OpenCL / ATI App im Testbetrieb

[Ritschie]

Ich habe jetz mal die Werte einer 5870 in den CI2 getan

... nicht einer, sondern deiner und sorry, aber die Werte sind nicht aussagekräftig. Denn irgendwas läuft bei Dir immernoch massiv schief. Von daher weiß ich nicht, ob ein Eintrag in den CI2 ne gute Idee ist.

Gruß,
Ritschie

 

[Emploi]

Möglich, ich nehme ihn raus, wenn ich die Lösung dafür habe, aber bisher ist kein andern 5870 Eintrag drinn.

 

[hacki]

So, hab mich jetzt auch bei Einstein angemeldet 8) (Meine Resultate)
Meine erste WU wird in knapp einer Stunde fertig sein (0,5 CPUs + 1 ATI GPU).

 

[Bikeman]

Der Link ist nur für Dich selbst sichtbar, der ist für alle sichtbar:

http://einstein.phys.uwm.edu/results.php?hostid=5431145

CU
HB

 

[hacki]

Moin!

ah, stimmt! Danke!

 

[Bikeman]

Wir haben jetzt auch eine ATI/AMD OpenCL App für MAC OSX "Lion" auf dem Testprojekt "Albert@Home" im Beta-Test. Wer mag kann ja mal seinen Mac damit beschäftigen

Cheers
HB

 

[Bikeman]

Hallo!

Wir haben die Mac OSX Testapp auf dem Testproject Albert@Home ( http://albert.phys.uwm.edu ) noch einmal runderneuert, Beta-Tester sind willkommen.

HBE

 

[Emploi]

Habe hier nur ein iPad2 rumliegen... das wird es nicht reisen...

 

[orpheus2k]

Geht auch ein MacbookAir (2010)?

 

[Bikeman]

MacBook Air geht leider nicht: 1) keine AMD GraKa, 2) selbst wenn wir die OpenCL App einmal für NVIDIA Karten freigeben hätte der 2010er MacBookAir vermutlich zuwenig Video RAM für die App

CU
HBE

 

[orpheus2k]

Alles klar, dann lass ich die NVIDIA 320M im MBA mal in Ruhe

 

[Bikeman]

Hallo allerseits,

Auf dem Testprojekt Albert@Home (http://albert.phys.uwm.edu) stehen
jetzt neue Test Apps für OpenCL ( ATI/AMD GPUs) zur Verfügung. Je
mehr Tester wir auf Albert@Home haben, desto schneller können wir die
Apps natürlich auf Einstein@Home freigeben.

Verbesserte Apps für CUDA und CPU kommen auch noch, etwas später.

Neuerungen:

* Performance-Verbesserungen: Wieviel die neue App schneller ist
richtet sich stark nach der jeweiligen Hardware und danach, wie viele
tasks man gleichzeitig laufen lässt. Bei einigen Grafikkarten läuft
die App jetzt sogar doppelt so schnell, bei anderen ist der Faktor
"nur" 1.5, bei anderen fast 3.... einfach mal ausprobieren

* Reduzierter Speicherverbrauch auf der Grafikkarte

* Es wird nun auch erstmals eine native 64 bit Windows OpenCL App
angeboten. Mal sehen wie die sich so in der Praxis schlägt.

Die gesteigerte GPU Auslastung bewirkt, dass man mit der neuen App
nocheinmal schauen sollte wie viele units davon man gleichzeitig
laufen lassen will (siehe Projekt-Einstellungen im Web Interface), um
den optimalen Durchsatz zu erhalten. Wer z.B. mit der alten App drei
units gleichzeitig rechnet, hat vielleicht mit der neuen App schon
bei zwei oder gar einer Unit den optimalen Durchsatz. Auch hier kann
man einfach mal probieren.

Feedback ist wie immer im Albert@Home Forum willkommen,

http://albert.phys.uwm.edu/forum_thread.php?id=8912

oder einfach hier wenn man sich besser in Deutsch verständigen will.

Ich denke mit der neuen App-Evolutionsstufe sind die ATI/AMD Karten
auf E@H jetzt sehr konkurrenzfähig zu (preislich) vergleichbaren
NVIDIA Karten die mit der CUDA App laufen.

