Collatz Conjecture - Versionsgeschichte

FalconFly: /* Besonderheiten */

2014-11-04T12:27:00Z

Besonderheiten

← Nächstältere Version		Version vom 4. November 2014, 12:27 Uhr
Zeile 84:		Zeile 84:
	Durch Verwendung von optimierten Parametern lässt sich die GPU-Auslastung sowie die Performance signifikant steigern.		Durch Verwendung von optimierten Parametern lässt sich die GPU-Auslastung sowie die Performance signifikant steigern.

	Die Parameter stehen in den folgenden, ab Werk leeren ~~Konfigurations Dateien~~ im Projektverzeichnis von Colllatz :		Die Parameter stehen in den folgenden, ab Werk leeren Konfigurationsdateien im Projektverzeichnis von Colllatz :

2014-11-03T20:37:03Z

Besonderheiten

← Nächstältere Version		Version vom 3. November 2014, 20:37 Uhr
Zeile 115:		Zeile 115:
	* AMD R7 240......\| verbose=1, threads=10, items_per_kernel=20, kernels_per_reduction=9, sleep=1		* AMD R7 240......\| verbose=1, threads=10, items_per_kernel=20, kernels_per_reduction=9, sleep=1
	* NVidia GT720M..\| verbose=1, threads= 8, items_per_kernel=21, kernels_per_reduction=9, sleep=1		* NVidia GT720M..\| verbose=1, threads= 8, items_per_kernel=21, kernels_per_reduction=9, sleep=1
	* intel HD4000.....\| verbose=1, threads= 8, items_per_kernel=18, kernels_per_reduction=8, sleep=1		* intel HD4000.....\| verbose=1, threads= 8, items_per_kernel=17, kernels_per_reduction=8, sleep=1
	----		----

2014-11-03T01:49:54Z

Besonderheiten

← Nächstältere Version		Version vom 3. November 2014, 01:49 Uhr
Zeile 91:		Zeile 91:
	* solo_collatz_6.04_windows_x86_64__opencl_amd_gpu.config		* solo_collatz_6.04_windows_x86_64__opencl_amd_gpu.config
	* mini_collatz_6.04_windows_x86_64__opencl_amd_gpu.config		* mini_collatz_6.04_windows_x86_64__opencl_amd_gpu.config


	Beispiel für das Format der Config-Datei :		Beispiel für das Format der Config-Datei :

2014-11-03T01:49:33Z

Besonderheiten

← Nächstältere Version		Version vom 3. November 2014, 01:49 Uhr
Zeile 93:		Zeile 93:

	Beispiel für das Format der Config-Datei :		Beispiel für das Format der Config-Datei :

	verbose=1		verbose=1

	threads=8		threads=8

	items_per_kernel=20		items_per_kernel=20

	kernels_per_reduction=8		kernels_per_reduction=8

	sleep=1		sleep=1


	Bekannte optimale Parameter :		Bekannte optimale Parameter :

2014-11-03T01:49:05Z

← Nächstältere Version		Version vom 3. November 2014, 01:49 Uhr
Zeile 92:		Zeile 92:
	* mini_collatz_6.04_windows_x86_64__opencl_amd_gpu.config		* mini_collatz_6.04_windows_x86_64__opencl_amd_gpu.config

			Beispiel für das Format der Config-Datei :
			verbose=1
			threads=8
			items_per_kernel=20
			kernels_per_reduction=8
			sleep=1

	Bekannte optimale Parameter :		Bekannte optimale Parameter :

2014-11-02T17:20:55Z

← Nächstältere Version		Version vom 2. November 2014, 17:20 Uhr
Zeile 40:		Zeile 40:
	\| {{Steckbrief P3D-Statistik Live\|Name=Collatz Conjecture}}		\| {{Steckbrief P3D-Statistik Live\|Name=Collatz Conjecture}}
	\|}		\|}

	~~{{Stub Artikel\|Einleitung, Beschreibung, Steckbrief, Erfolge, Besonderheiten}}~~

