Вы дали мотивированное возражение - именно это я имел ввиду! Тогда контр-аргумент: а почему товарищ Маск сравнивает тягу Рэптора (новейший двигатель, еще не видевший пусков) с устаревшим РД-180, а не с новым РД-181? Ведь у РД-181 тяга выше Рэптора и РД-181 летает уже 5 лет. Видите? Снова не совсем честное сравнение выходит. Также и в полемике про Эльбрус - сравнивают не по целевым показателям. Это как сравнивать производительность супер-компьютера с RTX3090 в игре Киберпанк, а потом заявить что раз СК проиграл RTX, то СК не нужен.
А в ответной статье идет опровержение, причем на более прикладном (привязанном к целевой задаче уровне). Это называется диалог, понимаете? Нельзя вбрасывать фразу без контекста - это теряет смысл. "Водород лучше кислорода!" - эта фраза не имеет смысла, т.к. в дыхательном процессе именно кислород выступает окислителем (забирает электрон с митохондрий) и без него никак, а самый распространенный элемент во вселенной - это водород. Я обращаю ваше внимание на то, что приводя любую гипотезу - нужно давать контекст. Иначе с равным успехом можно заявить, что Apple m1 полная ерунда по сравнению с Эльбрусом, т.к. плохо считает математику.
Вот и противоречите сами себе: "Эльбрус медленнее во всех" и "Эльбрус лучше".
Давайте рассуждать логически: при разработке архитектуры Эльбрус и построенного на ней одноименного решения Эльбрус были использованы определенные ФТ. ФТ определяют профиль устройства и его целевые показатели. По соответствию ФТ разрабатывается ПИМИ и проходят приемо-сдаточные мероприятия. Именно так (с поправкой на регион рождения) создаются любые устройства, и даже в Intel или nVidia.
Если мы хотим сказать, что Эльбрус не соответствует поставленным изначально ФТ - то давайте так и говорить. И приведем соответствующие тесты, в которых это докажем.
Но если мы хотим сказать, что на Эльбрусе плохо работает мобильный PUBG - то это вопрос либо к тому, кто это портировал, либо к самой идее "Зачем это делать?".
А далее мы приходим к вопросу: "Что для вас - обычный клиент?" Это человек/организация покупающая процессор для какой цели? Ходить в интернет? - Эльбрус вполне потянет браузер на Астра-Линукс. Открыть офисный пакет? Потянет. Запустить 1с? Потянет. Так где же та критичность для "Обычного клиента" о которой вы говорите?
Слежу за дискуссией с вашей первой статьи, но вынужден обратить ваше внимание, на то, что вы делаете суждение без описания условий. Метод научного спора так не работает.
Я скажу, что Мерседес быстрее УАЗ, а мне предложат продемонстрировать это в болотах под Нижним, где Мерседес даже с дороги не сможет съехать.
Еще пример: Маск о том, что давление в камере сгорания двигателя Рэптор выше, чем у РД-180, т.е. они превзошли РДшки. Но Лавочки уточнил, что Маск сравниваем давление в совершенно разных по типу топлива двигателях и сравнение не корректно. Еще пример: нет никакого смысла говорить что дизельный двигатель лучше, только потому что там компрессия выше.
Описанное вами может быть правдой применительно к конкретным условиям. Нельзя заявлять, что "Эльбрус проигрывает в 3-4 раза" не указав названия конкурентов с идентичным тех процессом, схожей сферой применения (т.е. какие задачи должно решать устройство) и набор тестов, в котором вы сравниваете.
Ваши заявления носят именно такой характер, это не самый продуктивный спор.
Что я только что прочел? Откуда, откуда взялся этот Гений? Это самая крутая статья про ближний космос применительно к технологиям на примере всем известных субъектов написанное невероятно легким языком! Автор, браво!
Все хорошо, только при 10000g протеины будут не в осадке, а в супернатанте. Об этом также говорит и оператор УЗ-соникатора в конце видео.
Уместно будет коррелировать осаждения белка в соответствии с молекулярным весом и ускорением центрифуги, дабы сначала отделить биомассу в целом, затем вывести из нее минеральные примеси которые помешают лизису клетки, а уже затем гравитационно расслаивать растваор на осадок(белок) и супернатант.
Справедливости ради скажу, что проект raysrender действительно работает. Используя эту рендер-ферму действительно можно получить быстрый рендеринг сцены созданной в Blender. Надеюсь теперь ваша душа будет спокойна.
Сходил — посмотрел. Калькулятор на сайте проекта говорит о $0.65 в сутки. Ethereum показывает $0.67 в сутки. И давайте на этом закончим PR этого проекта. Если вы пришли и пытаетесь пиарить пиарить один из проектов используя недостоверуню информацию — разумеется, что и отношение к вам негативное. Откройте правила сайта — там все написано. Это сообщество людей вовлеченных в ИТ, а не форум, где можно прийти и попиарить один конкретный проект в коменнтариях к статье не содержащий название этого проекта.
