Проекты для расчетов на видеокарте, Выжми из видеокарты максимум на что она способна! Налаштування

[nikelong]

Список проектов, в которых можно задействовать видеокарту для расчетов

(в алфавитном порядке)

Страница об GPU на оффсайте BOINC

 

Albert@home - тестовый проект Einstein@Home
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: с поддержкой OpenCL 1.0+ ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• Binary Radio Pulsar Search: [Linux/x86 (atiOpenCL)] [Linux (BRP3cuda32nv270)] [Windows/x86 (atiOpenCL)] [Windows/x86 (BRP3cuda32)] [Mac OS X (atiOpenCLLion)] [Mac OS X (BRP3cuda32OSX)] [Mac OS X (BRP3cuda32OSX5)]

 

Asteroids@home - построение 3D-моделей астероидов по их физическим параметрам
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: нет
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• Period Search Application: [Windows x86 (cuda55)] [Windows x86_64 (cuda55)] [Linux x86_64 (cuda55)]

 

AQUA@home - математика
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ] [ считаем на NVIDIA ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: нет
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]

 

Bitcoin Utopia - комерційний сервіс з майнінгу біткоїнів нібито для фінансування іноваційних проектів
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой OpenCL 1.1+ ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: с поддержкой OpenCL 1.0+ ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• Bitcoin Vault #5: Life Sciences Awards (100 shares): [Windows (opencl_ati_100)] [Windows (opencl_nvidia_100)]
• Bitcoin Vault #5: Life Sciences Awards (20 shares): [Windows (opencl_ati_100)] [Windows (opencl_nvidia_100)]

 

Collatz Conjecture - математика
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ] [ Считаем на NVIDIA ] [ Считаем на ATI ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: начиная с серии HD2ххх ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• collatz: [Windows x86/x64 (cuda23)] [Windows x86/x64 (cuda31)] [Windows x86/x64 (ati)] [Windows x86/x64 (ati13amd)] [Windows x86/x64 (ati13ati)]
  [Mac OS 10.4+ (cuda)] [Mac OS 10.5+ x64 (cuda)] [Mac OS 10.5+ x64 (opencl_osx)]
• mini_collatz: [Windows x86/x64 (cuda23)] [Windows x86/x64 (cuda31)] [Windows x86/x64 (ati)] [Windows x86/x64 (ati13amd)] [Windows x86/x64 (ati13ati)] [Mac OS 10.5+ x64 (cuda)] [Mac OS 10.5+ x64 (opencl_osx)]
• solo_collatz: [Windows x86/x64 (cuda50)] [Windows x86/x64 (opencl_ati_100)] [Windows x86 (opencl_intel_gpu)]

 

DistrRTgen - криптография
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: с поддержкой OpenCL ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• Distributed Rainbow Table Generator (distrrtgen): [Windows x86 (cuda23)] [Windows x86 (opencl_ati_101)] [Linux x86 (cuda23)]

 

DNETC@Home - криптография
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: начиная с серии HD4ххх ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]

 

Donate@Home - проект 'майнит' биткоины (BitCoins) якобы для финансирования GPUGrid
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой OpenCL 1.1+ ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: с поддержкой OpenCL 1.0+ ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• test alpha. Required: Internet connection, allow in antivirus, not for XP: [Windows (opencl_ati_100)] [Windows (opencl_nvidia_100)] [Linux x86_64 (opencl_ati_100)] [Linux x86_64 (opencl_nvidia_101)]

 

