| Сегодня 10 января, пятница |
      |
  
|
  
Какой рейтинг вас больше интересует?
|
Folding@Home - еще раз о распределенных вычислениях2011-04-12 20:30:00 (читать в оригинале)Вычислительные ресурсы современных домашних компьютеров используются в лучшем случае на 10–20%, если ПК включается не только для того, чтобы поиграть. При работе в интернет- и офисных приложениях задействуются считаные проценты процессорного времени даже одноядерных CPU, а 3D-акселераторы так и вовсе простаивают, если не использовать Windows 7 с графическим интерфейсом Aero. Соответственно, вложенные в домашний ПК средства оправдывают себя лишь с появлением хорошей игры или при желании заняться творчеством. В поисках того, чем бы загрузить компьютер в свободное от тяжелых задач время, мы обратили внимание на проект Стэнфордского университета Folding@Home. В фундаментальных исследованиях рассчитываются сложнейшие математические модели, что дает отличную возможность в полной мере реализовать излишки вычислительного потенциала персональных компьютеров. Причем не из одного желания заставить ПК трудиться на благо человечества – дополнительное моральное удовлетворение можно получить от участия в национальной команде, укрепляющей престиж родной страны на мировой вычислительной арене. В этом материале мы не только расскажем о том, как сделать свой домаший ПК частью глобального суперкомпьютера, но и постараемся ответить на вопрос, стоит ли тратить электроэнергию на Folding@Home с точки зрения научной ценности результатов данного проекта. folding.stanford.edu/download.html следует выбрать версию клиента для Windows XP или 7 для центрального или графического процессора. Username – указываем имя пользователя, с которым будет автоматически создан профиль в базе данных Folding@Home (регистр букв имеет значение). miniFAQ по настройке консольного клиента: 1. Team – номер команды (0 по умолчанию, 47191 – TSC! Russia). Очки, набранные в одной команде, при переходе участника в другую остаются за старой. 2. Launch automatically at startup, installing this as a service? Если ответить «Yes» – клиент сможет работать в полностью фоновом режиме, иначе – будет кнопка на панели задач. 3. Ask before fetching/sending work? Ответ «Yes» означает, что клиент будет выдавать запрос пользователю при получении задания или же отправлении результата. 4. Use Internet Explorer settings? При ответе «Yes» для доступа в Интернет будут применяться настройки прокси-сервера, заданные в Internet Explorer. 5. Allow receipt of work assignments and return of work result greater than 5 MB in size – означает согласие пользователя на получение больших, до 5 МВ и выше, заданий, которые требуют значительных объемов памяти для выполнения. За них будут начислены бонусные очки в статистике. 6. Change advanced options? Чтобы перейти к следующим настройкам, следует ответить «Yes». 7. Core priority (idle/low) (приоритет процесса). По умолчанию – «idle», так и следует оставить. 8. CPU usage requested (5–100). По умолчанию используется 100% ресурсов процессора, но можно уменьшить нагрузку до другого уровня, например если система работает нестабильно. 9. Disable highly optimized assembly code – оставляем по умолчанию «No», так как этот параметр был актуален для прошлых поколений процессоров. 10. Pause if battery power is being used – приостановить работу, пока устройство питается от батарей. Актуально для ноутбуков и при подключении к ИБП. 11. Interval, in minutes, beetween checkpoints (3–30) – здесь задается время между сохранениями состояния задания. Следует учитывать, что в момент записи новые данные пишутся просто поверх старых, и если в это время произойдет сбой системы, то все результаты будут утеряны и придется начинать с нуля. 12. Memory, in MB, to indicate – количество памяти, которое может быть задействовано клиентом. Параметр актуален для так называемых big units. Рекомендовано 64 MB для обычных заданий и 256 MB для больших, если в системе менее 1 GB памяти. 13. Request work units without deadlines – принимать задания без конечной даты отправки результата. Этот пункт был актуален до 2007 г., сейчас такие задания просто не выдаются. 14. Set -advmethods flag always, requesting new advanced scientific cores and/or work units if available – принимать новые исследовательские ядра и задания, если они доступны. Рекомендуется ответить «Yes» при желании улучшить статистику за счет экспериментальных заданий. 