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채굴
2024-06-09 11:38:10

fact0rn 마이너 1.223 입니다.

크게 변경사항은 없으나 GPU사용에따라 몇가지 변경하거나 개선해야 할것이 있어서 패치합니다.

 

1. 패치 파일

전체파일 : wget http://factorn.iptime.org:32080/download/fact_dist_20_04_v1.22.RTX30XX.tar.gz

업데이트 1.62 -> 1.22 : wget http://factorn.iptime.org:32080/download/fact_dist_20_04_v1.062-to-v1.22.RTX30XX.tar.gz

업데이트 1.20 -> 1.22 : wget http://factorn.iptime.org:32080/download/fact_dist_20_04_v1.20-to-v1.22.tar.gz

 

2. 주 패치 내용

-  옵션 추가

export USE_GCD_PROCESS="True"

기본 옵션은 True 입니다. 

최대 공약수 계산을 하여 제거할 것인가를 묻는 것으로 1000개의 후보의 경우 100개정도 압축해줍니다.

소요시간이 28비트의 경우 약 5~10초(7950X) 걸립니다.

기존에 사용했지만 경우에 따라 생략할 수 있기에 옵션에 넣었습니다.

export MAX_SIEVE_LEVEL=28

최대 공약수 계산을 하여 후보자 필터링을 하고자 할 경우 최대 공약수를 구할 소수의 크기입니다.

28비트이면 (1~536870911) 내의 소인수로 미리 제거하겠다는 뜻입니다.

기존에 사용했지만 경우에 따라 낮추거나 높일 필요가 있기에 옵션에 넣었습니다.

예시 : 28비트 : 5초 소요,  20비트 : 1초 소요

 

3. 활용방법 예제

예시) 

목표 :

- CUDA-ECM을 사용할 것이다.

- 최대공약수 필터기능을 최소화 하여 소요시간을 단축한다.

- 최초진입은 CUDAECM 1~2레벨으로 빠른 진입을 원한다.

- MSIEVE 선형대수 진입 전에 CUDAECM 사용을 끝내야 한다.

설정 :

--mine.sh--

export CUDAECM_MAX_LEVEL=3

export FIRST_ACCEPT_LEVEL=2 #Default 4
export SECOND_ACCEPT_LEVEL=3 #Default 4
export THIRD_ACCEPT_LEVEL=3 #Default 4
export W_MUL_INTERVAL=12
export MAX_SIEVE_LEVEL=20

--gpu-server/gpu_config_3.ini--

기존 b1 = 1000000 에서 b1 = 1500000 으로 변경

변경사유 : 3090 의 경우 msieve cuda 진입전에 끝낼수 있는 값 설정 (즉, 본인 GPU 에 맞추어 변경하는게 효율적입니다.듀얼 3090은 1800000 으로 사용중)

 

응용은 영역은 큽니다.

export CUDAECM_MAX_LEVEL=2

으로 해서 단 2단계로 해도 됩니다.

이때는 gpu-server/gpu_config_3.ini 를 gpu-server/gpu_config_2.ini 으로 복사해서 수정한게 좋습니다.

 

또 다른 응용으로는

export USE_GCD_PROCESS="False" 으로 하고

export W_MUL_INTERVAL=8 (낮춘 사유는 CUDA-ECM의 후보자 최대 갯수가 1000개를 넘어서면 에러가 발생됨)

 

4. 1.20 버전부터 있던 옵션인데 사용방법을 잘 모르고 계신것중 하나

export CADO_CLIENT_THREAD_COUNT=4

클라이언트의 갯수가 늘어남에 따라 병목현상이 일어나고 있습니다.

5~6대까지는 클라이언트의 프로세스당 스레드 갯수는 2 가 가장 적당했는데요. 지금은 조정이 필요한 듯 보입니다.

CADO_CLIENT_THREAD_COUNT 을 변경할려면 클라이언트 / 마스터 mine.sh 에 모두 적용해야 합니다.

그리고 마스터에서는 추가적으로 bin/cadorun.sh 에서 cado-nfs의 옵션도 바꾸어야 합니다.

--client-threads 4

이렇게 바꾸던지 아니면 추가해야 합니다.

예시) 

./cado-nfs.py --parameters  ../bin/params.c120  --server $cand tasks.workdir="/dev/ramdisk/c105/" server.port=24242 server.ssl=no server.whitelist=0.0.0.0/0 tasks.sieve.rels_wanted=16500000 tasks.sieve.qrange=12000  tasks.polyselect.threads=8 --client-threads 4 -t all --no-colors

 

 

 

 

 

그런데 생각해보니 20 보다는 24또는 25가 괜찮을거 같네요
28비트가 5~10초 걸리는데 2^28 과 2^25 의 차이는 8배이고 2^28과 2^24의 차이는 16배이니..
1초미만으로 유지할려면 24~25 정도로 해도 충분하겠네요

export MAX_SIEVE_LEVEL=24 or export MAX_SIEVE_LEVEL=25 

 

 

 

 

 

 

 

1,180
댓글 19
  • ?
    쉽게 설명할려고 해도 점점 전문가가 아니면 무슨뜻인지 모르겠네요.
    프로그램 내부의 옵션들을 파라메터로 끄집어 내고 있는데 초보자에게 점점 어려워지고 있네요
    그러나 최소 한가지 옵션은 변경하는게 좋을거에요.
    MAX_SIEVE_LEVEL=20
    음.. 20보다는 24~25가 더 좋겠네요
  • ?
    오늘도 고생많으시네요. 항상감사드립니다.
  • ?
    CUDA_ecm 을 사용하지 않아도 export MAX_SIEVE_LEVEL=20 은 유효한지요?
    그리고 mise.sh 에 export MAX_SIEVE_LEVEL=20, export USE_GCD_PROCESS="True" 항목이 나타나지 않습니다.
    수동으로 직접 추가 하는건지요?
  • ?
    @dreamminer
    예 3~4초 이득을 봅니다.
    그런데 생각해보니 20 보다는 24또는 25가 괜찮을거 같네요
    28비트가 5~10초 걸리는데 2^28 과 2^25 의 차이는 8배이고 2^28과 2^24의 차이는 16배이니..
    1초미만으로 24~25 정도로 해도 충분하겠네요
  • ?
    작성자가 삭제한 댓글입니다
  • ?
    @아리스토이
    화면 크기 때문이었습니다 ㅠ
    글이 넘 길어서저 밀렸던거에요 ㅎ..
  • ?
    THREAD_COUNT를 수정하니 훨 낫네요~ 병렬 프로세스를 줄이고 chunk를 키워 오버헤드를 줄이는 듯? 하군요..
  • ?
    W_MUL_INTERVAL을 계산하기 빠듯할 정도로 많이 주는 이유가 있을까요?
  • ?
    @톰마
    너무 적으면 블럭 1회에 1번하기도 어려워서요.
    하나의 블럭에 10여개의 W값 이 나오고 W값에 2^W_MUL_INTERVAL 의 범의 숫자를 가져옵니다.
    W값이 바뀌면 기준치가 달라지기에 CPU-ECM이나 CUDA-ECM을 다시해야 합니다.
    그리고 CUDA-ECM 한번에 여러개를 병렬로 처리하니 그 용량에 최대한 맞추려고 하는거에요

    그리고 가령 2^10 이면 1024개의 숫자를 가져오고 GCD 를 거치면 150개 정도 되고 CUDA-ECM 1레벨을 거치면 30~50개정도..
    이중에 CPU-ECM을 0.28정도 거치면 2~4개정도 살아 남습니다.
    따라서 블럭에 1번만 할 생각이라면 W_MUL_INTERVAL 를 6~8 사이 2~3회정도 할려면 8~11정도.. 4회정도 할려면 12정도입니다.
    아까도 이야기 했지만 시드 바뀌면 CPU-ECM등 연산을 다시하기에 1번에 끝내기 위함입니다.

    그리고 나중에 수정할 것이지만 CUDA 연산이 블럭이 바뀔때에만 하고 있습니다.
    원래는 W (기준 시드값) 이 바뀔때 마다 해야 하거든요.
    이거는 현재 고치고 있으며 다음주 토요일 배포할 예정입니다.
  • ?
    @꼬로미
    아하.. 쿠다코어 갯수가 달라서 그런 듯 합니다. 저는 2070ti 2대로 돌리니 많이 주면 연산이 한번에 안끝나더라구요.
  • ?
    export USE_GCD_PROCESS="True"
    export MAX_SIEVE_LEVEL=28

    이 두옵션은 마스터 mine.sh 에만 적용하면 될까요?
  • ?
    @junfa
    예 2가지는 마스터에만 적용입니다.
  • ?
    CADO_CLIENT_THREAD_COUNT 의 경우는 어차피 꼬로미님이 해당 값을 mine.sh 에서 export 로 외부반영시키시기 때문에

    /bin/cadorun.sh 에서의 client-threads 값을 수동값으로 입력하는 것보다

    /cado-nfs.py --parameters ../bin/params.c120 --server $cand tasks.workdir="/dev/ramdisk/c105/" server.port=24242 server.ssl=no server.whitelist=0.0.0.0/0 tasks.sieve.rels_wanted=16500000 tasks.sieve.qrange=12000 tasks.polyselect.threads=8 --client-threads $CADO_CLIENT_THREAD_COUNT -t all --no-colors

    처럼 수정하면 향후에 쓰레드값을 수정하더라도 mine.sh 에서만 수정하면 되니까 더 편합니다.
  • ?
    항상 고생이 많으십니다.
  • ?
    아참... 근데 꼬로미님 polyselect.thread 값은 cadorun.sh 상에서 2로 잡아두셨잖아요? 근데 예시문에서는 client-thread값을 4로 올릴때 polyselect.thread 값은 8로 바꾸신건 뭔가 이유라던가 연관성같은게 있나요? 슬레이브의 수가 많을수록 polyselect 값이 높을수록 많이 유리하거나 한다던지...
  • ?
    @적왕슈리
    없습니다.
    원래 4로 해야 하는데. 8로 해도 큰 차이는 없지만 조금 더 좋은듯 해서요.
  • ?
    좋은 정보 감사드립니다!!
  • ?
    --client-threads 4 이 부분이 SMT on에서는 더 올려야 하는거지요? 기존 $2가 스레드 수였던 것 같아서..
  • ?
    @톰마
    $2는 수동으로 바꾸어야 합니다.
    SMT on/off 차이는 지금 난이도에서 테스트 안해봤습니다만 아직도 on 이 더 좋을거에요.
    음.. 모르겠다... ㅋㅋ 지금 난이도 에서는 모르겠네요 380까지는 해봤는데..
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