Не претендуя на истину все же позвольте выссказать сомнение на основании того, что калькулятор доходности на сайте указанного вами проекта показывает доходность подозрительно равную доходности использования оборудования в «майнинге» эфира — уж извините за эту шпильку. Информация о том, что сеть SONM занимается майнингом эфира летает в инфо-среде не первый год.
Давайте на этом закончим пересуды про этот проект независимо от того — жив он или нет и обязательно вернемся к оценке похожий решений в отдельной статье. Думаю, что воплне логичным будет объединить такие проекты как Golem Network, SONM и CrowdRender — так как все они используют Blender Open Source Code как основую своего сервиса и по сути предлагают надстройку на эту основу. Сравним архитектуры, производительность и прикладную эффективность.
Заметье, что я ни разу не упоминал конкретных проектов в силу абстракции темы. Жива Кошка Шредингера или нет — можно узнать только открыв ящик. Все мои замечания относительно многократно упоминаемого вами и еще одним комментатором проекта — это исключительно мое мнение, с которым вы впору не согласиться. Если проект жив — это исключительно хорошо, так как означает актуальность тематики в целом! Но агрессия с которой вы оказываете давление, а также обширный объем «пруфов» и «линков» подсказывает мне, что вы крайне мотивирвоанны в ваших постах.
Давайте оставим попытки PR одного конкретного проекта — тема вовсе не про успехи или отсутствие таковых ребят из вашей команды. Тема про подходы, методы и технологии, а также вопросы и решения порождаемые ими.
Мне не совсем понятно почему вы столь настоятельно упоминаете проект, который вроде бы давно пополнил ряды ушедших в закат. Я прекрасно помню 2018 год и офис SONM — пустой зал и команду из 3 человек — маркетолог, HR и новый CEO. С тех пор, как показывает динамика обращения токенов одноименного проекта, проект не ведет какой-либо активной деятельности. Поэтому не совсем понятно что там обсуждать и анализировать. Хотя, я бы отметил, что именно этот проект показал жизнеспособность концепции и интереса к ней со стороны коммерческого заказчика.
Раз уж зашла речь о СОНМ, то можно сразу дать ссылку и на прообраз их решения, а именно систему Brass Golem — именно этот проект первым попробовал использовать Blender Open Source code для создания распределенного решения. Более того — они даже выпустили Win64-совестимое приложение, когда пользователь(теоритически) мог предоставить мощности своего ПК для общего пользования. Но колоссальная сложность установки альфа-версии клиент-серверного ПО требующая очень серьезных компьютерных навыков в купе с полным отсутствием спроса на прикладные задачи — стали непреодолимым барьером в развитии.
Более того, GPL — как условия лицензии, не предполагают бесплатного использования кода для создания проприетарного продукта. Т.е. нельзя взять Linux и сделать платную ось добавив в дев пакет обои для рабочего стола.
Заканчивая мысль также рискну предположить, что Blender — как инструмент CGI едва ли занимает сколь-заметную нишу среди профессионалов в силу ряда нюансов и ограничений и выступает в виде своего рода «Pascal в сфере CGI» — т.е. то, с чего начинают свой путь будущие профессионалы CG.
Вполне вероятно, что третья итерация подобных проектов построенная на более гибких и совершенных решениях, с использованием того же parity substrate — и акцентом на технологию, а не на маркетинг — могла бы стать жизнеспособной.
1) Рассматривать явление распределения вычислений (независимо от метода реализаии) невозможно без анализа уже созданных решений; SETI, Folding, Einstein@home, theSkyNet, Golem, SOMN и т.д. Эти проекты имели как общие положительные, так и общие отрицательные черты;
2) Да, именно это и будет предметом следующих публикаций по этой тематике. Хотите принять участие?
Да, тоже хороший пример, когда попытка объять необъятное привела к отрицательному результату. Был и более ранний проект со схожим смыслом — Golem Project, но и он оказался Колоссом на глинянных ногах.
Все же речь идет не об использовании встроенного инструментария Blender(благодаря open source характеру проекта) и попытке заработать на утилизации собственной мощности(Cloud Computing) — как в прорекламированном вами рессурсе, а о некоторой более универсальной архитектуре и подходе. Проблема подхода как раз и кроется в том, что любая попытка использовать чужие решения не сумеет прорасти в мире полном корпораций и патентных юристов.
Вы помните как появился, ныне известный всему миру, препарат для улучшения «мужских сил»? Из-за побочного эффекта. Глобальный ныне Инстаграм — изначально чек-ин эпп. Реальность разработки ИТ-проектов не однократно показывала pivot на практике.
