Akademic.name

В предыдущем посте Мониторинг заданий Folding@home часть 1 я рассказал, как организовать оповещение сервера при изменении статуса расчёта задания.
В этом мне помогли программа incron и скрипт на языке Python.

В этот раз я расскажу как эти данные принять и вывести.

Я уже рассказывал про распределённые вычисления в статьях Folding@home и folding@home с помощью nvidia gpu на debian linux.

Сегодня я считаю уже на трёх машинах, что в сумме даёт 6 процессов расчёта.
В связи с этим захотелось мониторить их состояние где-нибудь в одном месте.
Например у себя на сайте.

В этом и следующем посте я изложу как это можно сделать.

Как я писал в прошлый раз, решил попробовать считать белки с помощью видеокарты сервера. Всё равно ему видюха бес толку.
А видюха там Nvidia GeForce 9400, поддерживает технологию CUDA.

Сейчас на сервере запущен расчёт на CPU: две штуки, расчёт на GPU: одна штука.
Кроме этого сервер скачивает и раздаёт торренты через rtorrent на максимальной скорости соединения и можно смотреть 2 фильма по NFS. Всё без тормозов.

Под ”катом” инструкция, как настроить обсчёт заданий на GPU. Поехали.

Увидев призыв TSC! Russia принять участие в проекте распределённых вычислений Folding@Home, решил посмотреть как это работает под линукс.

Почитав руководство удачно запустил на двух машинах. Одна из них Celeron 1800MHz с 256Mb оперативки, вторая Acer Revo 3610.
За трое суток оба сосчитали по одному заданию из ”центра”. Celeron был быстрее, чем одно ядро Atom 330.

Есть мысль добавить к мощностям расчёта видеокарту с сервера. Всё равно у него она не используется. А ведь это GeForce 9400, должен шустро считать.

Давно заметил, а сейчас ещё раз получил подтверждение такой закономерности:
Если человек для себя решает, что я умнее его(по меньшей мере в данном вопросе), то в моём присутствии он перестаёт думать самостоятельно.

Любую, даже самую пустяковую проблему он пытается решить путём вопроса ко мне.
Но стоит мне уйти, скажем, на обед, человек через некоторое время понимает, что пишет в пустоту, что никто за него не решит задачку и, наконец, включает мозг.

Вот теперь над списком постов блога можно видеть последнюю заметку из juick.
Благодаря выполнению этого домашнего задания, я научился парсить RSS (feedparser.py) и узнал как выполнить функцию в окружении django: Django и Cron.

Кроме того, научился делать custom template tags

Как я понял, это единственный адекватный способ выводить прочие динамические блоки на страницу.

Потихоньку изучаю, набиваю шишки.

Поставил Яндекс.Метрику.
Стал смотреть что у меня читают.
Прошёл по паре ссылок, выяснилось, что не всё перенёс.
Не хватало аудиофайлов записанных лекций по философии и некоторых картинок.
В частности это были иллюстрации к статьям на хабре.
Файлы перенёс, нужные редиректы сделал.
Скоро восстановлю страничку со списком файлов, как было на старой версии.

Для некоторых целей понадобилось собирать на домашнем сервере логи с роутера LinkSys WRT54GC.
К радости моей он умеет отсылку логов на удалённый syslogd сервер.

На новогодних праздниках подошёл наконец к практике по разработке на django.
Что разрабатывать?
Желательно что-то такое, что затем придётся поддерживать.
Это мог быть востребованный opensource-проект, а мог быть... собственный блог.
Снова.

В этот раз писать всё с нуля мне стало очень лениво – я блоги уже писал на PHP и не один раз. Скучно. Бесперспективно. Попробуем подключить лицо.

Провёл мониторинг на тему ”как там с gma500 в debian?”
Нашёл интересную ссылочку:
http://blogs.koolwal.net/2009/11/05/howto-compiling-intel-atom-poulsbo-gma-500-graphics-driver-on-debian/

Говорят, что таким образом получится. По крайней мере у автора статьи всё заработало.
Это радует. А то убунта утомляет глюками.