Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр
Управляйте маятником, чтобы построить самую высокую (и устойчивую) башню из падающих сверху постов. Следите за временем на каждый бросок по полоске справа: если она закончится, пост упадет мимо башни.

Башня

Аркады, Строительство, На ловкость

Играть

Топ прошлой недели

  • Rahlkan Rahlkan 1 пост
  • Tannhauser9 Tannhauser9 4 поста
  • alex.carrier alex.carrier 5 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
1
Programma.Boinc
Programma.Boinc
4 года назад

AMD поддержала распределенные вычисления в исследованиях COVID-19⁠⁠

AMD поддержала распределенные вычисления в исследованиях COVID-19


Опубликовано: 19.09.2020


Подпроект (пока единственный) TN-Grid gene@home получает доступ к двум серверам с процессорами Epyc и восьми вычислительным картам Radeon Instinct (MI50) в течение одного года в рамках гранта AMD на исследования COVID-19. К сожалению, было бы слишком обременительно передавать на аутсорсинг серверные услуги TN-Grid этим машинам, так что влияние на проект BOINC останется управляемым. Вместо этого ресурсы следует использовать, например, для тестирования алгоритмов, основанных на глубоком обучении.


AMD расширяет финансирование высокопроизводительных вычислений COVID-19 на другие исследовательские институты


Наш проект gene@home (осуществляемый в Университете Тренто, Италия) был выбран AMD в качестве бенефициара финансирования высокопроизводительных вычислений COVID-19, см. Официальное объявление:

https://www.amd.com/de/corporate/hpc- фонд


Мы очень благодарны за это пожертвование, оно предоставит нам доступ к высокопроизводительным вычислительным узлам для продвижения наших исследований. Дополнительную информацию и комментарии можно найти здесь: https://gene.disi.unitn.it/test/forum_thread.php?id=291 (англ.)

16 сентября 2020 г.


Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:


https://boinc.ru/forum/

AMD поддержала распределенные вычисления в исследованиях COVID-19 Наука, AMD, Поддержка, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост, Коронавирус
AMD поддержала распределенные вычисления в исследованиях COVID-19 Наука, AMD, Поддержка, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост, Коронавирус
Показать полностью 2
Наука AMD Поддержка Boinc Распределенные вычисления Длиннопост Коронавирус
0
0
Programma.Boinc
Programma.Boinc
4 года назад

Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ⁠⁠

Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ

https://boinc.ru/forum/

Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ Наука, Boinc, Распределенные вычисления, Длиннопост
Показать полностью 19
Наука Boinc Распределенные вычисления Длиннопост
1
4
Programma.Boinc
Programma.Boinc
5 лет назад

Проект по сохранению микробиома должен продолжаться!⁠⁠

Проект по сохранению микробиома должен продолжаться!


Исследовательская группа по проекту «Микробиомный иммунитет»


11 мая 2020 г.


Исследования во время пандемии важнее, чем когда-либо. Вот как команда проекта «Иммунитет к микробиомам» продолжает прогрессировать, работая дома.


Триллионы бактерий живут внутри и на наших телах. Проект по иммунитету микробиомов использует вычислительную мощность World Community Grid для изучения белков, продуцируемых этими бактериями, которые кодируются в их геномах. Это помогает ученым понять роль микробиома в заболевании.

Мы хотим поблагодарить всех наших волонтеров за помощь в пожертвовании ценного компьютерного времени! На данный момент мы провели более 300 000 последовательностей белков по нашему конвейеру. Благодаря прогнозируемым моделям и нашему новому методу функциональных аннотаций мы наконец-то начали углубляться в анализ наших данных!


Весенняя встреча по проекту «Микробиомная иммунитет» была виртуальной, а не личной в этом году.


Верхний ряд (слева направо): Мария Маранга, Ричард Бонно, ТомашКосчулек

Средний ряд (слева направо): Юлия Келер Леман, Павел Щербяк, Даниэль Беренберг

Нижний ряд (слева направо): Дуглас Ренфрю, ВладмирГлигориевич, Крис Чандлер

Не изображено: Томми Ватанен


Мы должны были встретиться в Нью-Йорке в марте на нашем очередном общем собрании. Однако из-за пандемии COVID-19 эта встреча не могла состояться лично. Вместо этого у нас было несколько часов видеозвонков через Zoom в эти три дня, 18-20 марта. Во встрече приняли участие исследователи из США (Нью-Йорк), Польши и Новой Зеландии. Трудно было найти время, подходящее для всех в этих трех разных часовых поясах по всему миру, но мы справились.


Прогресс


Наша статья о функциональной аннотации из последовательности и структуры (вы можете проверить препринт здесь) была отправлена и в настоящее время находится на рассмотрении. Мы держим пальцы скрещенными для положительных отзывов!


https://www.biorxiv.org/content/10.1101/786236v1


Мы также работаем над еще двумя работами, которые углубляются в данные, собранные в ходе этого проекта, как экспериментальные, так и наши прогнозы. Для этого мы начали работать с базой данных, которая делает эти данные легко доступными и анализируемыми для нас как для группы, а затем для всего научного сообщества и для всех вас! Многое еще предстоит сделать, но позвольте заверить вас, что мы делаем успехи. Для решения этих проблем у нас также есть несколько новых членов в нашей группе, которые могут помочь нам. Польская команда становится еще больше благодаря аспиранту и докторантуре, а у нашей команды в Нью-Йорке есть еще один инженер-программист, который помогает нам в настройке баз данных. Добро пожаловать в нашу команду: Павел, Мария и Крис.


https://amarolab.ucsd.edu/news.php


Из других важных событий, член исследовательской группы Брин Тейлор успешно защитила кандидатскую диссертацию 14 апреля. В соответствии со временем ее защита осуществлялась с помощью Zoom, что означало, что большая группа членов семьи, друзей и коллег могла присутствовать.