Einstein@home - физика, гравитационные волны
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ] [ Считаем на NVIDIA ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: с поддержкой OpenCL 1.0+ ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• Gamma-ray pulsar search #3: [Linux x86 (FGRPopencl-ati)] [Linux x86 (FGRPopencl-nvidia)] [Windows x86 (FGRPopencl-ati)] [Windows x86 (FGRPopencl-intel_gpu)] [Windows x86 (FGRPopencl-nvidia)] [Mac OS X (FGRPopencl-ati-lion)] [Mac OS X (FGRPopencl-intel_gpu-lion)] [Mac OS X (FGRPopencl-nvidia-lion)] [Linux x86_64 (FGRPopencl-ati)] [Linux x86_64 (FGRPopencl-nvidia)] [Windows x86_64 (FGRPopencl-ati)] [Windows x86_64 (FGRPopencl-intel_gpu)] [Windows x86_64 (FGRPopencl-nvidia)]
• Binary Radio Pulsar Search (Arecibo, GPU): [Linux x86 (BRP4G-cuda32-nv270)] [Linux x86 (BRP4G-opencl-ati)] [Windows x86 (BRP4G-cuda32)] [Windows x86 (BRP4G-cuda32-nv301)] [Windows x86 (BRP4G-opencl-ati)] [Mac OS X (BRP4G-cuda32-OSX)] [Mac OS X (BRP4G-opencl-ati-lion)] [Linux x86_64 (BRP4G-cuda32-nv270)] [Linux x86_64 (BRP4G-opencl-ati)] [Windows x86_64 (BRP4G-opencl-ati)]
• Binary Radio Pulsar Search (Perseus Arm Survey): [Linux x86 (BRP5-cuda32-nv270)] [Linux x86 (BRP5-opencl-ati)] [Windows x86 (BRP5-cuda32)] [Windows x86 (BRP5-cuda32-nv301)] [Windows x86 (BRP5-opencl-ati)] [Mac OS X (BRP5-cuda32-OSX)] [Mac OS X (BRP5-opencl-ati-lion)] [Linux x86_64 (BRP5-cuda32-nv270)] [Linux x86_64 (BRP5-opencl-ati)] [Windows x86_64 (BRP5-opencl-ati)]
• Binary Radio Pulsar Search (Perseus Arm Survey): [Windows x86 (opencl-intel_gpu)] [Windows x86_64 (opencl-intel_gpu)]

 

Folding@Home - медицинский. Изучаем сворачивание белка, поиск лекарств от тяжелых болезней
Ссылки на нашем ресурсе: [ форум ] [ статья о NVIDIA ] [ статья о ATI ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: начиная с серии HD2ххх ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Приложения: [win2000 32х] [winXP 32х] [winXP 64х] [win2003 32х] [win2003 64х] [vista 32х] [vista 64х] [win2008 32х] [win2008 64х] [win7 32х]

 

GPUGrid - медицинский. Биомолекулярное моделирование
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: нет
Приложения:[ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• Short runs (2-3 hours on fastest card): [Windows x86/x64 (cuda42)] [Linux x86_64 (cuda42)]
• ACEMD2: GPU molecular dynamics: [Windows x86/x64 (cuda31)] [Linux x86_64 (cuda31)]
• ACEMD beta version: [Windows x86/x64 (cuda42)] [Linux x86_64 (cuda42)]
• Long runs (8-12 hours on fastest card): [Windows x86/x64 (cuda42)] [Linux x86_64 (cuda42)]

 

Lattice Project - медико-биологический
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: нет
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]

 

MilkyWay@Home - астрономия. Изучаем процесс слияния галактик
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ] [ Считаем на NVIDIA ] [ Считаем на ATI ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA 1.3+ и двойной точности ( CUDA GPU's ) (таблица чипов) (таблица карт)
Совместимые видеокарты ATI: с поддержкой двойной точности (FP64) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• MilkyWay@Home: [Windows x86/x64 (ati14)] [Windows x86/x64 (cuda_opencl)] [Linux x86/x64 (ati14)] [Linux x86/x64 (cuda_opencl)]

 

Moo! Wrapper - криптография
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: начиная с серии HD4ххх ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• Distributed.net Client [Windows (ati14)] [Windows (cuda31)] [Linux x86/x64 (ati14)] [Linux x86/x64 (cuda31)] [Mac OS 10.4+ (cuda31)]

 

POEM@Home - моделирование структуры белка
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой OpenCL 1.1+ ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: с поддержкой OpenCL 1.0+ ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• POEM++ OpenCL version: [Windows (opencl_ati_100)] [Windows (opencl_nvidia_100)] [Linux x86_64 (opencl_ati_100)] [Linux x86_64 (opencl_nvidia_100)]

 