Danke schon mal an alle Tester und an alle Teilnehmer von
Einstein@Home sowieso

HBE

 

[Nightshift]

Also ich hab mal geguckt:
Auf einer HD 6850 (weiteres System siehe unter Mein System) lohnt es sich nicht zwei anstatt einer WU laufen zu lassen, im Gegenteil.
Eine einzelne WU dauert bei mir etwa 36 Minuten, zwei dauern etwas über 74 Minuten, sprich etwas mehr als das doppelte.
Die Effizienz mit einer WU ist also schon optimal.

 

[Bikeman]

Hi

Das deckt sich mit den Erfahrungen anderer Teilnehmer. Bei einigen GCN Karten HD 7XXX scheint es aber deutlich etwas zu bringen mehrere WUs parallel auszuführen, ebenso bei den meisten NVIDIA Karten.


Vergleichswerte siehe hier: http://einstein.phys.uwm.edu/forum_thread.php?id=9500

Z.B.:

HD 7970 ----> 1x~650, 2x~950, 4x~1,800, 5x~2,200

Das sind in der Spitze nur noch 440 Sekunden pro Task oder etwas mehr als 7 Minuten

Dafür muss man dann allerdings ein paar CPU Kerne frei lassen damit die GPU app nicht verhungert (Generell keine schlechte Idee).

Cheers
HB

 

[Raspo]

Unterstützt Einstein mehrere GPUs?8
Hab 2 7750 in Betrieb, Einstein nutzt aber nur eine (device 0).

Kann man auch mehr als 0,5 CPU der GPU zuweisen?
Davon habe ich nämlich genug und hoffe, das er schneller beim Berechnen wird.
GPU-Auslastung liegt mit 2 WUs bei 24%, glaube die CPU bremst gehörig.

 

[Pollux]

Standardmäßig nutzt Boinc nur eine GPU. Eine cc_config.xml muß her.
http://einstein.phys.uwm.edu/forum_thread.php?id=9938&nowrap=true#122720


GPU-Auslastung und Cores
Ändert sich was beim Pausieren der cpu-wus?
1055er mit 2 GPU-Wus/1 Core hat eine Auslastung von etwa 95 % der GPU (7750), wobei der eine Core zur Unterstützung wirklich sehr großzügig bemessen ist. 2/16 Core je Wu wird benutzt.

 

[Raspo]

Danke Pollux.
Jetzt laufen beide GPUs.

Wenn ich Constellation pausiere, sind die GPUs bei je 95% Auslastung.
Aktiviere ich Constellation sinkt die Auslastung wieder auf ca. 50-60%.
Hab aber schon eingestellt, das er nur 92% der Prozessoren nutzen soll, hab also 2 Cores freigelassen.
Kann man das noch optimieren?

 

[Pollux]

Aktiviere ich Constellation sinkt die Auslastung wieder auf ca. 50-60%.

Die CPU-Wus noch einmal pausieren lassen. Jetzt im Windowstaskmanager schauen, wie hoch die 4 GPU-Wus Deine Cores auslasten. Eventuell sind doch mehr als 2 freie Cores nötig, um auf eine GPU Last von nahe 100% bei Mischbetrieb zu kommen.

 

[Raspo]

Ohne Constellation sind die CPUs bei 1-3%.
Verstehe ich nicht.

Er hatte aber 2 WUs von 4 Einstein-WUs verdrängt.
Stoppe ich Constellation, rennen wieder alle 4.

Aah, die Constellation-WUs haben hohe Priorität.
Liegt das daran, wo kann man das einstellen?

 

[orpheus2k]

Du kannst sicher auch eine app_info.xml anlegen wie bei POEM

 

[Raspo]

Hat einer ne funktionierende Beispieldatei dafür?

 

[orpheus2k]

Hat einer ne funktionierende Beispieldatei dafür?

