpoint -pausefile pause -exitfile exit -inbase in -outbase out -priority 5 -n -1 -runbuffers -l stderr.txt</command_line>
</task>
</job_desc>