PrimeGrid - математика
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ] [ Считаем на NVIDIA ] [ Считаем на ATI ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: с поддержкой OpenCL 1.0+ ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• PPS Sieve: [Windows x86 (cudaPPSsieve)] [Windows x86 (atiPPSsieve)] [Linux x86/x64 (cudaPPSsieve)] [Linux x86/x64 (atiPPSsieve)] [MacOS 10.4 (cudaPPSsieve)] [MacOS 10.5+/x64 (cudaPPSsieve)] [MacOS 10.5+/x64 (openclPPSsieveMAC)]
• GCW Sieve: [Windows/x86 (cuda23)] [Linux x86/x64 (cuda23)] [MacOS 10.4 (cuda23)] [MacOS 10.5+/x64 (cuda23)]
• Genefer: [Windows x86 (atiGFN)] [Windows x86 (OCLcudaGFN)] [Windows x86 (openclGFN)] [Windows x86 (cudaGFN)] [Linux x86 (cudaGFN)] [Linux x86 (atiGFN)] [Linux x86 (OCLcudaGFN)] [MacOS 10.4 (cudaGFN)] [MacOS 10.4 (OCLcudaGFN)] [MacOS 10.4 (openclGFNMAC)]
• Genefer (World Record): [Windows x86 (atiGFNWR)] [Windows x86 (OCLcudaGFNWR)] [Windows x86 (cudaGFNWR)] [Linux x86 (cudaGFNWR)] [Linux x86 (atiGFNWR)] [Linux x86 (OCLcudaGFNWR)] [MacOS 10.4 (cudaGFNWR)] [MacOS 10.4 (OCLcudaGFNWR)] [MacOS 10.4 (openclGFNWRMAC)]

 

RС5-72 - криптография. Попытка прочесть сообщение, зашифрованное с помощью 72-битного шифра RC5
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ] [ Считаем на NVIDIA ] [ Считаем на ATI ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: начиная с серии HD2ххх (таблица чипов) (таблица карт)
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]

 

SETI@home - астрономия. Поиск внеземного разума
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ] [ Считаем на NVIDIA ] [ Считаем на ATI ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: официально нет, клиент Lunatics - начиная с HD2ххх ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• SETI@home Enhanced: [Windows/x86 (cuda)] [Windows/x86 (cuda23)] [Windows/x86 (cuda_fermi)]
• AstroPulse: [Lunatics: Windows/x86 (OpenCL)] [Lunatics: Windows/x86 (OpenCL/Brook+)] [Lunatics: Windows/x86 (Brook+)] [Lunatics: Linux x86_64 (cuda)]

 

SETI@home Beta - тестовый проект SETI@home/AstroPulse
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ]
Совместимые видеокарты NVIDIA: с поддержкой CUDA ( CUDA GPU's ) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Совместимые видеокарты ATI: с поддержкой OpenCL драйвера (начиная с HD4ххх) ( таблица чипов ) ( таблица карт )
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• SETI@home Enhanced: [Windows/x86 (cuda)] [Windows/x86 (cuda23)] [Windows/x86 (cuda_fermi)]
• AstroPulse: [Windows/x86 (ati13ati)]

 

World Community Grid - дослідження пов'язані з генетикою людини та пошуку ліків від хвороб
Ссылки на нашем ресурсе: [ о проекте ]
Список видеокарт NVIDIA и ATI, несовместимых с проектом: Known Graphics Cards Unable to Participate
Приложения: [ посмотреть доступные приложения ]
Подпроекты:

• Help Conquer Cancer: [Windows/Linux (ati_hcc1)] [Windows/Linux (nvidia_hcc1)]

 

Этот список актуален на июль 2013 года и будет обновляться по мере поступления новых данных
Для разгона видеокарт NVIDIA рекомендую EVGA Precision. Маленькая, без лишних наворотов, но все что нужно для разгона есть.
Для разгона видеокарт ATI можно использовать ATI Tray Tools

 

Загрузить драйверы для ваших карточек:



Це повідомлення відредагував x3mEn: Jan 18 2014, 11:37

[Tamagoch]

предлагаю убрать видеокарты на которых считать нет смысла - например карты ниже 8800 и 9600 для ГПУгрид просто могут не успевать в дедлайн
так же, насколько есть смысл занимать проц и считать ФАХ на 2ххх, если у меня сегодня расчет на 3650 занял более 12-ти часов?

