BOINC.Italy
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sabayonino | apri un topic qua : https://www.boincitaly.org/forum/segnalazioni-richieste-e-suggerimenti.html e dacci più dettagli sul tuo account | (25.11.25, 11:09) |
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ROCCO | Elaboro work unit di primegrid su imac com m3 silicon 8 core non riesco a far totalizzare i crediti su boincitaly. Come si fa? | (25.11.25, 09:52) |
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Antonio Cerrato | https://asteroidsathome.net/boinc/server_status.php | (24.11.25, 22:41) |
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Antonio Cerrato | ci sono 3 milioni di WU "ready to send" su Asteroids@Home | (24.11.25, 22:41) |
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boboviz | hanno appena rilasciato il client (beta) 8.2.8 | (24.11.25, 16:17) |
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sabayonino | https://github.com/BOINC/boinc/blob/master/INSTALL | (20.11.25, 17:50) |
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sabayonino | https://github.com/BOINC/boinc | (20.11.25, 17:49) |
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sabayonino | o meglio ...se la compila lui  |
(20.11.25, 17:46) |
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sabayonino | la compilo dal package manager | (20.11.25, 17:46) |
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sabayonino | su git | (20.11.25, 17:46) |
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zioriga | E una versione che è in fase di test solo per gli sviluppatori ??? o i Tester (una volta ne facevo parte) | (20.11.25, 17:40) |
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zioriga | Scusa, ma dove l'hai presa la 8,3,0 visto che su https://boinc.berkeley.edu/download_all.php non esiste ?? | (20.11.25, 17:39) |
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sabayonino | che mi permette di controllare i client remoti con più facilità | (20.11.25, 16:02) |
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sabayonino | e comunque come "manager" utilizzo BoincTasks | (20.11.25, 16:02) |
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sabayonino | probabilmente segue il tema del sistema operativo ? . | (20.11.25, 15:57) |
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sabayonino | $ boinc --version 8.3.0 x86_64-pc-linux-gnu | (20.11.25, 15:56) |
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zioriga | questo comportamento è venuto fuori dalla 8.2.4 , la 8.2.7 è un po migliorata. Tu che versione usi ?? | (20.11.25, 13:28) |
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sabayonino | o fumato | (18.11.25, 17:53) |
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sabayonino | cos'hai bevuto | (18.11.25, 17:53) |
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zioriga | Mi correggo, si vede bene il testo tranne gli eventuali link che sono di un blu abbastanza scuro e illeggibili | (18.11.25, 14:05) |
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29 Set 2025
ARGOMENTO:
Quarantine@Home 16/05/2020 21:37 #134144
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L'università della California San Francisco ha lanciato questo nuovo progetto per la simulazione di farmaci in grado di contrastare il coronavirus.
Quarantine@Home Ah, dimenticavo, i sorgenti sono open e c'è una versione per gpu Nvidia. 
Sei curioso dei risultati scientifici di Boinc? Guarda la sezione Pubblicazioni. "We continue to face indifference and resistance from the high-performance computing establishment." D. Anderson The first italian guy with 1 milion (and half) on Ralph |
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Quarantine@Home 18/05/2020 10:13 #134160
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L'ho provato ed è molto semplice. L'installante scarica i dati che servono e poi parte una interfaccia grafica web.
L'uso cpu è intorno al 15/20%. Speriamo riescano a metterlo sotto Boinc. 
Sei curioso dei risultati scientifici di Boinc? Guarda la sezione Pubblicazioni. "We continue to face indifference and resistance from the high-performance computing establishment." D. Anderson The first italian guy with 1 milion (and half) on Ralph Allegati: |
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Quarantine@Home 18/05/2020 14:22 #134168
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In realtà c'è anche una versione OpenCl, per linux soltanto, però.
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Quarantine@Home 28/05/2020 08:04 #134241
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Provato Autodock4-linux-GPU su Xubuntu 14.04.
Ci ho messo un po' a risolvere i soliti problemi con le dipendenze dei pacchetti. Mi ha occupato un casino di spazio, ~1.2GB docker ~75MB opencl È finito lo spazio del file system, ma ha cominciato a girare e sono partiti due processi GPU. Unico neo che ciascuno utilizzava un proprio thread al 100%. Su 4 core fisici è un bello spreco, stesso "problema" della nuova app di GPUGRID e altre. Per il resto ottimo progetto, molto interessante.  Rettifica: sembra che cuda e opencl fossero stati installati a causa di un altro comando che avevo lanciato, quindi bastano solo 1.2GB di spazio.  E pare che si possano personalizzare i thread dedicati per la cpu così come i job contemporanei per la gpu dai seguenti parametri cpu_count = multiprocessing.cpu_count() / 2 # assume hyperthreading so ignore half the logical cores
gpu_count = 2 # assuming one GPU job at a time, use nvidia-smi to see if you have <100% utilization
jobs_to_cache = cpu_count # have one job per core available, or 3-5 jobs if GPU runningIo ho cambiato così: cpu_count = multiprocessing.cpu_count() # la mia cpu non ha hyperthreading (e comunque non la uso)
gpu_count = 1 # la mia gpu va al 100% anche con un solo job
jobs_to_cache = cpu_count # qui volendo si potrebbe mettere un valore grande per avere scorta per ore, ma non ho provatoCredo che il parametro jobs_to_cache che si trova all'inizio del codice valga solo per la cpu perché nella funzione dispatchCenter() viene ridefinito con un valore pari a 3 se ad avere bisogno di lavoro è la gpu. Immagino sia necessario agire da lì per aumentare ancora una volta i job scaricati. Ovviamente queste modifiche vanno fatte prima di lanciare l'app. 
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