WCG тестирует GPU: что изменилось в алгоритме оптимизации
Первые GPU-сборки медицинских проектов World Community Grid и переход к оптимизации, которая позволяет загружать видеокарты.

Материалов по теме: 17
Первые GPU-сборки медицинских проектов World Community Grid и переход к оптимизации, которая позволяет загружать видеокарты.

Что запустить на дискретной NVIDIA или AMD, если хочется отдавать GPU реальным научным задачам ночью.
A100 + Einstein@Home: больше задач — ниже throughput У меня A100-SXM4-80GB считает задачи Einstein O4ASUHF.
RTX 4090/5090 + PrimeGrid: стоит обязательно ставить Power Limit PrimeGrid — редкий BOINC-проект, который реально грузит RTX 4090 на 100%.

Подходят в том числе ноутбуков типа Macbook Pro
Если цель — максимум очков на вложенный рубль, то топ‑класс GPU сейчас буквально на порядок сильнее любых компактных миниПК.
Лучшие настройки для RTX 4090 в Einstein@Home Einstein любит, когда карту немного «перегружают».

Про Amicable Numbers и смысл подключить видеокарты сейчас 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…

Вот список проектов, где твоя карта покажет, за что уплачены деньги
Руки дотянулись до видеокарт A100, да ещё и сразу до двух 1.

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…
Использовать Spark для BOINC нет смысла, несмотря на наличие CUDA ядер.
Бесплатный апгрейд эффективности через undervolt на GPU Самая понятная оптимизация для кранчинга – снизить напряжение на видеокарте.
На MacBook Air M1 я тоже считаю — там результат хуже всего на 80%, но это спорт для упорных

Сравниваем MacStudio на M1 Ultra и MacBook Pro на M4 Pro на проекте Einstein@home У M1 Ultra 20 CPU, но одну таску на 105 000 GFLOPS он далает 2ч15мин на CPU M4 Pro чип намного более свежий, в ноутбучном исполнении.

Я поставил в расчет на Einstein по 4 задачи в параллели (настраивается на сайте проекта), потому что длительность расчёта почти не увеличивается, а количество отработанных тасков увеличивается значительно (RTX 4090).

Einstein@home иногда отгружает задачи по 450'000 GFLOPs или даже 1'440'000 GFLOPs (обычные задачи это 17'500) На RTX 4090 такие большие задачи считаются до двух часов

Поиск и все материалы раздела — в общей ленте.