Вот такие советы от Gemini:. Вот список проектов, где твоя карта покажет, за что уплачены деньги:. 1. PrimeGrid (Подпроект: Genefer) — «Король FP64». Это сейчас самый живой, активный и требовательный к FP64 проект.. Задача: Поиск обобщенных простых чисел Ферма.. Почему FP64: Используются преобразования (FFT), требующие максимальной точности во избежание ошибок округления.. Твой козырь: RTX 4090 здесь «захлебывается», так как ее скорость FP64 урезана в 64 раза (до ~1.3 TFLOPS). Твоя A100 выдает честные 19.5 TFLOPS. Разрыв в скорости — в 10–15 раз.. Настройка: В настройках на сайте PrimeGrid обязательно выбери подпроекты Genefer 22 или Genefer World Record. Это самые «жирные» задачи для топового железа.. Я попробовал на GFN 22. Ничего особенного, те же самые сутки счёта. Хотя получить х10-15 было бы очень приятно, только расскажите как.. Вот хост, но найти там выполненную задачу почему-то не могу:. UPD: потеряшку нашёл:. Не помню, чтобы я её абортил, но ладно. Жаль суток расчёта, кончено.. 2. Asteroids@home — «Скрытый лидер». Многие считают его легким проектом, но это заблуждение.. Задача: Восстановление 3D-формы и периода вращения астероидов по кривым их блеска.. Почему FP64: Их GPU-приложение (Period Search Application) критически зависит от операций двойной точности.. Твой козырь: На игровых картах этот проект считается медленно. Более того, A100 здесь выигрывает еще и за счет HBM2e памяти, так как задача требует быстрой прокачки данных.. 3. NumberFields@home. Математический проект (теория чисел, поиск полей алгебраических чисел).. Особенность: Крайне чувствителен к ошибкам вычислений.. Твой козырь: Здесь в игру вступает ECC-память твоей A100. Разогнанные игровые карты часто выдают здесь «Inconclusive Result» (ошибка расчета), а A100 считает медленно, но верно, гарантируя валидность каждого бита.. Где еще A100 доминирует (не FP64, но архитектура). Есть проекты, где важна не плавающая запятая, а другие фишки A100, которых нет у игровых карт.. A. Amicable Numbers (Дружественные числа) — Монстр Int64. Суть: Использует 64-битную целочисленную арифметику (UInt64).. Почему A100: Игровые GPU (архитектура Ada Lovelace) оптимизированы под 32-битные шейдеры. Блоков для Int64 там мало. У A100 с этим проблем нет, и она перемалывает такие числа значительно быстрее.. B. GPUGrid (Биология) — Монстр VRAM. Суть: Молекулярная динамика.. Твой козырь: Иногда там появляются «Long Runs» — задания, требующие 24–30+ ГБ видеопамяти. Владельцы RTX 3080/4080 и даже 4090 (если память частично занята) получают ошибку «Out of Memory». Твоя A100 (80GB) забирает эти задания и считает их сутками без сбоев.. Профессиональный совет для Homelab (Выход за рамки BOINC). Ты собираешь серьезную рабочую станцию для ML. BOINC — это все-таки уровень энтузиастов. Если ты хочешь реально нагрузить A100 научной работой на 100% и протестировать стабильность системы, я рекомендую запустить профессиональный симулятор через Docker.. GROMACS (Молекулярная динамика) — есть готовые контейнеры от NVIDIA ( Он умеет использовать смешанную точность, тензорные ядра и всю мощь A100 так, как ни один проект BOINC не сможет.