	== Projektbeschreibung ==		== Projektbeschreibung ==

2014-11-02T14:06:42Z

Besonderheiten

← Nächstältere Version		Version vom 2. November 2014, 14:06 Uhr
Zeile 112:		Zeile 112:
	Da der Server u.U. auch relativ langsamer Hardware nach der ersten Anmeldung eine Large-Workunit zusendet (was in extrem langen Berechnungszeiten münden kann), ist es sehr empfehlenswert, diese Auswahl vor Hinzufügen von Rechnern zu treffen.		Da der Server u.U. auch relativ langsamer Hardware nach der ersten Anmeldung eine Large-Workunit zusendet (was in extrem langen Berechnungszeiten münden kann), ist es sehr empfehlenswert, diese Auswahl vor Hinzufügen von Rechnern zu treffen.
	----		----
	NVidia-Benutzer sollten in den Collatz Web-Preferences NVidia_OpenCL deaktivieren, da sich gegenüber der CUDA Application ~~keine erkennbaren Vorteile~~ - aber eine weitaus höhere CPU-Belastung ergibt.		NVidia-Benutzer sollten in den Collatz Web-Preferences NVidia_OpenCL deaktivieren, da sich gegenüber der CUDA Application kein erkennbarer Vorteil - aber eine weitaus höhere CPU-Belastung ergibt.
	----		----
	Sofern GPUs mit hohen Optimierungen betrieben werden, benötigen AMD (OpenCL) und NVidia (CUDA) GPUs keinen extra für Collatz reservierten CPU-Kern.		Sofern GPUs mit hohen Optimierungen betrieben werden, benötigen AMD (OpenCL) und NVidia (CUDA) GPUs keinen extra für Collatz reservierten CPU-Kern.

2014-11-02T14:03:44Z

Projektbeschreibung

← Nächstältere Version		Version vom 2. November 2014, 14:03 Uhr
Zeile 56:		Zeile 56:

	Collatz Conjecture setzt auf die Suche nach einem solchen Widerspruch durch Testen immer weiter steigender Ausgangswerte.		Collatz Conjecture setzt auf die Suche nach einem solchen Widerspruch durch Testen immer weiter steigender Ausgangswerte.


	Kurzbeschreibung des Collatz-Problems :		Kurzbeschreibung des Collatz-Problems :

2014-11-02T14:03:22Z

Projektbeschreibung

← Nächstältere Version		Version vom 2. November 2014, 14:03 Uhr
Zeile 55:		Zeile 55:
	Dieses Verfahren konnte bereits bei anderen, vergleichbaren mathematischen Problemen erfolgreich angewendet werden.		Dieses Verfahren konnte bereits bei anderen, vergleichbaren mathematischen Problemen erfolgreich angewendet werden.

	Collatz Conjecture setzt auf die Suche nach einem solchen Widerspruch durch Testen immer weiter ~~steigenden~~ Ausgangswerte.		Collatz Conjecture setzt auf die Suche nach einem solchen Widerspruch durch Testen immer weiter steigender Ausgangswerte.

	Kurzbeschreibung des Collatz-Problems :		Kurzbeschreibung des Collatz-Problems :

2014-11-02T13:01:35Z

Besonderheiten

← Nächstältere Version		Version vom 2. November 2014, 13:01 Uhr
Zeile 110:		Zeile 110:

	Da der Server u.U. auch relativ langsamer Hardware nach der ersten Anmeldung eine Large-Workunit zusendet (was in extrem langen Berechnungszeiten münden kann), ist es sehr empfehlenswert, diese Auswahl vor Hinzufügen von Rechnern zu treffen.		Da der Server u.U. auch relativ langsamer Hardware nach der ersten Anmeldung eine Large-Workunit zusendet (was in extrem langen Berechnungszeiten münden kann), ist es sehr empfehlenswert, diese Auswahl vor Hinzufügen von Rechnern zu treffen.
			----
			NVidia-Benutzer sollten in den Collatz Web-Preferences NVidia_OpenCL deaktivieren, da sich gegenüber der CUDA Application keine erkennbaren Vorteile - aber eine weitaus höhere CPU-Belastung ergibt.
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			Sofern GPUs mit hohen Optimierungen betrieben werden, benötigen AMD (OpenCL) und NVidia (CUDA) GPUs keinen extra für Collatz reservierten CPU-Kern.

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