SETI@home:优化程序

←回到SETI@home

---

当前页面或段落的信息可能过时 当前页面或段落描述的信息变化较快，可能误导读者，希望了解相关内容的Wiki用户协助编辑。 用户 Arthur200000 给出的意见是：百度网盘失效，请暂时直接使用官方链接寻找最新版本。 。 其他用户若有异议，请前往讨论:SETI@home:优化程序发表见解。 欢迎无wiki账号的用户到论坛的Wiki系统讨论区（注册）参与讨论。

SETI优化程序是一系列在保证结果准确度的前提下利用Wikipedia:zh:CPU指令集加快运算速度的程序。 Lunatics Unified Installer 是由 Lunatics Team 制作的 SETI@home 优化安装程序。集成了 Astropulse、MultiBeam 的最新优化程序及 GPU 程序，傻瓜式安装，为用户提供向导式的安装优化计算程序，简化了之前手动安装优化程序的麻烦。

安装向导

警告： 目前的混合安装包只适合Windows系统。如果你使用其它操作系统，请至作者网站寻找。

小贴士： 为了节省资源，安装优化程序会关闭图形显示。如果你十分喜欢屏保画面或者经常利用屏保宣传此项目，请勿安装优化程序。

1. 访问 Lunatics Team 的优化程序下载页面，下载对应的 Lunatics' Unified Installer 版本。
如果找不到优化，可以尝试CPU优化作者arkayn的网站：http://www.arkayn.us/forum

• 请直接使用百度网盘下载。

（如不能下载，请联本站论坛管理员或版主）

2. 选择退出boinc manager并勾选“退出boinc manager 的同时停止运行科学计算程序”。然后运行 Lunatics Unified Installer，根据被安装计算机的特性选择有效的指令集选项。

• 

  安装时的CPU选项卡，用户可根据被安装计算机的CPU特性选择有效的指令集选项，v0.41中不支持的选项已经屏蔽（灰色）并且会自动选择最佳的CPU优化。

• 

  安装时的ATI选项卡，用户可根据被安装计算机的ATI显卡型号选择，程序中已经说明了选择方法。

• 

  安装时的nVidia选项卡，用户可根据被安装计算机的nVidia显卡型号选择，有关的Multibeam-CUDA选择方法请参阅CUDA程序说明，上方的AP OpenCL可以考虑开启。

版本信息

目前版本为 v0.44/v0.45b；自动安装器仅支持 Windows 平台，其他平台可以手动下载程序和app_info到#GPU 计算程序提到的目录。目前的版本已经支持了自动探测CPU指令集，但是显卡型号需要自行选择。

SETI@home v8 更新后必须使用大于 0.44 版本的优化程序。

具体的各优化程序版本：

• Astropulse_r1797
  • 需要 CPU 支持 SSE 或者 SSE3 指令集，基于原r555/r557制作。
• Multibeam（CPU AKv8c）
  • 需要 CPU 支持 SSE 或以上的指令集。
• Multibeam（CUDA v41zc）
  • 需要支持 nVidia CUDA 的 GPU，驱动程序需要支持 CUDA 2.2 及版本在 185.85 以上（建议使用目前最新版本驱动），可用显存至少有 200～235 MB。原则上，这需要512MiB以上的显存；当然你也可以使用一个256MiB的显卡，为了尽量节省显存，你应该关闭一些显示效果，例如 Windows Vista 或以上版本的 Aero 效果（并且可以尝试降低颜色深度和刷新率，例如1024*768 16bit@60Hz）。这时，你应该时刻注意GPU-Z以及BOINC 管理器的窗口，以确认计算程序获得了足够的显存。显存不足的征兆有二：

1. 对于BOINC：一个任务开始，运行极短时间（几秒钟）就换一个执行，原先的显示等待或者调度等待。
2. 对于GPU-Z：传感器显示显存使用上升后立即下降。

如果你的尝试一再失败，请考虑不进行这个CUDA计算。

小贴士： 出现问题时可以尝试重启，一般会恢复。

• 请阅读：#关于CUDA程序、#CUDA程序设置两章以最大化利用您的系统资源。

• AstroPulse NVidia （OpenCL）
  • 请参阅附带的ReadMe_AstroPulse_OpenCL_NV.txt文件。当留出一个CPU核心时，可以获得更高的处理效率。当然，在任务管理器中手动将该程序优先级提升至“高”也有类似的效果。
• AstroPulse v5.05（ATI OpenCL r1843/Brook r1854）
  • Brook需要ATI HD2000以上的GPU，而OpenCL则需要ATI HD4000以上的GPU）。请阅读ReadMe_AstroPulse_OpenCL_ATI.txt或者ReadMe_AstroPulse_Brook.txt以获取更多信息。当留出一个CPU核心时，可以获得更高的处理效率。当然，在任务管理器中手动将该程序优先级提升至“高”也有类似的效果。
• MultiBeam（ATI OpenCL r1843）
  • 需要ATI HD4000以上的GPU（建议使用ATI HD5000以上的GPU，对于7系和其他Tahiti核心的显卡建议使用4xxx的计算程序）。请阅读ReadMe_MultiBeam_OpenCL_ATI.txt以获取更多信息。当留出一个CPU核心时，可以获得更高的处理效率。当然，在任务管理器中手动将该程序优先级提升至“高”也有类似的效果。

