machinerun 24/7 mit workload

[chkarstens]

also ich bin begeisteter seti@home nutzer gewesen, wie seti ja schon, wie ich sehen konnte, im forum diskutiert wurde.
einmal kam der verweis auf rechenkraft.de.
es wurde auch noch folgendes diskutiert,dass mich zudem zu dieser idee führte diesen thread zu eröffnen. es war die diskussion, ob man oder wer, nachts seine sgi-maschine ausschaltet.
da, so folgere ich könnte eine bildung einer gemeinsamen mood-indigo-distributed-computing-gruppe doch interessant sein? ich für meinen teil hatte mich bisher noch nirgends angeschlossen, entschlösse mich ob meines neuanfangs mit meiner sgi octane (und dem willen der abnabelung vor allem von m$ und wintel-rechnern) umso leichter mit euch, mir, seitdem ich forum-mitglied bin, spontan sympathischen, mood-indigo-freunden eine gruppe aufzuziehen.
man könnte diskutieren, ob es umbedingt der seti-client sein muss, ob es überhaupt sinn machte und so fort.

freue mich über eure resonnanz, christian

[SmellyCat]

Ob Seti Sinn macht ist eine Glaubensfrage - ich fand noch nix besseres Systemübergreifendes.

Es gab früher mal Crunching Systeme bei denen man etwas gewinnen konnte. D. h. man rechnete irgendwas als Gruppe und bei einem gewissen Fixdatum wurden Preise anhand des Rangs an die Gruppen verteilt.

Ich weiss nicht ob es noch was derartiges seriöses gibt.

Nb: ich bin hier aktiv: http://setiathome.ssl.berkeley.edu/stats/team/team_113583.html

[chkarstens]

hallo,
ich hätte da an www.distributed.net gedacht.
dort könnte man sogar etwas gewinnen.
als gruppe, bekäme die gruppe einen teil des preises und einen teil derjenige rechner, der den verschlüsselten text dechifriert.
wäre ja nicht schlecht, wenn das forum so zu "startkapital" fetenkapital oder ähnliches käme.
ich dachte auch an eine exclusive sgi-gruppe, gibt es die schon woanders?

leider ist die performance der mips-cpus nicht so berauschend, wie sie bei seti ist.

habe heute  versucht eine kurze übersicht zusammenzustellen und die einzellnen distributed computing initiativen zu charakterisieren. das braucht aber noch einen feinschliff. ich stelle das später hierher.

grüsse christian.

[Galahad]

Vielleicht wenn man sich an was Fließkommalastigem beteiligt, da könnte doch ein R10k noch was weißen, denke ich.

Vielleicht schafft ja auch jemand, die Geometrieeinheiten, die in all den SGIs vor sich hingammeln, für sowas zu benutzen, wie NVidia den Pixel Shader für Game of Life.

[chkarstens]

hi allerseits!

gerade bei meinem vorschlag, der teilnahme an dem distributed-computing-projekt: distributed.net, ist nicht so performant, auf mips-hardware!-leider!
ich brachte es in die diskussion, weil es dort etwas zu gewinnen gibt, als einzigem non-commercial-projekt bezüglich distributed-computing.

die erfahrungen anderer ist wohl so, dass bei seti@home die performance der mips-hardware gut sei (ich denke an malakim alias elmar ...) .
aber: ist seti nicht etwas, na, sinnlos, nachdem der hype vorbei istr und es viel mehr distributed-computing-projekte gibt als vormals?
sinnvoller ist es vielleicht folding@home laufen zu lassen?


@ (sir) galahad:

weist du darüber habe ich auch in den letzten tagen nachgedacht, als in der c´t ein artikel über die geforce fx vs radeon 9700 pro etc. zu lesen war. mir war so als hätte es da einen artikel in einer der vergangenen c´t exemplaren gegeben, in dem die zukünftige nutzung der sehr schnellen programmierbaren, parallelen grafikrecheneinheiten (verzeih die etwas allgemeine umschreibung, ich bewege mich hier auf für mich unexploriertem terrain) und dem schnellen speicher für wissenschaftliche anwendungen.
da kam mir doch auch die sgi in den sinn, ob es dort programmierbare  grafik-recheneinheiten gäbe?

--> fragen:_ weisst du die quelle deiner angegebenen game_of_life-nvidia anwendung?
kennst du dich mit der programmmierung von sgi grafikhardware aus ? quellen zum selbststudium??

grüsse christian

[rob_gester]

@chkarstens
wenn dich das so interessiert, verfolge das, was die mit-pioniere von boston machen -> marvin minsky und die anderen, vor allem sein schüler danny hillis, der für parallel- und distributed-computing vieles investiert hat.
rob

[Galahad]

Mehr weiß ich darüber auch nicht, leider.