[nikelong]

Технология NVIDIA CUDA существенно ускоряет научные исследования

http://www.nvidia.ru/object/io_1230126782852.html

 

Графические процессоры NVIDIA используются приложениями для распределенных вычислений в области биомедицинских исследований, космической разведки и при поиске внеземного разума.
За дополнительной информацией обращайтесь:

Алексей Лагуненко
NVIDIA Corporation
Тел: +7 495 981 03 00 ext 10739
ALagounenko@nvidia.com

(Show/Hide)

САНТА КЛАРА, КАЛИФОРНИЯ – 17 ДЕКАБРЯ 2008 ГОДА – Сегодня графические процессоры NVIDIA® GeForce® с поддержкой технологии CUDA™, о которых ранее думали как о технологиях, применимых исключительно в компьютерных играх, используются в такой серьезной области, как научные вычисления. Возможности широкого параллелизма NVIDIA GPU применяются в Открытой Инфраструктуре для Распределенных Вычислений университета Беркли (Berkeley’s Open Infrastructure for Network Computing, BOINC), одной из ведущих в мире платформ для распределенных вычислений, и уже показывают ошеломляющие результаты, способные изменить скорость научных открытий в рамках таких проектов, как GPUGRID и Einstein@home. Последним прорывом стал выпуск оптимизированного клиента, который позволит SETI@home проводить анализ SETI (Поиск внеземного разума, Search for Extraterrestrial Intelligence) данных за приблизительно одну десятую того времени, которое требовалось при работе с CPU .

«Технология NVIDIA CUDA обеспечивает научные исследования той вычислительной мощью, которая была недоступна ранее и которую исследователи просто не могли себе позволить», – считает доктор Дэвид Андерсон (Dr. David Anderson), научный исследователь в лаборатории изучения космоса университета Беркли, штат Калифорния, и основатель проекта BOINC. – «Технология CUDA позволила ученым и исследователям оптимизировать их BOINC-проекты под NVIDIA GPU намного более простым способом. Они уже используют ее в приложениях для предсказания структуры белков, моделирования климатических и погодных условий, работы с молекулярной динамикой, медицинскими изображениями и во многих других областях».

Проект BOINC – это уникальный подход к супервычислениям, в рамках которого множество пользовательских компьютеров соединены посредством сети Интернет, и их совместная производственная мощь позволят браться за самые тяжелые вычислительные задачи. BOINC предоставляет сеть для распределенных вычислений в самых разных научных проектах, призванных помочь в излечении болезней, изучении глобального потепления, нахождении пульсаров и проведении многих других типов научных исследований на домашних ПК.

SETI@Home
Сегодня с выпуском совместно разработанного NVIDIA и BOINC оптимизированного клиента, который позволит ускорение SETI@home на графических процессорах GeForce, ученые в области SETI получили непревзойденный прирост вычислительной производительности. В рамках SETI@home, самого масштабного проекта BOINC, насчитывающего почти 200000 активных участников, ведется поиск внеземного разума с использованием радиотелескопов для прослушивания узкополосных радио сигналов, поступающих из космоса. Скорость выполнения приложения SETI@ на графическом процессоре GeForce GTX 280 почти в 2 раза превышает скорость работы самого быстрого пользовательского многоядерного CPU (Intel Core i7 965 3.2 ГГц) и почти в 10 раз больше показателей двуядерного CPU (AMD Phenom 9950 2.66 ГГц) среднего уровня.

GPUGRID
GPUGRID, первый проект BOINC с поддержкой вычислений на графических процессорах NVIDIA GeForce с технологией CUDA, задействует видеокарты NVIDIA, установленные на компьютерах-участниках для проведения высокоэффективного биомолекулярного моделирования для научных исследований. Благодаря поддержке NVIDIA GPU, 1000 активных GPU теперь обеспечивают такую же вычислительную мощь, как 20000 CPU в схожих проектах, позволяя достигать ускорения вычислений в среднем в 20 раз.

«Молекулярное моделирование в рамках нашего добровольного вычислительного проекта представляет собой один из самых распространенных типов моделирования, проводимого учеными. Но также оно одно из самых вычислительно тяжелых и обычно требует использования суперкомпьютера», – утверждает доктор Джанни де Фабритис (Dr. Gianni De Fabritiis), работник отдела исследований в области биомедицинской информатики в Муниципальном институте Медицинских исследований и университета Помпеу Фабра в Барселоне. – «Возможность GPUGRID вычислений на NVIDIA GPU привносит много нового в проект добровольных вычислений, обеспечивая работу приложений для супервычислений на экономичной инфраструктуре, что окажет значительное влияние на методы проведения биомедицинских исследований».

Einstein@Home
Вскоре NVIDA CUDA будет применяться и в третьем наиболее популярном проекте BOINC под названием Einstein@Home. Данный проект использует распределенные вычисления для поиска вращающихся нейтронных звезд (также называемых пульсарами), основываясь на данных, полученных при помощи детекторов гравитационных волн.

«Мы ожидаем, что портирование Einstein@Home на GPU повысит эффективность наших вычислений на порядок», – сказал Брюс Аллен (Bruce Allen), заведующий отделением Гравитационной физики в институте Макса Планка и лидер направления Einstein@Home в обществе научного сотрудничества LIGO. – «Благодаря этому, мы сможем проводить более глубокий и чувствительный поиск источников незатухающих гравитационных волн».

«Параллельная обработка информации – это ключ к визуальным вычислениям, не важно, находитесь вы дома, в офисе или исследовательской лаборатории. Графические процессоры с CUDA-ускорением являются движущим механизмом этого тренда. Идеальным применением параллельных вычислений стала распределенная обработка информации, и не стоит удивляться тому, что эти потрясающие программы уже используют непревзойденную мощь GPU», – утверждает Майкл Стил (Michael Steele), управляющий директор подразделения визуальных потребительских решений компании NVIDIA. – «Графические процессоры NVIDIA изменяют то, как люди работают, играют, живут и делают открытия».

Чтобы загрузить клиент NVIDIA SETI@home, посетите http://setiathome.berkeley.edu/cuda.php. Более подробную информацию о BOINC вы найдете по адресу: http://boinc.berkeley.edu/. Для получения дополнительной информации о проекте http://einstein.phys.uwm.edu. Подробнее о GPUGRID читайте по адресу: http://www.gpugrid.net/.

О компании NVIDIA
Компания NVIDIA (Nasdaq: NVDA) – лидер в области технологий программируемой графики и изобретатель GPU - высокопроизводительного процессора, который генерирует захватывающую интерактивную графику на рабочих станциях, персональных компьютерах, игровых приставках и мобильных устройствах. NVIDIA поставляет свои GeForce® GPU продукты на рынок развлечений и потребительский рынок, продукты Quadro GPU предназначены для рынка профессионального дизайна и визуализации, а компьютерные решения Tesla™ поставляются на рынок вычислений, требующих высокой производительности. Главный офис NVIDIA расположен в Санта-Клара, Калифорния, а филиалы компании находятся в Азии, Европе и Америке. Подробнее на сайте www.nvidia.ru.

Отдельные заявления данного пресс-релиза, включая, но не ограничиваясь ими, упоминающие о преимуществах, влиянии, производительности, мощности и возможностях графических процессоров NVIDIA GeForce с технологией CUDA, совместной работе NVIDIA и BOINC, а также их проектах, влиянии BOINC, SETI@home, GPUGRID и Einstein@Home на соответствующие области знаний приводятся с расчетом на будущее и могут изменяться в результате обстоятельств и рисков, приводящих к результатам, материально отличным от ожидаемых. Такие обстоятельства и риски включают разработку более быстрой или эффективной технологии, влияние технологического развития и конкуренции, конструкторские, производственные или программные ошибки, изменения в предпочтениях и требованиях покупателей, изменения в стандартах отрасли и интерфейсах, неожиданное снижение производительности наших продуктов или технологий при интеграции в системы, а также другие риски, указываемые время от времени в отчетах, которые NVIDIA отсылает в Комиссию по ценным бумагам и биржевым операциям, включая отчет по форме 10-Q за финансовый период, закончившийся 26 октября 2008 года. Копии отчетов для SEC опубликованы на нашем сайте и доступны у NVIDIA бесплатно. Данные, относящиеся к будущему заявлению, не относятся к будущей производительности, а только к текущему моменту, и, кроме случаев, установленных законом, NVIDIA не несет ответственность за обновление таких заявлений, чтобы отразить будущие события или обстоятельства.