关于CUDA程序

v0.41 版本的综合安装包内提供了多种CUDA程序，选择判据如下：

1. CUDA 2.3（最低驱动190.38）：仅用于老显卡，几乎是万能的。推荐用于8xxx 系列，9xxx 系列，GTX 200 系列等不支持费米/开普勒架构的小显存版本（256MiB）显卡。不兼容费米/开普勒架构。
2. CUDA 3.2（最低驱动263.06）：“存货”，完全万能，支持费米／开普勒架构。推荐用于8xxx 系列，9xxx 系列，GTX 200 系列等显卡的较大显存版本（300+MiB）。
3. CUDA 4.2（最低驱动301.48）：推荐用于费米架构（GTX 4xx~GTX 5xx），可以获得极大的性能提升。
4. CUDA 5.0（最低驱动306.23）：推荐用于开普勒架构（GTX 6xx+），可以获得极大的性能提升。

在优化程序下载网页也提供这种CUDA优化：

1. CUDA 2.2（最低驱动185.85）：“老存货”，为无法更新驱动的用户设计。不兼容费米/开普勒架构。

CUDA程序设置

x41zc或以上的CUDA程序在其安装目录会创建一个mbcuda.cfg，用于自定义程序。（用记事本或类似程序打开编辑）

参数

• processpriority 进程优先级，有'belownormal' （默认）, 'normal', 'abovenormal'（推荐）, or 'high'（刷分用）四个选项。
• pfblockspersm 每个处理器的搜索运行数量，取值1~16，CUDA3.2或更低版本默认为1，CUDA4.0默认为4，高端卡建议适当加大。
• pfperiodsperlaunch 每次内核启动后信号搜索的最大周期，取值1~1000，默认为100

文件中的分号“;”会将内容加载为注释（即不用），删除后就会激活。

对于CUDA3.2以上的程序，允许自定义每个GPU的参数，其中[mbcuda]表示通用设置，形如[busxsloty]表示以下的一段是X控制器Y槽上面的显卡。

其他

• Lunatics Team 发布了 AstroPulse ATI/AMD 纯GPU 和 GPU+CPU 混合优化程序（Win），点击这里查看详情。
• Lunatics Team 发布了 MultiBeam ATI OpenCL 优化程序发布（Win），点击这里查看详情。

附录I：使用Intel显卡计算

现有的优化程序版本（v0.43）和官方服务器均已经在安装向导中提供使用 Intel 显卡的选项，无需冒险这么处理。

警告： 由于计算程序从测试项目提取，且存在微小的版本不同问题，不排除有验证无效或计算错误（爆包）的可能。

用法：

1. 加入SETI@home beta项目，使用支持OpenCL的Intel GPU下载一个WU。（需要BOINC7.0+）
2. 进入BOINC的数据目录（一般在AppData一类的位置），进入Project子目录，找到带有Intel GPU字样的程序并复制到SETI@home的目录。
3. 尝试改写app_info.xml（如果你先安装了优化程序的话）：

代码

警告： 目前可能存在一个问题，即优化程序会删除一些其他的计算程序，可以自己尝试删除该特性。

小贴士： 已知优化程序会在Windows的运行中新建一个命令，这可能是问题的突破口。

这样就完成了！

问题处理

为了防止你的程序被删除，可以尝试事先复制走优化程序（不需要目录下其他文件夹，只要孤立的文件——必须包括app_info），卸载优化再放回。

附录II：进一步提高处理效率

如果你有空有耐心敢尝试，你可以让自己的处理效率更高一点。

GPU 计算程序

请首先阅读GPU 计算#性能考量。

本项目的运算程序和数据文件位于 <BOINC数据目录>/projects/setiathome.berkeley.edu 内。

• 对 CUDA 程序，可以编辑 mbcuda.cfg，使得 processpriority = abovenormal 来获得足够用足显卡计算能力的 CPU 资源，更多请参阅 #CUDA程序设置。
• 对其他程序，可以参阅该目录中 docs/ 文件夹中的文档，通过编辑 cmdline_程序名代号.txt 指定命令行参数来改变优先级和其他的计算细节。例如要让 OpenCL 各程序使用高优先级运行，只需在这些文件中写入 -hp。

自行编译程序

1. 下载源代码：http://lunatics.kwsn.net/index.php?module=Downloads;catd=2
2. 准备编译工具，你主要需要gcc,g++,cmake以及各个GNU lib（Windows下可以使用MinGW和CMake，根据报错log找需要的组件。）
3. 进行编译，使用g++或gcc时你可以加入参数 -march=native -mtune=native -O3 自动利用CPU检测到的指令集并进行优化。对于clang编译器，-O4 会带来更高效率。
   • 理论上使用 -Ofast 效率更高（主要是因为 -ffast-math 去除少量检查后带来的浮点提升），然而可能导致计算错误。
   • 使用 -flto 可能换来一定程度的性能提升。使用 -fpgo 可令程序编译完后运行一次记录常用函数并使编译器重点优化。