MW 双卡没问题， 多开更没问题， 10个任务，把GPU怪兽喂足
每卡10个任务， 同时跑20个 MW包。可能对显存需求更大一些。多显卡配置要要在如下路径里放置cc_config.xml文件： "C:\ProgramData\BOINC\cc_config.xml"
内容如下：
<cc_config>
<log_flags />
<options>
<use_all_gpus>1</use_all_gpus>
</options>
</cc_config>
多开任务包要在如下路径放置 "C:\ProgramData\BOINC\projects\milkyway.cs.rpi.edu_milkyway\app_config.xml"
文件内容如下(里面gpu_usage表示每任务包需要多少GPU处理能力):
<app_config>
<app>
<name>milkyway</name>
<gpu_versions>
<gpu_usage>0.1</gpu_usage>
<cpu_usage>0.05</cpu_usage>
</gpu_versions>
</app>
<app>
<name>milkyway_separation__modified_fit</name>
<gpu_versions>
<gpu_usage>.1</gpu_usage>
<cpu_usage>0.05</cpu_usage>
</gpu_versions>
</app>
</app_config>
GPU处理能力可以根据自己显卡估算下， 比如对于TITAN， 同时跑5个包是木有任何压力的。
再也不用担心显卡睡大觉了。
非常及时的帖子，这就试试。为什么BOINC不在UI直接提供设置呢？ freestman 发表于 2016-3-9 08:13
非常及时的帖子，这就试试。为什么BOINC不在UI直接提供设置呢？
我在BOINC的网站上看到说cc_config.cml,app_config.xml是DEBUG设置。 志愿计算么，利用闲置计算能力， 确实没必要把全部算力都使出来。
单任务包的GPU占有率就很高，同时跑跟分开跑没有任何区别 saiz 发表于 2016-3-9 08:18
单任务包的GPU占有率就很高，同时跑跟分开跑没有任何区别
把CPU计算量设到比较合理的数值， GPU计算需要强大CPU和巨量内存支持。 我跑二十个包， CPU已经满载， 内存使用过8G。
原来TITAN跑一个19792G的计算包需要三分多钟， 现在开了十个任务， 一个19792G的计算包大约9分钟完成。 还是快了很多。
GPU的并发线程计算和CPU核心密切相关。核心越多支持得越好。 我使用的是E3, 8个虚拟核心
wushqian 发表于 2016-3-9 08:32
把CPU计算量设到比较合理的数值， GPU计算需要强大CPU和巨量内存支持。 我跑二十个包， CPU已经满 ...
MW不吃CPU的，我们跑的是同一个项目么=。=
内存占用高只是因为计算程序在任务包间频繁切换
想跑快上A卡就好了，只要十秒二十秒
saiz 发表于 2016-3-9 08:48
MW不吃CPU的，我们跑的是同一个项目么=。=
内存占用高只是因为计算程序在任务包间频繁切换
对A卡无爱。 因为自己要写CUDA代码。
saiz 发表于 2016-3-9 08:18
单任务包的GPU占有率就很高，同时跑跟分开跑没有任何区别
看错了， 看成CPU满载了， 我这里的配置是一块白泰坦， 一块telsa M2090计算卡。 计算卡可以单数据包满载跑。 泰坦跑单个数据包只使用15%的GPU。 现在CPU， GPU 几乎都算是满了。 貌似TITAN还有点余力， 但CPU已经跟不上了。
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