अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

लोगों द्वारा उधार दिए गए कंप्यूटरों से बना शोध के लिए एक कंप्यूटिंग नेटवर्क। शोधकर्ता इसका उपयोग ऐसे शोध के लिए कर सकते हैं जिसमें बहुत अधिक गणना-शक्ति चाहिए; योगदानकर्ता अपना ग्राफ़िक्स कार्ड या प्रोसेसर तब उधार देते हैं जब उन्हें उसकी ज़रूरत नहीं होती।

GPU Goblin का डिज़ाइन और विकास Nicolas Michel ने किया है, जो फ़्रांस के Toulouse की एक शोध प्रयोगशाला LAAS-CNRS के सदस्य हैं। यह एक निजी परियोजना है, CNRS की कोई आधिकारिक सेवा नहीं।

हाँ, शोध और किसी भी गैर-व्यावसायिक उपयोग के लिए। उधार देने में बिजली के अलावा कोई खर्च नहीं, और ग्रिड पर गणना शोध के लिए मुफ़्त है। सॉफ़्टवेयर का स्रोत PolyForm Noncommercial लाइसेंस के तहत उपलब्ध है।

स्रोत कोड प्रकाशित है, लेकिन PolyForm Noncommercial लाइसेंस के तहत: शोध और गैर-व्यावसायिक उपयोग के लिए मुफ़्त, OSI के अर्थ में ओपन सोर्स नहीं। व्यावसायिक उपयोग के लिए लेखक की सहमति आवश्यक है।

बीटा की तैयारी में: ग्रिड काम करता है और व्यापक रूप से खोलने से पहले उसका परीक्षण हो रहा है। यह आज Linux पर चलता है; Windows संस्करण बहुत जल्द आ रहा है, और Android संस्करण की योजना है।

नहीं। आप क्रेडिट कमाते हैं जो आपके योगदान को गिनते हैं, लेकिन क्रेडिट का कोई मौद्रिक मूल्य नहीं है और ऐसा कोई वादा नहीं किया जाता।

आपकी मशीन केवल GPU Goblin का अपना गणना कोड चलाती है, कभी भी किसी शोधकर्ता द्वारा भेजा गया प्रोग्राम नहीं, और हर कार्य नेटवर्क पहुँच के बिना, आपकी फ़ाइलों से दूर, मेमोरी और डिस्क की सीमाओं के साथ एक सैंडबॉक्स में चलता है।

आप तय करते हैं: केवल जब आप दूर हों, चुने हुए घंटों में, कभी नहीं जब कोई गेम कार्ड इस्तेमाल कर रहा हो, कभी नहीं किसी तापमान से ऊपर। जब चाहें ट्रे आइकन से तुरंत रोकें।

उतनी जितनी आपका ग्राफ़िक्स कार्ड लोड पर लेता है, केवल तब जब वह गणना कर रहा हो। घंटे और तापमान सीमित करने से खपत भी सीमित होती है।

एक Linux x86-64 कंप्यूटर (Windows संस्करण बहुत जल्द आ रहा है)। Vulkan के माध्यम से NVIDIA, AMD या Intel के ग्राफ़िक्स कार्ड; NVIDIA कार्ड तेज़ मूल CUDA इंजन भी इस्तेमाल कर सकते हैं। प्रोसेसर भी काम करते हैं, धीमे।

हाँ। एप्लिकेशन में सर्वरों के लिए कंसोल मोड है, और कई कार्ड वाली मशीन में हर कार्ड अलग से गणना करता है, सभी आपके खाते से जुड़े हुए।

इसे केवल उस डेटा के टुकड़े मिलते हैं जिसकी उसके कार्यों को ज़रूरत होती है: संख्याओं की सरणियाँ, बिना फ़ाइल नाम के और बिना इस वर्णन के कि वे क्या दर्शाती हैं (पाठ संख्यात्मक टोकन के रूप में पहुँचता है)। शोधकर्ताओं को बताया जाता है कि वे संवेदनशील डेटा खुले ग्रिड पर न भेजें।

सर्वर की बैंडविड्थ बचाने के लिए मशीनें आपस में डेटा साझा करती हैं; जब तक यह चालू है, उसी डेटा पर अधिकृत दूसरी मशीनें आपका सार्वजनिक पता देख सकती हैं। आप इसे बंद कर सकते हैं।

आज: बड़े मैट्रिक्स गुणनफल, टेंसर संक्रियाओं के ग्राफ़ के रूप में वर्णित गणनाएँ (45 से अधिक ऑपरेटर, उदाहरण के लिए PyTorch से लिए गए), और मशीन-लर्निंग मॉडलों का प्रशिक्षण (कन्वोल्यूशनल नेटवर्क, ट्रांसफ़ॉर्मर, भाषा मॉडल)। किसी भी एक मशीन से बड़ी गणनाएँ अपने-आप बाँटी जाती हैं। योगदानकर्ताओं की मशीनें केवल प्लेटफ़ॉर्म की सूची में शामिल प्रकार की गणनाएँ चलाती हैं, कभी भी मनमाना कोड नहीं: समय के साथ सूची में और प्रकार जोड़े जाते हैं, इसलिए हमें बताएँ कि आपको क्या चाहिए।

हर परिणाम, उपयोग किए जाने से पहले, एक स्वतंत्र सत्यापक द्वारा दोबारा गणना किया जाता है या किसी दूसरे योगदानकर्ता द्वारा की गई उसी गणना से, एक मापी गई सहनशीलता के भीतर, मिलाया जाता है।

डिफ़ॉल्ट रूप से आपकी प्रयोगशाला के नोड पर, जो आपकी प्रयोगशाला में स्थापित एक सेवा है। यह आपके डेटासेट कभी भी जैसे के तैसे नहीं भेजता: यह गणना करने वाली मशीनों को गणना के लिए संक्रियाएँ भेजता है, साथ में केवल वे संख्याएँ जिनकी हर कार्य को ज़रूरत होती है। सर्वर कोई शोध डेटा संग्रहीत नहीं करता।

अपने खाते से: अपने ईमेल पते से साइन इन करें और शोधकर्ता पहुँच अनुरोध भरें।