BOINC, GPUGRID verteilt keine Aufgabe trotz sauberer Anmeldung

Analyse und Vorhersage von Struktur und Faltungsweg (Folding@home, GPUGRID, Rosetta@home, ...)
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plasma92mz
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BOINC, GPUGRID verteilt keine Aufgabe trotz sauberer Anmeldung

#1 Ungelesener Beitrag von plasma92mz » 22.04.2020 10:53

Hallo in die Runde,
seit gestern bin ich beim GPUGRID angemeldet und erhalte leider keine
Aufgaben zum Rechnen. Andere Projekte wie z.B. Rosetta@Home laufen
sauber über BOINC.

Hat jemand ähnliche Probleme oder eine Idee, woran es liegen könnte?

System:
BOINC Version 7.13.5 x64
DEll Precision T7500
2 x Intel(R) Xeon(R) CPU X5677 @ 3.47GHz
24 GB Ram
2x NVIDIA Quadro FX 4600

Viel Grüße aus Mainz
Steffen

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Frank [RKN]
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Re: BOINC, GPUGRID verteilt keine Aufgabe trotz sauberer Anmeldung

#2 Ungelesener Beitrag von Frank [RKN] » 24.04.2020 02:51

plasma92mz hat geschrieben:
22.04.2020 10:53
Hat jemand ähnliche Probleme oder eine Idee, woran es liegen könnte?
Hallo Steffen, ich hätte da eine Idee : Deine Grafikkarten bzw. deren Treiber könnten zu alt sein !?

Meines Wissens gibt es da nur noch WU's für die "New version of ACEMD", für die du - abhängig von deinem Betriebssystem - eine bestimmte CUDA-Version brauchst, eine Übersicht findest du hier.

Um diese CUDA-Version zu beinhalten, muss dein Grafikkarten-Treiber folgende Versionsnummer haben :

CUDA80 Minimum Driver r367.48 or higher
CUDA92 Minimum Driver r396.26 or higher
CUDA100 Minimum Driver r410.48 or higher
CUDA101 Minimum Driver r418.39 or higher


Der letzte Treiber für deine Karten (unter Windows 10) ist die Nummer 3.42.00 von 2016, wenn ich das richtig sehe, und der wäre damit zu alt um dort rechnen zu können.
Gibt der Boinc-Manager denn keine Fehlermeldung dazu aus ?
LG,
Frank

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Re: BOINC, GPUGRID verteilt keine Aufgabe trotz sauberer Anmeldung

#3 Ungelesener Beitrag von plasma92mz » 24.04.2020 17:47

@frank
danke für deine mühe, du hast vollkommen recht, es geht erst mit karten ab cuda 2.2 und meine ist zu alt.
mittlerweile habe ich eine testmaschine mit einer quadro k5000 und da läuft es prima...
ich warte derzeit auf weitere k5000 grafikkarten um noch zwei weitere dell presision 690 laufen zu lassen.
leider gibt boinc keine fehlermeldung dazu aus...

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Re: BOINC, GPUGRID verteilt keine Aufgabe trotz sauberer Anmeldung

#4 Ungelesener Beitrag von plasma92mz » 24.04.2020 18:17

@frank
gibt es eigentlich eine möglichkeit, die volle leistung der gpu zu nutzen,
bzw. zu steuern? die k5000 arbeitet momentan beim einzigen projekt
gpugrid nur mit 14 prozent auslastung... die gpu steuerung in boinc
steht dabei auf gpu immer nutzen.

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Frank [RKN]
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Re: BOINC, GPUGRID verteilt keine Aufgabe trotz sauberer Anmeldung

#5 Ungelesener Beitrag von Frank [RKN] » 25.04.2020 07:31

Hast du für GPUGrid 1 CPU-Kern freigelassen ?

Die GPUGrid-WUs brauchen pro GPU einen ganzen CPU-Kern, um der GPU "zuzuarbeiten".
Hast du alle Kerne ausgelastet, wartet die GPU lange auf arbeit, und auch CPU-Projekte werden dadurch ausgebremst.

Ich mache das über <project_max_concurrent>XX</project_max_concurrent> in der app_config, weisst du wie das geht ?
LG,
Frank

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Re: BOINC, GPUGRID verteilt keine Aufgabe trotz sauberer Anmeldung

#6 Ungelesener Beitrag von plasma92mz » 25.04.2020 07:40

@frank
da bin ich noch neuling und habe keinerlei erfahrung!

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Re: BOINC, GPUGRID verteilt keine Aufgabe trotz sauberer Anmeldung

#7 Ungelesener Beitrag von Frank [RKN] » 25.04.2020 08:19

Also, als erstes öffnest du einen ganz normalen ASCII-Texteditor (Notepad), und kopierst da folgendes rein :

Code: Alles auswählen

<app_config>
<project_max_concurrent>XX</project_max_concurrent>
</app_config>
XX ersetzt du durch die Anzahl der CPU-Kerne -1 (für die GPU).

