Arve1234567890

TDP er ikke samme som maks strømtrekk (i W) for AMD. TDP (Watts) = (tCase°C - tAmbient°C)/(HSF ϴca) tCase°C: Optimal temperature for the die/heatspreader junction to achieve rated performance. tAmbient°C: Optimal temperature at the HSF fan inlet to achieve rated performance. HSF ϴca (°C/W): The minimum °C per Watt rating of the heatsink to achieve rated performance. https://www.reddit.com/r/Amd/comments/6svy1a/comment/dlg8tn8/ Konsekvensen av at power management systemet pusher CPUen så langt den kan gå inntil den når 95*C betyr jo nettopp at du får høyere strømtrekk hvis du har en god kjøler Se på "total system power consumption" i reviewen jeg linket til, den er på 300W. Når det er sagt så kan det godt hende det står på Precision Overboost eller andre ting som defualt i BIOS som medfører en mye mer strømtrekkende CPU. Sitter personlig på en 5600X og 3900X og i begge tilfeller skrudde jeg av ting i BIOS som medførte mye varmere CPUer uten at det ga merkbart mer ytelse...

Er helt normalt for en 7900X å nå 94 grader This means under heavy load they'll sit at TJMax which is about 95 degrees Celsius for the Ryzen 7000 series, and this will be particularly true for the 12 and 16-core models. AMD has stressed that this behavior is intended and that it's important to note TJMax is the maximum safe operating temperature – not the absolute maximum temperature. In the case of Zen 4, the processors are designed to run at TJMax 24/7 without risk of damage or deterioration. https://www.techspot.com/review/2538-amd-ryzen-7900x/