###

Авторское право NVIDIA® Corporation, 2008. Все права защищены. NVIDIA, логотип NVIDIA, GeForce, Tesla и Quadro являются товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками корпорации NVIDIA в США и других странах. Все другие названия компаний и/или продуктов могут являться товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками соответствующих владельцев. Возможности, цена, доступность и спецификации могут меняться без предупреждения.

Вниманию редакторов: если вы заинтересованы в дополнительной информации о компании NVIDIA, посетите секцию для прессы на сайте http://www.nvidia.ru/page/press_room.html

___________________________
i На основании данных о постоянной и повторяемой нагрузке при работе с SETI@home. Время вычислений измерено, и более низкие показатели предпочтительны. Основанная на NVIDIA® GeForce® GTX 280 система работает с нагрузкой на NVIDIA GPU, конфигурация включает материнскую плату семейства NVIDIA nForce® 780i SLI™, NVIDIA GTX 280 GPU, Intel Core i7 965 CPU, 2 Гб DDR2 DRAM. Данные обрабатываются за 391 секунду. «Самая быстрая пользовательская система, основанная на нескольких CPU,» обрабатывает информацию на CPU, конфигурация включает ATI Radeon HD4870 GPU, материнскую плату семейства Intel x58, Intel Core i7 965, 3 Гб DDR3 DRAM. Показатель такой системы составил 670 секунд. «Система, основанная на двуядерном CPU среднего уровня,» также обрабатывает данные при помощи CPU, конфигурация включает ATI Radeon HD4870 GPU, AMD Phenom 9950 CPU (двуядерный 2.66 ГГц), 2 Гб DDR2 DRAM. И ее показатели составляют 3777 секунд.

ii На основании данных о постоянной и повторяемой нагрузке при работе с SETI@home. Время вычислений измерено, и более низкие показатели предпочтительны. Основанная на NVIDIA® GeForce® GTX 280 система работает с нагрузкой на NVIDIA GPU, конфигурация включает материнскую плату семейства NVIDIA nForce® 780i SLI™, NVIDIA GTX 280 GPU, Intel Core i7 965 CPU, 2 Гб DDR2 DRAM. Данные обрабатываются за 391 секунду. «Самая быстрая пользовательская система, основанная на нескольких CPU,» обрабатывает информацию на CPU, конфигурация включает ATI Radeon HD4870 GPU, материнскую плату семейства Intel x58, Intel Core i7 965, 3 Гб DDR3 DRAM. Показатель такой системы составил 670 секунд. «Система, основанная на двуядерном CPU среднего уровня,» также обрабатывает данные при помощи CPU, конфигурация включает ATI Radeon HD4870 GPU, AMD Phenom 9950 CPU (двуядерный 2.66 ГГц), 2 Гб DDR2 DRAM. И ее показатели составляют 3777 секунд.

Це повідомлення відредагував nikelong: Dec 20 2009, 23:43

[roma_ua]

Т.е. как я понял из поста nikelong считать видяхой получается быстрей на порядок, чем камнем.
Я правильно понял? И еще, это актуально только для новых GPU 2xx или для предыдущих поколений тоже?
Может кто знает чем быстрей считать 8800GTS или Intel E8500?

[Algon]

roma_ua
Если проект поддерживает GPU, то однозначно быстрее считать видеокартой.
А лучше видеокарту нагрузить одним проектом, а процессор другим.

[kornq]

Т.е. как я понял из поста nikelong считать видяхой получается быстрей на порядок, чем камнем.
Я правильно понял? И еще, это актуально только для новых GPU 2xx или для предыдущих поколений тоже?
Может кто знает чем быстрей считать 8800GTS или Intel E8500?

Мощность Intel E8500 около 18 GFLOPS. 8800GTS около 500 GFLOPS. Однозначно видео.

[nikelong]

roma_ua,
Делай как советует Алгон:
1.Видяху нагрузи каким то из 4-х проектов из шапки.
2. Проц нагрузи каким то другим проектом НЕ ИЗ этой шапки.

[roma_ua]

Спасибо. Делаю.
Кстати, а где-то можно посмотреть сравнительную таблицу производительности камней и ГПУ (по поколениям)? Ну так для общего развития.....
Вот еще вопрос. А можно установить 2 клиента Folding@Home (для GPU и CPU) и чтобы они параллельно считали?

