コンピューターをお持ちの方
ゲーミング PC、ワークステーション、研究室のサーバー。そのグラフィックカードは一日の大半、何もしていません。その時間を研究に貸してください。
- 動くのはプラットフォーム自身のコードだけ、しかもサンドボックス内
- いつ貸すかはあなたが決める：離席時、時間帯、温度、メモリ
- マシンが必要なときはすぐに停止
ベータ版準備中
眠っているグラフィックカードが、未来の科学を動かす
GPU Goblin は、コントリビューターのコンピューターを研究専用のひとつの計算ネットワークにまとめます。あなたの協力で、研究者は計算を実行し、科学の知見を前に進めることができます。
しくみ
- 1
アプリをインストール
メールアドレスでログインし、貸し出すもの（プロセッサーまたはグラフィックカード）を選びます。
- 2
いつ貸すかはあなたが決める
不在のときだけ、夜間だけ、設定温度以下のときだけ。都合のよいときだけ貸し出し、いつでも止められます。
- 3
研究者が計算する
科学者は貸し出されたグラフィックカードを研究のための計算に使います。
研究者の方
GPU Goblin の計算ネットワークを Python から科学計算に活用できます。gpugoblin ライブラリをインポートするだけです。
- 大きな計算は自動で小さく分割
- データは標準で研究室のノードに置いたまま
- 結果はお手元に届く前に検証
信頼できるように設計
あなたのコンピューターは守られ、研究者はすべての結果を信頼できます。
外部のコードは動かない
あなたのマシンで動くのは、GPU Goblin が公開している計算コードだけです。研究者が送ったプログラムが動くことはありません。
サンドボックスで隔離
各タスクはあなたのファイルやネットワークから隔離され、メモリ・ディスク・プロセッサーの使用量も制限されます。
検証済みの結果
結果が採用されるのは、独立した再計算を通過するか、別の協力者の結果と一致したときだけです。
主導権はあなたに
一時停止、時間帯、離席中のみ、温度やメモリの上限。マシンはまずあなたのものです。
プロジェクトの現状
GPU Goblin は現在 ベータ版の準備中 です。より多くの協力者や研究者が参加する前に、グリッドのテストを行っています。すでに動いているのは次のとおりです。
- 大規模な行列計算と、テンソル演算のグラフとして記述された計算（たとえば PyTorch で書かれたもの）。どの 1 台のコンピューターよりも大きな計算も、小さく分割して実行できます。
- 機械学習モデルの学習。どの 1 台のコンピューターよりも大きなモデルも、ステージとタイルに分割して学習できます。
- プロセッサーでの計算、Vulkan によるグラフィックカードでの計算（NVIDIA、AMD、Intel）、そして CUDA による NVIDIA カードでのネイティブ計算。
- すべての結果の検証。独立した再計算か、別の協力者の結果との照合で行います。
- Linux 向けデスクトップアプリ。サーバー向けのコンソールモードと、複数のグラフィックカードを搭載したマシンにも対応しています。
Windows 版はまもなく公開され、Android 版は計画中です。
最初によくいただく質問
GPU Goblin は無料ですか？
はい。研究およびあらゆる非営利目的での利用は無料です。コンピューターを貸すのにかかるのは電気代だけで、研究のためにグリッドを使うのも無料です。ソフトウェアは PolyForm Noncommercial ライセンスのもとでソースコードが公開されています。
コンピューターを貸すと報酬はもらえますか？
いいえ。協力者は貢献を記録するクレジットを得ますが、クレジットに金銭的価値はなく、何も約束されていません。GPU Goblin は科学のためのボランティアコンピューティングです。
研究者は私のマシンで何でも実行できるのですか？
いいえ。あなたのマシンで動くのは、サンドボックス内の GPU Goblin 自身の計算コード（行列積、テンソル演算、モデルの学習ステップ）だけです。研究者はモデルとデータを記述するだけで、プログラムを送ることはありません。