Dann speicherst du die Datei in den Projekt-Ordner, dessen Projekt du aktuell rechnest.
Bei Rosetta unter Windows wäre das : ?:\ProgrammData\BOINC\projects\boinc.bakerlab.org_rosetta\app_config.xml

Sieh nach dem speichern nochmal nach. ob die Datei auch wirklich auf ".xml" endet, und der Editor nicht noch ein ".txt" angehängt hat, das machen die manchmal :wink:

Jetzt gehst du im Boinc-Manager auf "Optionen" -> "Konfigurationsdateien einlesen".
Jetzt sollte eigentlich eine WU von "Aktiv" auf "Verdrängt" umspringen, und dieser Kern ist jetzt für deine GPU frei.

Sollte das nicht klappen, dann geh im Boinc-Manger auf "Werkzeuge" -> "Meldungen...".
Bei Erfolg steht da :25.04.2020 09:11:25 | Rosetta@home | Found app_config.xml
Steht da eine rote Fehlermeldung, dann kopier die bitte (anklicken, "ausgewählte Meldung kopieren) und postest die hier.

Diese app_config.xml funktioniert bei jedem Projekt, möchtest du nächste Woche etwas anderes rechnen, kopierst du diese einfach in einen anderen Ordner unter ....../BOINC/projects/.
LG,
Frank

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Re: BOINC, GPUGRID verteilt keine Aufgabe trotz sauberer Anmeldung

#8 Ungelesener Beitrag von gemini8 » 25.04.2020 09:24

Alternativ kann man auch einfach der Applikation einen vollen CPU-Kern zuweisen.
Zusätzlich gibt es unter Windows (zumindest bis 7, danach bin ich nicht sicher) die Möglichkeit, Swan_Sync zu aktivieren, wodurch die Effektivität auch steigt.
Ich kann das später nachtragen, wenn ich vor dem passenden Rechner sitze.
Gruß, Jens
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Re: BOINC, GPUGRID verteilt keine Aufgabe trotz sauberer Anmeldung

#9 Ungelesener Beitrag von gemini8 » 25.04.2020 10:15

Sooo:
Das ist eine app_config.xml, mit der ich Einstein weniger als den üblichen vollen Kern zugewiesen habe.
Die Applikation ist hsgamma_FGBRB1G
Es darf maximal eine Aufgabe davon laufen.
Die GPU soll voll genutzt werden.
Die CPU soll nur zu knapp zur Hälfte genutzt werden.

Code: Alles auswählen

<app_config>
<app>
<name>hsgamma_FGRPB1G</name>
<max_concurrent>1</max_concurrent>
<gpu_versions>
<gpu_usage>1.0</gpu_usage>
<cpu_usage>0.45</cpu_usage>
</gpu_versions>
</app>
</app_config>
Die GPUGrid Applikationen für die GPU sind cuda65, cuda80, cuda92, cuda100 und cuda101.
Die Applikationen, die auf deinem Rechner laufen (können), kannst du jeweils mit einem Block von <app> bis </app> konfigurieren, in dem du bei gpu_usage und cpu_usage 1.00 einträgst.
Das sollte also sein:

Code: Alles auswählen

<app_config>
<app>
<name>cuda65</name>
<max_concurrent>1</max_concurrent>
<gpu_versions>
<gpu_usage>1.0</gpu_usage>
<cpu_usage>1.00</cpu_usage>
</gpu_versions>
</app>
<app>
<name>cuda80</name>
<max_concurrent>1</max_concurrent>
<gpu_versions>
<gpu_usage>1.0</gpu_usage>
<cpu_usage>1.00</cpu_usage>
</gpu_versions>
</app>
<app>
<name>cuda92</name>
<max_concurrent>1</max_concurrent>
<gpu_versions>
<gpu_usage>1.0</gpu_usage>
<cpu_usage>1.00</cpu_usage>
</gpu_versions>
</app>
<app>
<name>cuda100</name>
<max_concurrent>1</max_concurrent>
<gpu_versions>
<gpu_usage>1.0</gpu_usage>
<cpu_usage>1.00</cpu_usage>
</gpu_versions>
</app>
<app>
<name>cuda101</name>
<max_concurrent>1</max_concurrent>
<gpu_versions>
<gpu_usage>1.0</gpu_usage>
<cpu_usage>1.00</cpu_usage>
</gpu_versions>
</app>
</app_config>
Grundsätzlich kann man auch zwei Aufgaben parallel auf einer GPU laufen lassen, aber erst einmal würde ich versuchen, die Effektivität zu steigern.
Und du kannst, wenn du unterschiedliche GPUs im System hast, die unterschiedliche Applikationen bedienen, auch unterschiedlich viel CPU reservieren.
Bei einer 2080Ti könnte es sinnvoll sein, sogar zwei CPU-Threads zu reservieren.
Gruß, Jens
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