Ich hab zwei Beispiele:
poemcl:

Spoiler

<app_info>
<app>
<name>poemcl</name>
<user_friendly_name>POEM++ OpenCL</user_friendly_name>
</app>
<file_info>
<name>poemcl_1.3_windows_intelx86__opencl_ati_100</name>
<executable/>
</file_info>
<app_version>
<app_name>poemcl</app_name>
<version_num>103</version_num>
<flops>1.7e12</flops>
<coproc>
<type>ATI</type>
<count>0.5</count>
</coproc>
<plan_class>opencl_ati_100</plan_class>
<avg_ncpus>0.5</avg_ncpus>
<max_ncpus>1.0</max_ncpus>
<cmdline></cmdline>
<file_ref>
<file_name>poemcl_1.3_windows_intelx86__opencl_ati_100</file_name>
<main_program/>
</file_ref>
</app_version>
</app_info>

collatz:

Spoiler

<app_info>
<app>
<name>collatz</name>
<user_friendly_name>collatz</user_friendly_name>
</app>
<file_info>
<name>collatz_3.11_windows_x86_64__opencl_amd.exe</name>
<executable/>
</file_info>
<app_version>
<app_name>collatz</app_name>
<version_num>311</version_num>
<flops>1.0e11</flops>
<coproc>
<type>ATI</type>
<count>1.0</count>
</coproc>
<plan_class>ati13ati</plan_class>
<avg_ncpus>0.01</avg_ncpus>
<max_ncpus>1.0</max_ncpus>
<cmdline>I4194304 K256 S1</cmdline>
<file_ref>
<file_name>collatz_3.11_windows_x86_64__opencl_amd.exe</file_name>
<main_program/>
</file_ref>
</app_version>
</app_info>

Für Einstein müsste man die entsprechenden Parameter ändern, ich habe es hier mal ausprobiert (ohne Gewähr auf Richtigkeit!):

<app_info>
<app>
<name>einsteinbinary_BRP4</name>
<user_friendly_name>Binary Radio Pulsar Search (Arecibo)</user_friendly_name>
</app>
<file_info>
<name>einsteinbinary_BRP4_1.34_windows_x86_64__opencl-ati.exe</name>
<executable/>
</file_info>
<app_version>
<app_name>einstein</app_name>
<version_num>134</version_num>
<flops>1.0e11</flops>
<coproc>
<type>ATI</type>
<count>1.0</count>
</coproc>
<plan_class>opencl-ati</plan_class>
<avg_ncpus>0.5</avg_ncpus>
<max_ncpus>1.0</max_ncpus>
<cmdline></cmdline>
<file_ref>
<file_name>einsteinbinary_BRP4_1.34_windows_x86_64__opencl-ati.exe</file_name>
<main_program/>
</file_ref>
</app_version>
</app_info>

.
EDIT :
.
Ich hab hier etwas im Einstein Forum gefunden: Cruncher's Corner : app_config.xml

Man kann auch mit dem Wert "GPU utilization factor of BRP apps" in den Einstein@Home preferences herumspielen.

 

[Pollux]

GPU utilization factor of BRP apps steht ja auf 0,5 für 2 Wu je GPU

Ohne Constellation sind die CPUs bei 1-3%.

24 Cores

Demnach benötigt eine GPU-Wu optimalerweise in Deinem System 3 Teile (von 4,16 möglichen) eines Cores (= etwa 75 % X 4 Wus= 3 Cores).
Teste bitte über Boinc:
87,5 % der Prozessoren nutzen und
83,34 % der Prozessoren nutzen

 

[Raspo]

@ Pollux

Hat nix gebracht.

Auch app_info brachte keine Besserung.

Mit DistrRTgen hingegen klappt es super. Komisch.

 

[Pollux]

Aah, die Constellation-WUs haben hohe Priorität.
Liegt das daran, wo kann man das einstellen?

Entweder zu viele ConstWus runtergeladen oder der Bunkerwert ist zu Hoch eingestellt, sodaß Dein Boinc im Panicmodus läuft. Es könnte sein, daß Boinc deshalb 2 Einstein-GPU-Wus verdrängt hat, um einen(zwei) weitere Core(s) für Constellation frei zumachen.
Sorge bitte für einen normalen Boinclauf. (Bunkerwert auf 0 oder einige ConstWus löschen).
Und dann nochmal testen mit 87,5 und 83,34 %.