15. Ignore any deadline information (mainly useful if system clock frequently has errors) – при ответе «Yes» работа над заданием будет продолжаться даже после назначенной для него конечной даты. Имеет смысл только когда таймер компьютера сбился или переводился. Стоит учесть, что если задание действительно просроченное, то за него не будут начислены очки. 16. Maсhine ID (1–8) (может принимать значения от 1 до 8). Актуально для многопроцессорных станций и двухъядерных процессоров. Каждый клиент, работающий на одном и том же компьютере, должен иметь разные Maсhine ID. Чтобы запустить несколько клиентов на одной машине, их следует поместить в разные папки (например, C:\Program Files\FAH1 и c:\Program Files\FAH2) и указать разные Maсhine ID, сконфигурировав каждый клиент отдельно. Для изменения Machine ID в ярлыке запуска клиента стоит добавить ключ -config. Список других настроек доступен по адресу folding.stanford.edu/FAQ-settings.html. Программные ядра Folding@Home и процессорные архитектурыНесмотря на схожесть вычислительных алгоритмов, время расчетов может существенно отличаться как для разнообразных программных ядер, так и для разных процессоров. В связи с этим нельзя говорить, что какая-то одна архитектура (Pentium 4/Netburst, Pentium M/Core или Athlon XP/64) является наилучшей для Folding@Home в целом – все зависит от конкретного задания. Впрочем, с появлением Core 2 большинство заданий быстрее всего выполняются именно на таких процессорах. Эффективность выполнения заданий выражается прежде всего в результативности с точки зрения самого проекта – т. е. быстрый просчет отдельных заданий позволяет в кратчайшие сроки построить общую модель сворачивания белка. Кроме того, участники зарабатывают очки для себя и своей команды, однако эти две цели (научная и спортивная) могут конфликтовать: например, при одновременном запуске двух задач на одноядерном процессоре с технологией HyperThreading на 10–30% возрастает показатель PPD (Points Per Day). Но для всего проекта это означает снижение производительности, так как задания вернутся с бoльшей задержкой. С другой стороны, участники, которые выполняют задачи с повышенными требованиями к оперативной памяти и сетевому трафику, получают бонусные баллы. Влияние кэш-памятиРазмер кэш-памяти не оказывает существенного влияния на скорость выполнения заданий. Так, различие между процессорами Athlon (XP или 64) и аналогичными Sempron с урезанным кэшем не превышает 1–2%. Единственным исключением являются большие задания, которые занимают 100–200 MB в памяти. Не в последнюю очередь именно благодаря своему емкому кэшу в этих задачах весьма хорошо себя зарекомендовали процессоры Pentium M/Core/Core 2. Архитектура Athlon 64 также позволяет быстро справиться с такими заданиями вследствие очень низкой латентности доступу к памяти.Влияние потоковых оптимизацийЯдро Gromacs поддерживает оптимизации 3DNow!, SSE, а DGromacs – еще и SSE2, потому процессоры с реализацией этих технологий показывают довольно высокую производительность в Folding@Home. Поскольку эталонная конфигурация, по которой назначаются баллы для заданий, не использует SSE2, то аналогичная машина с SSE2 дает почти двукратный прирост быстродействия.МногоядерностьБольшинство владельцев многопроцессорных или многоядерных машин одновременно запускают несколько копий консольного клиента, которые работают независимо друг от друга (по одному клиенту на ядро, используя разные директории).Запуск N клиентов Folding@Home не обязательно приводит к N-кратному приросту производительности. Так, на двухъядерном Core Duo T2300@1660 MHz с 1 GB памяти DDR2 533 MHz один клиент способен выдавать до 563 баллов в день на заданиях серии 1495 (очень большие, сверх 100 MB в оперативной памяти), тогда как два таких клиента дают до 686 баллов. Для заданий малого калибра, например 2124 (около 4 MB), прирост практически 100% – со 102 до 202 PPD. ps - далее будет статья о GPU-клиенте 
|
  
Категория «Природа»
Взлеты Топ 5
Падения Топ 5
Популярные за сутки
|
Загрузка...
BlogRider.ru не имеет отношения к публикуемым в записях блогов материалам. Все записи
взяты из открытых общедоступных источников и являются собственностью их авторов.
взяты из открытых общедоступных источников и являются собственностью их авторов.