И ещё, а не мог бы кто-нибудь провести серию расчётов с выключенным Hyper-Threading и серию расчётов с включенным Hyper-Threading, чтобы сравнить и узнать, а как для Acoustics@home - лучше включать или выключать Hyper-Threading?

Был на конференции, вот только сегодня вернулся. Надеюсь доделаю и запущу генератор заданий завтра.

Я попросил предметника проекта написать небольшой текст, скоро будет.

А Вы сами почему не проведете?

Ну просто у меня нет возможности сейчас временно выделить время на тесты, эксперименты.

Так а приложения все однопоточные. Но в общем, смысл понятен. Hyper-Threading надо включать!

И ещё, а вот кажется, на узле где работает проект Acoustics@home там часы на 10 минут отстают.

32-битный Atom считает с Hyper-Threading (правда не 24/7). Отключать его не хочу, думаю с ним получается больше выработки.

Небольшой комментарий про промежуточные результаты. Я сам не специалист в подводной акустике, но постараюсь пояснить на своем уровне понимания. А предметник пока пишет научно-популярную заметку на сайт проекта про нашу научную цель .
Посчитались уже почти все wu первого эксперимента. Он состоял в том, что мы пытались восстановить значения скоростей звука в водных слоях, а также расстояние от источника до приемника акустического сигнала. При этом мы работали с реальной гидрологией - т.е. у нас использовали реальные данные измерений, получанные с помощью приборов с исследовательского корабля в конкретной точке Японского моря. Сигнал у нас пока искусственный - мы его генерируем сами, пропускаем через эту реальную среду и пытаемся восстановить параметры среды (т.е. решаем обратную задачу подводной акустики). Т.е. мы пока что тренируемся решать задачи такого типа, и правильный ответ мы знаем - с ним мы и сравниваем то, что нашлось в итоге. Раньше и гидрология была искусственной у нас, вот в этой и этой статьях. Т.е. важный шаг вперед сделан. В итоге (уже в этом году) планируем перейти на задачи и с реальным сигналом. Возвращаясь с эксперименту - мы восстанавливали скорость звука в 5-ти слоях воды, а также расстояние от источника до приемника сигнала. Ранее на кластере мы рассматривали похожую задачу, но с 4-мя сломи воды. Здесь каждый слой - это еще один варьируемый параметр, для 5-ти слоев кластера нам не хватало. Уже полученные результаты экспериментов наглядно показывают, что для восстовления параметров среды нужно варьировать не только скорость звука в слоях воды, но и количество этих слоев, а также их толщину (сейчас у нас число слоев фиксировано и толщина у всех одинаковая). Собственно такой эксперимент и запустим в ближайшее время. А пока пару дней заданий в проекте не будет. Там есть еще что запустить по старой схеме (с фиксированными слоями), но ведь уже видно что надо запускать по-новому. Надеюсь, что пауза будет недолгой.

Искусственный - это значит его по факту не было, но мы сгенерировали данные этого сигнала сами, чтобы был похож на настоящий. Чтобы тренироваться. Реальный - полученный с помощью приборов. Как это предположительно будет выглядеть. Выходит научно-исследовательское судно в море, с кормы в воду спускают гидрофон (по сути подводный микрофон). Затем с носа судна отправляется под водой сигнал. Принятая практика - лопать под водой лампочки с помощью специального приспособления. Сигнал от лопнувшей лампочки ловится гидрофоном, попутно проходя через слои воды и через слои дна. Вот по этому сигналу будет восстаналивать параметры среды (слоев воды и/или дна), а также расстояние между истончиком и приемником сигнала. Собственно тут и появляется много расчетов - варьируем значения среды, и смотрим как они соотносятся с полученным сигналом - тут возникает задача оптимизации целевой функции. Прямо сейчас идут переговоры о получении реальных данных. Это будет либо экспедиция (летом), либо найдем у коолег уже полученные данные, которые для этой задачи подходят.

здорово, технология 21 века - лопаем под водой лампочки )). с такими технологиями наш электроламповый завод без работы точно не останется )))

Ну вот как-то так, канадские коллеги собственно недавно и подсказали что можно так делать. Дешево и сердито.