Trinity als Spieleplattform ‚ÄĒ Vier Grafikkarten zeigen das M√∂gliche

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BOINC ‚ÄĒ Einstein@home

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BOINC f√ľr Dis¬≠tri¬≠bu¬≠ted Com¬≠pu¬≠ting d√ľrf¬≠te weit¬≠l√§u¬≠fig bekannt sein. Das f√ľr wis¬≠sen¬≠schaft¬≠li¬≠che Pro¬≠jek¬≠te ent¬≠wi¬≠ckel¬≠te Pro¬≠gramm nutzt teil¬≠wei¬≠se schon seit l√§n¬≠ge¬≠rem die GPU mit ihrer geball¬≠ten Rechen¬≠leis¬≠tung f√ľr die Berech¬≠nung. Eini¬≠ge Pro¬≠jek¬≠te nut¬≠zen noch immer AMDs CAL oder NVI¬≠DI¬≠As CUDA. Am liebs¬≠ten h√§t¬≠ten wir POEM genutzt, da es f√ľr bei¬≠de Archi¬≠tek¬≠tu¬≠ren Open¬≠CL nutzt. Wir h√§t¬≠ten uns hier bes¬≠se¬≠re Ver¬≠gleich¬≠bar¬≠keit erhofft, da Open¬≠CL von bei¬≠den GPU-Her¬≠stel¬≠lern unter¬≠st√ľtzt wird. Tat¬≠s√§ch¬≠lich k√∂n¬≠nen aber auch hier unter¬≠schied¬≠lich gut ange¬≠pass¬≠te Algo¬≠rith¬≠men zum Ein¬≠satz kom¬≠men und die jewei¬≠li¬≠gen Her¬≠stel¬≠ler ihre Run¬≠times ver¬≠schie¬≠den gut pfle¬≠gen. Daher ist es zu ver¬≠schmer¬≠zen, dass wir wegen eini¬≠ger Pro¬≠ble¬≠me beim Test uns dann doch ent¬≠schie¬≠den, Ein¬≠stein zu ver¬≠wen¬≠den, auch wenn hier auf NVI¬≠DIA-Kar¬≠ten die Pro¬≠gramm¬≠spra¬≠che CUDA zum Ein¬≠satz kommt.

Wir las¬≠sen stets zwei WUs gleich¬≠zei¬≠tig auf der Gra¬≠fik¬≠kar¬≠te berech¬≠nen, um eine m√∂g¬≠lichst hohe Aus¬≠las¬≠tung zu erzeu¬≠gen. Eine stets opti¬≠ma¬≠le Aus¬≠las¬≠tung der GPU kann aller¬≠dings nicht sicher¬≠ge¬≠stellt wer¬≠den. Gera¬≠de schnel¬≠le¬≠re Gra¬≠fik¬≠kar¬≠ten k√∂n¬≠nen auch noch mehr Auf¬≠ga¬≠ben gleich¬≠zei¬≠tig bear¬≠bei¬≠ten. Das Ergeb¬≠nis wird von uns in Punk¬≠ten pro Stun¬≠de ange¬≠ge¬≠ben. Anzu¬≠mer¬≠ken an die¬≠ser Stel¬≠le ist, dass die CUDA-Aus¬≠f√ľh¬≠rung mehr CPU-Zeit bean¬≠sprucht. Die¬≠ser Wert wird von BOINC aus¬≠ge¬≠ge¬≠ben, wenn eine fer¬≠ti¬≠ge WU (Work Unit) von der ent¬≠spre¬≠chen¬≠den Pro¬≠jekt¬≠sei¬≠te veri¬≠fi¬≠ziert wird. Er gibt an, wie lan¬≠ge eine WU die CPU bean¬≠sprucht hat, genau¬≠so gibt es einen Wert f√ľr die Gesamt¬≠lauf¬≠zeit. CUDA bean¬≠sprucht die CPU um 50 bis 100 % mehr als die Open¬≠CL-Anwen¬≠dung auf den AMD-Karten.

 

Die Berech­nung mit Open­CL auf den AMD-Kar­ten scheint deut­lich effek­ti­ver vonstattenzugehen.

Im fol¬≠gen¬≠den Dia¬≠gramm haben wir die erreich¬≠ba¬≠ren Cre¬≠dits pro kWh dar¬≠ge¬≠stellt. Dabei wird die Leis¬≠tungs¬≠auf¬≠nah¬≠me des Gesamt¬≠sys¬≠tems gemes¬≠sen. F√ľr exzes¬≠si¬≠ve BOINC-Nut¬≠zer ist die Dar¬≠stel¬≠lung inso¬≠fern wich¬≠tig, da gera¬≠de bei einem 24/7‚ÄĎBetrieb nicht uner¬≠heb¬≠li¬≠che Kos¬≠ten ent¬≠ste¬≠hen k√∂nnen.

 

Bezo¬≠gen auf die Leis¬≠tungs¬≠auf¬≠nah¬≠me sieht es f√ľr die AMD-Kar¬≠ten noch mal ein St√ľck bes¬≠ser aus, was nicht zuletzt auch an der h√∂he¬≠ren CPU-Last der CUDA-Umset¬≠zung lie¬≠gen kann.