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Les GPUs NAVI d’AMD posent des problèmes au projet SETI@Home

Un bug lié aux pilotes OpenCL des GPU Navi (Radeon RX 5700) provoque des résultats incorrects avec le client SETI@Home. Un appel est lancé pour désactiver ces cartes graphiques dans le programme SETI en attendant une réaction d’AMD.

Le problème est grave car il y aurait « beaucoup » de GPUs Navi en action à l’origine de résultats incorrects. Il est rapporté qu’une grande quantité de fausses données est capable de passer l’étape de validation si bien que la base de données SETI@home se retrouve polluée.

Certains volontaires le forum SETI@Home, où le problème est en cours de discussion, préconisent d’interdire ou de limiter les résultats des contributeurs utilisant ces GPU. L’objectif est de minimiser les dégâts en attendant qu’AMD propose un correctif pour son pilote OpenCL.

SETI@home, c’est quoi ?


SETI@home

SETI@home ou SETI à la maison est un projet de calcul distribué hébergé par le Space Sciences Laboratory de l’université de Californie à Berkeley. Il utilise pour cela des ordinateurs du publics branchés sur Internet

L’une de sa finalité est de détecter de la vie intelligente non terrestre. Pour le moment aucune preuve de signal radio extraterrestre n’a été trouvée par SETI@home.

Wikipedia explique

« SETI@home effectue la recherche de transmission radio extraterrestre à partir des observations faites par le radiotélescope d’Arecibo, Puerto Rico. Les données sont prises « passivement » pendant que le télescope est utilisé pour d’autres projets scientifiques. Elles sont numérisées, emmagasinées et expédiées aux installations de SETI@home en Californie. Par la suite, elles sont divisées en petites unités de fréquence et temps qui sont analysées à l’aide d’un logiciel afin d’y déceler un signal, c’est-à-dire une variation qui se distingue du bruit cosmique et qui contient de l’information.Le point crucial de SETI@home est que les millions d’unités produites sont envoyées à des ordinateurs personnels qui utilisent le logiciel et qui, une fois l’analyse terminée, retournent les résultats à la source. Ainsi, une analyse de données nécessitant un temps de calcul faramineux pour un seul ordinateur devient faisable par la « distribution » de la tâche à une grande communauté d’internautes. »
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