ARGOMENTO:

Non oso immaginare la bolletta di una persona con 3 RTX 3090....ognuna consuma ~400W

Immagina ....

corla99 ha scritto:

Non oso immaginare la bolletta di una persona con 3 RTX 3090....ognuna consuma ~400W

Se ti riferisci a Gianni ... non credo che paghi l'energia elettrica, che assorbono i suoi computer come dipartimento, all'interno dell'università di Barcellona ... poi secondo me, il singolo volontario che può acquistare questo tipo di GPU, ha in parallelo un bell'impianto fotovoltaico che lo aiuta nei consumi diurni.
S.e,&.o.
K.

kidkidkid3 ha scritto:

Se ti riferisci a Gianni ... non credo che paghi l'energia elettrica, che assorbono i suoi computer come dipartimento, all'interno dell'università di Barcellona ...

Certo, molto probabilmente lo userà all'interno dell'Università per lo sviluppo/test del codice

Per l'enne-enne-sima volta, lo spazio sui server è esaurito e gli amministratori hanno messo in pausa il progetto.
Ma comprare un paio di dischi capienti no, eh?

Sono già ripartiti

zioriga ha scritto:

Sono già ripartiti

Direi di no, dal momento che il sito è giù....

boboviz ha scritto:

zioriga ha scritto:

Sono già ripartiti

Direi di no, dal momento che il sito è giù....

Alle 15 il mio computer aveva già reportato e ripreso a macinare wu.

Sembra proprio che le ultime applicazioni abbiano una durata un pochettino lunga , e checkpoint quasi innesistenti.
Progressione sembra bloccarsi ma invece no.

www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5215&nowrap=true#56388

Ho abortito almeno 3WU potenzialmente buone.

L'ultima WU è stata al 3,33% per almeno 2h , poi ha fatto un salto fino all'8% (stimata dal manager +1d)

Ho visto diverse wu che poi più avanti di percentuale danno errore

Io ne ho viste WUs di GPUGrid che voi umani non potreste immaginarvi...

Roy Batty (Rutger Hauer)

GPUGRID: New D3RBanditTest workunits
Dears,
as you may have noticed, we sent a new batch of WUs for a new experiment. This time the WUs are rather large and require relatively new cards. For reference, should be ~18h on a 1080 Ti.
Thanks!

Problemi con le nuove WU .... qui qualche suggerimento www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5217
K.

La gtx980 al 53% dopo 19h

fortuna che i checkpoint funzionano

Un paio di ADRIA_D3RBandit con una 980 (su Windows...) sono terminate e validate in poco più di 37 ore ...
Sulla Quadro RTX 6000 durano una decina di ore

Sembra che ci siano grossi problemi con la famiglia 3xxx di Nvidia, le più recenti.
In pratica le wus vanno tutte in errore. Queste gpu NON sono supportate, alla fin fine.
Vediamo se aggiorneranno il codice....

Mi ricordo che in passato c'erano stati altri problemi con le più recenti schede uscite
Per esempio anche la mia 1080 per un po di mesi non aveva potuto elaborare alcuna WU, in attesa dell'uscita degli aggiornamenti software

www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5233

Posted: 17 Jun 2021 | 10:40:32 UTC
Hello everyone, just wanted to give some updates about the machine learning - python jobs that Toni mentioned earlier in the "Experimental Python tasks (beta) " thread.

What are we trying to accomplish?
We are trying to train populations of intelligent agents in a distributed computational setting to solve reinforcement learning problems. This idea is inspired in the fact that human societies are knowledgeable as a whole, while individual agents have limited information. Also, every new generation of individuals attempts to expand and refine the knowledge inherited from previous ones, and the most interesting discoveries become part of a corpus of common knowledge. The idea is that small groups of agents will train in GPUgrid machines, and report their discoveries and findings. Information of multiple agents can be put in common and conveyed to new generations of machine learning agents. To the best of our knowledge this is the first time something of this sort is attempted in a GPUGrid-like platform, and has the potential to scale to solve problems unattainable in smaller scale settings.

Why most jobs were failing a few weeks ago?
It took us some time and testing to make simple agents work, but we managed to solve the problems in the previous weeks. Now, almost all agents train successfully.

Why are GPUs being underutilized? and why are CPU used for?
In the previous weeks we were running small scale tests, with small neural networks models that occupied little GPU memory. Also, some reinforcement learning environments, especially simple ones like those used in the test, run on CPU. Our idea is to scale to more complex models and environments to exploit the GPU capacity of the grid.

More information:
We use mainly PyTorch to train our neural networks. We only use Tensorboard because it is convenient for logging. We might remove that dependency in the future.

in questa news danno una spiegazione sul funzionamento delle WU in Python

zioriga ha scritto:

in questa news danno una spiegazione sul funzionamento delle WU in Python

In pratica è l'applicativo di qualche anno fa solo per cpu e solo per linux.
Aspettiamo di vedere se la cosa si evolve.

Qui nuove notizie sullo sviluppo di GPUGRID, nonchè informazioni sull'utilizzo di OpenMM, e sull'utilizzo dell'AI su questo progetto
www.gpugrid.net/forum_thread.php?id=5246

Posted: 7 Aug 2021 | 6:44:07 UTC
As you know, GPUGRID was the first BOINC project to run GPU applications, in fact we help in creating the infrastructure for that. This was very many years ago and since then many things changed. In particular, recently, we had not a constant stream of workunits. I would like to explain the present and expected future of GPUGRID here.

In the last few years, we moved from doing science by running very many simulations to develop new methods at the boundary between physical simulations and machine learning methods/artificial intelligence. These new methods did not require a lot of simulations and most of the PhD students in the research group did not use GPUGRID daily. We still had some long term project running on GPUGRID for which you will see results shortly in terms of new scientific publications.

Among other things ACEMD, the application behind GPUGRID is now built partially using OpenMM, of which I am also principal investigator. As you might know OpenMM is also used in Folding@Home. We have received a grant to develop OpenMM very recently with one or two people starting before the end of the year. This will be good for GPUGRID because it means that we will be using GPUGRID a lot more.

Furthermore, we recently found a way to run AI simulations in GPUGRID. We have only run very few test cases, but there is a PhD student in the lab with a thesis on cooperative intelligence, where very many AI agents collaborate to solve tasks. The goal is to understand how cooperative intelligence works. We are also looking for a postdoc in cooperative intelligence, in case you know somebody.

www.compscience.org

I hope that this clarify the current situation. On the practical term, we expect to have the ACEMD application fixed for RTX30xx within few weeks, as now the developper of ACEMD is also doing the deployment on GPUGRID, making everything simpler.

GDF

per chi volesse approfondire OpenMM ecco il ink openmm.org/