Folding@Home Computerbase Team Gründung! Wer ist dabei?

[Impy81]

Ich teste derweil wieder ein bisschen aus wann Fehler kommen. Monatelang lief es mit 1500 MHz / 960 mV und HBM Stock (800 MHz) ohne jeglichen Fehler. Erste Erkenntnis: mit HBM 900 gab es immer bei 25% einen einzigen "Particle Coordinate is NaN" Fehler, WU lief aber durch. 1530 MHz Core liefen nun 2 Tage ohne Fehler. Morgen mal 875 HBM dazu ausprobieren. Sind insgesamt sicher wieder 1,75883% PPD mehr

 

[Blackbeatz]

Moin zusammen,

macht euer Client auch alle 2% ein Checkpoint?
Da geht richtig Leistung verloren, bei gut 30% habe ich 2,8mio PPD und wenn ich bei 90% nur noch 2,3mio PPD
Konnte jetzt nur die Checkpoints auf 30min stellen, aber hat nix geholfen



@KuestenNebel
Glückwunsch für die 1,001,528,298 Punkte, auf weitere 1,001,528,298 Punkte

 

[Impy81]

@KuestenNebel Herzlichen Glückwunsch zur ersten Milliarde! Wahnsinn!

Ein paar der neuen Projekte habe scheinbar als Vorgabe alle 2,5% einen Checkpoint. Warum auch immer. Und sehr lukrativ sind sie auch nicht...

 

[peterX]

Es gibt auch WU`s die alle 5% einen Checkpoint machen. Hat den vorteil, wenn mal ein Fehler auftreten sollte, muss nicht die ganze WU neu berechnet werden. Und bei mehreren Fehlern hintereinander werden die bis dahin berechneten % auch im endergebnis verrechnet, wofür es dann auch Punkte gibt.

Ergänzung (30. Oktober 2020)

Ps @KuestenNebel wenn du noch 23 Tage in der geschwindigkeit weiter machst, hast du dann den ersten Platz.

 

[BLACKDIAMONT]

Wer klaut denn die ganzen CPU WU's?^^
Mein 3700X ist Arbeitslos!

 

[wildfly]

Wenn eine Coronavirus-Behandlung gefunden wird, müssen Sie sich möglicherweise bei den Spielern bedanken. Während es sich immer noch um Virologen und Proteinbiochemiker handelt, die sich im Labor versklaven, haben Gamer - und andere freiwillige Bürgerwissenschaftler - Rechenleistung von ihren Computern und Spielekonsolen für ein Projekt namens Folding@home gespendet.

https://www.forbes.com/sites/caroli...n-the-quest-to-cure-coronavirus/#6379114678df

 

[RonnyVillmar]

Mein 3700X ist Arbeitslos!

Ich bin unschuldig!
Meine R7 1700ter habe ich zur Zeit aus dem Client genommen.

 

[BLACKDIAMONT]

 

[Impy81]

Die 3070 ist nun bei https://folding.lar.systems/folding_data/gpu_ppd_overall und liegt momentan zwischen der 2080 Super und der 2080ti.

Was ich jetzt im Vergleich zur Vega 56 schon heftig finde: Die 3070 braucht nur etwas über 30 Minuten weniger für Projekt 17309 (2:42 zu 3:15), in PPD schlägt sich das allerdings mit 2,7m zu 1,1m nieder. Ist jetzt nur ein Beispiel, weil das Projekt gerade auf der Vega fertig wurde.

 

[wildfly]

Lasse gerade meine Asus TUF-RTX3070-O8G-GAMING eine WU 17308 bei 60% Power Target rechnen.

 

[Impy81]

bei 130 Watt 3,1m PPD?

 

[TeeKay]

Was ich jetzt im Vergleich zur Vega 56 schon heftig finde: Die 3070 braucht nur etwas über 30 Minuten weniger für Projekt 17309 (2:42 zu 3:15), in PPD schlägt sich das allerdings mit 2,7m zu 1,1m nieder. Ist jetzt nur ein Beispiel, weil das Projekt gerade auf der Vega fertig wurde.

Ja, der umgekehrt logarithmische Abfall der PPD in Abhängigkeit von der benötigten Zeit ist eine große Ungerechtigkeit. Da eh alle WUs innerhalb einer relativ kurzen Frist wieder durchgerechnet zurückgesandt werden müssen, gibt es keinen Grund, ultrakurze Rechenzeiten gegenüber kurzen massiv zu bevorzugen. Und wie ihre Moonshots zeigen, brauchen sie eh Wochen, um Projekte komplett durchrechnen zu lassen.