Вот такие советы от Gemini:. Вот список проектов, где твоя карта покажет, за что уплачены деньги:. 1. PrimeGrid (Подпроект: Genefer) — «Король FP64». Это сейчас самый живой, активный и требовательный к FP64 проект.. Задача: Поиск обобщенных простых чисел Ферма.. Почему FP64: Используются преобразования (FFT), требующие максимальной точности во избежание ошибок округления.. Твой козырь: RTX 4090 здесь «захлебывается», так как ее скорость FP64 урезана в 64 раза (до ~1.3 TFLOPS). Твоя A100 выдает честные 19.5 TFLOPS. Разрыв в скорости — в 10–15 раз.. Настройка: В настройках на сайте PrimeGrid обязательно выбери подпроекты Genefer 22 или Genefer World Record. Это самые «жирные» задачи для топового железа.. Я попробовал на GFN 22. Ничего особенного, те же самые сутки счёта. Хотя получить х10-15 было бы очень приятно, только расскажите как.. Вот хост, но найти там выполненную задачу почему-то не могу:. 2. Asteroids@home — «Скрытый лидер». Многие считают его легким проектом, но это заблуждение.. Задача: Восстановление 3D-формы и периода вращения астероидов по кривым их блеска.. Почему FP64: Их GPU-приложение (Period Search Application) критически зависит от операций двойной точности.. Твой козырь: На игровых картах этот проект считается медленно. Более того, A100 здесь выигрывает еще и за счет HBM2e памяти, так как задача требует быстрой прокачки данных.. 3. NumberFields@home. Математический проект (теория чисел, поиск полей алгебраических чисел).. Особенность: Крайне чувствителен к ошибкам вычислений.. Твой козырь: Здесь в игру вступает ECC-память твоей A100. Разогнанные игровые карты часто выдают здесь «Inconclusive Result» (ошибка расчета), а A100 считает медленно, но верно, гарантируя валидность каждого бита.. Где еще A100 доминирует (не FP64, но архитектура). Есть проекты, где важна не плавающая запятая, а другие фишки A100, которых нет у игровых карт.. A. Amicable Numbers (Дружественные числа) — Монстр Int64. Суть: Использует 64-битную целочисленную арифметику (UInt64).. Почему A100: Игровые GPU (архитектура Ada Lovelace) оптимизированы под 32-битные шейдеры. Блоков для Int64 там мало. У A100 с этим проблем нет, и она перемалывает такие числа значительно быстрее.. B. GPUGrid (Биология) — Монстр VRAM. Суть: Молекулярная динамика.. Твой козырь: Иногда там появляются «Long Runs» — задания, требующие 24–30+ ГБ видеопамяти. Владельцы RTX 3080/4080 и даже 4090 (если память частично занята) получают ошибку «Out of Memory». Твоя A100 (80GB) забирает эти задания и считает их сутками без сбоев.. Профессиональный совет для Homelab (Выход за рамки BOINC). Ты собираешь серьезную рабочую станцию для ML. BOINC — это все-таки уровень энтузиастов. Если ты хочешь реально нагрузить A100 научной работой на 100% и протестировать стабильность системы, я рекомендую запустить профессиональный симулятор через Docker.. GROMACS (Молекулярная динамика) — есть готовые контейнеры от NVIDIA ( Он умеет использовать смешанную точность, тензорные ядра и всю мощь A100 так, как ни один проект BOINC не сможет.

Руки дотянулись до видеокарт A100, да ещё и сразу до двух. 1. Сложно с охлаждением и шумом. Радитор небольшой, продув предлагается продольный и для создания необходимого давления воздуха используются турбины, а не вентиляторы. Гул стоит ужасный. 2. Подходящих проектов с FP64 в BOINC нет. Говорят раньше такие задачи были в Asteroids и MilkyWay, но оба проекта сейчас не дают задач.. 3. В задачах типа Einstein PrimeGrid прироста производительности по сравнению RTX4090 не замечаю. Сраните сами:

Сама опубликованная работа 👆

#домашнаялаборатория. Бесплатный апгрейд эффективности через undervolt на GPU. Самая понятная оптимизация для кранчинга – снизить напряжение на видеокарте. Многие GPU держат те же частоты на меньшем вольтаже – меньше ватт, ниже температура и шум, PPD (points per day) почти не падает.. Обьяснение. Та же частота при меньшем вольтаже → та же скорость расчётов, но меньше потребление. В кранчинге это особенно заметно на тяжёлых WU.. Как сделать (Windows, NVIDIA, MSI Afterburner). 1. Запустить Afterburner → Ctrl+F (Voltage/Frequency Curve).. 2. Выбрать рабочую частоту под нагрузкой и зафиксировать её на ~0.90–0.95 V.. 3. Выровнять участок кривой вокруг выбранной точки, нажать Apply.. 4. Прогнать несколько часов реальных WU: следить за стабильностью, что все задачи подходят без ошибок.. Ожидаемый эффект. – Уменьшение потребления при сохранении частоты.. – Тише и холоднее;. – Рост PPD/Вт заметный, особенно на долгих задачах.. Альтернатива. Понижение напряжения снижает температуру, на хороших видеокартах это позволяет поднять чистоту, иногда на ~200MHz. То есть и еще и быстрее будет считать.. P.S. Кранчинг – марафон, не спринт. Тише едет тот, кто эффективнее считает.. Тот же эффект есть и на CPU, там надо андервольтить через BIOS, если позволяет материнская плата.. #gpu

#домашнаялаборатория. Использовать Spark для BOINC нет смысла, несмотря на наличие CUDA ядер. Он определяется во многих проектах как generic GPU for Linux и не получает задания. А где получает (Asteroids, например), то работает отнсительно медленно, потому что GPU проекты в BOINC как правило зависимы от скорости памяти. То есть основное преимущество Spark (объём видеопамяти) не используется, а основной недостаток (скорость видеопамяти) понижает эффективность.. Может в PrimeGrid или Amicable (где скорость памяти не критича) он будет полезен, но в целом вряд ли будет лучше обычной домашней системы с GPU:

#домашнаялаборатория. Мини-ПК на базе Ryzen AI Max+ 395 – хороший выбор для BOINC-энтузиастов. Сравниваем новинку с флагманскими AMD процессорами Ryzen 7950X3D и 9950X3D. - CPU: 16(32) Zen 5‑ядер; по вычислительным рейтингам BOINC 395 в среднем где‑то рядом с Ryzen 9 7950X3D (±5–10 %), уступая 9950X/9950X3D на ~10–12 %.. - GPU: интегрированная Radeon 8060S (40 CU, RDNA 3.5, до 2.9 ГГц) + LPDDR5X‑8000, 256‑бит, до 128 ГБ общей памяти — впервые даёт уровень почтидискретной видеокарты, что позволяет полноценно считать OpenCL‑GPU проекты BOINC.. Например у меня в Ryzen 9 7950X3D тоже есть встроенная iGPU, но её включение скорее вредно, потому отбирает у CPU тепловой пакет, попускную способность и одно ядро на свою поддержку.. Встроенная в Ryzen AI Max+ 395 iGPU попадает в коридор RTX 4060 Laptop ↔ RTX 4070 Laptop.. - NPU: ИИ-ядра XDNA 2 пока не используются BOINC проектами.. - Вывод: CPU‑only проекты он делает на уровне топовых процессоров AMD предыдущего поколения, но с гораздо меньшим потреблением энергии (тише, проще охлаждать). И резко поднимает производительность за счёт GPU‑задач. Анализируем лидерборды BOINC. 1) CPU‑производительность. Среда BOINC во многих проектах публикует таблицы пиковой CPU‑скорости (Whetstone GFLOPS/ядро). На них 395 (Strix Halo) в реальных задачах удерживает ~**0.9–1.0×** от десктопного 9950X; то есть близко к 7950X3D.. 2) Встроенная GPU. Radeon 8060S (40 CU RDNA 3.5) в Strix Halo — это оказалась достаточно мощной iGPU. За счёт быстрой памяти и широкой LPDDR5X‑шины (256 бит, ~256 ГБ/с) и 40 CU она хорошо обеспечена данными, не пропускает такты и эффективно загружается в BOINC проектах, которые к этому чувствительны. Например у меня RTX 4090 на PrimeGrid ест 450Ватт, а на Einstein только 250. По сути половину времени ядра скорее всего простаивают, котому что ждут данных из памяти.. Проекты, где iGPU из 395 Strix Halo работает хорошо:. - Einstein@Home (OpenCL‑AMD). - Amicable Numbers (OpenCL, ≥2 ГБ VRAM/UMA).. - PrimeGrid (OpenCL‑AMD). - NumberFields@home (OpenCL). Энергопотребление и охлаждение: 395 vs 9950X (и когда активна iGPU). - CPU‑нагрузки (без учёта iGPU): у Ryzen AI Max+ 395 средняя потребляемая мощность CPU/SoC в крупных наборах тестов доходит до ~120 Вт. У Ryzen 9 9950X до ~205 Вт. При этом 395 даёт ~95 % производительности 9950X на CPU‑задачах.. - GPU‑нагрузки iGPU 395 потребляет ~74 Вт. - Про охлаждение: настольные мини‑ПК с Ryzen AI Max+ 395 на воздушном охлаждении справляются без троттлинга; тепловыделение при CPU+GPU нагрузке примерное такое же, как у 9950X при CPU‑only нагрузке. Поэтому на практике охлаждать 395 проще pof счёт большей площади чипа.. Итог: брать, но только если нужна и для других задач.. Чисто для BOINC топовые CPU и GPU будут намного выгоднее по PPD на рубль.. По возможности дополнять миниПК дискретной видеокартой: это будет не так просто, потому что специальных док-станций пока нет. Надёжной альтренативной пока является Beelink GTi‑линейка + EX Pro Dock (прямой PCIe 5.0 ×8, БП 600 Вт), где можно нормально подключить внешнюю видеокарту почти любой мощности.. #boinc #советы