[kornq]

roma_ua

Тут на форуме ести бенчмарк жми - это результаты теста с боинка.

жми - тут интересно по FLOPS.

[(_KoDAk_)]

тепер еше AQUA на CUDA но пока нет заданий про тестировать не успел\ да и не было времени

[d_sidious]

Доброго времени! Кто-нибудь милкивей гоняет на нвидиа? Вроде как заявлено, что с июня сего года поддерживаются эти карты, но у меня ниодин гпу инвидиевский не может получить задание. Если у кого работает, то скажите, плиз, на каких моделях. Заранее спасибо.

[Algon]

Доброго времени! Кто-нибудь милкивей гоняет на нвидиа? Вроде как заявлено, что с июня сего года поддерживаются эти карты, но у меня ниодин гпу инвидиевский не может получить задание. Если у кого работает, то скажите, плиз, на каких моделях. Заранее спасибо.

The CUDA application for 32 bit Windows has been deployed on BOINC. In terms of hardware a NVIDIA GPU supporting Compute Capability 1.3 is required. The following GPUs: GeForce GTX 295, 285, 280, 260, Tesla S1070, C1060, Quadro Plex 2200 D2, Quadro FX 5800, 4800 are known to have CUDA 1.3 support. The GPUs also need to have 256 MB of Video RAM and NVIDIA Driver 190.xx or higher needs to be installed. If these prerequisites are not met the CUDA application will not be downloaded through BOINC.

Разработано расчетное ядро для 32 bit Windows под Boinc. Железо должно поддерживать Compute Capability 1.3 (CUDA 1.3). Следующие карты: GeForce GTX 295, 285, 280, 260, Tesla S1070, C1060, Quadro Plex 2200 D2, Quadro FX 5800, 4800 известны как имеющие поддержку CUDA 1.3. Карта должна иметь не менее 256Мб видеопамяти и драйвер 190.xx или выше. Если эти условия не выполнены, то CUDA-приложение не будет загружено.

http://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway/forum_...p?id=1083#29742

[(_KoDAk_)]

Collatz Conjecture
Ссылки на нашем ресурсе: [ NVIDIA ] [ ATI ]
Совместимые видеокарты: Все NVIDIA с поддержкой CUDA
Совместимые видеокарты ATI: начиная с серии 3ххх и современнее
Операционные системы: [win2к \XP \2к3 \vista \Win7 32х] [win2к \XP \2к3 \vista \Win7 64х] [Linux 64x]
очень стабильный и щедрый проект, с щадящим(не на максимум греет) режимом для карточек

[Peret]

Einstein@home забыли.
Пока бета, но все более менее стабильно.
Видеокарты: NVIDIA с поддержкой cuda 2.3, но требует полностью одно ядро процессора.
Видеокарту вообще не греет, тк использует очень слабо.
Операционные системы: Работоспособность тестил только на win xp sp2 x86.
тут более подробно

[nikelong]

http://gallery.live.com/liveItemDetail.asp...6cc4c&bt=1&pl=1

GPU Monitor displays the hardware status for your graphics card. It is great for gamers, overclockers, and power users. The values for the gadget are provided by RivaTuner. Therefore it must be installed for this gadget to function properly.

Update 2.1 includes multiple gadget support, a hardware acceleration bar, 8 additional display options including graphs (18 in total now) and several other minor improvements.

Values capable of being displayed include, but are not limited to:
- GPU Usage
- GPU Temperature
- Core and Memory Clock Speed
- Fan Speed
- Frames per Second
- AND MORE
** Easily add CPU, RAM, HDD and additional data with RivaTuner plugins

Please visit RivaTuner's forum on guru3d.com for additional information.

______________________________________________________

http://www.efmer.eu/boinc/

Measure the Processor & Gpu (CUDA) temperature.
Regulate the run time of the program, so that the Processor temperature and or Gpu Processor temperature doesn't exceeds a set temperature.
Automatically includes all BOINC projects.

The program runs on Windows 2003 / Windows XP / Vista/ Windows 7. There is a 32 and a 64 Bit installer. Works on Intel and AMD machines.

Please READ the manual first.
To download TThrottle use "Download" above.
The download is an automatic installer to [program files][efmer][TThrottle].


Select a temperature, check "Auto active" and TThrottle handles the rest.