 

[AGV]

Ich würde mir ja wünschen, dass man die Statistik bei folding.lar.systems nicht nur nach dem reinen Output sondern auch nach der Effizienz sortieren könnte. Momentan ist es schon recht aufwändig da die effizientesten Modelle rauszusuchen.
Weil es mich aber interessiert hat, und damit andere Leute auch was davon haben, habe ich mir mal die Mühe gemacht und das in einer Tabelle zusammengefasst. Die Effizienzwerte in der Tabelle basieren auf der jeweiligen TDP der Karten bzw. Chips. Wenn man das Powertarget oder die Spannung per Uv. reduziert, kann man sicherlich noch bessere Effizienzwerte erreichen. Zum Vergleich habe ich auch noch das Erscheinungsjar mit angegeben.

Quellen:
https://folding.lar.systems/folding_data/gpu_ppd_overall
https://www.techpowerup.com/gpu-specs/

Rank	Model	Make	GPU	PPD (Average)	WU Time (Average)	P/kWh	Baujahr
20	GeForce RTX 2080 SUPER Mobile / Max-Q	Nvidia	TU104BM	1,741,168	2 hrs 5 mins	906,858	2020	80 W
1	GeForce RTX 3090	Nvidia	GA102	6,111,998	1 hrs 58 mins	728,034	2020
2	GeForce RTX 2080 Ti Rev. A	Nvidia	TU102	4,565,035	1 hrs 8 mins	716,518	2018
19	GeForce RTX 2070 Mobile	Nvidia	TU106BM	1,757,420	2 hrs 19 mins	636,746	2019	115 W
5	Tesla V100 SXM2 16GB	Nvidia	GV100GL	3,685,551	1 hrs 19 mins	614,259	2017/2019
3	TITAN RTX	Nvidia	TU102	4,118,722	1 hrs 15 mins	612,905	2018
7	GeForce RTX 3070	Nvidia	GA104	3,033,025	2 hrs 36 mins	572,392	2020
6	GeForce RTX 2080 Ti	Nvidia	TU102	3,634,297	1 hrs 24 mins	572,035	2018
26	GeForce RTX 2060 Mobile	Nvidia	TU106M	1,514,881	2 hrs 14 mins	548,870	2019	115 W
4	GeForce RTX 3080 10GB / 20GB	Nvidia	GA102	4,074,575	1 hrs 22 mins	530,702	2020
9	GeForce RTX 2080	Nvidia	TU104	2,673,303	2 hrs 38 mins	518,082	2018
17	GeForce RTX 2080 SUPER Mobile / Max-Q	Nvidia	TU104M	1,855,922	2 hrs 19 mins	515,534	2020	150 W
8	GeForce RTX 2080 Super	Nvidia	TU104	2,825,267	2 hrs 47 mins	470,718	2019
16	GeForce RTX 2060 Super	Nvidia	TU106	1,905,882	2 hrs 14 mins	453,872	2019
12	GeForce RTX 2070 SUPER	Nvidia	TU104	2,323,446	2 hrs 57 mins	447,806	2019
13	GeForce RTX 2070 SUPER	Nvidia	TU104	2,305,427	1 hrs 23 mins	446,788	2019	215 W
10	TITAN Xp	Nvidia	GP102	2,668,746	2 hrs 48 mins	444,948	2017
18	GeForce RTX 2070 Rev. A	Nvidia	TU106	1,761,421	2 hrs 20 mins	419,386	2018
24	GeForce RTX 2060 KO	Nvidia	TU106-200A	1,573,248	3 hrs 43 mins	409,834	2020
25	Quadro RTX 4000	Nvidia	TU104GL	1,529,943	3 hrs 39 mins	398,423	2018
23	GeForce RTX 2060	Nvidia	TU104	1,662,070	2 hrs 27 mins	395,736	2019
11	Quadro RTX 6000/8000	Nvidia	TU102GL	2,366,939	2 hrs 45 mins	379,317	2018
27	GeForce RTX 2060	Nvidia	TU106	1,484,389	3 hrs 39 mins	353,314	2019
28	GeForce RTX 2070	Nvidia	TU106	1,433,660	3 hrs 36 mins	340,750	2018
14	GeForce GTX 1080 Ti	Nvidia	GP102	2,044,662	2 hrs 5 mins	340,721	2017
21	GeForce RTX 2080 Rev. A	Nvidia	TU104	1,730,653	2 hrs 3 mins	335,398	2018
29	GeForce GTX 1080	Nvidia	GP104	1,406,437	3 hrs 50 mins	325,479	2016
15	Radeon VII	AMD	Vega 20	2,008,233	2 hrs 11 mins	283,649	2019
22	Tesla P100 16GB	Nvidia	GP100GL	1,717,484	1 hrs 22 mins	238,539	2016
30	GeForce GTX Titan X	Nvidia	GM200	1,371,771	3 hrs 41 mins	228,629	2015

Anmerkungen:
Bei den Zeilen, bei denen in der letzten Spalte eine el. Leistung angegeben ist, ist in den Daten von folding.lar.systems keine TDP und Effizienz angegeben, sondern letztere ist selbst berechnet. Die Quelle für die jeweilige TDP wurde der Techpowerup Datenbank entnommen. (Formel: PPD/W*1000P/24kWh)

Leider ist bei manchen Modellen (im Speziellen Mobile/MaxIQ) nicht klar welches Modell nun gemeint ist bzw. ob der PPD Output auch mit dieser Leistungsaufnahme erreicht wurde. Deswegen sind die Zahlen hier mit Vorsicht zu genießen. Das betrifft im Speziellen die Plätze 17, 19, 20 und 26.
Andererseits ist daran aber deutlich sichtbar, was eine Verringerung der TDP bringen kann.

