Preguntas frecuentes

Una red de cálculo para la investigación, formada por ordenadores que la gente presta. Los investigadores pueden usarla para investigaciones que necesitan mucha potencia de cálculo; los colaboradores prestan su tarjeta gráfica o su procesador cuando no los necesitan.

GPU Goblin está diseñado y desarrollado por Nicolas Michel, miembro del LAAS-CNRS, un laboratorio de investigación en Toulouse, Francia. Es un proyecto personal, no un servicio oficial del CNRS.

Sí, para la investigación y cualquier uso no comercial. Prestar no cuesta más que electricidad, y calcular en la red es gratuito para la investigación. El software tiene el código fuente disponible bajo la licencia PolyForm Noncommercial.

El código fuente está publicado, pero bajo la licencia PolyForm Noncommercial: gratuito para la investigación y el uso no comercial, no de código abierto en el sentido de la OSI. El uso comercial requiere el acuerdo del autor.

En preparación de la beta: la red funciona y se está probando antes de una apertura más amplia. Hoy funciona en Linux; una versión para Windows llegará muy pronto, y está prevista una versión para Android.

No. Ganas créditos que cuentan tu contribución, pero los créditos no tienen ningún valor monetario ni se promete ninguno.

Tu máquina solo ejecuta el código de cálculo propio de GPU Goblin, nunca un programa enviado por un investigador, y cada tarea se ejecuta en un entorno aislado sin acceso a la red, lejos de tus archivos, con límites de memoria y de disco.

Tú decides: presta solo mientras no estás, en las horas que elijas, nunca mientras un juego usa la tarjeta, nunca por encima de una temperatura. Pausa al instante desde el icono de la bandeja cuando quieras.

Lo que consume tu tarjeta gráfica en carga, y solo mientras calcula. Limitar las horas y la temperatura limita el consumo.

Un ordenador Linux x86-64 (una versión para Windows llegará muy pronto). Tarjetas gráficas NVIDIA, AMD o Intel mediante Vulkan; las tarjetas NVIDIA también pueden usar el motor CUDA nativo, más rápido. Los procesadores también funcionan, más despacio.

Sí. La aplicación tiene un modo consola para servidores, y en una máquina con varias tarjetas cada tarjeta calcula por separado, todas vinculadas a tu cuenta.

Solo recibe fragmentos de los datos que necesitan sus tareas: tablas de números, sin nombre de archivo ni descripción de lo que representan (el texto llega como tokens numéricos). A los investigadores se les pide no enviar datos sensibles a la red abierta.

Para ahorrar ancho de banda del servidor, las máquinas comparten datos entre ellas; mientras esto está activado, las demás máquinas autorizadas sobre los mismos datos pueden ver tu dirección pública. Puedes desactivarlo.

Hoy: grandes productos de matrices, cálculos descritos como grafos de operaciones con tensores (más de 45 operadores, capturados desde PyTorch, por ejemplo) y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático (redes convolucionales, transformers, modelos de lenguaje). Los cálculos más grandes que cualquier máquina individual se dividen automáticamente. Las máquinas de los colaboradores solo ejecutan los tipos de cálculo del catálogo de la plataforma, nunca código arbitrario: con el tiempo se añaden otros tipos al catálogo, así que cuéntanos qué necesitas.

Cada resultado lo recalcula un validador independiente o se compara con el mismo cálculo hecho por otro colaborador, dentro de una tolerancia medida, antes de usarse.

Por defecto, en el nodo de tu laboratorio, un servicio instalado en tu laboratorio. Nunca envía tus conjuntos de datos tal cual: envía a las máquinas que calculan operaciones que calcular, con solo los números que necesita cada tarea. El servidor no almacena ningún dato de investigación.

Desde tu cuenta: inicia sesión con tu dirección de correo y rellena la solicitud de acceso para investigadores.