Program BOINC někteří čtenáři znají, jiní o něm nikdy neslyšeli. Jedná se o software na distribuované výpočty, můžete tak zapůjčit výkon svého počítače pro dobrou věc a pomáhat různým institucím na celém světě. Od hledání meteoritů, počítání proteinů, počítání prvočísel až po hledání mimozemského života. Projektů je k dispozici celá řada, většinou se počítá na procesorech. Existuje nemalé množství projektů, které podporují výpočty na grafických kartách, nejčastěji se používá jazyk OpenCL, jelikož se jedná o otevřený standard a funguje na velké škále grafických karet. Některé projekty využívají i CUDA aplikace, ale většinou se počítá za pomoci OpenCL.

Původně jsem chtěl tuto kapitolu dostat do recenze RTX 3090, ale časově to nevyšlo. Stihl jsem otestovat jen samotnou RTX 3090 a to by nedávalo smysl. Rozhodl jsem se tak vydat tento krátký článek, jelikož jsem mezitím otestoval ostatní karty, které byly i v recenzi.

Původní recenzi si můžete přečíst kliknutím zde:

• RECENZE: Gigabyte GeForce RTX 3090 GAMING OC 24G

Hlavním limitujícím faktorem je tradičně čas, nakonec jsem za pomoci jednoho kamaráda, který je velký nadšenec do BOINC projektů a turnajů vybral čtyři projekty, které jsou napsané i v OpenCL a běží tak na AMD i NVIDIA grafikách. Některé úkoly mohou zabrat i desítky minut, ale na takto výkonném hardwaru jsou to jednotky minut. Zároveň bych chtěl upozornit, že grafické karty RTX 3000 jsou celkem novinkou, takže tyto aplikace nemusí být úplně dobře optimalizované a je velmi pravděpodobné, že se časem jejich výkon v testovaných a dalších aplikacích zvýší.

Každý úkol nechám spočítat pětkrát a uvádím tak průměrný čas výpočtu, ten první je většinou o pár vteřin delší, než ostatní.

Prvním projektem je Collatz Sieve, což je projekt, který se zabývá řešením Collatzova problému. Přiznám se na rovinu, že matematické problémy nejsou zrovna mou parketou a velmi drze tak zkopíruji jeden odstavec z Wikipedie, případní matematici nejspíše tuší o co se jedná a ostatní jistě využijí Internet na dohledání dokumentace různých výzkumníků.

Collatzův problém je v matematice domněnka, kterou vyslovil Lothar Collatz. Tento problém je rovněž známý pod názvy 3n + 1 problém, Ulamův problém (podle Stanisława Ulama), Kakutanův problém (podle Šizua Kakutaniho), Thwaitův problém (podle sira Bryana Thwaitese), Hassův algoritmus (podle Helmuta Hasseho) nebo také jako Syrakuský problém. Posloupnost takto zkoumaných čísel se někdy nazývá též jako posloupnost ledové kroupy (protože hodnota čísel v posloupnosti často mnohokrát klesne a opět se zvýší, podobně jako ledové kroupy mění svoji výšku, když dochází k jejich tvorbě v oblacích).

Domněnka může být shrnuta následovně. Vezmi jakékoliv kladné celé číslo n. Pokud je n sudé číslo, vyděl jej dvěma, a získej tak n / 2. Pokud je n liché číslo, vynásob jej třemi, přičti jedničku, a získej tak 3n + 1. Tento postup (v angličtině nazývaný také „Half Or Triple Plus One“ nebo HOTPO) opakuj donekonečna. Domněnka je taková, že nezáleží na tom, jaké počáteční číslo n je zvoleno − výsledná posloupnost vždy nakonec dojde k číslu 1.

Co se výkonu týče, RTX 3090 je zde nejrychlejší společně s RTX 2080 Ti. RTX 2060 SUPER není o moc dále, problém je ten, že tato aplikace vytěžuje poměrně málo grafické jádro, na RTX 3090 bylo využití GPU okolo 44%, na ostatních kartách o něco více, ale i tak se relativně flákají. Radeony jsou zde výrazně pomalejší a také s málo vytíženým GPU.

Einstein@Home projekt se snaží skenovat nasbíraná data z observatoře LIGO, Areciho rádiového teleskopu a z Fermi Gamma-ray satelitu. Cílem je nalézt rádiové vlny, které vysílají pulsary(typ neutronové hvězdy). Tato aplikace trošku zamávala s pořadníkem, RTX 3090 je opět nejrychlejší, nicméně Radeon RX Vega 56 se hlásí ke slovu a je jen o několik sekund pomalejší. Překvapilo mně, že i Radeon RX 5700 XT překonává GeForce RTX 2080 Ti.

Milkyway@home projekt zkoumá naši galaxii, tedy Mléčnou dráhu. Snaží se mapovat historii naší galaxie analýzou hvězd, které se v ní pohybují. Součástí projektu je i hledání temné hmoty. Tento projekt velmi chutná Radeonům, Vega 56 zde zcela drtivě překonává všechny ostatní karty, což je poněkud šokující. GeForce RTX 3090 je zde 1,8x pomalejší.

Posledním testovaným projektem je Primegrid, tedy hledání prvočísel. Konrétní aplikace je pak Genefer, tedy "Genefer: Programs for Finding Large Probable Generalized Fermat Primes". Pokud Vás zajímají detaily, můžete si o tom přečíst zde, přiznám se, že přesný účel jde mimo mně: https://openresearchsoftware.metajnl.com/articles/10.5334/jors.ca/print/

Povšimněte si také, že 3090 NENÍ prvočíslo. Co se výkonu týče, v této aplikaci opět vítězí GeForce nad Radeony, nicméně i tak mě překvapilo, že GTX 1080 je zde pomalejší než RTX 2060 SUPER.

Na závěr musím uvést, že existuje celá řada dalších projektů, nicméně tuto sadu testů zařadím do dalších recenzí grafických karet, jelikož existuje skupina lidí, které tato problematika zajímá. A jak grafiky počítají vám?