Гридка. Распределенные вычисления
Энтузиасты распределенных вычислений публикуют новости о гридах в целом и о BOINC в частности. Ведут подкасты с гостями и вместе с ними исследуют эту тему.
#домашнаяялаборатория. RTX 4090/5090 + PrimeGrid: стоит обязательно ставить Power Limit. PrimeGrid — редкий BOINC-проект, который реально грузит RTX 4090 на 100%.. Большинство других проектов упираются в память, CPU или I/O и просто не создают полной нагрузки. С PrimeGrid — постоянный максимум (у меня даже оплавился некачественный коннектор провода питания). Это потребление до 450 ватт, излишнее тепло и шум.. При снижении Power Limit на 60-80% от максимума:. – потребление падает на ~100–150 Вт. – температура и шум заметно ниже. – производительность падает минимально. – эффективность (WU/Вт) становится существенно выше. Замеры эффективности RTX 4090 при Power Limit:. В погоне за дополнительными FPS производители видеокарт не видят проблемы в + 50% прироста потребления ради +5% прироста эффективности, а мы видим =D. Как поставить лимит на Linux. nvidia-smi -pl 320. Как установить лимит на Windows. Установить MSI Afterburner. Сдвинуть Power Limit на 70%. Нажать Apply. Cохранить профиль и включить автозапуск. Power Limit не мешает так же сделать undervolting ( это может улучшить эффективность ещё больше
Мои базовые настройки. для кранчинга на рабочем компьютере 24/7. Подходят в том числе ноутбуков типа Macbook Pro.. 🔕 Отключение при активности – пусть работа идёт только, когда компьютер бездействует.. ⚙️ Ограничение загрузки CPU до 80 % – почти не снижает производительность, но резко уменьшает шум и нагрев.. Энергопотребление падает условно на треть, а техника работает на тихих, долгосрочно эффективных режимах.. Никаких сложных скриптов, все делается просто в настройках BOINC клиента.. Если хочется полной тишины, то можно включить на ноутбуке энергоэффективный режим, тогда будут работать только E-ядра, а они даже при полной загрузке не разгоняют вентиляторы. На обычной работе энергоэффективный режим никак не скажется.. #boinc #советы
Задачи для тестирования способностей ИИ в математике заканчиваются.. Теперь для тестирования дают реальные научные проблемы и там пока 0% решёных задач – такие бенчмарки мы любим.. Epoch.AI (это своего рода НИИ изучения ИИ;) год за годом увеличивал сложность экзаменов для проверки сопоностей GPT к математике. Бенчмарк FrontierMath дошёл до Tier 4, где модели решают исследовательские математические задачи. Но вместо ожидаемого Tier 5 Epoch выпустил трек Open Problems.. Что это:. — Задачи, которые не решены профессиональными математиками. — Выбраны такие, в которых можно автоматически проверить решение. — Если какая-то модель их решит — это не просто спортивный результат, это реальный вклад в науку. Текущий статус (январь 2026):. — Tier 4: решено 17 из 48 задач. — Open Problems: пока 0 решений. Следующими за математикой будут алгоритмы и информатика, а потом посыпятся и все остальные науки. epoch.ai/frontiermath. #ИИ
⭐️ ИИ раскрыл сотни космических аномалий в архиве Hubble. Ученые NASA запустили ИИ под названием AnomalyMatch, который прогнал через себя архив телескопа Hubble. Почти 100 миллионов фрагментов изображений за пару дней.. В результате ИИ выявил более 1300 аномальных объектов, из которых свыше 800 никогда ранее не документировались в научной литературе.. Эти аномалии включают галактики с необычной формой (слияния, \"медузьи\" галактики с вытянутыми газовыми потоками), эффект гравитационного линзирования, кольцевые галактики и другие редкие космические явления.. Фактически ИИ:. • превратил архив в живой источник новых открытий. • показал, что астрономия больше не ограничена скоростью человека,. • доказал, что мы уже обладаем огромным объемом нераскрытых знаний, просто не умеем их быстро извлекать
Не про гриды, но про астрономию и алгоритмы:
#YAFU. В середине декабря в новостях BOINC появились подтверждённые завершения вычислений в проекте YAFU@home:. – 3555072 — 07.12.2025. – 3552666 — 12.12.2025. – 3415890 — 14.12.2025. Что означает «завершено».. Это не просто очередная задача.. Это значит, что для конкретного числа:. – были найдены необходимые множители. – цепочка вычислений дошла до логического конца. – результат прошёл валидацию и зафиксирован. Почему это важно.. Такие расчёты могут идти годами.. Они зависят от:. – суммарного CPU-времени. – эффективности алгоритмов. – количества доступных вычислительных узлов. Каждое завершение — это закрытый вопрос, который больше не нужно пересчитывать.. Куда попал результат.. – статус зафиксирован в BOINC. – данные опубликованы в FactorDB. – последовательность больше не считается «открытой». Примеры страниц:. Почему такие новости появляются редко.. – вычисления тяжёлые. – задачи плохо масштабируются. – иногда цепочки «застревают» на годы. Поэтому каждый такой milestone — это не мелочи, а реальный результат распределённых вычислений.
#YAFU. 🧮 YAFU@home — распределённые вычислениядля математики. На CPU. YAFU@home — это BOINC-проект, который занимается факторизацией больших чисел и исследованием aliquot-последовательностей.. Звучит академически, но на практике это один из немногих проектов, где CPU-время действительно превращается в проверяемый научный результат.. Что именно делает проект.. 1. Факторизация больших чисел. Проект считает разложение чисел на множители, иногда размером в десятки и сотни цифр.. Это не проверка «простое или нет», а полноценное разложение, которое может занимать недели и месяцы CPU-времени.. 2. Aliquot-последовательности. Берётся число n.. Считается сумма его собственных делителей.. Процедура повторяется снова и снова, образуя цепочку.. Такие цепочки могут:. – быстро завершаться. – входить в цикл. – расти и требовать огромных вычислительных ресурсов. Когда цепочку удаётся довести до логического конца, это считается полноценным научным результатом.. Почему это вообще кому-то нужно.. 1. Алгоритмы факторизации. YAFU используется для тестирования и улучшения реальных алгоритмов факторизации (ECM, NFS и др.).. Это те же алгоритмы, которые лежат в основе оценки криптостойкости и анализа больших чисел.. 2. Закрытие «белых пятен» в теории чисел. Многие aliquot-последовательности десятилетиями оставались незавершёнными просто потому, что их никто не мог досчитать.. Распределённые вычисления позволяют закрывать такие случаи не теоретически, а вычислительно.. 3. Проверяемость результатов. Это не локальные эксперименты.. Результаты валидируются, сохраняются и используются дальше другими исследователями.. Куда попадают результаты.. – BOINC. Каждая задача проходит проверку, статус «terminated» означает корректное завершение расчёта.. История сохраняется в системе.. – FactorDB. Все найденные множители и статус последовательностей публикуются в открытой базе данных.. Этой базой пользуются математики по всему миру.. Это не витрина, а рабочий инструмент.. Примеры:. Почему проект актуален сейчас.. – не все задачи ускоряются GPU. – большие числа плохо ложатся на массовый параллелизм. – многоядерные CPU идеально подходят под такие вычисления. YAFU@home — редкий случай, когда:. – старые серверы не простаивают зря. – многопоточность реально даёт эффект. – результат остаётся навсегда, а не пропадает после перезапуска. Проект:. YAFU@home —. Новости BOINC —
Book design is the art of incorporating the content, style, format, design, and sequence of the various components of a book into a coherent whole. In the words of Jan Tschichold, "Methods and rules that cannot be improved upon have been developed over centuries. To produce perfect books, these rules must be revived and applied." The front matter, or preliminaries, is the first section of a book and typically has the fewest pages. While all pages are counted, page numbers are generally not printed, whether the pages are blank or contain content.
#einstein. Лучшие настройки для RTX 4090 в Einstein@Home. Einstein любит, когда карту немного «перегружают».. 🔧 Оптимальные настройки:. BRP7: 0.50 → 2 задачи на карту. FGRP: 0.25 → 4 задачи (если снова появится GPU-ветка). GW: 0.125 → 8 задач (часто выгодно 0.20–0.125 → 5–8 задач). Настройки вносятся прямо в личном кабинете Einstein@Home:. Your Account → Preferences → Project → GPU utilization factor.. Там три поля — BRP, FGRP и GW. Просто вписываешь свои значения 0.50, 0.33 или 0.25, сохраняешь, и после следующего обновления BOINC (меню Projects → Update) клиент начнёт брать нужное количество задач.. 💡 Чем меньше число — тем больше задач одновременно.. GW-задачи, например, половину времени ждут предобработки данных на CPU, поэтому их можно запускать пачкой — иначе 4090 будет недозагружен.. И да, 4090 спокойно держит 8 задач Einstein одновременно — не сгорит, проверено мною.. Хотя обычно мне приходят FGRP задачи, работают вчетвером и потребляют ~250 Ватт стабильно.
📌 **Про Amicable Numbers и смысл подключить видеокарты сейчас**. #amicable. На математическом проекте с отечественными корнями**Amicable Numbers** (поиск дружественных пар чисел) случилась интересная ситуация:. — Одна задача на **CPU** это часы вычислений. — Та же задача на **NVidia RTX 4090** решается за **~1 минуту**.. Это не сюрприз: GPU оптимизированы для **массового параллельного вычисления**, а CPU — для последовательной логики. Архитектурно GPU имеют тысячи ядер и делают множество одинаковых операций параллельно — в задачах типа *числового перебора / тестирования* они выигрывают колоссально.. **Текущая цель проекта **— перебрать все пары с меньшим элементом < 10²¹, с ориентировочной датой окончания — **конец февраля 2026**.. **Идея, достойная внимания именно сейчас:**. — Массовое подключение **GPU** к Amicable Numbers может не просто ускорить проект на порядки, но срок вычислений текущий цели.. — Освободится колоссальное количество CPU-времени для остальных BOINC-проектов, которые GPU **не поддерживают**, например для RakeSreach.. Навалимся на проект на этом отрезке?. Идею подали:
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.
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:. а) Машина с RTX4090:. б) Машина с A100:. Может я куда не туда смотрю, поправьте меня?. – Для Einstein считаю по 4 параллельных задачи на видеокарту. Больше ставлю, потому что по потреблению (по 230Вт на карточку) вижу, что она загружена, не простаивает. – Некоторый спад скорости на A100 может быть связан с размещением сразу двух видеокарт на одной материнской плате, когда PCI начинают работать в режиме 8 линий, а не 16, но насколько я знаю ни Prime, ни Einstien не чувствительны к этому.. Может есть проекты, где A100 может раскрыть свои преимущества в большой памяти и FP64? Потому что пока видеокарты стоимость по 1 млн₽ не выигрывают у видеокарт стоимостью по 150 тыс₽.. P.S. Сегодня приедет райзер и я к той же машине прицеплю RTX 4090 на последний оставшийся PCI слот. Посмотрим что получится)
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:. а) Машина с RTX4090:. б) Машина с A100:. Может я куда не туда смотрю, поправьте меня?. – Для Einstein считаю по 4 параллельных задачи на видеокарту. Больше ставлю, потому что по потреблению (по 230Вт на карточку) вижу, что она загружена, не простаивает. – Некоторый спад скорости на A100 может быть связан с размещением сразу двух видеокарт на одной материнской плате, когда PCI начинают работать в режиме 8 линий, а не 16, но насколько я знаю ни Prime, ни Einstien не чувствительны к этому.. Может есть проекты, где A100 может раскрыть свои преимущества в большой памяти и FP64? Потому что пока видеокарты стоимость по 1 млн₽ не выигрывают у видеокарт стоимостью по 150 тыс₽.. P.S. Сегодня приедет райзер и я к той же машине прицеплю RTX 4090 на последний оставшийся PCI слот. Посмотрим что получится)
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 👆
#einstein. Einstein@Home нашёл новые пульсары. 25 сентября 2025 вышла свежая работа (arXiv:2509.21307: — проект Einstein@Home нашёл четыре новых гамма-пульсара, включая один миллисекундный, с помощью добровольных вычислений.. Да-да, эти открытия сделали обычные ПК и GPU людей по всему миру.. Ключевое:. Данные — с телескопа Fermi LAT.. Один пульсар всего в 0,93° от центра Галактики.. Все четыре — «немые» в радио, их раньше просто не замечали.. Расчёты шли на ~30 000 машин, объединённых в распределённый кластер через BOINC.. И это не игрушка — публикация в рефери-журнале.. Любопытно, что метод поиска использовал фазовое вычитание, чтобы отделить слабый сигнал от фона центра Галактики — почти как в AI-детекции шумных данных.. Мораль: если дома стоит без дела мощная видеокарта, она может не только простаивать 99% времени, но и внести вклад в науку.
#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
Наш человек допиливает BOINC под Windows. Речь про Ауфара (ник: AufarZakiev: За последние недели он отправил три PR в клиент BOINC и ещё один большой висит открытым – всё про Windows‑клиент.. Ставьте like, star, follow;). Что именно сделал. 🛠️ Починил зависание при отключении WSL. Когда на Windows сначала стоял WSL (часто вместе с Docker), а потом его отключали, BOINC мог намертво зависать. PR Fix deadlock on WSL removal after installing Docker (#6663) заставляет клиента спокойно игнорировать отсутствие WSL и работать дальше, вместо того чтобы падать в драму.. 🛠️ Сделал BOINC‑сервис умнее в отношении WSL. WSL‑детект лезет в HKEY_CURRENT_USER, а у Windows‑сервиса этого профиля просто нет. В PR Skip WSL discovery and fix logging for BOINC running as service (#6720) BOINC в сервисном режиме перестаёт пытаться искать WSL и больше не засоряет логи странными сообщениями про «нет дистрибутивов». Клиент стал стабильнее и чище в логах.. 🛠️ Подчистил UX в Simple View. В Simple View можно менять скины, но меню при этом раньше не обновлялось – подписи и пункты жили своей жизнью. PR Menu items sync on skin change (#6657) просто пересоздаёт меню при смене скина. Никакого оверинжиниринга, только нормальное поведение UI.. 🛠️ В процессе – тёмная тема для Windows‑клиента. Открытый draft‑PR Add Dark Mode support for Windows (#6666 – зацените номер пулл реквеста!):. – обновляет версию wxWidgets;. – подхватывает системную тему Windows;. – аккуратно перекрашивает графики, прогресс‑бары и список уведомлений под тёмный режим;. – временно обходится без глючного IsDark() на Win 11 и читает настройки из реестра. PR ещё обсуждается, но по скринам уже выглядит как нормальный современный клиент.. GitHub. Уже закрытые PR:. Work in progress:. Один человек из нашего коммьюнити за пару недель делает BOINC под Windows чуть менее «олдскульным артефактом» и чуть более живым приложением.. Для тех, кто тоже хочет оставить свой след в BOINC, алгоритм очень простой:. – открыть вики Contributing code to BOINC:. – выбрать issue в. – написать в комментарии, что планируется сделать и в какие сроки;. – собрать, протестировать, отправить PR по их гайдлайну; мейнтейнеры ревьюят и, если всё ок, мёрджат.. Начинать необязательно с глубоких C++‑потрохов: в BOINC хватает задач по UI/UX, логике клиента, локали и документации. Главное – взяться за что‑то конкретное и довести до PR, как это сделал Aufar.. P.S. Я там тоже немного PR покидал успешно, но то были мелочи. Скорее чистка перышек, а не реальные изменения.
Наш человек допиливает BOINC под Windows. Речь про Ауфара (ник: AufarZakiev: За последние недели он отправил три PR в клиент BOINC и ещё один большой висит открытым – всё про Windows‑клиент.. Ставьте like, star, follow;). Что именно сделал. 🛠️ Починил зависание при отключении WSL. Когда на Windows сначала стоял WSL (часто вместе с Docker), а потом его отключали, BOINC мог намертво зависать. PR Fix deadlock on WSL removal after installing Docker (#6663) заставляет клиента спокойно игнорировать отсутствие WSL и работать дальше, вместо того чтобы падать в драму.. GitHub. 🛠️ Сделал BOINC‑сервис умнее в отношении WSL. WSL‑детект лезет в HKEY_CURRENT_USER, а у Windows‑сервиса этого профиля просто нет. В PR Skip WSL discovery and fix logging for BOINC running as service (#6720) BOINC в сервисном режиме перестаёт пытаться искать WSL и больше не засоряет логи странными сообщениями про «нет дистрибутивов». Клиент стал стабильнее и чище в логах.. GitHub. 🛠️ Подчистил UX в Simple View. В Simple View можно менять скины, но меню при этом раньше не обновлялось – подписи и пункты жили своей жизнью. PR Menu items sync on skin change (#6657) просто пересоздаёт меню при смене скина. Никакого оверинжиниринга, только нормальное поведение UI.. GitHub. 🛠️ В процессе – тёмная тема для Windows‑клиента. Открытый draft‑PR Add Dark Mode support for Windows (#6666 – зацените номер пулл реквеста!):. – обновляет версию wxWidgets;. – подхватывает системную тему Windows;. – аккуратно перекрашивает графики, прогресс‑бары и список уведомлений под тёмный режим;. – временно обходится без глючного IsDark() на Win 11 и читает настройки из реестра. PR ещё обсуждается, но по скринам уже выглядит как нормальный современный клиент.. GitHub. Один человек из нашего коммьюнити за пару недель делает BOINC под Windows чуть менее «олдскульным артефактом» и чуть более живым приложением.. Для тех, кто тоже хочет оставить свой след в BOINC, алгоритм очень простой:. – открыть вики Contributing code to BOINC:. – выбрать issue в. – написать в комментарии, что планируется сделать и в какие сроки;. – собрать, протестировать, отправить PR по их гайдлайну; мейнтейнеры ревьюят и, если всё ок, мёрджат.. Начинать необязательно с глубоких C++‑потрохов: в BOINC хватает задач по UI/UX, логике клиента, локали и документации. Главное – взяться за что‑то конкретное и довести до PR, как это сделал Aufar.. P.S. Я там тоже немного PR покидал успешно, но то были мелочи. Скорее чистка перышек, а не реальные изменения.
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:
Все фото и видео материалы принадлежат их владельцам и использованы исключительно в целях демонстрации. Пожалуйста, не используйте их в коммерческих целях.