Optymalny projekt pod GTX 760 OC oraz i5 2500K

Zaczęty przez zoom_mctwist, 11 Luty 2014, 21:26

zoom_mctwist

Wcześniej liczyłem dosyć długo Einstein@Home na GTX 460. Teraz po zmianie karty na nową nie zauważyłem znaczącej różnicy w prędkości liczenia na GPU.
W Einsteinie mam średnio 8h = 5WU = 3333 pkt * 5 = 16665 pkt, co z kolei daje ok. 50k/24h.

Czy możecie mi poradzić który projekt optymalnie wykorzysta moc obliczeniową mojej karty?

Troll81


tito

Liczysz dla pkt, czy pkt+idea, czy idei?
Jeśli pkt to distrrtgen; pkt + idea gpugrid; idea - pozostań przy Einsteinie/gpugrid.

zoom_mctwist

Liczenie dla samych punktów mnie nie interesuje, jakaś cel za tym musi oczywiście być ale chciałbym szybciej nabijać punkty niż w Einsteinie.
Przetestuję zatem gpugrid oraz PrimeGrid, dzięki :)

_Aleksander_

#4
W Primegrid dla GPU zainteresuj się PPS Sieve. To optymalny podprojekt dla Keplera.
Jeżeli chodzi o CPU i Primegrid, to w podprojektach LLR wybieraj raczej krótsze WU (PPS, SGS, 321), nie przekraczaj 3 WU naraz.
Mam u siebie Sandy Bridge i5 i i7 i ilość pamięci cache w CPU ma spore znaczenie, które dodatkowo procentuje wraz ze wzrostem czasu wykonywania WU.

zoom_mctwist

Przetestowałem na razie GPUgrid i wyniki punktowe są wyśmienite!

Liczę długie próbki (long runs). Wyliczenie jednego zadania zajmuje mi ok. 10h co daje 115,650.00 pkt. (uwzględniony bonus 50% za odesłanie w ciągu 24h), zatem wynik dobowy to: 278k/24h. Nieźle, jeśli porównam to do 50k/24h w Einsteinie. Jak skończę liczyć obecną próbkę to przetestuję Primegrid zgodnie z napisanymi przez Aleksandra zaleceniami.

stiven

Jak już zbierzesz więcej wyników to mam prośbę: podziel się nimi tu: http://www.boincatpoland.org/smf/liczenie-na-gpu/porownanie-rac-na-roznych-modelach-kart/
Odnośnie Einsteina to liczyłeś 1WU czy więcej jednocześnie? Już przy średnich kartach okazuje się, że 1WU nie obciąża w pełni GPU i wyniki są mizerne. W PG na moje oko przekroczysz 330k na dobę. 

zoom_mctwist

W Einsteinie liczę 5 WU na raz. Dopiero wtedy mam ok. 99% GPU load oraz ponad 1GB zajętej pamięci.