Wenn man wissen will, wie viele Punkte man pro eingesetztem € bekommt, kann man einfach die siebte Spalte mit seinem eigenen Stromtarif multiplizieren.

 

[TeeKay]

Das nächste Problem ist, dass man beim Datenupload nicht sagen kann, ob man über- oder untertaktet, over- oder undervolted hat. Ich rechne derzeit mit 68-75% Powerlimit und Undervolting und krieg dadurch unterdurchschnittliche PPD. Ich hab keine Ahnung, ob ich da mit übertakteten 300W Monstern verglichen werde oder nicht.

 

[Impy81]

Bei der Vega56 z.B. gibt es bei fixem Maximaltakt eine unterschiedliche Leistungsaufnahme je nach WU. Das kann zwischen 120w und 150w (GPU-Z) schwanken.

TDP ist halt echt schwierig als Berechnungsgrundlage zu nehmen. Die Customs haben ja alle (in der Regel) ein höheres PT. Wenn man allerdings die TDP der GPU als Gesamtaufnahme des System (Single-GPU, UV, ohne CPU-WU) aus der Steckdose sieht, wird vielleicht ein Schuh draus. Käme ja in etwa hin. Wer allerdings alles einfach Stock Rechnen lässt inkl. CPU, bei dem passt die Rechnung dann auch wieder nicht

 

[TeeKay]

Man kann auch einfach die Nutzer fragen, welche TDP/Powerlimit sie nutzen. Jeder Nutzer muss sich das Chrome-Plugin manuell herunterladen und installieren. Also kann man sie auch nach weiteren Daten fragen.

 

[Gotha229]

Ja so ganz werd ich aus diesem "Add On" auch noch nicht schlau. Auch so GPUs wie RX470 bis RX590 in eine Kategorie zu packen bedeutet eher ne Einteilung nach Leistungsklassen. Das ganze würde sich dann eignen um WUs den richtigen GPUs zuzuordnen. Aber die Verbrauchsangaben oder der Vergleich der eigenen GPU in einer Leistungsklasse macht da eher kein Sinn mehr.

 

[wildfly]

@Impy81
Der Verbrauch der Asus TUF RTX3070 bei Power Target 60% ist wie folgt.

Ergänzung (2. November 2020)

Folding@home COVID-19 Datensätze kann jetzt jeder herunterladen.

https://registry.opendata.aws/foldingathome-covid19/

 

[Sk3ptizist]

Andererseits ist daran aber deutlich sichtbar, was eine Verringerung der TDP bringen kann.

sieht man auch schön in meiner Tabelle aus #2536 , wenn man da in der 100 W-Spalte in der 1,8 Mio PPD-Zeile schaut, sieht man in etwa die gleichen Werte wie für die 3090 in der 400 W-Spalte/7,25 Mio PPD (allerdings eigentliche 375 W)
aber ja, schöne Tabelle

der umgekehrt logarithmische Abfall der PPD in Abhängigkeit von der benötigten Zeit

hmm, wo seht Ihr denn da ne Logarithmus-Funktion? ich sehe da nur Wurzel (1/x) für die Punkte und [Wurzel (1/x)]/x für die PPD, wenn man eine WU betrachtet, kann man alles als einen Faktor vor der Wurzel zusammenfassen
daher ergibt sich bei einer Halbierung der Zeit x = 1/2 = 0,5 --> Wurzel (1/x) = Wurzel (1/0,5) = Wurzel (2) = 1,4142 immer eine Steigerung auf 141,42 % an Punkten
und bei den PPD entsprechend [Wurzel (2)]/0,5 = 2,8284, also 282,84% PPD-Erhöherung bei Zeithalbierung (TPF)

je kleiner x (die benötigte Zeit) wird, desto größer wird der Term und damit auch der Multiplikator, beim LN werden die Werte bei kleiner 1 negativ, das wäre quasi ne Bestrafung ^^
zur Erinnerung

edit.: wenn ich mich mal wieder nich irre... ^^

 

[Impy81]

Der Verbrauch der Asus TUF RTX3070 bei Power Target 60% ist wie folgt.

ich hab natürlich nicht das etwas erhöhte PT der Asus berücksichtigt... aber trotzdem, bei unter 150 Watt, das wird hier auch verbraucht...