Projektnews MLC@Home : Spring 2022 MLC Project Update: DS2 Complete edition!

P3D-Bot

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It's been a while since we've posted an update, but that doesn't mean the project has been idle! If you've been following on our Discord server you'll know we've continued to make progress, and thanks to our volunteers, today is a day of celebration!

Here's a summary of the current project status:

Summary

  • DS2 Computation is complete! As of 1 Apr 2022, we finally crossed 10,000 trained networks threshold for ParityModified, completing our computation for DS2. This has taken a long time, and the complete dataset should help researchers understand how neural networks encode data.
  • All DS1/DS2 tarballs are available for download from https://www.mlcathome.org/mlds.html. This is your work, and now its free for you or anyone else to study and build upon!
  • DS3 tarballs still pending. Computation for DS3 completed last year, but we have not uploaded to full datasets to the website for download yet. We've been focused on analysis, and the sheer size of the dataset can cause headaches making bundling a time-consuming task. We'll post here when they're available.
  • DS4 WUs are out! DS4 WUs are out for our CPU client, and progress has started there. DS4 is much more complicated to manage on the backend because it has multiple training sets that have different requirements, but we're pushing new WUs out as fast as we can.
  • We're pausing GPU WUs: It saddens us, but we have not been successful updating our GPU clients to support DS4 WUs. And as we shift our focus to analyzing the results we do have, we have less and less time to focus on client development beyond the CPU client. When the current GPU queue runs dry, we won't be sending out more GPU work until we have time to re-prioritize porting a GPU client again. Maintaining a GPU client has taken much more time and effort than anticipated, and unless we can get outside help it will remain a low priority for the time being. We truly appreciate our GPU volunteers, but at the moment we don't have any work to send, and encourage you to turn your hardware to support other worthwhile projects that can support your hardware!
  • We're exploring porting the CPU client to Rust. In addition, our reliance on PyTorch has become more of a hindrance to portability than an asset. While the neural network ecosystem in rust is not nearly as robust, the ability for rust to compile a static binary targeting a large number of architectures and operating systems is very appealing to portability. As such, we're looking to port our MLC CPU client to pure rust, with an option to support GPUs from the same code base in the future. If you know Rust and are interested, please contact the MLC Admins.



  • Please note that there are still DS2 WUs in the work queue, we ask that you please continue to crunch them, as it's always better to have more samples as spares. However, we don't plan to queue up any more DS1/2/3 WUs, and all new WUs added will be DS4 or later. This applies to the GPU queue as well.

    We're really excited for DS4 WUs going forward, and it should help show our theory that similar networks cluster in parameter space in both feed forward and CNN-based networks as well as the RNNs used in DS1/2/3. Beyond DS4, we have some ideas but have nothing concrete at the moment. We'll keep you updated as we move forward.

    Thanks again to all our volunteers for supporting the project and helping science.

    -- The MLC@Home Admins(s)
    Homepage: https://www.mlcathome.org/
    Discord invite: https://discord.gg/BdE4PGpX2y
    Twitter: @MLCHome2

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Ritschie

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Es ist schon eine Weile her, dass wir ein Update gepostet haben, aber das bedeutet nicht, dass das Projekt untätig gewesen ist! Wenn ihr uns auf unserem Discord-Server verfolgt habt, wisst ihr, dass wir weiterhin Fortschritte gemacht haben, und dank unserer Freiwilligen ist heute ein Tag zum Feiern!

Hier ist eine Zusammenfassung des aktuellen Projektstatus:

Zusammenfassung

Die DS2-Berechnung ist abgeschlossen! Am 1. April 2022 haben wir endlich die Schwelle von 10.000 trainierten Netzen für ParityModified überschritten und damit unsere Berechnungen für DS2 abgeschlossen. Dies hat lange gedauert, und der vollständige Datensatz soll Forschern helfen zu verstehen, wie neuronale Netze Daten kodieren.
Alle DS1/DS2-Tarballs stehen unter https://www.mlcathome.org/mlds.html zum Download bereit. Dies ist Ihre Arbeit, und jetzt steht sie Ihnen und allen anderen zur freien Verfügung, um sie zu studieren und darauf aufzubauen!
DS3 Tarballs stehen noch aus. Die Berechnungen für DS3 wurden letztes Jahr abgeschlossen, aber wir haben noch nicht alle Datensätze zum Herunterladen auf die Website hochgeladen. Wir haben uns auf die Analyse konzentriert, und die schiere Größe des Datensatzes kann Kopfschmerzen verursachen, so dass das Bündeln eine zeitraubende Aufgabe ist. Wir werden hier posten, wenn sie verfügbar sind.
DS4 WUs sind da! DS4 WUs sind für unseren CPU-Client verfügbar, und der Fortschritt hat dort begonnen. DS4 ist viel komplizierter im Backend zu verwalten, da es mehrere Trainingssätze mit unterschiedlichen Anforderungen gibt, aber wir geben neue WUs so schnell wie möglich heraus.
Wir pausieren die GPU-WUs: Wir sind traurig, aber es ist uns nicht gelungen, unsere GPU-Clients so zu aktualisieren, dass sie DS4-WUs unterstützen. Und da wir uns auf die Analyse der Ergebnisse konzentrieren, die wir haben, haben wir immer weniger Zeit, uns auf die Client-Entwicklung über den CPU-Client hinaus zu konzentrieren. Wenn die aktuelle GPU-Warteschlange leer ist, werden wir keine weiteren GPU-Arbeiten mehr in Auftrag geben, bis wir wieder Zeit haben, die Portierung eines GPU-Clients neu zu priorisieren. Die Pflege des GPU-Clients hat viel mehr Zeit und Mühe gekostet als erwartet, und wenn wir keine Hilfe von außen bekommen, wird es bis auf Weiteres eine niedrige Priorität bleiben. Wir schätzen unsere GPU-Freiwilligen sehr, aber im Moment haben wir keine Arbeit zu vergeben, und wir ermutigen euch, eure Hardware zu nutzen, um andere lohnenswerte Projekte zu unterstützen, die eure Hardware unterstützen können!
Wir untersuchen die Portierung des CPU-Clients nach Rust. Darüber hinaus ist unsere Abhängigkeit von PyTorch eher ein Hindernis für die Portabilität als ein Vorteil. Während das neuronale Netzwerk-Ökosystem in Rust nicht annähernd so robust ist, ist die Fähigkeit von Rust, eine statische Binärdatei für eine große Anzahl von Architekturen und Betriebssystemen zu kompilieren, für die Portabilität sehr attraktiv. Aus diesem Grund wollen wir unseren MLC-CPU-Client auf reines Rust portieren, mit der Option, in Zukunft auch GPUs von derselben Codebasis aus zu unterstützen. Wenn Sie Rust kennen und daran interessiert sind, kontaktieren Sie bitte die MLC-Admins.




Bitte beachten Sie, dass es immer noch DS2 WUs in der Warteschlange gibt, wir bitten Sie, diese weiterhin zu crunchen, da es immer besser ist, mehr Samples als Ersatz zu haben. Wir haben jedoch nicht vor, weitere DS1/2/3-WUs in die Warteschlange aufzunehmen, und alle neu hinzukommenden WUs werden DS4 oder höher sein. Das gilt auch für die GPU-Warteschlange.

Wir freuen uns sehr auf die DS4-WUs, die unsere Theorie untermauern sollen, dass sich ähnliche Netzwerke im Parameterraum clustern, und zwar sowohl Feed Forward- und CNN-basierte Netzwerke als auch die in DS1/2/3 verwendeten RNNs. Über DS4 hinaus haben wir einige Ideen, aber im Moment noch nichts Konkretes. Wir werden Sie auf dem Laufenden halten, wenn wir vorankommen.

Nochmals vielen Dank an alle unsere Freiwilligen, die das Projekt unterstützen und der Wissenschaft helfen.

-- Die MLC@Home-Administration(en)
Startseite: https://www.mlcathome.org/
Discord-Einladung: https://discord.gg/BdE4PGpX2y
Twitter: @MLCHome2


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