Einstein@home Wu als Benchmark betrachtet. (Benchen für den guten Zweck)

Peet007

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Radeon RX Vega 56 unter Wasser 1700 MHz/ 944 MHz auf einem Ryzen 1700X @ 3,8 GHz Ubuntu 16.04 AMDGPU-Pro Treiber.

Rechenzeit so 360 Sec. Unter "Projekteinstellungen" bei Einstein kann man einstellen was für Wus berechnet werden sollen. In diesem Fall Gamma-ray pulsar binary search.

Screenshot at 2017-12-04 09:51:41.png

Unter Windows kann die Rechenzeit höher ausfallen.

Bin gespannt ob wer mitmacht.

Nachtrag:

Den integrierten Benchmark für die CPU kann man auch mit angeben.

| | 5004 floating point MIPS (Whetstone) per CPU
| | 16692 integer MIPS (Dhrystone) per CPU
 
Zuletzt bearbeitet:
Was ist mit dem Boinc Benchmark selber?

der ist wohl für die katz ^^

und bei einstein sollte man eigentlich 2 wus gleichzeitig laufen lassen ;) ab 89.9% wird nur noch per cpu berechnet wenn du jetzt 2 wus zeitversetzt (2 Minuten) laufen lässt wird es deutlich effizienter. daher eignet sich das nicht als benchmark ;)

auf einer RX480@ 1250Mhz

erster Durchlauf -> 989/2=494,5 sec pro wu
zeitversetzter Durchlauf -> 930/2 -> 465 sec pro wu
eine wu allein -> 580 sec pro wu
 
Zuletzt bearbeitet:
2 Wus bringen bei der Rechenzeit Herzlich wenig, auch wenn man eine größere Karte hat. Das sind so meine Erfahrungen weil man auch CPU Zeit verliert. Was einem halt Wichtiger ist, so lass ich eine mitlaufen, was raus kommt kommt raus.

So hat man einen Vergleich auf was für einem Sys oder CPU welche Karte wie läuft, das wäre halt mein Gedanke dahinter. Je nachdem was man für eine System zusammenstellen will. Es kam auch mal hier im Forum die Frage nach Technischen Berechnungen.
 
Nur rechnen dann auch wirklich alle das gleiche?!

--- Update ---

Das kann dauern,deswegen der Benchmark......


--- Update ---

01:08:38 ;D
 
Zuletzt bearbeitet:
2 Wus bringen bei der Rechenzeit Herzlich wenig, auch wenn man eine größere Karte hat.

hä ich spare bei 2 wus gleichzeitig fast 2 minuten. rechne das mal auf einen tag oder über den ganzen monat hoch ;)
 
Und wie viel CPU Zeit kostet es? Muss man auch mit in Betracht ziehen. Hält die Kühlung der Grafikkarte stand? Bei jedem Benchmark kann man viele Einstellungen fahren man muss sich halt auf eine Einigen. Ich hab jetzt auch keinen TR wo ich 2 GPU mit jeweil 4 Wus fahren kann.

--- Update ---

der ist wohl für die katz ^^

und bei einstein sollte man eigentlich 2 wus gleichzeitig laufen lassen ;) ab 89.9% wird nur noch per cpu berechnet wenn du jetzt 2 wus zeitversetzt (2 Minuten) laufen lässt wird es deutlich effizienter. daher eignet sich das nicht als benchmark ;)

auf einer RX480@ 1250Mhz

erster Durchlauf -> 989/2=494,5 sec pro wu
zeitversetzter Durchlauf -> 930/2 -> 465 sec pro wu
eine wu allein -> 580 sec pro wu

Wenn es sich nach deiner Meinung nach nicht für einen Bench eignet dann rechne doch einfach nicht mit. Und Warum taktet die GPU die letzten 2 Minuten hoch?

Wäre ja auch von Interesse ob eine AMD Karte auf einer Ryzen auch gut läuft oder der Takt von Intel entscheidender ist. Teste es mal.