"What if you could share your unused computer power to help find a cure?" Folding@Home - Team "Hardware.no" Innhold: Hva er Folding@Home? Hvorfor? Hvordan komme i gang? Info Team Hardware Tips&Triks FAQ Linker Hva er Folding@Home? Folding@Home (FAH eller F@H) er et "distributed computing"-prosjekt som forsker på sykdommer ved å simulere oppførselen til proteiner. Prosjektet er utviklet og styres av Pande laboratory ved Stanford University, ledet av Vijay Pande. Denne videoen er laget av Stanford for å forklare konseptet: F@H bruker altså vanlige PCer i hjemmet til folk verden over som en superdatamaskin ved å tildele hver enkelt maskin en liten arbeidsoppgave. Disse oppgavene vil til sammen utgjøre en simulering av hvordan proteiner "bretter" seg sammen når de lages i kroppen vår. Noen ganger vil ikke denne brettingen bli riktig, og sykdommer som Alzheimers, Huntington og mange typer kreft antas å være et resultat av misfolding. Ved å donere bort ledige ressurser på PCen din kan du være med i denne forskningen for å øke forståelsen rundt misfolding, og/eller bidra med å finne medisiner. For å sørge for at arbeidsoppgavene blir fullført så fort som mulig mottar man poeng for hver oppgave som leveres innen tidsfristen. Disse poengene skal reflektere hvor nyttig du er i forhold til vitenskapen. Altså, jo fortere du kan levere resultater (les: jo kraftigere datamaskin du har), desto mer poeng får du. En kan velge å være anonym i sin donasjon, men da kan man ikke se hvor mange poeng man har fått. Det beste er derfor å velge et brukernavn, samt bli med i et lag (Team Hardware.no selvsagt ). Poengene er ment for å være en motivator, og man bør huske at det er vitenskap som kan kurere sykdommer; ikke poeng. Poengene gir derimot konkurranse for lag seg i mellom og brukere internt på laget; og dermed blir mer proteiner brettet! Husk at man må folde 10 WUer (10 oppgaver) med passkey før man får bonuspoeng! Hvorfor bruke vanlige PCer? Årsaken til at Stanford satte i gang dette prosjektet var at simulering av proteiner på molekylnivå er ekstremt tungt bergningsmessig for PCer, og innkjøp av en superdatamaskiner vil koste ekstremt mye; mer enn hva Pande lab har av midler. Det kan fort ta 30 CPU-år å fullføre EN enkelt bretting, så selv om Stanford har råd til noe maskinvare vil det ta altfor lang tid å få resultater som kan brukes. Ved derimot å bruke frivillig datakraft fra vanlige PCer kan man simulere proteinbrettinger som før var utenkelig; og fortsatt snakkes det om begrensinger i datakraft for å kunne simulere noen av de største proteinene. Folding@Home er pr. 2013 en av verdens raskeste datamaskin(er), med en hastighet på omtrent 12 petaFLOPS. F@H prosjektet har vært aktivt siden 1. oktober 2000, og Pande lab har siden den gang skrevet mer enn 200 vitenskapelige artikler direkte knyttet til resultater fra simuleringene. Vil du også bli med resten av Team Hardware.no i kampen mot sykdommer? Bli med da vel, og som ordtaket sier: "Alle bekker små gjør en stor å". Hvordan kommer man i gang? Hvilken Hardware trenger jeg? Så lenge du har en datamaskin med en x86 prosessor som støtter SSE kan du folde. Kravet fra Stanford sin side er en Pentium 3 450MHz prosessor. Dette vil si at dersom du ikke har en veldig gammel maskin, eller et nettbrett e.l., kan du folde. For å folde på GPU trenger man et noe nyere skjermkort. Dvs Fermi eller nyere for Nvidia (GeForce 400-serien), og for AMD/ATi må man ha HD 5000-serien eller nyere. Spander gjerne en post hvor du presenter deg selv og maskinvaren din. Da kan vi fort komme med tips og triks får at den skal yte maks! Hva med Software? Alt man trenger av programvare er en såkalt klient som tar seg av alt (se også "Chrome" under). Denne klienten kontakter Stanford sine servere for å få arbeidsoppgaver, laster så ned en oppgave, beregner denne oppgaven og laster opp resultater til Stanford før syklusen begynner på nytt. Alt dette skjer uten at brukeren trenger å gjøre noe. Klienten er utviklet av Stanford selv. Siste versjon av klienten er nummer 7, og går derfor under kallenavnet V7-klienten. I denne får man god oversikt, samtidig som man kan styre foldingen om man ønsker (eks. start/stop/pause). I tillegg kan V7 brukes til å styre og overvåke foldingen på andre maskiner lokalt på nettverket ditt. Det er forskjellig klient for ulike operativsystem: Windows Stanford har en omfattende beskrivelse av installasjonen her. Man bør gå i anskaffelse av en passkey før/under installasjon, og det gjør man her. Husk at passkey er personlig og skal ikke oppgis til andre. Husk også å legge inn 37651 under "Team"! (Team Hardware.no sin ID). Brukernavnet man oppretter kan ikke endres i ettertid uten å begynne på nytt poengmessig. Linux Generelt får man bedre ytelse i Linux enn i Windows, regn med 15%. Selv i en virtuell maskin i Windows kan man oppleve rundt 10% bedre ytelse hvis hardwaren er optimalisert for virtuell kjøring. GPU folding har også bedre ytelse i Linux, men kan fort bli litt "knotete"! AMD kan også folde under Linux, men dette er i beta stadie (se her for starttips). Ubuntu 12.04 64-bit er anbefalt til folding og resultatene sendes mye raskere (gjerne en time) om installasjon er gjort med et Ext3-filsystem. Man kan installere V7 klienten for Linux mer eller mindre på samme måte som for Windows, se beskrivende guide hos Stanford. PS: Uavhengig av operativsystem: Hvis du vil ha mest mulig poeng for minst mulig strømforbruk anbefales det å deaktivere CPU-folding og kun bruke GPU-folding hvis du har et kraftig skjermkort. Dette gjøres ved å trykke på "Configure->Slots" i FAH-Control, velge "CPU" og trykke på "Remove" (se "Hvordan setter jeg avanserte alternativer i V7?" under FAQ for bilder). Man kan når som helst legge denne tilbake igjen om man ønsker det ved å trykke på "Add". Grunnen til denne anbefalingen er at GPU-folding krever litt ressurser fra CPU, og p.t. er GPU folding mye mer poeng-givende enn CPU. Totalt sett kan man få mer poeng med CPU+GPU avhengig av oppsett, så dersom du ønsker mest mulig poeng uavhengig av ytelse anbefales det at du prøver deg frem med å redusere antall tråder som brukes for CPU for å se om GPU vil yte bedre. Dette gjøres på samme sted som nevnt over, men det trykkes på "Edit". Antall tråder settes øverst. PPS: Prosjektene varierer litt i poeng, så husk å se på gjennomsnitt over en del prosjekter før du bestemmer om du får gevinst eller tap. En dedikert folderigg vil ha et annet krav en "hverdagsmaskinen". Mer om foldeprosessen Det anbefales å lese artikkelen på Hardware.no, Wikipedia-artikkelen og Stanford sine sider dersom man ønsker dypere innblikk i foldeprosessen. Team Hardware Team Hardware.no ble startet i mars 2004 av en gjeng entusiaster som tente på ideen om å bruke sine private datamaskiner til noe nyttig. Siden gjengen består av en stor andel personer med data som hobby, er naturlig nok maskinparken til enkelte godt over gjennomsnittet. Dette er ikke bare positivt i vitenskapelig perspektiv, men også for konkurransen som foregår blant lag over hele verden. Det er viktig å huske at Stanford er også veldig godt tjent med "mainstream" PCer da det er mye enklere å finne 100 vanlige PCer blant verdens befolkning enn det er å finne en 2- eller 4-prosessors (HPC) server/arbeidsstasjon. Så lenge PCen klarer tidsfristene, og en selv føler strømforbruket ikke er for høyt, er det bare til å folde med det man har. Teamet består ikke bare av brukere med supermaskiner, men også svært mange med helt vanlige maskiner; vi tar gjerne i mot flere av begge! Tips & Triks Har du kommet i gang med foldingen, så les gjerne gjennom denne listen med tips og triks. Kanskje du finner noe du har lurt på, eller irritert deg over unødvendig! FAQ Hva betyr...? Hvordan setter jeg avanserte alternativer i V7? Jeg har litt problemer med flere skjermkort i maskinen min, jeg får ikke de til å folde ordentlig. Hva kan være galt? Jeg sitter med ekstremt kraftig maskinvare (f.eks >16 CPU-kjerner), hvordan får jeg utnyttet denne til det fulle? Hvor mye data lastes ned og opp? Tåler mine komponenter dette? Blir PCen tregere av dette? Hva skjer med strømregningen? Linker Lagets poengstatistikk Info om F@H, sykdommene etc. hos Stanford Wikipedia artikkel Offisielle supportforum Nyheter fra F@H-teamet Aktive prosjekter Aktive Beta-prosjekter Team Hardware.no sin blogg Hardware.no-artikkel skrevet av laget Hardware.no på topp ti (HW-artikkel) GUIDE: Maxwell GPU i Ubuntu GUIDE: Blokkere IP-adresse GUIDE: GPU driver anbefaling GUIDE: Flere forskjellige GPUer i samme PC GUIDE: Beta/advanced flagg GUIDE: Komponenter og watt GUIDE: HFM.net, PPD overvåking av PCer GUIDE: Overvåking av PCer, generelt Gammel førstepost (utdatert):