Говоря о блокчейн, как об одной из топологий БД — вполне можно упомянуть DHT или ряд иных. Но это не отменяет тот факт, что хранимые центарльно/распределнно данные — хранятся для того, чтобы с ними производить какие-либо действия(т.е. вычисления).
Был хороший кейс из 90-х — назывался SETI Project и замечательная утилита, которая использовала ПК во время простоя для анализа математических автокорреляций. Замечательно что вы об этом вспомниили!
Про белки уже сложнее ввиду сложности самой сферы и ее специфичиности, хотя и в этом направлении был проект.
И самое главное, тут вы верно подметили — это интерес не технчиеских людей! Зачастую на стыке известных наук рождаются новые, не менее увлекательные направления. Яркий тому пример — машинное обучение, биоинформатика и многие другие.
Обращаясь к публичной отчетности крупных вендоров аппаратного обеспечения и суммировав полученные флопсы/хэши/иное и сопоставив с мощностями существующих сегодня супер-компьютеров возникает разумное желание как-то сократить разрыв между этими величинами. Написание DLL для быстрой организации кластеров под конкретные прикладные задачи — вполне благая цель. Школьник доказывабщий Теорему Ферма методом машинного обучения на уроках «прикладной математики» — вполне себе полотно для 2077г.
Из Вики на английском:
Raptor / Performance Thrust ~185 tf (1.81 MN; 410,000 lbf) for Raptor 1
RD-181 / PerformanceThrust (vac.)2.09 MN (470,000 lbf) at 100% throttle
1.81MN против 2.09MN у РД-181
Вы прекрасно проиллюстрировали мой довод, что Эльбрус сравнивали с чем-то совершенно не сопоставимым по задачам или целевым показателям.
И я не разу не слышал рекламу Эльбруса, как "убийцу Интел". Возможно вы путаете с Байкалами? Процессоры Байкал-М действительно сопоставляли с Интел.
P.S. Нашел запись с "Эльбрус Тех Дэй" 2021, где демонстрировали 10х - кратное превосходство над Интел.
https://www.youtube.com/watch?v=19N7QSQ9aE0&ab_channel=MaximGorshenin
Вы дали мотивированное возражение - именно это я имел ввиду! Тогда контр-аргумент: а почему товарищ Маск сравнивает тягу Рэптора (новейший двигатель, еще не видевший пусков) с устаревшим РД-180, а не с новым РД-181? Ведь у РД-181 тяга выше Рэптора и РД-181 летает уже 5 лет. Видите? Снова не совсем честное сравнение выходит. Также и в полемике про Эльбрус - сравнивают не по целевым показателям. Это как сравнивать производительность супер-компьютера с RTX3090 в игре Киберпанк, а потом заявить что раз СК проиграл RTX, то СК не нужен.
А в ответной статье идет опровержение, причем на более прикладном (привязанном к целевой задаче уровне). Это называется диалог, понимаете? Нельзя вбрасывать фразу без контекста - это теряет смысл. "Водород лучше кислорода!" - эта фраза не имеет смысла, т.к. в дыхательном процессе именно кислород выступает окислителем (забирает электрон с митохондрий) и без него никак, а самый распространенный элемент во вселенной - это водород. Я обращаю ваше внимание на то, что приводя любую гипотезу - нужно давать контекст. Иначе с равным успехом можно заявить, что Apple m1 полная ерунда по сравнению с Эльбрусом, т.к. плохо считает математику.
Вот и противоречите сами себе: "Эльбрус медленнее во всех" и "Эльбрус лучше".
Давайте рассуждать логически: при разработке архитектуры Эльбрус и построенного на ней одноименного решения Эльбрус были использованы определенные ФТ. ФТ определяют профиль устройства и его целевые показатели. По соответствию ФТ разрабатывается ПИМИ и проходят приемо-сдаточные мероприятия. Именно так (с поправкой на регион рождения) создаются любые устройства, и даже в Intel или nVidia.
Если мы хотим сказать, что Эльбрус не соответствует поставленным изначально ФТ - то давайте так и говорить. И приведем соответствующие тесты, в которых это докажем.
Но если мы хотим сказать, что на Эльбрусе плохо работает мобильный PUBG - то это вопрос либо к тому, кто это портировал, либо к самой идее "Зачем это делать?".
А далее мы приходим к вопросу: "Что для вас - обычный клиент?" Это человек/организация покупающая процессор для какой цели? Ходить в интернет? - Эльбрус вполне потянет браузер на Астра-Линукс. Открыть офисный пакет? Потянет. Запустить 1с? Потянет. Так где же та критичность для "Обычного клиента" о которой вы говорите?
Слежу за дискуссией с вашей первой статьи, но вынужден обратить ваше внимание, на то, что вы делаете суждение без описания условий. Метод научного спора так не работает.
Я скажу, что Мерседес быстрее УАЗ, а мне предложат продемонстрировать это в болотах под Нижним, где Мерседес даже с дороги не сможет съехать.
Еще пример: Маск о том, что давление в камере сгорания двигателя Рэптор выше, чем у РД-180, т.е. они превзошли РДшки. Но Лавочки уточнил, что Маск сравниваем давление в совершенно разных по типу топлива двигателях и сравнение не корректно. Еще пример: нет никакого смысла говорить что дизельный двигатель лучше, только потому что там компрессия выше.
Описанное вами может быть правдой применительно к конкретным условиям. Нельзя заявлять, что "Эльбрус проигрывает в 3-4 раза" не указав названия конкурентов с идентичным тех процессом, схожей сферой применения (т.е. какие задачи должно решать устройство) и набор тестов, в котором вы сравниваете.
Ваши заявления носят именно такой характер, это не самый продуктивный спор.
Что я только что прочел? Откуда, откуда взялся этот Гений? Это самая крутая статья про ближний космос применительно к технологиям на примере всем известных субъектов написанное невероятно легким языком! Автор, браво!
Уместно будет коррелировать осаждения белка в соответствии с молекулярным весом и ускорением центрифуги, дабы сначала отделить биомассу в целом, затем вывести из нее минеральные примеси которые помешают лизису клетки, а уже затем гравитационно расслаивать растваор на осадок(белок) и супернатант.
Справедливости ради скажу, что проект raysrender действительно работает. Используя эту рендер-ферму действительно можно получить быстрый рендеринг сцены созданной в Blender. Надеюсь теперь ваша душа будет спокойна.
Пиар SONM — мстительный и беспощадный? Желаю вам успехов и творческих побед! Всех благ!
Давайте на этом закончим пересуды про этот проект независимо от того — жив он или нет и обязательно вернемся к оценке похожий решений в отдельной статье. Думаю, что воплне логичным будет объединить такие проекты как Golem Network, SONM и CrowdRender — так как все они используют Blender Open Source Code как основую своего сервиса и по сути предлагают надстройку на эту основу. Сравним архитектуры, производительность и прикладную эффективность.
Мне кажется это будет интересно?
Давайте оставим попытки PR одного конкретного проекта — тема вовсе не про успехи или отсутствие таковых ребят из вашей команды. Тема про подходы, методы и технологии, а также вопросы и решения порождаемые ими.
Раз уж зашла речь о СОНМ, то можно сразу дать ссылку и на прообраз их решения, а именно систему Brass Golem — именно этот проект первым попробовал использовать Blender Open Source code для создания распределенного решения. Более того — они даже выпустили Win64-совестимое приложение, когда пользователь(теоритически) мог предоставить мощности своего ПК для общего пользования. Но колоссальная сложность установки альфа-версии клиент-серверного ПО требующая очень серьезных компьютерных навыков в купе с полным отсутствием спроса на прикладные задачи — стали непреодолимым барьером в развитии.
Более того, GPL — как условия лицензии, не предполагают бесплатного использования кода для создания проприетарного продукта. Т.е. нельзя взять Linux и сделать платную ось добавив в дев пакет обои для рабочего стола.
Заканчивая мысль также рискну предположить, что Blender — как инструмент CGI едва ли занимает сколь-заметную нишу среди профессионалов в силу ряда нюансов и ограничений и выступает в виде своего рода «Pascal в сфере CGI» — т.е. то, с чего начинают свой путь будущие профессионалы CG.
Вполне вероятно, что третья итерация подобных проектов построенная на более гибких и совершенных решениях, с использованием того же parity substrate — и акцентом на технологию, а не на маркетинг — могла бы стать жизнеспособной.
2) Да, именно это и будет предметом следующих публикаций по этой тематике. Хотите принять участие?
Все же речь идет не об использовании встроенного инструментария Blender(благодаря open source характеру проекта) и попытке заработать на утилизации собственной мощности(Cloud Computing) — как в прорекламированном вами рессурсе, а о некоторой более универсальной архитектуре и подходе. Проблема подхода как раз и кроется в том, что любая попытка использовать чужие решения не сумеет прорасти в мире полном корпораций и патентных юристов.
Говоря о блокчейн, как об одной из топологий БД — вполне можно упомянуть DHT или ряд иных. Но это не отменяет тот факт, что хранимые центарльно/распределнно данные — хранятся для того, чтобы с ними производить какие-либо действия(т.е. вычисления).
Про белки уже сложнее ввиду сложности самой сферы и ее специфичиности, хотя и в этом направлении был проект.
И самое главное, тут вы верно подметили — это интерес не технчиеских людей! Зачастую на стыке известных наук рождаются новые, не менее увлекательные направления. Яркий тому пример — машинное обучение, биоинформатика и многие другие.