2 Wus auf meiner Vega bringen 2 Wus pro Stunde mehr - 1 CPU Kern.
 
Zuletzt bearbeitet:
die gpu macht nichts in der schlussphase der wu. du musst dir einfach mal die auslastung in gpuz ansehen da siehste was ich meine. zum benchen eignet sich ehr collatz da hat man wenigsten 100% gpu auslastung und konstant gleiche wus.

2 wus pro stunde mehr bringen 166000 credits mehr am tag :) allein schon wegen der cuda/opencl sache eignet sich einstein schlecht als benchmark ^^
 
Zuletzt bearbeitet:
Dann werfe ich mal 1030s in den Raum, nur eine WU parallel, die einen kompletten CPU-Kern verschlingt.
Auf einem R7@3,5GHz mitsamt GTX970@1316MHz/6000MHz auf Ubuntu 17.04 AMDGPU-Pro Treiber.
Gamma-ray pulsar binary search #1 on GPUs v1.20 (FGRPopencl1K-nvidia)x86_64-pc-linux-gnu
4629 floating point MIPS (Whetstone) per CPU
57359 integer MIPS (Dhrystone) per CPU

Ab 90% ist in der Tat die GPU etwas unterfordert, aber der Fortschritt springt von 90 dann nach 10-15 Sekunden auf 100%, da lohnt keine 2. WU.
 
die gpu macht nichts in der schlussphase der wu. du musst dir einfach mal die auslastung in gpuz ansehen da siehste was ich meine. zum benchen eignet sich ehr collatz da hat man wenigsten 100% gpu auslastung und konstant gleiche wus.

2 wus pro stunde mehr bringen 166000 credits mehr am tag :) allein schon wegen der cuda/opencl sache eignet sich einstein schlecht als benchmark ^^

Benchmark heißt Prüfen ob das System läuft und es keine Konfigurationsfehler hat. Ergebnisse kann man dann vergleichen und Rückschlüsse daraus ziehen.

Auf Credits rechnen ist ein Anderes Thema. Bitte beachten. Weitere Komentare die nicht zum Thema gehören werde ich nicht mehr beachten.
 
Da Einstein mit der opencl app keine 100% gpu Auslastung erreicht eignet sich die Sache nicht zur Stabilitätsprüfung und auch nicht zum benchmarken.
wo einstein noch läuft schmeißen andere gpu projekte unlängst Fehler aus von Games mal ganz abgesehen ;)

Aber egal Hauptsache es wird gecruncht!

--- Update ---

Ab 90% ist in der Tat die GPU etwas unterfordert, aber der Fortschritt springt von 90 dann nach 10-15 Sekunden auf 100%, da lohnt keine 2. WU.

du benutzt ja auch die cuda app ^^
 
wurde die durch die opencl app ersetzt?
 
Wie es aber aussieht ist die kleine Vega schneller und effizienter als eine 1080ti. Eine Wu ca. 350 sec. Zwei ca. 520 sec. Der Höhere Takt von Intel scheint hier nicht von Bedeutung zu sein.

Für kleinere Karten ist es sinnlos 2 Wus gleichzeitig laufen zu lassen.
 
Wie es aber aussieht ist die kleine Vega schneller und effizienter als eine 1080ti. Eine Wu ca. 350 sec. Zwei ca. 520 sec. Der Höhere Takt von Intel scheint hier nicht von Bedeutung zu sein.

Für kleinere Karten ist es sinnlos 2 Wus gleichzeitig laufen zu lassen.

die einstein app ist auf amd karten deutlich performanter.
 
Von meiner RX460 hab ich noch was:
FX-8350 RX460 1485s Gamma-ray pulsar binary search #1 on GPUs v1.18 () x86_64-pc-linux-gnu

Haben wir hier keinen fähigen Programmierer, der unsere Stats-Seite mal auf das neue (Zeit)format von Boinc ertüchtigen kann?
Dort finde ich die Ergebnisse einfach übersichtlicher als in einem Forumsthread.
Nur gibts leider nicht mehr viele Projekte, die damit noch kompatibel sind.

Mit CUDA 8.0 würden die Nvidias vermutlich auch wieder mithalten können. Bei Seti@Home rennt meine GTX750ti einer RX460 davon.
 
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