BOINC.Italy
La community italiana dedicata al calcolo distribuito
Live chat
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Pizza4ever | ma quale lei | (14.07.26, 15:15) |
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r3venge | Buongiorno a lei | (14.07.26, 15:05) |
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Pizza4ever | E buongiorno | (14.07.26, 12:57) |
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Mpegforever | @sabayonino sempre con il Maggiore ? Fantastico. Colgo l'occasione per dire che sto cambiando nickname, da Mpegforever a Pizza4ever. Ovviamente riparto da zero :-) ciao | (08.07.26, 15:08) |
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sabayonino | dovrebbe essere il più fedele al mang a...dicono ... vedrem | (08.07.26, 13:51) |
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sabayonino | https://www.animeclick.it/episodio/424865/episodio-01-prologue-super-spartan-i | (08.07.26, 13:49) |
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wizard83 | @sabayonino: oggi è uscito il primo ep della nuova serie di gits  |
(07.07.26, 20:43) |
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Mpegforever | Buon weekend | (04.07.26, 23:39) |
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r3venge | Ciao! | (03.07.26, 16:53) |
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FataTurchina | Ciao a tutti | (03.07.26, 16:14) |
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Mpegforever | HPC7 sta a 50 minuti da casa mia, ho chiesto ad un amico se può avere accesso....vediamo, adesso chiamo un altro che lavora in ENI, sarebbe bello ! ciaooooo e buon venerdì | (03.07.26, 12:52) |
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sabayonino | https://www.e-gazette.it/sezione/tecnologia/eni-accende-hpc7-supercomputer-industriale-piu-potente-mondo | (01.07.26, 18:19) |
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Mpegforever | Buon venerdì | (26.06.26, 16:53) |
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Mpegforever | Buon giovedì | (25.06.26, 10:55) |
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Mpegforever | ah scusate, scrivo nel forum sorry, buon mercoledì ! ciao | (24.06.26, 09:50) |
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Mpegforever | Ciao, sappiamo come si comporta una "vecchia" AMD R9 380X con BOINC ? spero prima di Agosto di recuperarla... thanks | (24.06.26, 09:50) |
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Petrol_greggio41 | grazie | (22.06.26, 17:16) |
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Mpegforever | Grazie e buon inizio di settimana di data crunching a tutti/o | (22.06.26, 08:45) |
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GHz | Bentornato Mpeg e benvenuto a Petrol  |
(21.06.26, 23:29) |
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Mpegforever | Ciao, da 4/5 anni non potevo più partecipare, adesso siamo ripartiti a manetta ! Buon appetito a presto | (21.06.26, 20:37) |
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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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