Не слишком ли сложными стали посты? Есть вариант делить мысль на части, но я сам мыслю категориями полноценного разбора, поэтому пишу подробно.. С другой стороны вижу, что структура последнего поста недостаточно чёткая.. Вероятно лучше всего писать полноценно, но яснее, структурнее, да?

Мини-ПК на базе Ryzen AI Max+ 395 – хороший выбор для BOINC-энтузиастов. Сравниваем новинку с флагманскими AMD процессорами Ryzen 7950X3D и 9950X3D. - CPU: 16(32) Zen 5‑ядер; по вычислительным рейтингам BOINC 395 в среднем где‑то рядом с Ryzen 9 7950X3D (±5–10 %), уступая 9950X/9950X3D на ~10–12 %.. - GPU: интегрированная Radeon 8060S (40 CU, RDNA 3.5, до 2.9 ГГц) + LPDDR5X‑8000, 256‑бит, до 128 ГБ общей памяти — впервые даёт уровень почтидискретной видеокарты, что позволяет полноценно считать OpenCL‑GPU проекты BOINC.. Например у меня в Ryzen 9 7950X3D тоже есть встроенная iGPU, но её включение скорее вредно, потому отбирает у CPU тепловой пакет, попускную способность и одно ядро на свою поддержку.. Встроенная в Ryzen AI Max+ 395 iGPU попадает в коридор RTX 4060 Laptop ↔ RTX 4070 Laptop.. - NPU: ИИ-ядра XDNA 2 пока не используются BOINC проектами.. - Вывод: CPU‑only проекты он делает на уровне топовых процессоров AMD предыдущего поколения, но с гораздо меньшим потреблением энергии (тише, проще охлаждать). И резко поднимает производительность за счёт GPU‑задач. Анализируем лидерборды BOINC. 1) CPU‑производительность. Среда BOINC во многих проектах публикует таблицы пиковой CPU‑скорости (Whetstone GFLOPS/ядро). На них 395 (Strix Halo) в реальных задачах удерживает ~**0.9–1.0×** от десктопного 9950X; то есть близко к 7950X3D.. 2) Встроенная GPU. Radeon 8060S (40 CU RDNA 3.5) в Strix Halo — это оказалась достаточно мощной iGPU. За счёт быстрой памяти и широкой LPDDR5X‑шины (256 бит, ~256 ГБ/с) и 40 CU она хорошо обеспечена данными, не пропускает такты и эффективно загружается в BOINC проектах, которые к этому чувствительны. Например у меня RTX 4090 на PrimeGrid ест 450Ватт, а на Einstein только 250. По сути половину времени ядра скорее всего простаивают, котому что ждут данных из памяти.. Проекты, где iGPU из 395 Strix Halo работает хорошо:. - Einstein@Home (OpenCL‑AMD). - Amicable Numbers (OpenCL, ≥2 ГБ VRAM/UMA).. - PrimeGrid (OpenCL‑AMD). - NumberFields@home (OpenCL). Энергопотребление и охлаждение: 395 vs 9950X (и когда активна iGPU). - CPU‑нагрузки (без учёта iGPU): у Ryzen AI Max+ 395 средняя потребляемая мощность CPU/SoC в крупных наборах тестов доходит до ~120 Вт. У Ryzen 9 9950X до ~205 Вт. При этом 395 даёт ~95 % производительности 9950X на CPU‑задачах.. - GPU‑нагрузки iGPU 395 потребляет ~74 Вт. - Про охлаждение: настольные мини‑ПК с Ryzen AI Max+ 395 на воздушном охлаждении справляются без троттлинга; тепловыделение при CPU+GPU нагрузке примерное такое же, как у 9950X при CPU‑only нагрузке. Поэтому на практике охлаждать 395 проще pof счёт большей площади чипа.. Итог: брать, но только если нужна и для других задач.. Чисто для BOINC топовые CPU и GPU будут намного выгоднее по PPD на рубль.. По возможности дополнять миниПК дискретной видеокартой: это будет не так просто, потому что специальных док-станций пока нет. Надёжной альтренативной пока является Beelink GTi‑линейка + EX Pro Dock (прямой PCIe 5.0 ×8, БП 600 Вт), где можно нормально подключить внешнюю видеокарту почти любой мощности.. #boinc #советы