Поздравляю, доктор Тейлор!


Наша исследовательская деятельность всегда включала удаленную работу и онлайн-общение. В эти трудные времена мы работаем так же усердно, как и всегда, и надеемся, что все волонтеры World Community Grid принимают меры для обеспечения безопасности и здоровья. Благодарим Вас за постоянную поддержку!


Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:


https://boinc.ru/forum/

Проект по сохранению микробиома должен продолжаться! Наука, Проект, Микробиом, Boinc, World Community GRID, ZOOM Cloud Meetings, Исследования, Вычисления, Длиннопост
Показать полностью 1
Наука Проект Микробиом Boinc World Community GRID ZOOM Cloud Meetings Исследования Вычисления Длиннопост
2
Programma.Boinc
Programma.Boinc
5 лет назад

Попали в SETI: добровольные вычисления для скептиков, оптимистов и искушенных кранчеров⁠⁠

Попали в SETI: добровольные вычисления для скептиков, оптимистов и искушенных кранчеров

10 юня 2020 Научно-популярное

Природа настолько очистилась, что на набережную реки Мойки в Санкт-Петербурге вернулись бобры, а к проектам добровольных распределенных вычислений — интерес общества. В этом тексте, однако, вы не увидите описания всем известных инициатив volunteer computing.

Технический писатель Selectel Ульяна Малышева поговорила с руководителями нескольких проектов распределенных вычислений, кранчерами (так называют волонтеров) и даже админом российского сайта BOINC. Что привлекает, а что отталкивает в подобном волонтерстве? Почему «золотой век» добровольных вычислений в России завершился в 2010 году? О каких проектах вы можете не знать, даже если давно в «теме»? Ответы — под катом.

Для тех, кто не знаком с основными понятиями добровольных распределенных вычислений, мы составили мини-словарь кранчера. Если же вы опытный, ждем в комментариях. Поделитесь своей историей и мнением: видите ли вы смысл в таком волонтерстве?

В 2020 году коронавирус вызвал новую волну интереса к добровольным распределенным вычислениям. Проект Folding@home, который на данный момент занимается исследованием SARS-CoV-2 (COVID-19), по суммарной производительности обошел все суперкомпьютеры, входящие в топ-500 по миру.

По состоянию на май он «насобирал» мощностей на 2,3 экзафлопса — в проект вкладывались и волонтеры, и компании. VMware не только выделил проекту вычислительные ресурсы, но и позволил подключаться к Folding@Home через платформу vSphere. А Selectel пожертвовал мощности серверов с графическими ускорителями NVIDIA GeForce GTX 1080.

К слову, первый в мире экзафлопсный компьютер должен был появиться в 2021 году. Компания Intel обещала построить машину, производительность которой составит квинтиллион операций в секунду. В итоге мощнее распределенного «компьютера», собранного Folding@home буквально по флопсам, похоже, он уже не станет.

Причины успеха

Folding@home можно назвать феноменом среди проектов добровольных вычислений. Многие из них довольствуются лишь несколькими терафлопсами «внимания». Причин такого успеха несколько.

Понятная и актуальная проблема. Коронавирус коснулся всех. Нередко проекты той же платформы BOINC критикуют за неясность исследовательской цели и сложно переносимый на жизнь результат.

Распространение информации в СМИ. Среди проектов добровольных вычислений есть звезды — SETI@home, Rosetta@home, Einstein@home. Вместе с тем, до 80-85% других инициатив не выходят за рамки форумов и своих страниц на сайте BOINC.

Информирование о результатах. Folding@home постоянно на связи с волонтерами, ученые готовы рассказывать о проделанной работе. Отсутствие новостей о проекте — одна из причин охлаждения волонтеров к добровольным вычислениям.

Кроссплатформенность. Клиент Folding@home можно скачать для Windows, macOS и целого ряда дистрибутивов Linux.

С еще двумя частыми причинами скептического отношения к добровольным вычислениям Folding@home не справляется. Однако их нивелирует социальный вес проекта.

Нет гарантии получения результата (либо он будет спустя долгое время). Действительно, многие проекты добровольных вычислений существуют больше десяти лет. Но за эти годы произошло очень мало реальных достижений, понятных людям.

Александр Андреев, администратор российского сайта BOINC

Люди хотят впечатляющих результатов. Руководители SETI@home не обнаружили инопланетян, а инициаторы Rosetta@home не открыли универсальную вакцину. Это становится аргументом в пользу признания проектов добровольных вычислений неэффективными. Но важно понимать, что наука — это про маленькие шаги и неочевидные открытия. Например, в ходе работы Einstein@home ученые гравитационные волны не зафиксировали, но как побочный эффект научились открывать новые пульсары. А расчеты проекта LHC@home серьезно помогали работе Большого адронного коллайдера (БАК). Любые промежуточные результаты проектов идут в работу, становятся частью научных публикаций. Просто, к сожалению, не все проекты находят время нас об этом уведомлять.

Значительный расход энергии. Добровольные вычисления также ругают за экономическую нерентабельность. Часто проекты рекомендуют жертвовать мощности GPU — в таких случаях work unit считается быстрее, но и энергии потребляет немало. Этот пункт, однако, становится более раздражающим, когда волонтеры теряют стимул участия в проектах.

Ответ скептикам

По данным, актуальным на 9 июня 2020 года, число активных участников платформы BOINС составляет 105 790 человек, к работе подключены 727 784 компьютера. Только за один этот день к сообществу присоединились более 70 новых добровольцев.

Участие в проектах добровольных вычислений — это не всегда про рациональность. Опросив кранчеров, выяснили, что обычно мотивирует присоединяться к инициативам, несмотря на некоторые их очевидные минусы.

Ощущение вклада в развитие науки

Участие в проектах дает чувство причастности к решению сложной проблемы человечества — будь то математическая задача или вызов с большим социальным выхлопом.

Дмитрий Кострюков, старший системный инженер Selectel, опыт кранчера — 9 лет

Я присоединился к BOINC примерно 9 лет назад — подключил не только ПК, но и мобильный телефон. Тогда выбрал Folding@home и Rosetta@home. Мотивировала сама идея добровольных распределенных вычислений. С минимальными затратами, буквально «с миру по нитке», можно решать научные задачи, которые в будущем улучшат жизнь человечества. Также меня раздражала мысль, что у меня в распоряжении есть крутая технология — ноутбук. Но нередко его силы уходят на запуск Chrome и загрузку Google Sheets. Хотелось придать большую ценность технологиям, зашитым в современных гаджетах. Ведь раньше на гораздо менее мощных процессорах рассчитывали полеты в космос и «640 Кб хватало всем».

Получение личных бонусов и признания

Активные (да и пассивные) участники получают сертификаты, подтверждающие их вклад в науку. Также большинство проектов награждают кранчеров бейджами в зависимости от количества «вложений» человека в проект и результатов этой помощи. Любой участник может попасть в проектный топ и стать «пользователем дня». Также существует кросс-проектный некомандный рейтинг, попасть в который — особая честь.

Наталия Никитина, научный сотрудник лаборатории телекоммуникационных систем Института прикладных математических исследований КарНЦ РАН, руководитель RakeSearch (BOINC)

Все участники проекта автоматически попадают в общий рейтинг, ранжируемый по количеству вложенных мощностей. Такие топы — стандартный для сообщества BOINC формат. Все личные достижения сохраняются навсегда, что также важно для многих людей в сообществе. Люди видят, что есть самые разнообразные вычислительные задачи, что их можно успешно решать по определенными алгоритмам. Даже небольшой вклад имеет значение и может привести к удачному результату. Хозяева компьютеров, на которых были сделаны маленькие, но значимые открытия, награждаются бейджами (каждый месяц разными).

Причастность к сообществу, рейтинги и гонка за кредитами

На платформе BOINC устраивают и челленджи, и целые чемпионаты. Ежегодно на ней проводится личная «Формула-1» для кранчеров — Формула BOINС, где команды соревнуются по количеству мощностей, вложенных в проекты.

Чемпионат состоит из марафона и спринтов. Марафон учитывает очки, полученные за все виды участия команд в проектах BOINC. Спринты подразумевают под собой концентрацию команд на одном проекте, о котором сообщают за 24 часа до старта спринта. Таким образом, платформа привлекает внимание сообщества ко всем инициативам, а не только к тем, в которых выгодно участвовать.

На BOINC есть и несколько команд из России. Одна из самых крупных — Russia Team. Сейчас в ее составе 2 388 участников, из них активных — 164. Группа российских кранчеров занимает 32 место в рейтинге, учитывающем более 100 000 команд со всего мира.

Александр Андреев, администратор российского сайта BOINC

В «золотое время» распределенных вычислений в России — это примерно «нулевые» годы — создание команды было событием. Звучали планы о формировании национальной «сборной». Мы выстраивали тактику, чтобы вырваться в лидеры. Каждая уважающая себя команда имела свой сайт и форум. Конечно, всегда находятся те, кто считает, что такие соревнования ¬— это антинаучно, что они подрывают саму идею добровольных вычислений. С другой стороны, состоять в какой-то группе (в играх — это гильдия, клан) — естественная социальная потребность человека.

Никита Кунец, системный администратор Selectel, опыт кранчера — 4 года

Для кого-то такие элементы геймификации являются дополнительной мотивацией для участия в проектах, использующих добровольные вычисления. Лично я год назад решил, что для меня это не главное. И направил свои ресурсы в проект Science United, который агрегирует исследования в разных научных областях. Там нет кредитов, бейджей и рейтинга. Люди просто вкладываются, потому что могут и хотят.

Количество участников из России, которые когда-либо подключались к проектам BOINC, на момент написания текста составляет 52 547 человек. Это примерно 0,4 % от общего населения страны. Действующих участников и того меньше — этот показатель держится на уровне 1300-1400 человек. Мировая BOINC-позиция РФ на основе RAC — 33 (из 277 стран, представленных на платформе).

Очевидно, что такое волонтерство — не для всех. Более того, начинающие кранчеры нередко испытывают быстрый спад мотивации: скачали ПО, неделю «погоняли» задачи и закрыли историю.

Как не перегореть на старте и справиться с распространенными проблемами «новичков»? Составили список советов вместе с опытными волонтерами.

1. Готовьтесь к тому, что первый пользовательский опыт может быть ужасен. Перед вами перечень проектов, вы не понимаете, как в них участвовать, а их странички, кажется, не обновлялись с момента открытия платформы BOINC не отличаются приятным интерфейсом. К этому привыкаешь, когда сосредотачиваешься на пользе, которую можешь принести обществу.

2. Адаптироваться на платформе помогут сайты-агрегаторы, где представлены сразу несколько исследований из разных областей науки. Вы сможете выбрать себе один-два проекта по душе и не тратить время на изучение всех существующих инициатив.

3. Оцените свои возможности. Если вы запускаете вычисления всего на 30 минут в день, вы особо никому не поможете. Этого времени слишком мало, чтобы компьютер успел завершить поставленную проектом задачу. Промежуточные результаты не учитываются и не сохраняются. Если вы получили work unit, но компьютер не справился с расчетами за выделенное время, считайте, ваш процессор прогрел воздух впустую. Незавершенная задача просто передается другому пользователю, причем все вычисления производятся заново.

4. Выбирая проекты, обратите внимание на менее крупные. Folding@home и Rosetta@home, например, у всех на слуху. Но количество задач даже у них ограничено — вам может просто не приходить работа или приходить редко.

5. На первых порах ваш счетчик кредитов может расти слабо. Не разочаровывайтесь и не отказывайтесь от волонтерства. Отнеситесь к этому как к долгосрочной инвестиции, пробуйте разные проекты. В какой-то момент вы найдете для себя идеальную формулу «контрибуции» ресурсов и будете радоваться маленьким победам.

6. Если у домашнего ПК есть видеокарта NVIDIA, некоторые проекты могут работать на ней и вычислять намного быстрее. Еще и отапливать комнату зимой.

7. Шутки шутками, но, если ваш компьютер сильно греется, подумайте об оптимизации. По умолчанию тот же BOINC будет использовать ЦПУ на 100%. Но в настройках клиента вы можете снизить это значение, например, до более комфортных 80%. Также убедитесь, что дали разрешение на работу приложения только на время простоя процессора.

8. Хороший вариант — запускать компьютер на ночь и идти спать. Лучший — купить виртуальную машину у облачного провайдера и запустить там BOINC 24/7.

9.

Никита Кунец, системный администратор Selectel, опыт кранчера — 4 года

У меня поднято три хоста в Облачной платформе исключительно для вычислений BOINC. Так может сделать любой: поднять хост (даже с минимальными характеристиками 1 CPU, 2 GB RAM, 10 GB HDD), например, на Облачной платформе Selectel, и считать задачи там. Отмечу, правда, что при 1 CPU задачи будут обрабатываться не очень быстро. Настраивать работу BOINC в облаке будет чуть сложнее. В качестве инструкции рекомендую эту статью на Arch Wiki.

Андрей Крюков, сотрудник отдела разработки и сопровождения VMware в Selectel

Мой CPU перегревался от нагрузки — AMD Ryzen 7 3700x нагревался до ~90 градусов. Как следствие — раздражающий шум системы охлаждения. Но у меня компактный корпус ПК, и компоненты я подбирал не для постоянной нагрузки. Когда задействовал графический процессор для вычислений, проблема с перегревом решилась — компьютер работал на штатных 70-75 градусах.

Как вычислить свой проект

Вы всегда можете зайти на сайт BOINC и выбрать любой проект, который вам покажется интересным. В таком случае обычно выигрывают инициативы, о которых пишут в СМИ, либо те, которые занимаются понятными вещами — прогнозом погоды, изучением болезней, поиском лекарств и так далее. Поэтому мы решили больше рассказать о проектах, которым не достается такого внимания.

Made in Russia

На платформе BOINC есть два проекта, инициированных российскими учеными. Оба посвящены вопросам математики. Руководители проектов рассказали, зачем им нужны мощности и каких результатов они добились благодаря волонтерам.

Gerasim@home

Чем занимается:

1. Решением задач дискретной оптимизации (поиск наиболее эффективных эвристических методов);

2. Исследованием свойств диагональных латинских квадратов.

Эдуард Ватутин, доцент Юго-Западного государственного университета (кафедра вычислительной техники), научный руководитель проекта Gerasim@home

За годы реализации проекта волонтеры «посчитали» более 20 числовых рядов, связанных с ДЛК. Большинство из полученных цифр были до этого неизвестны. Результаты представляют фундаментальный интерес для математики. Также мы составили коллекцию из порядка 10 млн канонических форм ортогональных диагональных латинских квадратов. Тройку в их составе мы не нашли, зато обнаружили и описали множество комбинаторных структур на их базе. Сейчас анализируем свойства этих ДЛК, ищем закономерности. Построение коллекции продолжается.

Обо всех результатах мы пишем на странице проекта в Wikipedia, на форуме. Также я сообщаю о свежих новостях на своей странице во «ВКонтакте», с тегом #OLDS. В целом, данное направление живет и развивается. Нам проект на BOINC дает неплохие вычислительные мощности для решения имеющихся задач.

RakeSearch

Чем занимается: исследованием свойств диагональных латинских квадратов.

Наталия Никитина, научный сотрудник лаборатории телекоммуникационных систем Института прикладных математических исследований КарНЦ РАН, руководитель проекта RakeSearch

Одна из целей проекта — заинтересовать людей математикой, рассказывая в научно-популярной форме о сути проводимых вычислений. Я не раз становилась свидетелем, как из простого любопытства вырастает глубокое увлечение наукой. Люди начинают проявлять больше интереса к проектам, высказывают свои идеи по оптимизации процесса вычислений. Так, на форуме RakeSearch активно обсуждают программный код проекта — он открыт для всех участников. Один из волонтеров, знакомый со специфическими особенностями языка программирования, предложил вариант существенного ускорения вычислений. И мы его успешно внедрили. Буквально на днях мы завершили исследовать свойства пространства ДЛК 10 ранга. Сейчас взяли паузу на обработку полученных результатов и временно не раздаем задачи волонтерам. Но закрывать проект пока не планируем.

Проекты-агрегаторы

Существуют инициативы, под «крышей» которых реализуются сразу несколько исследований. Подключение к таким проектам позволяет вкладывать мощности сразу в несколько научных областей либо легко «перекидывать» их с одного исследования на другое.

World community grid

Сайт-агрегатор с приятным интерфейсом сразу предлагает ознакомиться с актуальными проектами. Сейчас их семь, на любой вкус. Присоединившись к WCG, вы поможете исследованиям, посвященным микробиому, детскому раку, СПИД, туберкулезу и даже прогнозированию дождей в Африке. Без исследования COVID-19 тоже не обошлось.

Еще несколько проектов, на которые стоит обратить внимание

nanoHUB@home

Этот проект собирает мощности для сообщества nanoHub, в которое входят ученые и студенты со всего мира. Научная область — нанотехнологии. У сообщества есть сайт, где в открытом доступе лежат материалы и инструменты для исследований и обучения в области нанотехнологий. Мощности добровольцев идут в основном на построение различных симуляций.

GPUGRID

Из названия можно понять, что в рамках данной инициативы котируются только мощности графических процессоров. Они идут на создание биомолекулярных симуляций высокого качества. Пользуются пожертвованиями волонтеров испанские ученые из Университета Помпеу Фабра в Барселоне. Из плюсов: у сообщества есть живой Twitter, в котором публикуются все важные новости и обновления проекта.

Надеемся, этот текст вдохновил вас на вступление в ряды волонтеров проектов добровольных вычислений. Пандемия коронавируса заставила переосмыслить многие вещи, и переосмысление отношения к volunteer computing — лишь одно из них.

Ссылки:

https://3dnews.ru/1008352

https://flings.vmware.com/vmware-appliance-for-folding-home

https://selectel.ru/about/newsroom/news/selectel-napravil-vy...

https://boinc.ru/

https://wiki.archlinux.org/index.php/BOINC

http://slc.tl/sFAZQ

https://www.worldcommunitygrid.org/research/viewAllProjects....

Попали в SETI: добровольные вычисления для скептиков, оптимистов и искушенных кранчеров Наука, Скептик, Оптимизм, Кранчер, Научпоп, Boinc, Длиннопост
Попали в SETI: добровольные вычисления для скептиков, оптимистов и искушенных кранчеров Наука, Скептик, Оптимизм, Кранчер, Научпоп, Boinc, Длиннопост
Попали в SETI: добровольные вычисления для скептиков, оптимистов и искушенных кранчеров Наука, Скептик, Оптимизм, Кранчер, Научпоп, Boinc, Длиннопост
Попали в SETI: добровольные вычисления для скептиков, оптимистов и искушенных кранчеров Наука, Скептик, Оптимизм, Кранчер, Научпоп, Boinc, Длиннопост
Попали в SETI: добровольные вычисления для скептиков, оптимистов и искушенных кранчеров Наука, Скептик, Оптимизм, Кранчер, Научпоп, Boinc, Длиннопост
Показать полностью 5
Наука Скептик Оптимизм Кранчер Научпоп Boinc Длиннопост
4
AnyaLove000001
AnyaLove000001
5 лет назад

Шёл 2020⁠⁠

А наука до сих пор не знает как работает клетка
@
Для создания вечной молодости

Шёл 2020 Искусственный интеллект, Boinc
[моё] Искусственный интеллект Boinc
14
2
Programma.Boinc
Programma.Boinc
5 лет назад

Smash Childhood Cancer Team объявляет нового главного исследователя и новые цели проекта⁠⁠

Smash Childhood Cancer Team объявляет нового главного исследователя и новые цели проекта

Автор: Исследовательская команда Smash Childhood Cancer

9 марта 2020 г.


Исследователи рака детства Smash рады сообщить, что доктор Годфри Чан, один из основателей команды, станет новым главным исследователем проекта. Проект перезапускается с двумя новыми целями для исследования в продолжающемся поиске лучшего лечения рака у детей.


Команда Smash Childhood Cancer и World Community Grid выражают благодарность доктору Акире Накагаваре за многолетнее руководство и службу в качестве главного исследователя исследовательских групп «Помощь в борьбе с раком детства» и «Smash Childhood Cancer». Он уходит с поста главного следователя, чтобы проводить больше времени со своей семьей, но останется частью исследовательской группы и будет участвовать в будущей работе.

Под руководством доктора Накагавары в рамках проекта «Помощь в борьбе с раком у детей» были обнаружены семь кандидатов на наркотики, которые очень перспективны в качестве новых методов лечения нейробластомы, одной из самых распространенных и опасных форм рака у детей. Чтобы помочь развить эти открытия, он расширил первоначальный проект до международного сотрудничества в рамках проекта «Рак детства Smash», который занимается поиском потенциальных методов лечения опухолей головного мозга, опухолей Вильмса (злокачественные новообразования в почках), гепатобластомы (рак печени), микробов. клеточные опухоли и остеосаркома (рак кости).


Добро пожаловать к доктору Годфри Чану


Доктор Годфри Чан, один из первых членов команды Smash Childhood Cancer, станет новым главным исследователем проекта. Будучи детским онкологом и исследователем, специализирующимся на трансляционных медицинских исследованиях и клинических испытаниях, он специализируется на скрининге и разработке новых лекарств, предназначенных для известных или вновь определенных молекул.

Он является руководителем и начальником службы Департамента педиатрии и подростковой медицины в Университете Гонконга. Он также является директором Молекулярной лаборатории традиционной китайской медицины (скрининг новых лекарств для иммунологии и рака) и был заместителем директора Консорциума по стволовым клеткам и регенеративной медицине (клиническое применение мезенхимальных стволовых клеток) в Университете Гонконга.


Д-р Чен является председателем Continental (Африка, Азия и Австралия) в исследовательском и исполнительном комитете Advance Neuroblastoma, членом группы SIOPEN (европейская нейробластома). Он получил несколько международных наград (ANR, SIOP, ASPR, исполнительная награда Endeavour - правительство Австралии, выдающийся педиатр APPA) за свои клинические и лабораторные исследования по детским нейрогенным опухолям и биологии стволовых клеток.


Спасибо обоим выдающимся исследователям за их постоянную работу по борьбе с раком у детей.


Новые цели


Новейшие рабочие подразделения Smash Childhood Cancer будут рассматривать две потенциально важные цели, PRDM14 и Fox01.


PRDM14 участвует во внутричерепных опухолях половых клеток (IGCTs), которые в основном поражают подростков и молодых людей. Это очень редкие опухоли головного мозга, которые встречаются гораздо чаще в Японии и Восточной Азии. В дополнение к IGCT, PRDM14 также влияет на немелкоклеточный рак легких, рак молочной железы, лейкемию (как пре-В-клеток, так и Т-клеток), а также рак простаты.


Считается, что Fox01 играет роль в развитии ряда видов рака в дополнение к раку у детей, включая рак предстательной железы, эндометрия, поджелудочной железы и другие.

После того, как работа World Community Grid над этими двумя целями будет завершена, мы ожидаем, что у волонтеров будет еще несколько возможностей. Спасибо всем за поддержку проекта Smash Childhood Cancer.


https://www.worldcommunitygrid.org/research/hfcc/overview.do

https://www.worldcommunitygrid.org/research/scc1/overview.do

https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/viewNewsArticle....

Smash Childhood Cancer Team объявляет нового главного исследователя и новые цели проекта Наука, Рак и онкология, World Community GRID, Длиннопост, Boinc
Smash Childhood Cancer Team объявляет нового главного исследователя и новые цели проекта Наука, Рак и онкология, World Community GRID, Длиннопост, Boinc
Показать полностью 2
Наука Рак и онкология World Community GRID Длиннопост Boinc
2
Programma.Boinc
Programma.Boinc
5 лет назад

О проекте распределенных вычислений CAS@home⁠⁠

О проекте распределенных вычислений CAS@home


CAS@home размещается в Вычислительном центре Института физики высоких энергий (ИФВЭ) Академии наук Китая. CAS@home - это добровольная вычислительная платформа для китайских ученых, основанная на программном обеспечении для добровольных вычислений BOINC. CAS @ home собирает вклады добровольцев в вычислительные ресурсы для ученых в Академии наук Китая и других китайских исследовательских институтах, чтобы предоставить огромные бесплатные вычислительные ресурсы, которые помогают ученым выполнять основные научные вычислительные задачи. Поэтому CAS@home поддерживает несколько приложений. Первое приложение, которое будет запущено на CAS@home, было разработано учеными из Института вычислительной техники (ИКТ) Академии наук Китая. Он сфокусирован на приложении для прогнозирования структуры белка (программное обеспечение SCThread). Кроме того, Центр микро- и наномеханики Университета Цинхуа (CNMM), междисциплинарный инновационный исследовательский центр, подготовил приложение для моделирования потока жидкостей и движения твердых частиц на наноуровне. Пекинский институт геномики (BIG) Китайской академии наук готовит заявку на секвенирование генов для исследований рака. А физики из Института физики высоких энергий (ИФВЭ) Академии наук Китая готовят приложение для моделирования столкновений частиц на Пекинском электронном позитронном коллайдере на основе программного обеспечения под названием BOSS.


О команде обслуживания и развития CAS @ home


CAS@home был создан вычислительным центром Института физики высоких энергий (ИФВЭ) Академии наук Китая. Команда IHEP отвечает за техническое обслуживание и развитие, ключевой персонал, в настоящее время координируемый У Вэньцзином, в том числе Ву Цзе и Кан Вэньсяо, под руководством Чена Ганга и при поддержке Дэвида Андерсона (Лаборатория космических наук, Калифорнийский университет в Беркли), Франсуа Грей (Университет Цинхуа и Citiben Cyberscience Centre, CERN) и Лэй Ян (Университет Цинхуа). Команда CAS @ home занимается развертыванием и обслуживанием программного обеспечения BOINC, разработкой и обслуживанием платформы CAS@home для китайских научных приложений, развитием платформы управления операциями и сбора данных. Мы искренне приветствуем добровольцев, которые помогают нашей команде по техническому обслуживанию и разработке и помогают нам создавать более совершенную научную платформу для добровольцев. Если у вас есть какие-либо пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами.


Об Институте физики высоких энергий (ИФВЭ)


Институт физики высоких энергий (ИФВЭ) Академии наук Китая специализируется на фундаментальных исследованиях в области физики частиц. Он расположен на улице Юйцюань, район Шицзиншань, Пекин. Основными инструментами IHEP являются Пекинский электронный позитронный коллайдер (BEPCII) и Пекинский спектрометр (BES). Исследования в ИФВЭ включают экспериментальную физику, теоретическую физику, астрофизику, ускорители синхротронного излучения и сложные вычисления. Позитронный электронный коллайдер Beijing IHEP находится в подземной зоне, похожей на огромный корт для бадминтона. Он включает в себя накопительное кольцо длиной 240 м и линейный ускоритель бегущей волны длиной 202 м. Пекинский спектрометр расположен на треке ускорителя. Он может перехватывать частицы, образующиеся в результате столкновений между электронами и позитронами в накопительном кольце, и предоставляет разнообразную информацию о новых фундаментальных частицах. Физики извлекают эту информацию, используя современные вычисления, включая физическое восстановление и физический анализ данных, а также моделирование столкновений. Физики используют результаты, чтобы исследовать основные единицы состава вещества.


Исследовательские проекты по физике высоких энергий предполагают широкое международное сотрудничество, поэтому Институт физики высоких энергий и крупнейшие страны мира установили глубокие отношения сотрудничества. Важные совместные исследовательские институты включают Европейскую организацию ядерных исследований (CERN), Японский институт физики высоких энергий (KEK), Fermilab около Чикаго (Fermi Lab), Стэнфордский центр линейных ускорителей (SLAC) в Калифорнии, Французский национальный университет. Научно-исследовательский центр физики элементарных частиц (IN2P3), Итальянский национальный институт ядерной физики (INFN).


Вычислительный центр ИФВЭ


Физика высоких энергий включает в себя огромные объемы данных и опирается на интенсивное международное сотрудничество. Эти функции в значительной степени способствуют развитию сетевых и компьютерных технологий. Чтобы удовлетворить требования физики высоких энергий к вычислительным ресурсам и системам хранения данных, вычислительный центр ИФВЭ в течение многих лет находится на переднем крае высокопроизводительных вычислений, систем хранения данных, высокоскоростных сетей и сетевых технологий безопасности. Фактически, IHEP является настоящим пионером, поскольку он был первым учреждением с интернет-связью в Китае, первым, кто начал использовать электронную почту, и первым, кто создал свой собственный веб-сайт. В области высокопроизводительных вычислений Вычислительный центр стремится использовать все виды передовых технологий и платформ распределенных вычислений для сервисов физики высоких энергий: высокопроизводительную кластерную вычислительную среду с масштабом 5000 CPU, которая вносит свой вклад в международную физическую сетку высоких энергий. Вычислительная инициатива LCG, высокопроизводительная вычислительная платформа с высокой пропускной способностью. Вычислительный центр также продвигает популярную тенденцию компьютерных вычислений на добровольных началах в приложениях физики высоких энергий через CAS@home. Массовое хранилище в Вычислительном центре включает емкость хранения в 5 ПБ (ПБ = петабайт = 1 миллион гигабайт) массивной иерархической системы хранения CASTOR, систему Lustre с распределенной параллельной файловой системой масштаба хранения 1,5 ПБ, 300 ТБ (ТБ = терабайт = 1000 гигабайт) памяти Емкость системы хранения данных DPM, 300 ТБ. Емкость систем хранения данных dCache, помимо множества терабайт NFS, распределенная файловая система AFS. В настоящее время исследовательская группа Computing Center также активно исследует технологию облачных хранилищ, предназначенную для обеспечения более удобных хранилищ для физиков высоких энергий.


Статус проекта cas @ home


Основным приложением, работающим на CAS@home, является TreeThreader, который предсказывает структуру белка. После завершения большой кампании в октябре 2015 года на CAS @ home выполнялись отдельные задания TreeThreader, которые каждый месяц прогнозируют около 200 последовательностей. В настоящее время приложение TreeThreader предоставляет общедоступную услугу FALCON, которая позволяет биологам по всему миру представлять свои белковые последовательности для прогнозирования структуры, а CAS@home является серверной вычислительной платформой для этой общедоступной службы. Эта услуга только что была открыта для публики, и ожидается, что в ближайшем будущем все больше биологов будут использовать ее в недавней публикации. Помимо рабочих мест в FALCON, в период с февраля по май 2016 года будет проводиться еще одна кампания TreeThreader по подготовке к мероприятию CASP. Как обычно, CAS@home ценит всю поддержку со стороны своих добровольцев!


http://casathome.ihep.ac.cn/join_en.php

https://boinc.ru/forum/

Copyright © 2010 - 2011 Institute of High Energy Physics,CAS

О проекте распределенных вычислений CAS@home Наука, Проект, Китай, Boinc, Церн, Длиннопост
О проекте распределенных вычислений CAS@home Наука, Проект, Китай, Boinc, Церн, Длиннопост
О проекте распределенных вычислений CAS@home Наука, Проект, Китай, Boinc, Церн, Длиннопост
О проекте распределенных вычислений CAS@home Наука, Проект, Китай, Boinc, Церн, Длиннопост
Показать полностью 4
Наука Проект Китай Boinc Церн Длиннопост
1
1
Programma.Boinc
Programma.Boinc
5 лет назад

А вот и первое задание от проекта Ibercivis⁠⁠

А вот и первое задание от проекта Ibercivis

EDGeS@Home


Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии, проверенной 26 августа 2018.


EDGeS@Home

Платформа BOINC

Объём загружаемого ПО 70 МБ (ISDEP)

Объём загружаемых данных задания 212 Байт (ISDEP)

Объём отправляемых данных задания 500—700 КБ (ISDEP)

Объём места на диске 80 МБ (ISDEP)

Используемый объём памяти 420 МБ (ISDEP)

Графический интерфейс нет

Среднее время расчёта задания 1 час

Deadline 14 дней

Возможность использования GPU нет


EDGeS@Home (Enabling Desktop Grids for e-Science) — проект добровольных вычислений, построенный на платформе BOINC. Целью проекта является интеграция различных грид-систем (в том числе на платформе BOINC) в рамках проекта EGEE [1], разрабатываемого в рамках седьмой рамочной программы Евросоюза (англ. Seventh Framework Programme). В настоящее время единственным активным приложением является модуль AutoDock, решающий задачи в области молекулярного докинга. До мая 2012 г. в рамках проекта единственным расчетным модулем был ISDEP — интегратор стохастических дифференциальных уравнений, используемый для моделирования поведения плазмы в магнитном поле (см. ITER). Проект координируется Лабораторией параллельных и распределенных систем (англ. Laboratory of Parallel and Distributed Systems, LPDS) [2] Венгерского центра грид-вычислений (англ. Hungarian Grid Competence Center, MGKK) [3].

Вычисления в рамках проекта стартовали в октябре 2009 года [4]. По состоянию на 24 мая 2012 года в нем приняли участие более 7 000 пользователей (более 17 000 компьютеров) из 84 стран, обеспечивая интегральную производительность на уровне 2,6 терафлопс [4].

Существует мнение [5][6][7], что в настоящее время проект работает в тестовом режиме с целью проверки работоспособности ПО. Косвенным подтверждением этого является отсутствие информации о прогрессе вычислений в BOINC Manager (бегунок принимает лишь два значения: 0 % или 100 %), отсутствие сохранения промежуточных результатов расчетов (например, при выключении компьютера), отсутствие смены версий расчетного модуля и каких-либо новостей о текущих результатах расчетов, что нетипично для большинства активно работающих проектов.


Текущие проекты


С октября 2009 по май 2011 гг.[8] единственным активным приложением являлся расчетный модуль ISDEP (англ. Integrator of Stochastic Differential Equations for Plasmas), реализующий моделирование поведения высокотемпературной плазмы в присутствии электромагнитного поля [9][10]. Термоядерный синтез является одной из перспективных и в то же время достаточно сложных технологий получения энергии без загрязнения окружающей среды (выбросами углекислого газа или радиоактивными отходами). Кроме того, термоядерные реакторы безопаснее существующих ядерных, основанных на реакции деления тяжелых ядер. В настоящее время страны Евросоюза при поддержке США, России, Индии, Китая, Кореи, Казахстана, Канады и Японии работают над созданием на юге Франции экспериментального термоядерного реактора ITER с целью экономически эффективного производства электроэнергии. Предсказание и оптимизация поведения плазмы в реакторе требует больших вычислительных мощностей. Национальная лаборатория плазмы (англ. National Fusion Laboratory) в CIEMAT разработала код программы, выполняющий необходимые расчеты. Впоследствии код был портирован для использования в составе проекта EDGeS@Home.

Основной задачей управляемого термоядерного синтеза является электромагнитное удержание достаточного количества плазмы высокой плотности достаточно продолжительное время. Внутри реактора топливо (смесь дейтерия и трития) находится в состоянии плазмы: почти все атомы ионизированы и находятся под воздействием электромагнитных сил. Различия в поведении положительно и отрицательно заряженных частиц под действием электромагнитного поля являются причиной уникального поведения плазмы, существенно отличного от известных агрегатных состояний вещества (твердые тела, жидкости и газы). Основная идея проекта — заставить двигаться заряженные частицы по окружности, следуя за линиями напряженности магнитного поля (англ. Larmor rotation). Существует два вида термоядерных реакторов: токамаки и стеллараторы. При их работе необходим учет эффектов, отличающихся от идеализированного случая:

магнитное поле неоднородно ввиду конструктивных особенностей используемого тороидального магнита;


в процессе реакции приблизительно 1023 частиц взаимодействуют друг с другом.

В результате этого возникает эффект collisional transport , выражающийся в потере части частиц и тепла на границах центральной зоны реактора. Указанный механизм должен быть хорошо предсказуем и управляем для достижения высокой производительности реактора, что и является целью проводимых исследований. Одной из задач проекта является преодоление некоторых ограничений (линеаризации, невозможность моделирования сложной формы геометрии реактора) стандартных подходов в процессе моделирования эффекта путём численного решения стохастических дифференциальных уравнений с использованием метода Рунге-Кутта [11].


Данная задача хорошо поддается распараллеливанию с использованием грид: каждый компьютер считает одну или несколько траекторий движения ионов плазмы. Полученные результаты (траектории движения частиц) собираются вместе и анализируются статистически, что позволяет изучение свойств эффекта collisional transport на новом уровне: при монотонном увеличении температуры и плотности потока частиц, изучение недиффузного транспорта (англ. non-diffusive transport), асимметрии магнитных поверхностей и немаксвелловских функций распределения.


Код ISDEP разработан таким образом, что отдельные узлы не требуют обмена данными друг с другом во время проведения расчетов. Типичная симуляция поведения плазмы заключается в запуске множества идентичных заданий, отличающихся только значениями псевдослучайных чисел, используемых в ходе моделирования. Полученные данные собираются и анализируется совместно. Для получения адекватных результатов потребуется 10-15 лет вычислительного времени с использованием грид.


В перспективе дальнейших исследований — учет корпускулярно-волновых взаимодействий частиц, их резонансов и неустойчивостей плазмы.


Код проекта разработан при участии Института биовычислений и физики сложных систем (англ. Institute of Biocomputacion and Physics of Complex Systems, BIFI), Университет Сарагоссы (англ. University of Zaragoza); Национальной лаборатории плазмы (англ. National Fusion Laboratory), Центр энергетики, экологических и технологических исследований (англ. Centre of Energetic, Environmental and Technological Research) и Мадридского университета Комплутенсе (англ. Complutense University of Madrid).


Приложение ISDEP также может выдавать задания через испанский грид-проект Ibercivis [12]. Администраторы проекта EDGeS@Home утверждают [13], что используется одно приложение (ISDEP) с разными наборами данных для расчета. В настоящее время выдача заданий приостановлена для ISDEP в Ibercivis приостановлена. Возможной причиной этого может являться попытка создания единой европейской грид-инфраструктуры в рамках проекта EDGeS@Home [14], включающего в себя дочерние гриды (например, Ibercivis, SZTAKI Desktop Grid, AlmereGrid, грид университета Вестминстера и т.д.).

А вот и первое задание от проекта Ibercivis Наука, Проект, Задание, Boinc, Длиннопост
Показать полностью 1
Наука Проект Задание Boinc Длиннопост
2
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии