Отправлено: 13.11.19 00:21. Заголовок: Инструкция по использованию Google Colab для PRP

Всем привет!

В дискорде я уже публиковал, но пусть и тут полежит, целее будет.

В общем, у Гугла есть сервис Colab, с помощью которого можно получить во временное пользование некое подобие виртуальной машины, причём, и это самое интересное - с полноценной видеокартой Tesla - T4, K80 или даже P100. Выдаётся это богатство примерно на 12 часов, после чего необходимо перезапускать задание, но если сохранять результаты вычислений на Google Drive - прогресс сохранится.

Итак, для того, чтобы запустить PRP-проверку на GPU:
1. Скачиваем из репозитория gpuowl, распаковываем архив
2. Загружаем получившийся каталог на свой Drive (в моём примере я сделал это в отдельный подкаталог Colab Notebooks)
3. Заходим в Colab
4. Создаём новый проект-ноутбук и в меню "Edit > Notebook settings" меняем вид аппаратного ускорения на GPU
5. Загружаем в каталог с gpuowl файл worktodo.txt с заданиями, полученными в соответствующем разделе сайта.

Далее компилируем gpuowl, добавив в наш ноутбук следующие команды (не забыв при необходимости поменять путь) и нажав на кнопку слева от кода (нужно будет перейти по ссылке и из открывшейся новой вкладки скопировать в поле ввода код доступа):

цитата:

from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') !chmod 777 '/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/gpuowl' !apt install libgmp-dev gcc-8 g++-8 !update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-8 1 !update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-8 1 !cd '/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/gpuowl' && LD_LIBRARY_PATH="lib:${LD_LIBRARY_PATH}" && make

В результате мы получим бинарник, который в дальнейшем и будем использовать для исполнения.

Старые команды заменяем на вот такие (в параметре user можно вписать название вашего аккаунта в GIMPS):

цитата:

from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') !chmod 777 '/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/gpuowl' !nvidia-smi -L !cd '/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/gpuowl' && LD_LIBRARY_PATH="lib:${LD_LIBRARY_PATH}" && ./gpuowl -use ORIG_X2 -block 200 -log 120000 -maxAlloc 10240 -cpu colab/K80 -user ky0uraku

Запускаем код и по идее, видим, какую видеокарту нам выделили в этот раз и начало обсчёта задания:

цитата:

Mounted at /content/drive GPU 0: Tesla K80 (UUID: GPU-69fd248c-1f9b-b552-62f9-c84bc2fbbee6) 2019-11-12 20:51:29 gpuowl 2019-11-12 20:51:29 Note: no config.txt file found 2019-11-12 20:51:29 config: -use ORIG_X2 -block 200 -log 120000 -maxAlloc 10240 -user ky0uraku -cpu colab/K80 2019-11-12 20:51:30 99990139 FFT 5632K: Width 256x4, Height 64x4, Middle 11; 17.34 bits/word 2019-11-12 20:51:30 OpenCL args "-DEXP=99990139u -DWIDTH=1024u -DSMALL_HEIGHT=256u -DMIDDLE=11u -DWEIGHT_STEP=0x1.951ca8a3b4007p+0 -DIWEIGHT_STEP=0x1.438b8df8691fep-1 -DWEIGHT_BIGSTEP=0x1.306fe0a31b715p+0 -DIWEIGHT_BIGSTEP=0x1.ae89f995ad3adp-1 -DORIG_X2=1 -I. -cl-fast-relaxed-math -cl-std=CL2.0" 2019-11-12 20:51:32 OpenCL compilation in 1650 ms 2019-11-12 20:51:38 99990139 OK 58120400 58.13%; 4808 us/sq; ETA 2d 07:55; a9b035f4f61eb282 (check 1.16s) 2019-11-12 20:54:53 99990139 OK 58160000 58.17%; 4893 us/sq; ETA 2d 08:51; df4e53fa295d890f (check 1.19s) 2019-11-12 20:58:11 99990139 OK 58200000 58.21%; 4913 us/sq; ETA 2d 09:02; b076c78553e896a2 (check 1.19s)

Через половину суток процесс остановится, но перезапустить его можно будет легко - заново нажав на кнопку запуска и введя новый код доступа.

Если возникнут какие-либо вопросы - пишите лучше в Дискорд, там я появляюсь значительно чаще, чем на форуме

 Отправлено: 19.03.20 05:17. Заголовок: перестал видеть виде..

перестал видеть видеокарты (карточки накрылись?)