#PrimeGrid. 🔢 Новый рекорд PrimeGrid: крупнейшие обобщённое простое число Каллена. 16 апреля 2025 года проект PrimeGrid объявил о находке нового рекордного простого числа вида. n · b^n + 1:. 4052186 · 69⁴⁰⁵²¹⁸⁶ + 1. (. Это число состоит из 7 451 366 цифр и стало крупнейшим известным обобщённым числом Каллена (generalized Cullen prime).. В общем рейтинге простых чисел оно заняло 16-е место. (страница на The Prime Pages:. 🧠 Что такое обобщённое число Каллена. Классические числа Каллена имеют вид. n · 2^n + 1.. Если заменить 2 на любое другое основание b, получаем обобщённые числа Каллена —. n · b^n + 1.. Такие числа крайне редко оказываются простыми. Проверка каждого кандидата требует огромных вычислительных мощностей, поэтому подобные открытия происходят почти исключительно в рамках распределённых проектов вроде PrimeGrid.. Как проходило открытие. Найдено: 16 апреля 2025, 11:37:45 UTC. Проверено: 17 апреля 2025. Автор: Mark Williams (TeAm AnandTech). Метод: PRST (Prime Reciprocal Square Test). Оборудование:. AMD EPYC 9554, 8 ядер — ~10 ч 15 мин. Ryzen 9 7950X3D, 8 ядер — ~12 ч 32 мин. Подробности: официальный отчёт PrimeGrid. До этого база 69 считалась «пустой» — не существовало ни одного известного простого числа формы. n · 69^n + 1.. Теперь она закрыта — найден первый представитель.. Контекст и значение. Этот результат получен в рамках проекта Generalized Cullen/Woodall Prime Search. (описание:. Проект объединяет тысячи добровольцев, предоставляющих свои процессоры для вычислений. Так, обычные пользователи помогают искать редчайшие простые числа, которые невозможно было бы найти даже на мощных суперкомпьютерах в одиночку.. Как поучаствовать. PrimeGrid работает через платформу BOINC.. Достаточно установить клиент и выбрать проект PrimeGrid — программа сама загрузит задания для CPU или GPU.. BOINC:. PrimeGrid: