@Programma_Boinc

Хакер - BOINC к бою! Премудрости распределенных вычислений на личном примере

В 2012 гoду я скачал программу BOINC, зарегистрировался в паре проектов, и с тех пор свободные вычислительные ресурсы моего компьютера потихоньку приносят пользу обществу. О том, что и как считают распределенно, читай в статье «Вычисления на дому» в этом номере, а здесь я расскажу о своем скромном опыте и о разных тонкостях настройки и работы BOINC.
Постепенно к благому делу подключилиcь несколько друзей, которые зарегистрировались с той же учетной записью. Именно тогда я понял, насколько важно правильно выбрать проект и настроить программу: иной раз маломощная машина с каким-нибудь Celeron или Turion вдруг вырывалась в локальный топ, если владелец позволял компьютеру работать без перебоев.
Выбираем проект
Выбирать, какому проекту отдать ресурсы своего компьютера, лучше всего на страничке BOINC, где они представлены в виде таблицы. Для каждого проекта сразу видна его область исследований, организаторы, поддерживаемое железо и ОС.
За пять лет я ознакомился с десятками проектов распределeнных вычислений и принял длительное участие в восьми из них. Это астрофизические инициативы (theSkyNet POGS и Einstein@Home), медицинские (POEM@Home, Malaria Control, Rosetta@Home, SIMAP@Home, GPUGRID), а также студенческая сеть Leiden Classic, в которой моделируются различные задачи из области динамики в образовательных целях. Последняя примечательна тем, что любой участник может загрузить в нее свои расчетные задaния.
Общая статистика учетной записи
Вместе с друзьями я перепробовал множество проектов и конфигураций, пока не нашел свой оптимум. Если поначалу нам удавалось получать лишь сотню-другую тысяч очкoв в месяц, то теперь за день мы легко набираем больше. Можно достичь еще более внушительных показателей, просто сосредоточившись на GPU-оптимизированных проектах, приносящих максимальное количество очков. Однако мы стараемся не гнаться за рейтингом, а переключаться между исследованиями и поддерживать разные.
В данный момент мы участвуем только в стабильных и активно развивающихся проектах, которые сложно заподозрить в коммерческом использовании ресурсов. В частности, это обработка снимков с гигапиксельной астрокамеры (theSkyNet POGS) для составления мультиспектрального обзора неба (подробнее на русском см. здесь), а также поиск радиопульсаров и излучаемых ими гравитационных вoлн (Einstein@Home).
Как официальный сайт, так и сам клиент BOINC отображает только 36 открытых проектов распределенных вычислений — самых известных и заслуживших хорошую репутацию. Всего же таких проектов больше сотни, и найти их бывает непросто. Многие анонсируются только внутри академической среды, на каких-то специализированных форумах и не находят широкой поддержки.
Сайт открытой статистики Free-DC сейчас показывает данные по 137 проектам на платформе BOINC, но и это не полный список. Например, российские проекты лучше всего искать на BOINC.ru.
Выбираем задания
У каждого проекта есть своя веб-страница с более подробным описанием. Здесь же можно задать индивидуальные настройки расчетов. Если в твоей учетной записи несколько компьютеров, то их можно распределить на группы (например, «дом» и «работа») и задать отдельные установки для гpупп.
Отдельные настройки для проекта Einstein@Home
В одном проeкте может быть несколько заданий разных типов. Они отличаются как по сути исследoваний, так и по системным требованиям. Из них разумнее выбрать те, которые эффективнее всего считаются на твoем компьютере.
Выбор приложений с ускорением на ГП
Простые задания обрабатываются только на ЦП и ограничиваются базовым набором команд x86-64. Некоторые имеют специфическую оптимизацию для расширенных инструкций (например, AVX) и выполняются на таких процессорах гораздо быстрее.
Задание с AVX-оптимизациeй
Другие задания поддерживают архитектуру ARM и запускаются на смартфонах, планшетах, кластерах из Raspberry Pi, CubieBoard и прочих подобных девайсах. Единичные проекты (например, ЦЕРНа) выполняются в своей виртуальной среде и требуют установки VirtualBox.
Самые сложные задания используют для ускорения расчетов универсальные (шейдерные) процессоры видеокарты — uGPU. Иногда для этого подходит любая современная видеокарта, а иногда задание поддерживает, к примеру, только новые чипы AMD с архитектурой GCN или только GPU Nvidia с CUDA СС v.3.0 и новее.
BOINC как средство стресс-тестирования
В режиме постоянной обработки BOINC можно использовать для выявления сбоящего оборудования. Вместо пары часов прогрева в Prime’95 или OCCT он будет выполнять реальные задания и постоянно сверять правильность их решения. Никакой синтетический тест не сравнится с BOINC по эффективности длительного мониторинга
Делаем первые шаги
Клиент BOINC для Windows можно установить как приложение или как сервис. Второй вариант обеспечивает заданиям BOINC более стабильную работу, но опаснее в плане потенциальной угрозы для ОС. Также BOINC, работающий как сервис, не сможeт использовать видеокарту для ускорения расчетов. В общем, это скорее вариант для серверов.
Упрощенный вид клиента BOINC
Сразу после установки BOINC он запустится с дефолтными настройками в упрощенном виде. Стоит переключиться на полный вид через верхнее мeню или нажав Ctrl-Shift-A. Тогда на отдельных вкладках ты увидишь все уведомления, свои проекты, активные задания, сетевую активность, локальную статистику и использование дискового пространства.
Почти все пункты меню хорошо переведены на русский. Они имеют говорящие названия, но на всякий случай есть и справка. Так что мы не будем перечислять очевидные вещи, а поговорим о более тонких материях.
BAM!
На официальном сайте статистики распределенных вычислений активно рекламируется менеджер аккаунтов BOINC под названием BAM. Он облегчает управление несколькими проектами и компьютерами одновременно, предоставляя единую страницу настроек. На ней проще отслеживать и вносить изменения, однако, потеряв пароль доступа к BAM, ты утратишь доступ сразу ко всем учеткам BOINC. В общем, это как брелок — помогает пoтерять все ключи одним махом.
Время собирать Cobblestones
Если выделить любое задание в очереди и нажать на кнопку «Информация», то ты увидишь его описание. Каждая задача имеет свой расчетный объем вычислений — от нескольких тысяч до миллионов GFLOP (миллиардов операций с плавающей запятой одинарной точности).
Количество очков, которые начисляют за выполнение задания, завязано на эту сложность, а сами очки называются Cobblestones. Нужна эта величина в основном для сравнения трудозатрат. Один Cobblestone — это эквивалент объема вычислений, который выполняет эталонный процессор с производительностью 1 гигафлопс за 1/200 суток (то есть 432 миллиарда операций FP32).
При сравнимом объеме вычислений задания считаются с разной скоростью. Код может быть оптимизирован плохо, и тогда задание будет приносить тебе лишь пару очков в час, тогда как другие — десятки и сотни тысяч. Изначально эти очки не имели никакой ценности. Они лишь отражали относительный вклад в общее дело и пoмогали волонтерам подобрать задания, кoторые лучше всего раскрывают потенциал их железа. Ситуация изменилaсь с появлением криптовалют и проектов, в рамках которых выплaчивают вознаграждение за научные расчеты.
После выполнения нескольких заданий ты заметишь, что они считаются с разной эффективностью. Выявить слабые места тебе поможет сбор и анализ статистики расчетов. BOINC удобен тем, что показывает все подробности о работе каждого узла.
Когда запас тянет карман
По умолчанию BOINC работаeт только в периоды простоя и приостанавливает расчеты при каждом чихе пользователя. Он набирает большую очередь заданий, львиная доля которых не успевает выполниться до расчетного срока. Время дедлайна у разных проектов меняется от нескольких дней до двух недель, поэтому запасать их впрок нецелесообразно. Такие предустановки остались еще с тех времен, когда постоянное подключение к интернету было редкостью, да и сами серверы проектов частенько уходили в офлайн.
Если у тебя (и у сервера раздачи слонов) нет проблем с качеством связи, то смело заходи в «Параметры -> Настройки клиента» и на вкладке «Вычисления» в разделе «Другое» уменьшай значение пункта «Запасать не менее xx дней работы». Можно поставить и дробные значения — оптимальные подбираются экспериментально.
Только свежие задания!
В своих настройках я задаю в этом пункте значения от 0,05 до 1,0. Следующий пункт «Запасать дополнительно» оставляю нулевым. Такие настройки экономят место на диске и позволяют получать больше очков. Ты все время считаешь самые новые задания и быстро сдаешь их. За это начисляются бонусы — до 50% очков.
Считать всегда!
По опыту знаю, что лучше выделить BOINC фикcированный процент ресурсов ЦП и включить режим постоянной обработки, чем все время приостанавливать и возобновлять расчеты на полном скаку. Для пользователей современных компьютеров фоновaя нагрузка в четверть мощности проходит совершенно незаметно.
Процент ресурсов ЦП для BOINC задается двумя способами: количеством ядер и временем их загрузки. Если у тебя четырехъядерный процессор и ты хочешь выделить BOINC одно ядро, то в секции «Ограничения использования» измени значение пункта «Использовать не более % процессоров» на 25%. Одно ядро Core i5 — это как раз 25%.
Если используешь процессор с двумя ядрами, то ставь 50% (одно ядро) и в следующем пункте «Использовать не более % времени ЦП» постепенно уменьшай значение до тех пор, пока работа не станет комфортной.
У одноядерных процессоров в первом пункте всегда будет 100% (меньше одного ядра выделить нельзя), а второй сильно уменьшается. Например, на старом Celeron комфортная работа сохранялась при выделении BOINC до 15% времени ЦП.
Пока я пишу статьи и читаю их в браузере, меня и 75% отъедаемых ресурсов устраивает. Когда зaпускаю виртуалки — уже нет. Для такого смешанного режима есть настройки автоматического поведения BOINC. В разделе «Управление» отметь «График работы определяется настройками» и начинай подбирать наиболее удобные.
Например, у тебя периодически запускаются игры и тяжелые приложения, которые занимают почти все ресурсы ЦП. Отметь пункт «Приостановить, если использование процессора не-BOINC задачами выше, %» и укажи значение от 60 до 90%.
В основной вкладке настроек «Вычисления» можно задать приостановку любых расчетов или только тех, что оптимизированы для GPU, во время использования компьютера. Если памяти хватает (от 4 Гбайт), то на вкладке «Диск и память» можно отметить пункт «Оставлять в памяти неактивные задания, которые не используют ГП» — это сократит время их пoвторной загрузки. Еще можешь уменьшить значение параметра «Запpашивать сохранение промежуточных результатов…» до двух-трех минут. Так ты будешь терять меньше промежуточных результатов пpи каждом перезапуске заданий.
Ядра физические и логические
Наcтраивать BOINC для работы на процессоре с отдельными физическими ядрами гораздо проще, чем выделять ему логические ядра, реализованные через Hyper Threading. Зависимость одного потока от другого на том же ядре осложняет их совместную работу и порой приводит к ошибкам в расчетах.
К примеру, если заняты от пяти до восьми логических ядер из восьми, то они начинают ждать друг друга и скороcть выполнения каждого задания падает почти вдвое. В таком режиме ты выполняешь больше заданий одновременно, но выигрыша по общей производительности не получаешь. Грубо говоря, за то время, пока Core i7 сделает восемь заданий, Core i5 выполнит две порции по четыре. Какой-то прирост производительности от HT ты заметишь только в редких случаях.
В большинстве проектов HT просто затягивает вычисления и требует дополнительных изменений. Проблемы начинаются, если одновременно запущены задания для ЦП и задания с оптимизацией для выполнения на GPU посредством OpenCL. Последние обычно используют одно ядро ЦП, но иногда нагружают его не полностью (на 0,01–0,976). В таких случаях приходится либо подбирать нестандартное значение (например, использовать 36% ядер), либо вовсе отключать HT через BIOS. Иначе задaния выполняются с ошибками.
Где мои задания?
Если несколько заданий подряд выполняются с ошибкой, то сервер проекта временно блокирует учетную запись и перестает отправлять на нее задания. Это не единственная причина, по которой ты можешь не получать их. Чтобы узнать, на чьей стоpоне ошибка, отыщи на страничке проекта ссылку на статус сервера. Если он online и в очереди есть накопленные задания, то смотри свои настройки.
Текущее состояние сервера и очереди заданий
В первую очередь проверь активнoсть проекта, наличие приостановленных заданий, объем запасаемых и выделенные для них ресурсы. Разобраться поможет лог клиента BOINC, вызываемый по Ctrl-Shift-E.
(Не)эффективность BOINC
Текущее состояние сети BOINC можно увидеть здесь. Теоретическая оценка ее средней скорости расчетов сейчас составляет 154,5 петафлопс. Это больше, чем у двух самых мощных суперкомпьютеров в мире — Sunway TaihuLight (93 петафлопс) и Tianhe-2 (34 петафлопс), вместе взятых.
Но это теория. В реальности не все программисты утруждают себя оптимизацией кода, а пользователи — настройкой клиентов. Для многих проектов реальная скорость обработки составляет менее 10% от теоретически возможной. Вместо нескольких минут они считаются час-два, по дороге выполняя массу бессмысленных операций.
Добровольцы тоже хороши. Как пишут в Nature, волонтеры BOINC сегодня больше отнимают ресурсов, чем предоставляют сами. Только 6–8% пользователей регуляpно выполняют задания. Остальные впустую шлют запросы на серверы проектов, набирают десятки заданий и потом не выполняют ни одного. Вместо помощи науке получается DDoS.
На момент написания статьи в BOINC было 348 тысяч (то есть, 8,09%) активных пользователей. Для новых участников это означает быстрый и легкий старт. На фоне толпы бездельников ты поначалу будешь легко улучшать свои результаты каждый день. Настоящая конкуренция начнется уже в top 500 000 или позже.
Известные проблемы BOINC
Внутри сообщества BOINC сложилась парадоксальная ситуация, и тому я вижу несколько причин:
• пользователи не понимают значимость участия в распределенных вычислениях;
• основная масса добровольцев не может настроить BOINC так, чтобы он не мешал обычной работе, а задания загружались в разумном объеме и выполнялись в срок;
• владельцы мощных компьютеров оxотнее майнят криптовалюту, чем выполняют научные расчеты.
Между участниками добpовольных вычислений и авторами научных проектов часто лежит квалификaционная пропасть, которая мешает найти общий язык и почувcтвовать сопричастность. Простым людям хочется увидеть итог многолетних расчетов, осознать свой небольшой, но значимый вклад в мировую науку. Вместо этого они видят только растущие счета за электроэнергию.
Многие проекты РВ дают интересные результаты, но участники попросту не знают о них. Все достижения публикуются в специализированной литературе, большая часть из которой выходит на английском языке. Если они и появляются в региoнальной научно-популярной печати, то в сильно искаженном виде.
Эксперимент Letunchik
Вместе с друзьями я пробовал запускать расчеты на самой разной технике: домашних и рабочих компьютерах, мини-серверах, медиацентрах, ноутбуках и смартфонах. BOINC — кросс-платформенная штука и может работать практически с чем угодно.Для подобных экспериментов мы использовали учетную запись с веселым названием Letunchik. Вскоре она объединила в себе более двадцати узлов. Хоть многие из них не задерживались надолго, нам все равно удалось достичь некоторых заметных результатов.Многие годы основным проектом для нас был theSkyNet POGS, задания которого выполняются на ЦП без ускорения видеокартой и дают мало очков. Сейчас мы занимаем в нем 27-е место среди роcсийских участников. Учетная запись Letunchik занимает 11 491 место из 4,3 миллиона аккаунтов BOINC во всем мире и входит в top 500 российских (376 место).Мы никогда не гнались за очками, устраивали перерывы в работе и вообще вяло поддерживали соревновательный дух. Тем не менее даже без фанатизма мы постепенно вошли в 0,3% самых активных аккaунтов. Наш текущий результат лучше, чем у 99,73% участников. Все эти цифры говорят не о том, что мы круто считаем. Это большинство считает еще менее эффективно.

0

@Programma_Boinc

Эх, ухнем! Распределенные вычисления вчера и сегодня

Принцип параллельного проведения расчетов – один из тех, что буквально «витают в воздухе». И это естественно, ведь любую работу удобней выполнять сообща. Параллельные вычисления появились задолго до первой ЭВМ, однако идея расцвела именно в компьютерную эпоху, ведь именно тогда появились и задачи, требующие большой вычислительной мощности, и устройства, готовые «всем миром» эту мощность предоставить. В эти дни исполняется ровно 15 лет с моего первого знакомства с проектами распределенных вычислений – хороший повод, чтобы написать об их истории и сегодняшнем дне.


Краткое теоретическое предисловие
Немного теории для тех, кто ранее не интересовался распределенными вычислениями. Проект подобного рода предполагает, что вычислительная нагрузка распределяется между компьютерами-клиентами, чем их больше, тем лучше. Необходим также центр управления, его функции состоят в следующем:

• Раздача «сырых» кусочков клиентам и прием от них результатов обработки;
• Контроль потерянных и неверно посчитанных фрагментов;
• Интерпретация полученных кусочков в свете общей цели;
• Подсчет и визуализация статистики.

Итак, программа, установленная на клиенте, получает кусочек задания, выполняет его и отсылает результат в центр. В первых проектах блоки пересылались вручную, по e-mail, потом транспортная функция была полностью автоматизирована, было бы подключение к интернету (что в конце 90-х, впрочем, не звучало так банально, как сейчас). По большому счету, из всех компонентов компьютера программа использует только процессор, так сказать, «подчищая» его незадействованный ресурс. Приложение-клиент работает с низким приоритетом, не мешая остальным, однако, есть, конечно, у стопроцентной утилизации и отрицательные стороны: прежде всего, повышенное энергопотребление и тепловыделение ПК.
Несмотря на кажущуюся простоту, создать систему распределенных вычислений до появления типовых решений было задачей нетривиальной – ведь надо было как минимум написать клиенты под несколько операционных систем и управляющий сервер, да так, чтобы это все вместе еще и работало. Некоторые проекты так и не смогли преодолеть «детские болезни» и не достигли своих целей. Однако существовали и вполне успешные – один из таких и затянул меня на без малого 5 лет.


Эпоха distributed.net
Итак, начало 1998 года. Один из моих коллег по тогдашней работе, человек увлекающийся и азартный, рассказывает нам о невиданном чуде: проекте, объединяющем компьютеры со всего мира в единую вычислительную сеть. Идея как-то сразу всем приглянулась, включая техническое руководство – и процесс пошел. В нашем распоряжении было тогда около сотни рабочих станций и десяток серверов, и практически все они были пущены в дело.
Проект, в который мы вошли, назывался Bovine RC5. Как следует из названия, его идея – атака с помощью «грубой силы» (простого перебора вариантов) на алгоритм шифрования RC5. Первый ключ был 40-битным – его «расковыряли» за три с небольшим часа. 48-битный продержался 13 дней, 56-битный – 265 дней. На момент нашего подключения проект находился в 64-битной фазе, она продолжалась почти 5 лет.
Bovine RC5 быстро набрал популярность. Организаторы проекта, сообщество distributed.net, сумели правильно определить главную движущую силу процесса – азарт участников. Движуха приобрела глобальный масштаб: команда соревновалась с командой, страна – со страной. «Догнать и перегнать» стала практически смыслом жизни для сотен тысяч человек, а для русских, как водится, еще и чем-то вроде национальной идеи. Каждое утро начиналось для нас с просмотра командной и глобальной статистики, клиент RC5 ставился на любой компьютер, который попадал к нам в руки. Дошли до того, что запускали «коровок» на чужих серверах, до которых была удаленка – до первого конфликта.


Интерфейс клиента distributed.net почти не изменился за время существования проекта

После завершения 64-битной фазы интерес к проекту стал угасать, прежде всего потому, что следующая, 72-битная, обещала быть очень долгой. Предчувствия нас не обманули: она продолжается уже более 10 лет, за это время проверено лишь чуть более 2,5% пространства ключей. Скорее всего, до 80-битного ключа дело уже не дойдет, хотя вычислительная мощность компьютеров за время проекта и возросла многократно. Что ни говори, а предполагаемая продолжительность этапа в 400 лет определенно пугает.


Считаем линейки и ищем инопланетян
Bovine RC5 можно отнести скорее к спортивным соревнованиям, нежели к способу решения каких-то реальных вычислительных задач, тем более что затеявшая его RSA сама впоследствии от него открестилась. Есть, впрочем, у distributed.net и более ценный для науки проект: расчет оптимальных линеек Голомба, однако с каждой новой единицей длины линейки он также скрипит все больше.
Естественно, сообществом distributed.net организаторы проектов добровольных распределенных вычислений не исчерпываются. Напротив, в мире сейчас насчитывается не менее сотни активных проектов, некоторые из которых также имеют богатую историю: так, с 1996 года идет поиск простых чисел Мерсенна, а в 1999 году начался проект SETI@home, где на основе расшифровки данных радиотелескопов SETI изучается вопрос, есть ли жизнь на Марсе во Вселенной. Всего же, как уже говорилось, вариантов буквально «несть числа»: тут и поиск лекарств от самых страшных болезней, и совершенствование Большого Адронного Коллайдера, и изучение трехмерной структуры белка, и решение многочисленных математических проблем и гипотез… вам предоставляется огромный выбор, в каком проекте участвовать, и можно утверждать на 100%: для процессора своего ПК вы нагрузку обязательно найдете – к вящему удовольствию обоих. Не забывайте только следить за температурой.


Клиент BOINC выгодно отличается от всех прочих наличием дизайна

Важным событием в жизни «распределенного» сообщества стало появление в 2005 году платформы BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) производства краснознаменного Калифорнийского университета в Беркли, как у них водится – с открытым исходным кодом. BOINC представляет собой готовую обвязку (типовые серверные компоненты + клиент) для проектов по сетевым вычислениям, которая значительно облегчает их запуск, хотя и не избавляет полностью от умственного труда, поскольку ряд серверных модулей необходимо готовить под конкретную задачу. Зато клиент, можно сказать, готов почти полностью, отлаженный и красивый. Более того, он позволяет участвовать сразу в нескольких BOINC-совместимых проектах. Получается эдакая связка разнородных, но объединенных технологически задач, что идет на пользу и самим задачам, и идеологии в целом.

Закончить хотелось бы опять на лирической ноте. Возможно, распределенные вычисления – это не самый оптимальный способ потратить имеющиеся у вас процессорные мощности. Но, если подумать, другие способы ведь еще менее оптимальны? Зато почувствовать себя членом команды – более легкого пути, пожалуй, нет. Моя «карьера» в этой области закончилась в 2004 – почти 9 лет назад. И вот сюрприз: сейчас, когда писал этот пост, зашел в статистику своей команды – представляете, она до сих пор жива и по-прежнему занимает первое место в нашем регионе. Не перевелись еще на Руси увлеченные люди!
Я приглашаю всех, кто когда-либо участвовал в проектах по распределенным вычислениям, откликнуться и дополнить мой рассказ – может быть, я чего-то пропустил?
http://www.boinc.ru
[ссылка на сторонний форум]
http://boinc.berkeley.edu/download.php
http://www.boinc.ru/doc/boinc/boinc_setup.htm

Добавлено через 1 час 33 минуты
Что такое распределённые вычисления?

Это способ выполнения больших вычислительных задач, при котором множество компьютеров получают от некоего сервера по сети (обычно через Интернет) задания для расчёта, производят расчёт локально, а результаты отсылают обратно на сервер.

Как будет работать ЭТО на моём компьютере?

Для расчётов производится установка более-менее небольшой (инсталляторы обычно "весят" от 1 Мб до 15 Мб) программы-клиента, которая уже самостоятельно (при минимальном участии пользователя в начальной настройке) связывается с сервером проекта для загрузки и выгрузки заданий.
Сами расчёты проводятся этой программой, как правило, во время ПРОСТОЯ процессора, каковое при работе в Windows составляет обычно 97-99%.
Не верите - в Win2000/XP можете открыть Диспетчер задач и минуту-другую полюбоваться на типичный % ресурсов процессора, выделенный под чудесную задачу "Бездействие системы". Те самые 99% на средней системе в GUI Windows.
Таким образом, если ваш компьютер не загружен мощными задачами типа кодирования медиа, игр и пр. круглосуточно, он имеет много свободных ресурсов, которые могут использоваться с большей или меньшей пользой.

И какова же польза от этого странного занятия?

Это всецело зависит от того, какой именно проект распределенных вычислений (англ. distributed computing, или просто DC) вы выбрали.

Есть просто бесполезные. Например, шифроломалки. Там десятки тысяч людей по всему миру ломают шифры RC64, RC72 путём перебора всех возможных ключей. Понимая бессмысленность этой задачи (рассчитать вероятность взлома хороший инженер может и на калькуляторе), организаторы даже выплачивают денежные премии счастливчикам, что-нибудь таки взломавшим, дабы сделать проекты более популярными.

Есть "условно съедобные"... то есть полезные. Например, SETI@Home - кстати, самый известный проект DC (во многом из-за того, что чуть ли не первый из них; плюс цель амбициозная - найти инопланетный разум. Итог - более 5 млн. людей, регистрировавшихся в проекте, из которых больше 2 млн. так НИЧЕГО и не сосчитали).
Но скажите, вы верите в то, что пришельцы общаются меж звёзд по радио? Я - нет. И хотя проект SETI@Home и пытается извлечь ещё какую-то пользу из анализа записанных радиосигналов из космоса, эффект более чем сомнителен.

Однако есть и проекты, более близкие к Земле, имеющие ту или иную очевидную научную и даже практическую полезность.
Их можно разделить на две группы - молекулярные проекты (исследующие взаимодействие молекул - главным образом в медицинских и биологических целях) и прочие, которых относительно мало - например, предсказание погоды.

Так получилось, что наша команда сосредоточилась на той части молекулярных проектов, которая занимается поиском лекарств от различного рода болезней (другая большая часть занимается исследованием фундаментальных свойств белков и человеческого генома).

Проекты CommunityTSC и Find-a-Drug, в которых мы участвуем, ищут лекарства от рака, заболевания Tuberous Sclerosis Complex (туберозный склероз - детская опухолевая болезнь), ВИЧ, малярии, простудных болезней и других.
Вероятно, у каждого из этих двух проектов в плане полезности есть свои особенности, но мы не великие биологи, чтобы судить, какой из клиентов лучше.
По крайней мере, оба эти проекта проводят реальные исследования тех веществ, которые во время расчётов показали лекарственные свойства.

Что касается того, не пойдет ли наш труд "псу под хвост". TSC имеет весьма значительный бюджет под свои исследования, FaD окупает себя за счёт сотрудничества с фармацевтическими компаниями, что резко сокращает риск преждевременного краха проектов (в отличие от почившего в бозе полукустарного российского проекта MD@Home, в котором на момент его краха мы занимали второе место).

И наконец, не присвоят ли всё себе мерзкие богатеи-фармацевты, чтобы продать нам втридорога? Тут можно заметить, что в TSC итоги расчётов являются общедоступными.
Что касается FaD, мне кажется, что и там та же система, но поскольку я с этим вопросом подробно и точно не разбирался, то лучше пусть ответит кто-нибудь из тех, кто активно работает в форумах этого проекта (я их попрошу)

Настройка для BOINC:
Скачать с официального сайта клиент. (https://boinc.berkeley.edu/download_all.php)
1. Там их два вида, один с VirtualBox, другой без него. Если мало оперативки (8 Гб это мало), проекты с VirtualBox лучше даже не брать (это проекты Cosmology@home, LHC@home, GPUGrid). Если выбран другой проект, VirtualBox скорее всего не нужен.
2. Установить клиент, запустить.
3. Выбрать понравившийся проект, создать в нём учётную запись. Иногда это можно сделать через сам клиент (программу, установленную на комп), иногда надо лезть на сайт проекта.
4. Готово, комп подключен к проекту и производит вычисления. В меню можно выбрать использовать только процессор или процессор и видеокарту. Так же можно настроить, когда клиент активен - по расписанию, по активности и прочие.
5. Про майнинг. Криптовалюты добавлены сюда поверх существующих проектов сторонними людьми. Пытаться что-то получить, или чисто волонтёрствовать - личное дело каждого. В любом случае прибыль будет меньше чем в случае непосредственного майнинга.
Аргументы против несостоятельны:
Каждый раз как заходит речь о боинке всегда находятся люди, которые говорят, что это развод лохов.
Но блин, скрытый майнинг под видом распределённых вычислений — практически исключён в любых более-менее серьезных проектах, т.к.:
1. Чаще всего используется OpenSource софт — так что при наличии знаний и желания можно покопаться внутри и лично посмотреть, что именно считается.

2. За каждым серьезным распределённых вычислений проектом стоит группа из нескольких ученых, которые вряд ли станут рисковать своей репутацией и карьерой ради такого заработка путем обмана. Полученные результаты публикуются и проверяются другими учеными из той же области + комитетами которые выдают гранты на исследования и в случае если мощности уйдут в майнинг, то и научных результатов не будет, которые надо предъявить.
3. В случае таких инициатив как World Community Grid, есть дополнительный внешний фильтр (в данном случае из привлекаемых IBM ученых и экспертов), которое проводят экспертизу проекта перед запуском (действительно ли поставленная задача имеет научных смысл? можно ли ее решить предлагаемыми методами? соответствует ли предложенное ПО этим методам? и т.д.) и осуществляют своего рода аудит в процессе.
Аргументы косвенные, но всё же.
4. Если бы цель была развести лохов, то рекламу этого пустили бы по каждому чайнику, а софт бы закрыли чем только можно.
5. В проектах участвуют тысячи людей, среди которых есть другие учёные, программисты и прочие вроде как не глупые люди, и никто не обнаружил развод?
Так вот, можете написать подробнее, что вы имеете в виду? Дело в том что эта тема может приносить реальную пользу, по крайней мере в теории, и дискредитация кажется мне вредной.
Более конкретно можно посмотреть на www.boinc.ru
Скачать:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

0

@Programma_Boinc

Что такое распределённые вычисления?

Это способ выполнения больших вычислительных задач, при котором множество компьютеров получают от некоего сервера по сети (обычно через Интернет) задания для расчёта, производят расчёт локально, а результаты отсылают обратно на сервер.

Как будет работать ЭТО на моём компьютере?

Для расчётов производится установка более-менее небольшой (инсталляторы обычно "весят" от 1 Мб до 15 Мб) программы-клиента, которая уже самостоятельно (при минимальном участии пользователя в начальной настройке) связывается с сервером проекта для загрузки и выгрузки заданий.
Сами расчёты проводятся этой программой, как правило, во время ПРОСТОЯ процессора, каковое при работе в Windows составляет обычно 97-99%.
Не верите - в Win2000/XP можете открыть Диспетчер задач и минуту-другую полюбоваться на типичный % ресурсов процессора, выделенный под чудесную задачу "Бездействие системы". Те самые 99% на средней системе в GUI Windows.
Таким образом, если ваш компьютер не загружен мощными задачами типа кодирования медиа, игр и пр. круглосуточно, он имеет много свободных ресурсов, которые могут использоваться с большей или меньшей пользой.

И какова же польза от этого странного занятия?

Это всецело зависит от того, какой именно проект распределенных вычислений (англ. distributed computing, или просто DC) вы выбрали.

Есть просто бесполезные. Например, шифроломалки. Там десятки тысяч людей по всему миру ломают шифры RC64, RC72 путём перебора всех возможных ключей. Понимая бессмысленность этой задачи (рассчитать вероятность взлома хороший инженер может и на калькуляторе), организаторы даже выплачивают денежные премии счастливчикам, что-нибудь таки взломавшим, дабы сделать проекты более популярными.

Есть "условно съедобные"... то есть полезные. Например, SETI@Home - кстати, самый известный проект DC (во многом из-за того, что чуть ли не первый из них; плюс цель амбициозная - найти инопланетный разум. Итог - более 5 млн. людей, регистрировавшихся в проекте, из которых больше 2 млн. так НИЧЕГО и не сосчитали).
Но скажите, вы верите в то, что пришельцы общаются меж звёзд по радио? Я - нет. И хотя проект SETI@Home и пытается извлечь ещё какую-то пользу из анализа записанных радиосигналов из космоса, эффект более чем сомнителен.

Однако есть и проекты, более близкие к Земле, имеющие ту или иную очевидную научную и даже практическую полезность.
Их можно разделить на две группы - молекулярные проекты (исследующие взаимодействие молекул - главным образом в медицинских и биологических целях) и прочие, которых относительно мало - например, предсказание погоды.

Так получилось, что наша команда сосредоточилась на той части молекулярных проектов, которая занимается поиском лекарств от различного рода болезней (другая большая часть занимается исследованием фундаментальных свойств белков и человеческого генома).

Проекты CommunityTSC и Find-a-Drug, в которых мы участвуем, ищут лекарства от рака, заболевания Tuberous Sclerosis Complex (туберозный склероз - детская опухолевая болезнь), ВИЧ, малярии, простудных болезней и других.
Вероятно, у каждого из этих двух проектов в плане полезности есть свои особенности, но мы не великие биологи, чтобы судить, какой из клиентов лучше.
По крайней мере, оба эти проекта проводят реальные исследования тех веществ, которые во время расчётов показали лекарственные свойства.

Что касается того, не пойдет ли наш труд "псу под хвост". TSC имеет весьма значительный бюджет под свои исследования, FaD окупает себя за счёт сотрудничества с фармацевтическими компаниями, что резко сокращает риск преждевременного краха проектов (в отличие от почившего в бозе полукустарного российского проекта MD@Home, в котором на момент его краха мы занимали второе место).

И наконец, не присвоят ли всё себе мерзкие богатеи-фармацевты, чтобы продать нам втридорога? Тут можно заметить, что в TSC итоги расчётов являются общедоступными.
Что касается FaD, мне кажется, что и там та же система, но поскольку я с этим вопросом подробно и точно не разбирался, то лучше пусть ответит кто-нибудь из тех, кто активно работает в форумах этого проекта (я их попрошу)

Настройка для BOINC:
Скачать с официального сайта клиент. (https://boinc.berkeley.edu/download_all.php)
1. Там их два вида, один с VirtualBox, другой без него. Если мало оперативки (8 Гб это мало), проекты с VirtualBox лучше даже не брать (это проекты Cosmology@home, LHC@home, GPUGrid). Если выбран другой проект, VirtualBox скорее всего не нужен.
2. Установить клиент, запустить.
3. Выбрать понравившийся проект, создать в нём учётную запись. Иногда это можно сделать через сам клиент (программу, установленную на комп), иногда надо лезть на сайт проекта.
4. Готово, комп подключен к проекту и производит вычисления. В меню можно выбрать использовать только процессор или процессор и видеокарту. Так же можно настроить, когда клиент активен - по расписанию, по активности и прочие.
5. Про майнинг. Криптовалюты добавлены сюда поверх существующих проектов сторонними людьми. Пытаться что-то получить, или чисто волонтёрствовать - личное дело каждого. В любом случае прибыль будет меньше чем в случае непосредственного майнинга.
Аргументы против несостоятельны:
Каждый раз как заходит речь о боинке всегда находятся люди, которые говорят, что это развод лохов.
Но блин, скрытый майнинг под видом распределённых вычислений — практически исключён в любых более-менее серьезных проектах, т.к.:
1. Чаще всего используется OpenSource софт — так что при наличии знаний и желания можно покопаться внутри и лично посмотреть, что именно считается.

2. За каждым серьезным распределённых вычислений проектом стоит группа из нескольких ученых, которые вряд ли станут рисковать своей репутацией и карьерой ради такого заработка путем обмана. Полученные результаты публикуются и проверяются другими учеными из той же области + комитетами которые выдают гранты на исследования и в случае если мощности уйдут в майнинг, то и научных результатов не будет, которые надо предъявить.
3. В случае таких инициатив как World Community Grid, есть дополнительный внешний фильтр (в данном случае из привлекаемых IBM ученых и экспертов), которое проводят экспертизу проекта перед запуском (действительно ли поставленная задача имеет научных смысл? можно ли ее решить предлагаемыми методами? соответствует ли предложенное ПО этим методам? и т.д.) и осуществляют своего рода аудит в процессе.
Аргументы косвенные, но всё же.
4. Если бы цель была развести лохов, то рекламу этого пустили бы по каждому чайнику, а софт бы закрыли чем только можно.
5. В проектах участвуют тысячи людей, среди которых есть другие учёные, программисты и прочие вроде как не глупые люди, и никто не обнаружил развод?
Так вот, можете написать подробнее, что вы имеете в виду? Дело в том что эта тема может приносить реальную пользу, по крайней мере в теории, и дискредитация кажется мне вредной.
Более конкретно можно посмотреть на www.boinc.ru
Скачать:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

0

@Programma_Boinc

С миру по нитке

Распределённые вычисления: как собрать с миру по гигафлопсу на развитие науки Автор: Андрей Васильков 06 декабря 2012, ресурс КомпьюТерра.
Вот уже более шестнадцати лет у каждого пользователя есть хорошая возможность внести посильный вклад в развитие науки. Не нужны денежные пожертвования и даже профессиональный интерес к выбранному предмету исследований. Имеет значение лишь то, какими чертами характера обладает человек и насколько современные компьютеры есть в его распоряжении. При удачном сочетании этих факторов появляются надёжные узлы сетей распределённых вычислений – одного из самых мощных инструментов компьютерной обработки данных. Благодаря совместным усилиям обычных пользователей удалось сделать множество значимых открытий. Только за последние три года они отыскали 53 пульсара, причём последние семь нашлись совсем недавно — в конце августа 2012 г.
Результаты выполненных исследований используются при разработке лекарственных препаратов для лечения сахарного диабета второго типа, болезней Альцгеймера и Паркинсона, других тяжёлых заболеваний. По материалам выполненных работ опубликованы сотни научных статей. Суперкомпьютеры и распределённые сети Мощные суперкомпьютеры – это капля в море. Машин, которые представляют собой предмет гордости целых стран и занимают первые строчки рейтинга TOP 500, не так уж много, и на всех их не хватает.
Чтобы получить доступ к суперкомпьютеру, требуется сначала обосновать необходимость выбранной задачи, а потом, если доводы оказались убедительными, дождаться очереди и успеть оптимизировать код для выполнения на своеобразной суперкомпьютерной архитектуре. Лидеры списка TOP 500 на ноябрь 2012 г. Несмотря на внушительные значения пиковой производительности, требуемое время работы суперкомпьютеров может измеряться месяцами. Очевидно, что монополизировать ценную машину на столь долгий срок не позволят. К тому же организаций, которым по карману счета за сотни мегаватт-час, съедаемых вычислениями, прямо скажем, немного. Решение этой проблемы существует.
Поскольку многие научные задачи поддаются параллелизации, «объять необъятное» можно по частям — поделив их между энтузиастами. Сети распределённых вычислений получили широкую известность в 1996 году в ходе командных соревнований по поиску чисел Мерсенна. Другим заметным проектом того времени стал SETI@home — коллективный поиск сигналов внеземных цивилизаций в данных, собранных с помощью радиотелескопов. Найти инопланетян так и не вышло, но этот опыт не был бесполезным.

Он показал, что проекты таких масштабов могут успешно работать даже на добровольных началах. А наработки SETI@Home пригодились при подготовке исследовательских программ для поиска радиопульсаров. Сегодня любому пользователю компьютера, работающего под управлением Windows, Linux или OS X, потребуется не больше десяти минут, чтобы присоединиться к одной из глобальных научных инициатив. Для этого в 2002 году Калифорнийским университетом в Беркли была разработана платформа с единым клиентским приложением BOINC Manager. По состоянию на конец 2012 г. BOINC применяется в 87 открытых проектах распределённых вычислений (ещё 24 обходятся без него). Для удобства они разделены по научным дисциплинам, а их краткая характеристика доступна также и на русском языке. Некоторые проекты распределённых вычислений на платформе BOINC Общее количество участников на конец 2012 года составляет около 2,5 миллионов. При этом число компьютеров, ведущих вычисления, перевалило за семь миллионов, а суммарная производительность оценивается в семь петафлопс — это мощнее, чем суперкомпьютер JUQUEEN, занимающий пятую строчку ноябрьского рейтинга TOP 500. Использование BOINC Нецелевое использование BOINC эффективно пресекается.

Люди, которые стоят за платформой, внимательно следят за соблюдением условий лицензии. Проекты, которые нарушают правила, отклоняют и закрывают — особенно в том случае, если под видом фундаментальных исследований добровольцам пытаются подсунуть коммерческие задачи. Это происходит не так уж редко: идея бесплатно воспользоваться чужим трудом прельщает многих. Отклонённые проекты из списка поддерживающих ускорение на ГП. Это не значит, что BOINC принципиально настроен против коммерции. Организации (в том числе коммерческие) могут использовать платформу BOINC и свои компьютеры для решения практически любых задач. Правила лишь запрещают привлекать волонтёров к проектам, подразумевающим извлечение прибыли. Варианты использования платформы BOINC Участники распределённых вычислений Большая часть проектов – международные. Активнейшее участие принимают Германия и Евросоюз в целом.

Вклад научных учреждений России пока сравнительно мал, однако за счёт обычных пользователей российский сегмент участников BOINC в мировом масштабе выглядит солидно. Суммарная производительность узлов сети на платформе BOINC в мире Хорошим способом привлечь внимание и увеличить производительность сетей распределённых вычислений считается проведение всевозможных конкурсов. Эта таблица с результатами участников соревнования BOINC по правилам чемпионата «Формулы-1″ говорит сама за себя (синим цветом отмечены международные команды). Соревнования по правилам «Формулы-1″ в области распределённых вычислений Если не считать конкурсов, то даже в популярных проектах львиную долю работы выполняет горстка активных пользователей. Посмотрите хотя бы статистику проекта Einstein@home по состоянию на начало декабря 2012 г. Общее число и доля активных участников проекта Einstein@home В последней строке учитываются те участники, которые за последние две недели выполнили расчёт хотя бы одного присланного задания. Как видим, их доля составляет всего 7,5 процента. Остальные — полумёртвые души. Программа поощрений Такая динамика отчасти объясняется малой отдачей, которую пользователи ощущают от проекта. Кроме осознания факта, что они внесли некоторый вклад в развитие науки, и таких вот «сертификатов», они обычно не получают ничего.

Сертификаты участника проектов BOINC иногда бывают предусмотрены и другие поощрения. Пользователям, на чьих компьютерах был обработан пакет данных, позволивший сделать открытие, могут прислать подтверждающий этот факт документы. Правда, даже в этом случае всё, как правило, ограничивается поздравлением в электронной форме – даром что человек, возможно, участвовал в распределённых вычислениях годами.

Денежные вознаграждения и вовсе редкость, несмотря на то что их эффективность очевидна. Не последнюю роль в успехе проекта поиска чисел Мерсенна сыграли денежные призы, выплачиваемые Фондом электронных рубежей (EFF) за нахождение простого числа, состоящего из более чем N десятичных цифр. Впрочем, распределённые вычисления не останавливаются. Людей, которые считают, что будущее куда интереснее творить, чем просто ждать его, пока хватает. Разделяющие эту точку зрения могут прямо сейчас отправиться на страницу загрузки BOINC и попробовать внести свой малый, но реальный вклад в науку. Множество проектов, ведущих распределённые вычисления, используют платформу BOINC, которую разработали около десяти лет назад в Калифорнийском университете в Беркли. Первый шаг к участию в одном из них — установка программы BOINC Manager. Установка и настройка клиента BOINC После скачивания и установки клиентской программы можно указать один или несколько проектов, к которым есть желание присоединиться. Начиная с шестой версии клиент BOINC поддерживает гибкие настройки вычислений, позволяющие точно указать, какой частью аппаратных ресурсов человек готов пожертвовать для нужд науки. Кроме того, можно задать в BOINC Manager автоматическую пазу при запуске некоторых программ или вести вычисления лишь в определённые часы. Расчёты можно в любой момент полностью или выборочно приостановить вручную и так же легко возобновить.

Настройки вычислений на центральном и графическом процессоре в клиенте BOINC Помимо опций самого клиентского приложения, для каждого проекта предусмотрены настройки через веб- интерфейс на личной странице участника. Настройки проекта BOINC через веб-интерфейс Оценить вычислительную мощность компьютера можно встроенным бенчмарком BOINC. Он же иногда используется для сравнения реальной производительности различных конфигураций. Встроенный тест производительности клиента BOINC Выбор проектов с учётом доступных ресурсов При выполнении научных расчётов важную роль играет производительность блоков FPU, осуществляющих вычисления с плавающей запятой.

Точность вычислений может быть разная. Обычно говорят о трёх реализованных на практике типах: FP16 (Half Precision) — половинная точность вычислений с плавающей запятой; FP32 (Single Precision) — одинарная точность вычислений с плавающей запятой; FP64 (Double Precision) — двойная точность вычислений с плавающей запятой. Именно последний тип вычислений (FP64, или binary64 по стандарту IEEE 754) наиболее востребован в расчётах BOINC и других научных программах, поскольку он позволяет оперировать значениями в диапазоне от ≈ 10-308 до 10308 с точностью до 15 знака (в десятичном выражении) после запятой. Однако доля вычислений с одинарной точностью тоже весьма велика и даже достаточна для отдельных проектов. Современные видеокарты поддерживают технологии вычислений общего назначения. Любой видеочип, выпущенный после 2007 года, справится с научными расчётами лучше, чем сопоставимый по цене центральный процессор близкого поколения.

Архитектура и скорость вычислений типа FP32 и FP64 некоторых видеокарт Если раньше в этом сегменте доминировала nVidia (в том числе за счёт выпуска ускорителей Tesla той же архитектуры), то сейчас всё больше проектов смотрят в сторону AMD (ATI). Пример выполнения проектов BOINC на видеокарте AMD Появились и такие проекты, которые поддерживают ускорение на видеокартах AMD, но не работают с продуктами nVidia. Проекты BOINC с эксклюзивной поддержкой видеокарт AMD Предположительно это связано с тем, что при высокой скорости вычислений FP32 видеокарты nVidia на чипе GK104 демонстрируют сильное падение производительности в расчётах типа FP64. К примеру, если Radeon HD 6930 выполняет вычисления с двойной точностью в четыре раза медленнее, чем с одинарной (480 и 1920 гигафлопс соответственно), то GeForce GTX 680 – в двадцать четыре (128 и 3090 гигафлопс). Когда «последний» не означает «лучший» Само по себе использование более современных чипов далеко не всегда означает прирост в скорости. Например, HD 6850 не способен считать с двойной точностью, а HD 5850 выполняет вычисления FP64 со скоростью до 418 гигафлопс. Топовые видеокарты часто обладают производительностью многопроцессорного сервера. Например, видеокарта с чипом HD 7970 содержит 2048 вычислительных ядер, объединённых в 32 блока. Её теоретическая производительность составляет 3789 гигафлопс при операциях с одинарной и 947 гигафлопс — с двойной точностью. Для сравнения: арифметическая часть процессора Core-i5 3570K обеспечивает 122 гигафлопса (FP32) и 61 гигафлопс (FP64) в турборежиме, а Intel HD Graphics 4000 даёт прирост ещё на 147 гигафлопс (FP32). У AMD A10- 5800K расчётная производительность арифметической части также находится на уровне 122 гигафлопса (FP32) и 61 гигафлопс (FP64), но видеоядро Radeon HD 7660D обеспечивает четырёхкратный прирост — на 614 гигафлопс (FP32). Сейчас определённо есть смысл выбирать те проекты, которые могут быть обсчитаны с использованием видеокарт или хотя бы встроенных графических ядер. Однако между теоретическим пределом производительности и практически достигаемым результатом часто наблюдается разница не на проценты, а в разы. Она обусловлена квалификацией программистов и оптимизационными пределами для каждой конкретной задачи. Например, задания проекта Einstein@home на компьютере с Core-i3 2100 и видеокартой Radeon HD 6850 обсчитываются со скоростью 49,5 гигафлопса, а POEM@home — 71,4 гигафлопса с теми же настройками. Оба проекта декларируют поддержку ускорения вычислений видеокартами AMD.

Затраты электроэнергии Важным моментом является энергоэффективность разных систем. Сейчас она составляет от 1 до 20 гигафлопс на ватт, и этот параметр напрямую влияет на то, как увеличится ваш счёт за электроэнергию. С точки зрения экономичности привлекательны не только специализированные ускорители и серверные решения, но также APU и отдельные массовые видеочипы. У AMD наиболее интересные чипы расположены ближе к началу ценового диапазона, а у nVidia – преимущественно в его верхней трети. К примеру, эффективность недорогой видеокарты Radeon HD 7770 составляет 16 гигафлопс на ватт в расчётах FP32, однако её использование для выполнения FP64 расчётов неоправданно — здесь она продемонстрирует результат всего в 1,0 гигафлопс на ватт. Даже у выпущенного в 2009 году чипа HD 4750 данный показатель был гораздо лучше – 2,5 гигафлопса на ватт. GeForce GTX 660Ti принадлежит к верхней границе среднего ценового диапазона, но тратит энергию эффективнее: 16,4 гигафлопса на ватт в расчётах FP32 и 2,1 гигафлопса на ватт при вычислениях с двойной точностью.

Если (теоретически) держать BOINC в режиме постоянной обработки и не выключать компьютер, то при потребляемой мощности ≈ 200 Вт он добавит за месяц менее 150 кВт*ч к показаниям счётчика. В типичном сценарии использования (когда BOINC активен только в простое, а компьютер работает по несколько часов в день и выключается на ночь) — менее десяти киловатт-час. Возможно, эти незначительные затраты в поддержку исследовательских команд ведущих университетов мира многим покажутся более оправданными, чем перечисление пожертвований сомнительным благотворительным организациям.

0

@Programma_Boinc

С 24 по 27 июля 2018 г. в Оксфорде прошел очередной BOINC Workshop. Всем, кому интересно, предлагаю прочитать заметку о мероприятии, которую написал Илья Чернов - сотрудник Института прикладных математических исследований Карельского научного центра РАН.

Небольшое мероприятие (10 зарегистрированных участников, на самом деле немного больше) было насыщенным и проходило в очень комфортной дружественной обстановке. Помимо британцев - хозяев встречи - были участники из Германии, Франции, США и России (Петрозаводска).

Программа первого дня носила название Feedback from projects и в ее рамках участники рассказали о проделанной за год работе, а также о новых наработках. Открыл встречу Дэвид Валлом (David Wallom) докладом о проекте Climateprediction.net и его "дочернем" проекте weather@home. В них распределенные вычисления используются для ансамблевого расчета моделей климата (динамики Земной системы в целом или для отдельных регионов) с невысоким разрешением, однако с большим числом траекторий. Это позволяет точнее оценить вероятности различных экстремальных событий (наводнений, засух, ураганов и т.п.), а также их мощность. Любопытно, что нижняя граница оценки повышения температуры близка к нижней оценке IPCC, тогда как верхняя - превосходит таковую у IPCC. Расчеты региональных моделей получают граничные условия от глобальных моделей. Упомянул докладчик некоторые интересные побочные влияния изменений климата на экономику, например, повышение потерь в линиях электропередач при потеплении из-за повышенного сопротивления.

Berndt Machenshalk из Лондонского университета рассказал о проекте Einstein@home. Используя данные детекторов гравитационных волн (LIGO и т.п.), участники пытаются найти непрерывные волны, постоянно прибывающие из глубин космоса. В сравнении с недавно зарегистрированными волнами, вызванных слиянием черных дыр или нейтронных звезд, непрерывные волны значительно слабее, однако из-за длительности сигнала их интегральная мощность высока и может быть обнаружена. Можно привести аналогию с волнами в море: зарегистрированы цунами, вызванные обрушением горы, а проект ищет обычный прибой. Конечно, он намного слабее, зато плещет годами и десятилетиями. Длительность монотонного плеска, возможно, позволит выделить этот сигнал из среднестатистического шума. Успех может означать прорыв в гравитационной астрономии: возможность не только получать информацию о катастрофических событиях во Вселенной, но и "слушать эфир" постоянно.

Juan Hindo из IBM, Чикаго, одна из немногих участниц мероприятия, сделала доклад о World Community Grid. Благотворительный проект IBM, WCG позволяет волонтерам принимать участие в проектах, посвященных здоровью человека и окружающей среды. Организации предлагают свои проекты, которым WCG выделяет часть своих значительных вычислительных ресурсов (>750 000 волонтеров, 4 млн устройств, 2 млн расчетов в сутки в среднем, 1.5 млн лет вычислительной мощности). Были упомянуты проекты лечения рака без побочных эффектов (Япония), обеспечения чистой водой (Китай), солнечной энергетике (Гарвард, США). В число будущих проектов входит российский проект Дальневосточного Федерального Университета по расчету влияния аэрозолей на климат, а также бразильский проект по подбору лекарства против вируса Zika. Условие участия - открытость и отсутствие прибыли.

Прозвучали интересные доклады про LHC@home (представители Brunel London University), GridCoin, InnovationGrid, GridRepublic и nanoHUB@Home.

Что объединяло многие доклады? Потребность приблизить добровольные вычисления к народу. Полностью этой теме был посвящен доклад немецкой команды под названием "BOINC to the people!". Они работают над возможностью перенести вычисления в браузер - путем трансляции кода на C++ в Javascript либо с использованием новой технологии Webassembly - низкоуровневая система команд для браузера, которую многие современные версии распространенных браузеров уже поддерживают. Цель проекта - облегчить присоединение к проекту до нажатия кнопки согласия, аналогичной разрешению использовать cookies. Доклад был посвящен вызовам и трудностям на пути проекта, таким как отсутствие доступа к аппаратной части, ограничения доступа к диску из-за мер безопасности, сложности управления загрузкой процессора. Авторы надеются предоставить работающую версию в течение года.

Любопытный доклад был посвящен соревнованию BOINC Penthatlon 2018 года - мероприятию, которое на короткое время весьма существенно поднимает общую мощность BOINC из-за притока участников.

Предпоследний доклад познакомил слушателей с деятельностью Карельской группы BOINC-исследований.

Завершил программу первого дня Дэвид Андерсон, который подвел итоги года, подчеркнул важность теоретических исследований модели вычислений и облегчения доступа к ресурсам. Рассказал про систему Science United. Отметил снижение числа проектов и обсудил меры повышения популярности BOINC. Нет смысла пересказывать доклад целиком, тем более что организаторы обещали открыть доступ к файлам презентаций и аудиозаписям выступлений. Заметим только, что по мнению Д. Андерсона число кранчеров-волонтеров (150 тыс.) на три порядка меньше, чем следовало бы по его мнению (100 миллионов), как и число ученых, применяющих BOINC (порядка 100 против 100 тыс).

Второй день был посвящен более техническим вопросам, из которых выделим использование технологии Docker. Доклад был практическим: докладчик из Парижа демонстрировал на экране работу с BOINC в Docker с точек зрения сервера, клиента и проекта. Доклады переходили в дискуссию, порой превышающую по длительности сам доклад.

На третий день проводили HackFest - практическое решение вопросов, а в последний день, по традиции, вопросы обсуждались в непринужденной обстановке пешего похода по сельской местности окрестностей Оксфорда, вдоль реки Темзы. Следует отметить, что обсуждение вопросов отнюдь не обрывалось завершением рабочего дня конференции, чему немало способствовала неописуемая очаровательная атмосфера и великолепная кухня старинных оксфордских таверн и пабов.

Где будет BOINC Workshop в следующем году - остается интригой. Ни одна группа на последний день мероприятия не выразила однозначной готовности принять его в 2019.
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

0

@Programma_Boinc

Rosetta@home
Цель проекта - решение одной из самых больших проблем в молекулярной биологии - вычисление 3-х мерной структуры белков из их аминокислотных последовательностей. Благодаря недавно завершенному проекту "Геном человека" известны аминокислотные последовательности всех белков в человеческом организме. Исследования по данному проекту также помогут в проектировании новых, не существующих белков. В случае успешного решения данных проблем мы сможем бороться с такими болезнями как рак, малярия, болезнь Альцгеймера, сибирская язва и другими генетическими и вирусными заболеваниями.
По сути Rosetta - это компьютерная программа для поиска:
- структуры с наименьшей энергией для заданной аминокислотной последовательности для предсказания структуры белка,
- обратная задача - поиск аминокислотной последовательности с наименьшей энергией для заданной белковой структуры;
а также расчета взаимодействия комплекса белок-белок.
В данном проекте используется обратная связь по прогнозированию и полученным результатам, чтобы улучшать потенциальные функции и алгоритмы поиска.

0

@Programma_Boinc

РАСПРЕДЕЛЁННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ ПОД LINUX
ЧТО ТАКОЕ РАСПРЕДЕЛЁННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ?
Большую часть времени своего нахождения во включенном состоянии, среднестатический современный компьютер занимается тем, что простаивает, ожидая ввода данных от пользователя. Для многогигагерцовых процессоров, время между нажатиями клавиш при печати, время пока пользователь читает с экрана какой-нибудь текст, или ненадолго отошёл от компьютера — целая вечность.
Но к счастью, такая громадная вычислительная мощь — миллиарды операций в секунду, помноженные на сотни миллионов компьютеров — оставалась невостребованной недолго. В наши дни, каждый желающий занять свободное время своего компьютера чем-нибудь полезным, вполне может сделать это, присоединившись к одному из проектов распределённых вычислений. Сами распределённые вычисления (РВ) — это способ выполнения каких-либо расчётов путём их разделения между множеством компьютеров.
В этой статье речь пойдёт о проектах РВ работающих через Интернет, и задействующих компьютеры обычных его пользователей (с их ведома, разумеется) для выполнения разного рода сложных научных расчётов. Участвуя в подобных проектах можно помочь исследовать строение белков и генетических структур, найти лекарство от рака и СПИДа, или даже обнаружить сигналы от внеземных цивилизаций. Обычной работе (или игре) на компьютере это абсолютно не мешает — используются только моменты бездействия.
И, конечно же, говорить мы будем только о тех проектах, участие в которых доступно для пользователей Linux.
С ЧЕГО ВСЁ НАЧАЛОСЬ

Можно сказать, что история массовых распределённых вычислений через Интернет началась с проекта distributed.net. Самый популярный из его подпроектов, RC5, занимается взломом зашифрованных одноимённым криптоалгоритмом сообщений. Этот подпроект обязан своим существованием компании RSA Data Security, которая время от времени, с целью продемонстрировать надёжность разрабатываемых ею алгоритмов шифрования, устраивает публичные конкурсы по взлому зашифрованных ими сообщений, с призами в несколько тысяч долларов каждый. Участники проекта distributed.net уже выиграли несколько таких конкурсов, успешно подобрав ключ к зашифрованным алгоритмами RC5-56 и RC5-64 сообщениям. В данное время идёт соревнование по взлому RC5-72, однако по некоторым оценкам, из-за возросшей по сравнению с прежними проектами длины ключа, получения результата, даже с учётом постоянного роста доступных проекту вычислительных мощностей, придётся ждать несколько тысяч лет.
Хотя distributed.net существует очень давно, пределом его мечтаний до сих пор является внимание энтузиастов либо распределённых вычислений как таковых, либо интересующихся криптографией и математикой. А первым проектом, получившим по-настоящему широкую известность и популярность среди "обычных" пользователей, стал, несомненно, SETI@home. Руководители этого проекта предложили всем желающим принять участие в поиске сигналов от внеземной цивилизации. Принцип работы проекта прост: радиотелескоп обсерватории в Аресибо постоянно записывает космический шум, ленты с ним пересылаются в "штаб-квартиру" SETI@home в Беркли, там специальные серверы ("сплиттеры") нарезают данные на мелкие кусочки и рассылают компьютерам участников для обработки.

В поисках подобных аномалий на графике, фанаты проекта просиживали за мониторами долгие часы. В данном случае, тревога оказалась ложной — мы засекли всего лишь понижение чувствительности приёмника на опорной частоте в 1420 мгц. А здесь — интерференцию с наземными источниками, или спутниками. Хотя, кто знает...
Однако, высокая популярность – в проекте зарегистрировано более 4 миллионов участников – обернулась для SETI@home и головной болью. Дело в том, что рост доступных проекту вычислительных мощностей шёл гораздо быстрее, чем рост количества поступающих с телескопа данных для анализа и способностей "сплиттеров" по их переработке. Поэтому, чтобы не отказывать в регистрации или блоках данных новым участникам, проекту пришлось начать рассылать одни и те же, уже обработанные данные по многу раз. По данным независимого сайта статистики, избыточность "классической" версии SETI@home достигала фантастических величин в 50-100 крат.
Помимо рассылки одних и тех же данных, для борьбы с «избытком» вычислительной мощности существует и другой способ. Руководители проекта SETI@home внесли в третью версию клиентского ПО новые, гораздо более тщательные и медленные алгоритмы анализа блоков данных. Но, по мнению некоторых, с точки зрения возможности ими что-то обнаружить, эти алгоритмы являлись довольно-таки бесполезными. При этом рост вычислительной мощности продолжался, и вскоре проект достиг показателей избыточности, немногим уступающих тем, что были до выхода "замедленной" версии.
КУДА ИДЁМ?
Способ использования "лишних" вычислительных мощностей, заключающийся в повторном обсчёте уже обсчитанного, либо в искусственном и не приносящем особой пользы усложнении обработки одних и тех же данных, не понравился никому, включая самих авторов SETI@home. Гораздо логичнее было бы, если бы проект, у которого на момент обращения компьютера участника за новой порцией данных обсчитывать было бы особо нечего, смог, вместо повторной отправки "старой", уже обработанной порции, честно заявить – "работы сейчас нет, зайдите позже". А клиентская программа участника смогла бы этот ответ понять, и переключиться на помощь какому-нибудь другому проекту – тому, которому дополнительные ресурсы в этот конкретный момент времени действительно нужны и полезны. Данный подход и был реализован авторами SETI@home в их новой платформе для распределённых вычислений, получившей название "BOINC".
BOINC
Berkeley Open Infrastructure for Internet Computing (BOINC) – это весьма успешная, и уже очень популярная как среди авторов, так и среди участников проектов РВ вычислительная платформа, задача которой – унификация общих по функциональности модулей клиентского и серверного ПО различных проектов. Разработчикам распределённых научных проектов, учёным – специалистам в области биологии, медицины, криптографии и прочих наук – она пришлась по вкусу благодаря тому, что при её использовании им больше не нужно разбираться с такими скучными, и бесконечно далёкими от области их исследований вещами как организация системы регистрации пользователей, разработка системы статистики, отладка взаимодействия клиентского и серверного ПО, и т.д. Всё уже готово – придумано, написано и отлажено авторами BOINC. Остаётся брать и пользоваться. "Брать" предлагается любое ПО BOINC – от клиентского модуля до серверных PHP-скриптов – в исходниках, под лицензией GNU GPL, а "пользоваться" всем этим помогает доступная на сайте BOINC подробнейшая, GNU FDL-лицензированная, документация по созданию на основе этой платформы собственного проекта РВ с нуля.
ROSETTA@HOME
Итак, пора перейти от теории к практике. Рассмотрим процесс присоединения к работающему на платформе BOINC проекту, на примере запущенного недавно Rosetta@home.
Rosetta@home – это научный проект, проводимый одной из лабораторий университета г. Вашингтона, результатами которого должны стать новые методы (алгоритмы), с помощью которых можно будет с высокой точностью заниматься моделированием, предсказанием и дизайном белков. Наличие проверенных алгоритмов моделирования поможет исследователям разрабатывать лекарства для различных вызываемых нарушениями их структуры болезней. Своим названием проект обязан лежащему в основе его клиентского ПО модулю Rosetta, который был изначально создан для предсказания трёхмерной структуры белка из его аминокислотной последовательности. Со временем, в Rosetta появились функции дизайна и предсказания белковых комплексов. Авторы проекта надеются продолжить постепенно улучшать используемые в Rosetta физическую модель и алгоритмы поиска. А помочь им в этом должны результаты проекта Rosetta@home.
Ядро Rosetta – это физическая модель макромолекулярных взаимодействий и алгоритмов поиска структуры с наименьшей энергией для заданной аминокислотной последовательности (при предсказании структуры белка), комлекса белок-белок (при расчёте стыковки белков), а также поиска аминокислотной последовательности с наименьшей энергией для заданной белковой структуры или комлекса белок-белок (при дизайне белков).
Для участия в проекте, нам прежде всего понадобится базовый клиент BOINC. Скачиваем с сайта http://boinc.berkeley.edu/файл с самой свежей версией — на момент написания статьи это "boinc_5.2.7_i686-pc-linux-gnu" размером 3.4 МБ, и запускаем. Дистрибутив создаёт в текущем каталоге подкаталог BOINC, куда и распаковывает всё своё содержимое, после чего сообщает, что для запуска консольной версии BOINC следует использовать скрипт run_client, а для запуска версии с графическим интерфейсом – run_manager. Кроме того, он прописывает в этих скриптах полный путь к созданному подкаталогу, так что при необходимости куда-либо его его переместить, необходимо это учесть, и соответствующим образом их подправить.
Запускаем графическую версию BOINC. Поскольку этот запуск – первый, нам будет предложено указать адрес главной страницы проекта, к которому мы желаем присоединиться.

Для подключения к проекту, прежде всего нужно указать URL его главной страницы Зарегистрировать новый эккаунт теперь можно и из самого клиента - ранее, для этого приходилось идти на сайт Всё готово!
На следующем экране мастера нужно либо указать E-Mail и пароль к уже созданному в проекте эккаунту, либо зарегистрировать новый (в этом случае пароль попросят ввести дважды).
Стоит отметить, что такая схема авторизации – по E-Mail и паролю – для BOINC относительно нова. Ранее, в основанных на нём проектах использовалась авторизация по секретному Account Key, выступавшему одновременно в роли и уникального идентификатора, и пароля на изменение информации. Кое-где такая схема используется и по сей день (в этом случае клиент BOINC корректно её обнаруживает, и вместо поля с вводом пароля появляется поле для Account Key); существенным её недостатком является отсутствие возможности зарегистрировать новый эккаунт прямо из клиента: необходимо идти на сайт проекта, регистрироваться там, ждать на почту заветный Account Key, и только после этого "подключаться" к проекту в клиенте BOINC.
После создания нового эккаунта, BOINC предложит настроить его параметры, открыв в браузере раздел настроек на сайте проекта. Впрочем, сделать это можно и позже, просто зайдя на сайте проекта в раздел Your Account и указав выбранные при регистрации адрес почты и пароль. Там настраивается выделяемое под проекты BOINC место на диске, можно установить режим работы клиента (допустим, можно сделать, чтобы он работал только в определённые часы), настроить отображаемую им графику (если она есть), и т.д. Во всех проектах BOINC есть не только личный "зачёт", в котором участники выстраиваются в порядке количества набранных ими за обработку блоков данных очков, но и командный, где соревнуются образованные ими команды. Поэтому там же, в разделе настроек эккаунта, есть возможность либо присоединиться к одной из команд (например, к "Russia", объединяющей российских участников проекта), либо создать свою.
Вернёмся к "подключаемому" нами проекту. Сразу после присоединения можно открыть закладку Transfers, и увидеть, что BOINC уже вовсю занялся закачкой модулей, необходимых для участия в Rosetta@home. На сегодняшний момент – это около 17-ти мегабайт. Важно отметить, что подобный объём трафика довольно-таки нетипичен для проектов РВ. Обычно, совокупный объём всех скачиваемых даже во время первоначального присоединения к какому-либо проекту файлов в разы меньше этого значения, а для проектов, занимающихся криптографией или математикой — и вовсё, практически равен нулю.
Самым большим среди россыпи закачиваемых проектом Rosetta@home файлов является собственно расчётный модуль Rosetta – около 7 мегабайт. Очевидно, что загрузка этого модуля потребуется лишь при первоначальном подключении к проекту, ну и при выходе его более новых версий. Вторым по размеру является 6-мегабайтный файл с загадочным названием bbdep02.May.sortlib.gz не обновлялся аж с мая месяца (возможно даже 2002-го года), и не собирается, будем надеяться, слишком часто обновляться и в дальнейшем. Такое поведение довольно часто встречается среди распределённых проектов: скачанные при первоначальном подключении файлы в дальшейшем подвергаются повторному использованию настолько, насколько это является возможным.
На закладке Work уже отображается прогресс обработки текущего блока данных (пока нулевой, состояние – Downloading), затраченное на его обработку время, и так называемый дедлайн – т.е. финальная дата, до которой нужно обязательно посчитать этот блок и вернуть результат, иначе его отправят на обработку кому-нибудь другому.
К сожалению, каких-либо возможностей визуально оценить процесс моделирования (например, своими глазами увидеть создаваемую модель белка) Rosetta@home в данное время не предоставляет. Относится это не только к данному проекту, но и к большинству других, имеющих версии под Linux. Среди опробованных мною BOINC-проектов, графику под Linux на текущий момент показывает только Einstein@home. Однако, в скором времени наверняка можно ожидать изменения ситуации: последняя новость на сайте Rosetta@home сообщает о начавшемся тестировании новой версии скринсейвера (т.е. версии расчётного модуля с полноценной графической частью, наверняка и под Linux тоже). От других проектов тоже, логично ожидать выпуска в скором будущем Linux-версий с поддержкой визуализации расчётов, ведь в большинстве из них она написана под OpenGL, который портируется между платформами довольно просто.
Но, что-то мы отвлеклись. Возвращаемся к клиенту BOINC и видим, что закачка расчётных модулей Rosett'ы уже завершилась, и проект начал расчёты. Теперь можно свернуть окно BOINC Manager'а и заняться своими делами. Rosetta, равно как и любой другой современный проект распределённых вычислений, другим запущенным на компьютере программам никогда не помешает. Чтобы удостовериться, можно открыть top, и увидеть, что процесс rosetta_4.79 хотя и занимает 98% CPU, он при этом имеет самый низкий из возможных приоритет, а значит, как только CPU становится нужен любой другой программе, Rosetta тут же в нужном объёме его освобождает.



Окно BOINC Manager'а с информацией о назначенных компьютеру заданиях
Чтобы воспользоваться основным преимуществом BOINC — динамическим переключением между проектами, нужно присоединиться ещё хотя бы к одному проекту, а лучше — к нескольким. Не знаю кому как, но, по-моему, участвовать одновременно в нескольких проектах гораздо интереснее, чем в каком-то одном. Тем более, что ничего сложного в этом нет: процесс подключения у всех BOINC-проектов идентичен с описанным на примере Rosetta@home.
CLIMATE PREDICTION
Проект Climate Prediction, как следует из его названия, занимается моделированием и предсказанием климата на земле. Упрощённо, можно сказать, что результатом работы проекта должен стать "прогноз погоды" на 50 лет вперёд. Его руководители хотят определить, насколько точны существующие методы долговременного предсказания погоды, и насколько сильно на их точность влияют погрешности в исходных данных.
"Мы хотим исследовать небольшие изменения в общей модели, " — говорит координатор проекта, доктор Дэйв Фрэйм из Оксфордского университета. — "Единственный способ сделать это – провести очень много экспериментов, проверить все возможные варианты. То есть сделать то, что заняло бы у суперкомпьютера несколько тысяч лет. Но, решая это как распределенную задачу, мы можем сделать это гораздо быстрее".
Работающий на платформе BOINC вычислительный модуль проекта занимается моделированием долгосрочных изменений климата Земли. Каждый участвующий компьютер получает немного разные входные данные, поэтому результат работы каждого из них будет уникальным. Руководители проекта выберут среди полученных результатов наиболее точно отражающие происходившее до 2000 года, и сделают вывод о наиболее вероятных изменениях, ожидающих нас в будущем.
Этот проект является, несомненно, рекордсменом по количеству скачиваемых при подключении данных. Сразу после присоединения, BOINC-закладка Transfers проинформировала меня о том, что проект climateprediction.net заказал получение файлов на общую "сумму" аж в 44 мегабайта! Поэтому если вам трафик дорог как память, возможно стоит от участия в этом проекте отказаться. Справедливости ради стоит сказать, что единожды закачанный блок данных ClimatePrediction будет считаться очень долго – как минимум месяц, и это на довольно быстром компьютере, причём работающем в круглосуточном режиме. А при расчёте последующих блоков, скачивать большую часть уже полученных данных повторно не потребуется.
Linux-версии многих расчётных модулей основанных на BOINC проектов не предоставляют, пока, никакой возможности визуально оценить процесс расчёта (покрутить модель молекулы, узнать погоду на виртуальном глобусе Земли, полюбоваться на пики графика с космическим шумом). В общем случае, Windows-версия проекта имеет красивую визуализацию, а в Linux кнопка BOINC-менеджера "Show graphics" отключена. Это относится к LHC@home, Climate Prediction и SETI@home. Это связано не только, и, наверное, даже не столько с пониженным вниманием к Linux-версиям со стороны авторов, сколько с совсем недавним переходом BOINC со старой, четвёртой, на новую – пятую версию платформы. По сообщениям участников, на четвёртой версии BOINC графику умело показывать гораздо большее число проектов, а в пятой – кое где её нет даже под Windows.
Скриншоты приводятся из Windows-версии клиента, Linux-графика, когда она появится (по слухам, для некоторых типов расчётных блоков она уже доступна), вряд ли будет сильно отличаться.
EINSTEIN@HOME
Проект Einstein@home занимается составлением для всего неба атласа излучаемых звёздами-пульсарами гравитационных полей. Такой атлас должен помочь в проверке гипотезы Эйнштейна, предсказывающей теоретическую возможность существования гравитационных волн, возникающих при столкновениях чёрных дыр и взрывах звёзд. Пока, никому из учёных обнаружить эти волны не удалось.
Данные для анализа будут поступать с Лазерно-интерферометрной Обсерватории Гравитационных Полей (LIGO). Рабочая часть задействованной в проекте обсерватории LIGO состоит из двух точнейшим образом установленных зеркал, и путешествующего между ними луча лазера. При наличии волн в гравитационном поле, путь лазера чуть-чуть отклоняется, что позволяет учёным замечать и измерять эти волны. Большее расстояние между зеркалами означает большую чувствительность интерферометра, поэтому зеркала LIGO установлены в четырёх километрах друг от друга. Это позволяет замечать изменения в положении луча лазера вплоть до одной стомиллионной диаметра атома водорода.

Точки - это звёзды, а полоса поперёк сферы — млечный путь. Видны два из трёх маркеров, символизирующих позиции зенитов для собирающих информацию приборов.
Этот проект, как упоминалось выше, на сегодняшний момент является единственным, имеющим полноценное отображение визуализации расчётов как под Windows, так и под Linux. Русский перевод описания того, что означают различные элементы этой визуализации можно найти по адресу http://distributed.ru/?einstein.starsphere.
FOLDING@HOME
Можно сколько угодно говорить о текущем глобальном переходе на BOINC, однако того факта, что существуют как участники, так и разработчики РВ, которым BOINC по разным причинам либо не нравится, либо просто не приносит, по их мнению, никакой пользы по сравнению с "традиционной" архитектурой проекта. Особенно, если последняя уже давно запущена и успешно функционирует.
Среди таких проектов наиболее примечателен Folding@home. Его разработчики сразу же после появления BOINC заявили, что никаких преимуществ от перехода на BOINC они не видят, а когда увидят, тогда просто создадут дополнительную BOINC-версию своего клиента, оставив, наравне с ней, и "классическую". Кстати, на данный момент BOINC-версия клиента этого проекта всё-таки уже существует, и проходит бета-тестирование.
Цель Folding@home — получение более точного представления о болезнях, вызываемых дефектными белками. Изучаются белки, имеющие отношение к болезни Альцгеймера, Паркинсона, диабету типа II, коровьему бешенству и рассеянному склерозу. Поняв, почему возникают дефекты в белках одного типа, ученые смогут выяснить, почему это происходит и с другими белками. Все желающие имеют свободный доступ к результатам. На сайте выкладываются все публикации, ролики смоделированных процессов, и т.п.
Клиент состоит из двух частей: оболочки, и расчётного ядра. Некоторые из расчётных ядер оптимизированы под расширенные наборы инструкций — SSE и 3DNow!, либо SSE2. Но руководители проекта на этом останавливаться не собираются. Исследуется возможность создания версии клиента, использующей для расчётов графический процессор видеокарты, и даже разрабатывается версия, за действующая специальную PCI'ную плату-ускоритель.
На сайте http://folding.stanford.edu/ под Linux предлагается только консольная, без всякой графики, версия клиента. Однако, для Folding@home существует несколько очень красивых сторонних программ для визуализации расчётов (работающих, в том числе, и под Linux), например, fpd.
ДРУГИЕ ПРОЕКТЫ
К сожалению, в рамках статьи невозможно описать и половины всех работающих на BOINC проектов, не говоря уж о гораздо более многочисленных, имеющих "традиционную" архитектуру.
Если тема распределённых вычислений вас заинтересовала, но описанного здесь показалось недостаточно, советую посетить официальный сайт BOINC, на котором перечислены все проекты, использующие в работе эту платформу; сайт http://distributed.ru/, где можно найти русскоязычные описания наиболее популярных проектов, новости о них, и довольно активный форум; и, конечно же, монструозный ресурс http://distributedcomputing.info/, где есть краткие описания, наверное, ВСЕХ проектов — существующих сейчас, когда-либо существовавших, а также ещё только планируемых к запуску.
В общем, выбирайте себе проект по вкусу, и присоединяйтесь!
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

0

@Programma_Boinc

Про распределенные вычисления.
http://ru.wikipedia.org/wiki/%... 0%B8%D1%8F
Размышляли мы тут с другом недавно на тему распределенных вычислений. Я его все подбиваю завести страничку в LJ, чтобы мысли интересные записывать, но он что-то не торопится. Не буду выкладывать полностью наши соображения, надеясь на то, что когда-нибудь он опишет это сам. Обозначу лишь некоторые моменты.
Идея распределенных вычислений не нова и с успехом реализуется. Правда, темпы можно значительно нарастить. Сейчас участники распределенных вычислений - это в основном, энтузиасты, болеющие за науку и НТП, а большинство даже понятия не имеет, что же это такое. А представьте, что, например, Билл Гейтс со своим Майкрософтом в ОС Виндовс вставляет клиент для распределенных вычислений, выключенный по умолчанию, но в момент установки системы вопрошающий о своей судьбе, суля за свою работу какие-нибудь бонусы в виде бесплатных обновлений, например, или дополнительного бесплатного софта, или даже бесплатного подключения к Интернету, если вдруг будет возможным поставить это на коммерческие рельсы. С какого-то момента вся миллиардная армия пользователей Окон узнает о наличии такого клиента и какая-то часть обязательно его включит и тогда, компания Майкрософт или какая-нибудь другая, сможет принимать заказы на вычисления огромной сложности для различных исследовательских институтов, зарабатывая тем самым деньги и продвигая НТП.
Конечно это очень сырая идея и нуждается в куче доработок, но ведь сейчас тратятся деньги на строительство суперкомпьютеров, мощности которых и близко не подбираются к тому вычислительному ресурсу, который могут дать миллионы и миллионы пользователей современных ПК.
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

0

@Programma_Boinc

Применение распределенных вычислений в астрономии

В настоящее время астрономия активно развивается не только благодаря использованию
прямых наблюдений в разных диапазонах электромагнитного спектра. Многие объекты и процессы непосредственно зафиксировать бывает довольно затруднительно. Поэтому используются различные методы косвенного обнаружения и
исследования на основании имеющихся данных. И тут без анализа больших объёмов информации не обойтись. В таких случаях на помощь приходят
распределённые вычисления, суть которых состоит в том, что объёмная вычислительная задача делится на множество небольших заданий, которые раздаются на компьютеры пользователей через интернет, вычисления производятся локально, после
чего готовые результаты отправляются обратно на сервер научного центра.
История применения распределённых вычислений в области астрономии начинается с 17
мая 1999 года, когда был запущен знаменитый проект SETI@Home, который занимается поиском сигналов внеземных цивилизаций. Основатели
проекта – Д. Геди и К. Кэснов из лаборатории космических исследований Калифорнийского университета в Беркли. На радиотелескопе
обсерватории Аресибо (Пуэрто-Рико) записывается космический шум. Любой пользователь, подключенный к сети интернет, может установить на
свой компьютер программу-клиент для проекта SETI@Home. Эта программа скачивает через интернет с серверов проекта небольшую порцию данных, записанных с радиотелескопа, и в течение нескольких часов обрабатывает их. Обработка
заключается в попытке выделить из космического (и техногенного) шума сигналы, возможно принадлежащие внеземным цивилизациям.
Следующим большим шагом в истории развития распределённых вычислений стал момент, когда разработчики из того же самого университета
Беркли решили создать для своего проекта SETI@Home программную платформу BOINC. А после появления универсальной версии этой платформы, вслед за SETI@Home на её основе возникло множество проектов распределённых вычислений из различных областей науки. Да и сам проект SETI@Home за несколько лет значительно
видоизменился. Постоянно совершенствуется и оптимизируется счётный модуль. Основная работа по совершенствованию счётного модуля велась в направлении, чтобы счётный модуль смог игнорировать помехи и сигналы земного происхождения.

В 2008 году помимо основного приложения, которое анализирует данные в диапазоне частоты 1420 МГц, было запущено ещё и новое, дополнительное приложение Astropulse, которое в рамках этого же проекта изучает данные в значительно более широком диапазоне частот. До середины 2011 года проект SETI@Home анализировал данные, просто записанные радиотелескопом с различных участков неба. Однако с середины 2011 года проект начал исследовать звёздные системы, где были открыты экзопланеты.
Для исследований были выбраны 86 планет, ранее обнаруженных космическим телескопом Kepler. Из множества открытых экзопланет, для исследований
были отобраны именно те 86, температура поверхности которых от 0 до 100 градусов, т.е.
подразумевает наличие воды в жидкой фазе. Таким образом, поиски в SETI@Home стали более целенаправленными.
Наконец, в проекте SETI@Home, помимо счётных приложений для центрального процессора, были созданы и запущены в работу приложения, использующие для счёта графические процессоры видеокарт NVidia и ATI. У современных видеокарт имеются десятки и даже сотни графических процессоров и разработаны библиотеки (CUDA, OpenCL), позволяющие задействовать их не для обработки графических изображений, а для параллельных математических вычислений. Приложения для видеокарт в проекте
распределённых вычислений SETI@Home предоставляют возможность в десятки раз ускорить выполнение задания по анализу сигнала, записанного с радиотелескопа.
До сих пор в мире проект SETI@Home остаётся одним из самых популярных среди всех (не только астрономических) проектов добровольных распределённых вычислений. К концу июня 2014 года в проекте приняло участие свыше 1,4 миллиона человек со всего мира, было подключено свыше 3,6 миллионов компьютеров. В начале 2012 года, после
того, как полгода производился анализ сигналов из звёздных систем, где есть экзопланеты, было обнаружено несколько подозрительных сигналов, однако пока нет точной уверенности, что они произведены именно внеземным разумом, а не являются земными помехами. Телескоп Kepler открывает по многу экзопланет в день, поэтому
вероятность обнаружения внеземных цивилизаций все же пока остается весьма низкой.

Но рассмотрим и другие проекты распределённых вычислений, ведущие исследования
в области астрономии. Вторым по популярности среди пользователей является проект Einstein@Home (см. рисунок в начале статьи). Этот проект был запущен в 2005 году. Проект координируется Университетом Висконсина-Милуоки (Милуоки, США) и Институтом гравитационной физики имени Макса Планка (Ганновер, Германия). В проекте поставлено несколько задач. Ведётся обработка данных, поступающих сразу из нескольких обсерваторий. Данные, идущие с двух интерферометров обсерватории LIGO (Лазерно-интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории) и интерферометра GEO600 анализируются проектом с целью проверки гипотезы Эйнштейна о существовании гравитационных волн. С 2009 года в
рамках проекта начался поиск радиопульсаров. Для решения этой задачи анализируются данные, полученные с радиотелескопа обсерватории Аресибо (Пуэрто-Рико) и радиотелескопа обсерватории Паркс, которая находится в Австралии. Открывшему
пульсар в Einstein@Home высылается именной сертификат в рамочке от руководителя проекта Брюса Аллена. К настоящему времени (август 2017 года) проектом обнаружено 54 новых радиопульсаров (1 в 2010 году, 15 в 2011, 30 в 2012, 1 в 2013, 1 в 2014 и 5 в 2015 году).

Также в рамках этого проекта производится поиск гамма-пульсаров, для чего анализируются данные, полученные в гамма-обсерватории Fermi. При анализе данных с гамма-телескопа GLAST за 4 прошедших года были открыты 18 гамма-пульсаров.
Две другие активные задачи этого проекта в настоящее время являются поиск гравитационных волн от направления, соответствующего сверхновой Кассиопея A и подробное исследование рукава Персея на предмет поиска радиопульсаров. Прочитать подробнее о проекте и ознакомиться с его открытиями Вы можете на странице
http://ru.wikipedia.org/wiki/Einstein@Home.

Совсем недавно, летом 2012 года, в Международном центре радиоастрономических
исследований (The International Centre for Radio Astronomy Research) стартовал новый проект the SkyNet POGS. Цель этого проекта – создать многоволновый атлас ближайшей Вселенной в ультрафиолетовом, оптическом и инфракрасном диапазонах. Для этого на компьютерах добровольцев обрабатываются данные, полученные с трёх разных телескопов (GALEX – орбитальный космический телескоп, работающий в ультрафиолетовом диапазоне; система оптических телескопов PanSTARRS1; инфракрасный космический телескоп WISE). Проектом изучаются такие физические
параметры, как звёздная масса галактик, поглощение излучения пылью, масса пылевой компоненты, скорость образования звёзд. Адрес, который нужно ввести в BOINC для подключения к проекту the SkyNet POGS следующий: http://pogs.theskynet.org/pogs/ Также интересно отметить, что программа-планетарий Stellarium может показать пользователю все галактики, которые были обработаны на его компьютерах (подробнее по
ссылке: https://vk.com/wall-53333580_95 ).
Также недавно теми же разработчиками, что и theSkyNet POGS, был запущен новый проект theSkyNet Sourcefinder https://sourcefinder.theskynet.org/duchamp/ . Он занимается моделированием поиска расположения радиоисточников в определённом заданном кубе
данных. Пока проект находится в стадии тестирования (на смоделированных данных
тестируется счётное приложение), но в будущем этот проект будет вести уже анализ реальных полученных данных. Однако этот проект для расчётов помимо BOINC использует ещё и виртуальную машину Oracle VirtualBOX, а, следовательно, очень требователен к оперативной памяти компьютера и потребляетбольшой Интернет-трафик.

Также недавно был запущен новый проект Asteroids@Home. Его цель – определение формы, параметров вращения и направление оси вращения астероидов по данным фотометрических наблюдений. Проект обрабатывает данные из Центра малых планет (MPC). Уже получены первые научные результаты, которые опубликованы на
странице проектаhttp://asteroidsathome.net/scientific_results.html. Чтобы присоединиться к проекту Asteroids@home, в BOINC нужно ввести адрес: http://asteroidsathome.net/boinc/.

В начале января 2014 года в проектеAsteroids@Home помимо счётного приложения для
центрального процессора было выпущено счётное приложение, которое не использует центральный процессор, а считает только на видеокартах NVidia.
Это приложение во много раз позволяет ускорить время расчёта одного задания.
Помимо основных проектов распределённых вычислений есть также вспомогательные, тестовые проекты. Это два проекта – SETI@Home Beta (адрес для подключения: http://setiweb.ssl.berkeley.edu/beta/) и Albert@Home (адрес для подключения: http://albert.phys.uwm.edu/). Они не занимаются научными расчётами, а ведут расчёты только для теста новых программных счётных модулей, недавно разработанных. Соответственно, SETI@Home Beta тестирует новые счётные модули для основного проекта SETI@Home, а проект Albert@Home занимается тестом новых счётных модулей для проекта Einstein@Home. Однако участие пользователей в этих двух проектах также очень важно и интересно. Ведь чем быстрее будут протестированы и отлажены новые счётные модули в тестовом проекте, тем быстрее они будут выпущены в основной проект, и тем быстрее он будет продвигаться. Поэтому сейчас присоединиться к счёту проектов SETI@Home Beta и особенно Albert@Home может быть также интересно для многих пользователей, желающих внести вклад в развитие астрономии с помощью распределённых вычислений. Также из области астрономии существует проект Orbit@home, который изучает траектории движения всех малых тел, проходящих рядом с
Землёй. В 2008 году проектом смоделировано падение астероида 2008 TC3 на теневую сторону Земли. Однако в настоящее время проект временно приостановлен. Но его в ближайшем будущем всё же планируют запустить снова. Следите за новостями на сайте проекта http://orbit.psi.edu/ и сайтах статистики распределённых вычислений (например, http://boincstats.com/ ), когда он будет снова запущен и какой будет его новый адрес.

Принять участие в проектах распределённых вычислений может каждый. Для этого достаточно иметь современный компьютер и постоянное подключение к Интернету (желательно по безлимитному тарифу, поскольку, например, проекты Albert@Home и Einstein@Home потребляют достаточно большой трафик для загрузки данных для
анализа). На компьютер нужно установить программную оболочку BOINC, которую можно загрузить с официального сайта BOINC http://boinc.berkeley.edu/. По ссылке
http://solidstate.karelia.ru/~... oinc/1.htm приведена иллюстрация процесса установки программы BOINC, она достаточно проста и сложностей не вызывает. После подключения к проекту можно зайти в созданный аккаунт на его сайте и выбрать настройки, такие, как например, получать ли задания для видеокарты или только для
центрального процессора и другие.
Помимо астрономических проектов можно также подключить в BOINC и поддержать несколько отечественных российских проектов, ведущих исследования в других областях науки, например, Acoustics@home http://www.acousticsathome.ru/boinc/ - проект для решения обратных задач в подводной акустике. SAT@home http://sat.isa.ru/pdsat/ - различные задачи в области математики. XANSONS for COD http://xansons4cod.com/xansons4cod/ - проект из области материаловедения. Все заинтересовавшиеся могут получить ответы и поддержку на многих русскоязычных сайтах и форумах, посвящённых распределённым вычислениям, таких как: http://vk.com/boinc, http://forum.boinc.ru/ http://distributed.org.ua/forum/ Основная мотивация к участию в проектах распределённых вычислений – это помощь науке, стремление принять участие в научных исследованиях, тем более что в данном случае от пользователя практически ничего не требуется (задания на компьютере выполняются в фоновом режиме на низком приоритете и поэтому незаметно для пользователя). Кому-то может быть будет даже интересно посоревноваться в количестве выполненных заданий с другими участниками или командами. Но основное – это привлечь практически неиспользуемый во время набора текста или использования интернета процессор и видеокарту на решение многих интересных научных задач в области астрономии.
http://www.boinc.ru
ссылка удалена модератором
http://boinc.berkeley.edu/download.php
http://www.boinc.ru/doc/boinc/boinc_setup.htm

Добавлено через 1 час 40 минут
Поиск инопланетных цивилизаций!
Часто встречаются высказывания, что S@H имеет "особый статус". И действительно, невозможно не испытывать некое теплое чувство вспоминая о Seti@Home - ведь цель проекта достаточно глобальна и фантастична, а способ осуществления проекта - великолепное проявление альтруизма и товарищества в масштабах планеты!
Seti@Home - наверное если не первый, то уж точно - один из первых проектов распределенных вычислений в масштабах Земли. Можно сказать, что с него то "все и началось"! И огромное количество людей получило возможность не просто интересоваться разнообразными научными проблемами "для общего развития" , но и непосредственно участвовать в их разрешении.

Цель проекта - анализ данных, полученных с радиотелескопа Аресибо. Конкретнее - поиск сигналов, имеющих внеземное происхождение, и более того - внеземных сигналов искусственного происхождения, а проще говоря, поиск инопланетных цивилизаций!

Далее небольшая цитата с сайта, написанная, вероятно, его создателем OutRider-ом:
"Поиск Внеземного Разума, ПВР [Search for Extraterrestrial Intelligence, SETI] - Область науки, занятая поиском внеземного разума. Один из подходов, названный Radio SETI, использует радиотелескопы для поиска узкополосных радиосигналов из космоса. Эти сигналы предположительно должны иметь искусственную природу и, соответствено, их обнаружение косвенно подтвердит присутствие внеземной технологи. Сигналы, получаемые радиотелескопом, преимущественно состоят из шума, производимого небесными объектами, радиоэлектроникой, спутниками, телевизионными вышками и радарами. Современные проекты по ПВР (Поиск Внеземного Разума) в радиодиапазоне используют цифровые технологии для анализа данных. Достаточно большая вычислительная мощность компьютеров позволяет исследователям прослушивать широкие диапазоны частот с большей чувствительностью. Для радио ПВР требуется невероятная вычислительная мощность."

Кроме того, насколько можно судить из давних новостных сообщений, имеется и прикладная ценность вычислений - по-видимому результаты обсчета данных это не только "нашли/не нашли", но и сведения, имеющие ценность для радиоастрономов и других "смежных специалистов".
http://www.boinc.ru
ссылка удалена модератором
http://boinc.berkeley.edu/download.php
http://www.boinc.ru/doc/boinc/boinc_setup.htm

0

@Programma_Boinc

0

@Programma_Boinc

Перспективы SETI была ли наша солнечная система «исследована» в прошлом году.
Меня зовут Ричард Лоун, и я представлю серию коротких статей под названием «Перспективы SETI» на домашнем веб-сайте SETI @. Я специализировался в области астрономии в Гарвардском колледже и посещал аспирантуру по астрономии в Калифорнийском университете в Беркли, прежде чем переключиться на другие области и получить докторскую степень по молекулярной и клеточной биологии в Университете Колорадо, Боулдер. Мне посчастливилось участвовать в новаторских усилиях по выделению человеческих генов для научных исследований и открытию медицинского лечения в качестве постдокторанта в CalTech, старшего научного сотрудника Genentech, профессора в Стэнфордской медицинской школе и вице-президента Discovery Research в CV Терапия. Совсем недавно я работал в компании по генной терапии, Audentes. В течение этих лет я продолжал следить за событиями в астрономии, и теперь у меня есть возможность принять непосредственное участие в программе SETI, этой чудесной точке пересечения астрономии и наук о жизни.
https://setiathome.berke...fil... d=10800401

Мы добавили новый форум под названием «Перспективы SETI», на котором будут представлены мысли о SETI и смежных темах от людей, не имеющих прямого отношения к группе Berkeley SETI. Ричард Лоун, доктор философии, является нашим первым автором статьи о «Оумуамуа», первом объекте, который мы видели, который убедительно исходит из-за пределов Солнечной системы. Мы надеемся на долгое сотрудничество с Ричардом. Пожалуйста, поприветствуйте его в семье SETI @ home.
https://setiathome.berke...ead... 48#1981932
Собственно, сама статья: перевод гулом...
Сообщения пользователя Richard M Lawn
1) Доска сообщений: Перспективы SETI: была ли наша солнечная система «исследована» в прошлом году? (Сообщение 1981929)
Написано 7 часов назад пользователем Профиль Richard M Lawn
Сообщение:

В конце 2017 года астрономы впервые обнаружили посетителя из-за пределов нашей Солнечной системы. Скорее всего, это произошло раньше, и будет снова, но на этот раз это не был продукт научной фантастики, каким бы интересным ни были эти книги и фильмы. Хотя большинство из нас считают маловероятным, что это космический корабль пришельцев, этот межзвездный посетитель предоставляет полезную возможность для построения физических теорий, которые учитывают данные, а также побуждает нас обновить наши соображения относительно видов посещений и сообщений, которые могут быть обнаружены проектами SETI.

Сегодня астрономы занимаются систематическим отслеживанием астероидов, комет и других непланетных обитателей нашего солнечного соседства. Например, телескоп Pan-STARRS, расположенный над кратером Халеакала на Гавайях, предназначен для обнаружения движущихся и переменных небесных объектов. В октябре 2017 года он увидел объект, последующий след которого показал, что он движется слишком быстро, чтобы оставаться в нашей солнечной системе или возникать внутри него. Сначала ему была дана классификация «С» и номер, представляющий комету в системе обозначений Международного астрономического союза. Кометы - это куски ледяного материала, происходящие из внешних областей нашей солнечной системы. Они образуют газообразный конверт при приближении к солнцу. Тем не менее, неспособность обнаружить такую кометную кому привела к тому, что астрономы переключились на обозначение «А», относящееся к астероиду. Но когда его скоростная гиперболическая траектория была прочно установлена, была создана новая классификация «I» для межзвездных. 1I / 2017 U1 - первый официально названный межзвездный бродяга. Затем группа наблюдателей назвала его «Оумуамуа» на гавайском языке, что означает «первый посланник» или «разведчик».
Насколько удивителен такой посетитель? Наша солнечная система усеяна объектами, меньшими, чем ее планеты и луны, которые являются естественными продуктами процессов аккреции и столкновений, которые сформировали Солнце и его орбитальные тела из первичного вращающегося диска из газа и пыли около 5 миллиардов лет назад. В последние годы мы узнали из наземных исследований и орбитальных обсерваторий, таких как спутник Кеплер, что планетные системы и их запыленные предшественники вовсе не необычны, а скорее сопровождают примерно половину звезд. Таким образом, перепись недвижимости нашей галактики Млечный Путь содержит не только несколько сотен миллиардов звезд (плюс межзвездные облака газа и пыли), но и сопоставимое количество планет. Естественно, ожидается, что более мелкие камни и куски льда, такие как астероиды и кометы, станут частью этих планетных систем. Некоторые объекты будут выброшены из своих звездных систем гравитационными столкновениями с планетами и станут межзвездными странниками. Оценки числа этих межзвездных бомжей, которые посетят наш район, варьируются от очень немногих до сотен и более в год. Пока наблюдается n = 1, это трудно понять.

Что мы узнали о нашем первом посетителе? К сожалению, при первом наблюдении Оумуамуа уже удалялся от Солнца, поэтому путь его входа является продуктом расчета. Его траектория сильно наклонена к планете планет в нашей солнечной системе, а ее скорость значительно превышает скорость побега гравитации наших солнц. Он идет по гиперболическому пути, который, должно быть, облетел его вокруг Солнца 9 сентября 2017 года, ближе к орбите Меркурия, со скоростью около 200 000 миль в час. Сейчас он дальше от Солнца, чем Юпитер, и направляется из нашей солнечной системы со скоростью около 70000 миль в час. Поскольку это даже значительно превосходит эффективное наблюдение даже из наших лучших телескопов, мы не сможем собрать больше данных, чтобы добавить к тому, что нам теперь необходимо для обоснования наших теорий. Чрезвычайно большие изменения в его кривой блеска указывают на то, что это не что иное, как сферическая скала или ледяной шар. Скорее это должен быть сильно вытянутый объект, который был описан как «сигарообразный» или «пластинчатый» (избегая любимых в СМИ слов «торпедо» или «блюдцеобразный» . Он падает в период вращения ~ 7-8 часов. Оценки его размеров колеблются в пределах 300-3000 футов x 100-500 футов x 100-500 футов. Но эти размеры были поставлены под сомнение, поскольку они основаны только на измерениях света и предположениях о том, сколько света отражает его поверхность и насколько гладкой она может быть. Его размер и форма никогда не наблюдались напрямую, поскольку он появляется только в качестве точечного источника света в самых мощных телескопах.

Сюжет усилился с тех пор, как в середине 2018 года появились сообщения о том, что Oumuamua не пассивно отклоняется от солнечного света, а ускоряется незначительным, но значительным количеством. Первоначальное предположение состояло в том, что Оумуамуа получал ракетоподобный толчок от дегазации, струйное испарение, которое происходит в кометах. Но эта идея натолкнулась на проблемы. Для учета наблюдателей.
В перспективе SETI мы будем регулярно давать краткие презентации по темам, которые, как мы надеемся, будут интересны тем, кто любит изучать SETI и астрономию.
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

0

@Programma_Boinc

0

@Programma_Boinc

Охотники за квадратами

Добровольные распределенные вычисления — относительно новый способ расчетов, в которых компьютеры частных лиц объединяются в специальных проектах для решения масштабных (чаще всего научных) задач. После подключения к проекту вычисления выполняются автоматически, не причиняя участнику никаких неудобств (используются только свободные ресурсы компьютеров). Хотя идея подобной организации вычислений появилась довольно давно, первым добровольным проектом с современными чертами был стартовавший в 1996 году проект GIMPS, предназначенный для поиска простых чисел Мерсенна. В 1999 году специалистами из Беркли был запущен проект SETI@home, задачей которого был поиск радиосигналов внеземных цивилизаций. В 2002 году на основе SETI@ home была разработана открытая платформа BOINC, которая значительно упростила создание новых проектов добровольных вычислений. На данный момент активно работают более 70 проектов, большинство из которых основано на BOINC.

Суммарная производительность всех проектов сейчас составляет более 7 петафлопс, с помощью этих колоссальных ресурсов каждый год делаются научные открытия в многих областях. Среди важных результатов стоит упомянуть открытие нескольких десятков радиопульсаров в проекте Einstein@home и открытие ряда простых чисел специального вида и арифметических прогрессий из простых чисел в проекте PrimeGrid. Успехи любого проекта были бы невозможны без наличия в нем достаточных компьютерных мощностей. Но поскольку количество проектов «@home» приближается уже к сотне и каждый их них борется за пользователей и их компьютеры, то конкуренция из-за вычислительных ресурсов идет достаточно серьезная. Российские кранчеры (так называют себя участники проектов добровольных вычислений) давно истосковались по отечественным проектам, которые можно пересчитать по пальцам. Конечно, интересно участвовать в поиске новых лекарств (проект Rosetta@ home) или помогать в расчетах магнитной системы Большого адронного коллайдера (проект LHC@home). Однако вдвойне приятнее было бы оказать посильную помощь ученым-соотечественникам. И вот, в сентябре 2011 года появился российский проект SAT@home, который сразу привлек внимание отечественных кранчеров. SAT (сокращенно от Satisfiability) — это задача доказательства выполнимости булевых формул специального вида. SAT-подход состоит в сведении исходных задач к SAT-задачам с их последующим решением специальными решателями. С помощью SAT-подхода можно решать задачи верификации, криптографии, комбинаторики, биоинформатики. В лаборатории дискретного анализа и прикладной логики Института динамики систем и теории управления Сибирского отделения РАН (ИДСТУ СО РАН) SAT-подход активно развивается. В частности, созданы программные комплексы, с помощью которых к SAT сведены задачи анализа динамики поведения генных сетей, задачи криптоанализа генераторов ключевого потока, а также задачи поиска новых комбинаторных структур (в первую очередь — систем латинских квадратов). Получаемые SAT-задачи довольно сложные, но они допускают разбиение на независимые друг от друга подзадачи, что позволяет использовать для их решения не только суперкомпьютеры, но и гриды. В лаборатории были разработаны и успешно использованы на суперкомпьютерах параллельные SAT-решатели, но для обработки некоторых классов задач не хватало вычислительных ресурсов. Именно поэтому в 2011 году Институтом динамики систем и теории управления Сибирского отделения РАН (Иркутск) в сотрудничестве с Институтом системного анализа РАН (Москва) был запущен проект добровольных распределенных вычислений SAT@home. Сначала производительность SAT@home была как у небольшого компьютерного класса, но уже к середине 2012 года она приблизилась к показателям из списка ТОП-50 суперкомпьютеров СНГ. Но, в отличие от обычного суперкомпьютера, ресурсы проекта работают в режиме 24/7 на одну масштабную задачу.
По состоянию на 10 ноября 2012 года, в проекте было зарегистрировано 3152 участника из 92 стран, которые подключили 8277 компьютеров. На данный момент российские добровольцы суммарно выполнили 42% вычислений в проекте, добровольцы из США выполнили 17%, а из Германии — 11%. У остальных стран доля выполненных вычислений значительно меньше. Средняя производительность проекта составляет 2,3 терафлопс. В мае 2012 года в проекте был проведен полугодовой эксперимент, направленный на решение 10 задач исследования стойкости системы шифрования A5/1, которые не решаются известными стандартными способами (с помощью rainbow-таблиц). В каждой задаче нужно было найти неизвестное начальное заполнение генератора ключевого потока, по сути это задача обращения функции — по известному выходному значению надо найти входное значение. Все 10 задач были успешно решены в проекте. Сейчас в SAT@home запущен эксперимент, направленный на поиск пар и троек ортогональных латинских квадратов порядка 10. Латинский квадрат порядка n — это таблица n * n, заполненная n различными символами таким образом, чтобы в каждой строке и в каждом столбце встречались все n символов (каждый по одному разу). Пара латинских квадратов одинакового порядка называется ортогональной, если различны все упорядоченные пары символов (a,b), где a — символ в некоторой клетке первого латинского квадрата, а b — символ в той же клетке второго латинского квадрата. Латинские квадраты применяются в различных прикладных областях, таких как криптография (несколько шифров построены на специально подобранных латинских квадратах), проведение экспериментов (использование пар ортогональных латинских квадратов позволяет сократить перебор вариантов), а также в кодировании информации (система попарно ортогональных латинских квадратов позволяет составить правильный порядок передачи данных). Руководители российского проекта SAT@ home изначально установили тесный контакт с российским сообществом любителей добровольных распределенных вычислений. Ведутся активные дискуссии на форуме сайта BOINC.RU, обеспечивая обратную связь между организаторами и участниками проекта. И это показало свою эффективность. Для ускорения работы проекта одна из российских команд организовала на статистическом сайте BOINCstats.com соревнования в проекте SAT@home, в которых приняли участие 16 команд и более 200 участников из разных стран. Суть подобных виртуальных соревнований состоит в том, что в течение ограниченного периода времени (обычно 7 дней) статистика для зарегистрированных участников обновляется каждые 15 минут (а не раз в сутки, как обычно). Поэтому следить за изменением соревновательной ситуации можно практически в реальном масштабе времени. Победителем считается участник или команда, получившие наибольшее количество начисляемых баллов (кредитов) за отведенное время, т.е. обработавшие наибольшее число заданий проекта. В итоге команды и участники стараются активизироваться, подключить дополнительные вычислительные мощности для более успешного выступления. Проект при этом получает мощный прирост производительности и одновременно серьезную нагрузку на сервер, так как резко возрастает количество подключений для получения заданий и отправки результатов. Ну а участники взамен имеют соревновательный азарт, приток адреналина и моральное удовлетворение. Данное соревнование было посвящено годовщине проекта. Но поскольку оно проводилось на месяц позднее «юбилея» (из-за запуска в проекте нового эксперимента в нем некоторое время не было заданий), то получило в шутку название «Счастливая "чертова дюжина"» («Happy "baker's dozen"»). Соревнование проходило в очень напряженной борьбе, которую вели между собой команды «Russia Team» и «Astronomy. Ru Forum». Первые два дня команды шли «ноздря в ноздрю», попеременно занимая лидирующую позицию. При этом, если «Russia Team» сделала ставку на привлечение и активизацию максимального числа своих участников (77 человек), то «Astronomy. Ru Forum» удалось победить с огромным итоговым отрывом благодаря участнику из Туркменистана с ником tanos. Ему удалось привлечь к работе в проекте более 200 компьютеров и не только обеспечить своей команде победу в этой виртуальной гонке, но и заслуженно стать одним из авторов двух найденных решений.
Идея запуска соревнования полностью себя оправдала. Была достигнута производительность 6,3 терафлопс, что стало историческим максимумом за 13 месяцев работы проекта (предыдущий рекорд был 4,7 терафлопс, он также был достигнут во время подобного соревнования в 2011 году). График произ- водительности проекта за последний год представлен ниже. Последний пик соответствует проведенному недавно соревнованию. Однако главным результатом соревнования стало нахождение двух пар диагональных ортогональных латинских квадратов порядка 10. Ниже приведена одна из найденных пар. В этой паре в каждом квадрате каждая строка, столбец, а также главная и побочная диагонали состоят из чисел от 0 до 9, при этом ни одно число не повторяется. Именно поэтому каждый из этих квадратов является латинским и диагональным. Условие ортогональности выполняется, так как если наложить первый квадрат на второй, то ни одна из полученных пар чисел не будет повторяться (для первой ячейки первой строки — это пара 08, для второй ячейки — 16 и т. д.). Сейчас мы пытаемся оценить важность полученных нами результатов. С одной стороны, ранее были известны только три пары диагональных ортогональных латинских квадратов, они были опубликованы в 1992 году.

С другой стороны, главный результат статьи состоял в доказательстве существования таких пар, и авторы не ставили перед собой задачу найти их как можно больше. В перспективе в рамках проекта планируется организация нового масштабного вычислительного эксперимента, направленного на поиск тройки попарно ортогональных латинских квадратов порядка 10. На текущий момент 10 — это минимальный порядок, для которого неизвестно существование такой тройки. Эта задача очень сложная, несколько научных коллективов по всему миру пытаются решить ее уже несколько десятилетий. Вообще добровольные вычисления оказались очень хорошим подспорьем для проведения научных экспериментов. К тому же здесь идет постоянное живое общение с участниками, что очень полезно для развития и оптимизации как проекта, так и всего процесса научного исследования. 1. Brown et al. Completion of the Spectrum of Orthogonal Diagonal Latin Squares. Lecture notes in pure and applied mathematics. 1992. Vol. 139.
http://www.boinc.ru
ссылка удалена модератором
http://boinc.berkeley.edu/download.php
http://www.boinc.ru/doc/boinc/boinc_setup.htm

0

@Programma_Boinc

Описание проекта Einstein@Home

Einstein@Home — проект добровольных вычислений на платформе BOINC по проверке гипотезы Эйнштейна о существовании гравитационных волн, которые были обнаружены 100 лет спустя (в сентябре 2015 года). В ходе выполнения проекта первоначальная цель была расширена: в настоящее время проект занимается также поиском пульсаров по данным радио- и гамма-телескопов. Проект стартовал в рамках Всемирного года физики 2005 и координируется Университетом Висконсина-Милуоки (Милуоки, США) и Институтом гравитационной физики им. Макса Планка (Ганновер, Германия), руководитель — Брюс Аллен. С целью проверки гипотезы проводится составление атласа гравитационных волн, излучаемых быстро вращающимися неосесимметричными нейтронными звездами (пульсарами), качающимися (англ. wobbling star), аккрецирующими (англ. accreting star) и пульсирующими звездами (англ. oscillating star). Данные для анализа поступают с Лазерно-интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории (LIGO) и GEO600. Кроме проверки общей теории относительности Эйнштейна и получения ответов на вопросы «Распространяются ли гравитационные волны со скоростью света?» и «Чем они отличаются от электромагнитных волн?», прямое обнаружение гравитационных волн будет также представлять собой важный новый астрономический инструмент (большинство нейтронных звезд не излучают в электромагнитном диапазоне и гравитационные детекторы способны привести к открытию целой серии ранее неизвестных нейтронных звезд). Наличие же экспериментальных доказательств отсутствия гравитационных волн известной амплитуды от известных источников поставит под сомнение саму общую теорию относительности и понимание сущности гравитации.

С марта 2009 года часть вычислительной мощности проекта используется для анализа данных, полученных консорциумом PALFA с радиотелескопа Обсерватории Аресибо (Пуэрто-Рико), на предмет поиска радиопульсаров в двойных звездных системах. В ходе анализа были обнаружены 2 новых ранее неизвестных радиопульсара — PSR J2007+2722 (2010) и PSR J1952+2630 (2011). Анализ данных радиотелескопа обсерватории Паркс (Австралия) позволил открыть в 2011—2012 годах 23 ранее неизвестных радиопульсара. При обработке новой порции данных, полученных Обсерваторией Аресибо в 2011—2012 гг. с использованием широкополосного спектрометра «Mock», в 2011—2015 годах открыты 28 новых радиопульсаров. Общее количество открытых радиопульсаров — 54. В 2013—2016 гг. в ходе анализа данных с гамма-телескопа GLAST были открыты 18 гамма-пульсаров. Сентябрь 2015 - первое в истории прямое обнаружение гравитационных волн. Добровольцы, чьи компьютеры участвовали в открытии пульсаров, получают от организаторов проекта памятный сертификат.

Стратегия поиска


Основной задачей расчетов является выделение полезного сигнала (интерференционной картины) из шума, который является следствием тепловых колебаний атомов в зеркалах, квантовой природы света, сейсмических движений земной коры или резонансных колебаний нитей, на которых подвешена оптика. Процесс обнаружения осложняется также влиянием вращения Земли вокруг Солнца и вокруг своей оси, в совокупности вызывающими сдвиг частоты сигнала из-за эффекта Доплера. При обработке данных выполняется согласованная фильтрация сигнала, требующая сопоставления зашумленного образца с эталонным, и производится сравнение десятичасовых отрезков наблюдений («сегментов» на интерферометре с теоретически предсказанной картиной, которую должны создавать гравитационные волны, идущие от вращающихся нейтронных звёзд, предположительно располагающихся на определенных участках небесной сферы. Подобные гравитационные волны являются непрерывными (англ. continuous-wave, CW), имеют постоянную амплитуду и являются квази-монохроматическими (имеют незначительное уменьшение частоты с течением времени). В ходе расчетов используется достаточно густая сетка (30 000 узлов), охватывающая все небо (предполагается, что пульсар может находиться в любой точке небесной сферы в узлах сетки), а также перебираются различные частоты и скорости их изменения (фактически производные от частоты).

При помощи оконного преобразования Фурье (англ. Short Fourier Transform, SFT) получасовые фрагменты данных с гравитационного телескопа разбиваются на набор из 2901 SFT-файла (каждый файл, обрабатываемый на машине пользователя, перекрывает частоту спектра в 0,8 Гц: 0,5 Гц полезных данных плюс боковые лепестки), что в совокупности покрывает диапазон частот от 50 до 1500,5 Гц. Помехи, создаваемые самим инструментом, по возможности удаляются (заменяются гауссовым белым шумом) по априорно известным линиям в спектре, специфичном для каждого из детекторов. В результате анализа на сервер проекта передается информация о возможных претендентах, выявленных в ходе вычислений с использованием критерия Фишера (шумы инструмента подчиняются нормальному распределению Гаусса, вычисленный критерий Фишера обладает распределением \chi^2 с четырьмя степенями свободы, а его параметр нецентрированности пропорционален квадрату амплитуды гравитационной волны). Выбранные претенденты отвечают неравенству 2F > 25 (при использовании преобразования Хафа требования к кандидатам могут быть ослаблены до 2F > 5{,}2). Описанная процедура выполняется для двух различных десятичасовых блоков данных, после чего производится сравнение результатов и отсев части их них, отличающихся более чем на 1 мГц по частоте и на 0,02 рад по позиции на небесной сфере. Затем результаты отправляются на сервер проекта для постобработки, которая заключается в проверке того, что для большинства наборов данных должны быть получены совпадающие результаты (при этом в некоторых случаях возможно обнаружение ложных кандидатов в пульсары из-за наличия шумов). Постобработка результатов выполняется на вычислительном кластере Atlas, расположенном в Институте имени Альберта Эйнштейна в Ганновере и содержащем 6720 процессорных ядер Xeon QC 32xx 2,4 ГГц (пиковая производительность — 52 терафлопс, реальная — 32,8 терафлопс).

Подобным образом могут быть проанализированы не только данные гравитационных детекторов, но и наблюдения в радио-, рентгеновском и гамма-диапазоне с обнаружением пульсаров соответствующих типов.
Эксперименты BRP4, BRP4G, BRP5 (завершены)/BRP6 (PMPS XT) (активен)

21 июля 2011 года стартовал новый эксперимент (BRP4) для обработки свежей порции данных обсерватории Аресибо. Данные получены с использованием нового широкополосного спектрометра Jeff Mock (ширина принимаемого диапазона — 300 МГц, 1024 канала), названного по имени его создателя. При обработке заданий возможно использование технологии CUDA. В настоящее время в ходе обработки данных эксперимента открыты 24 и переоткрыты несколько десятков уже известных радиопульсаров. В 2013 году стартовал эксперимент BRP5, целью которого является подробное исследование рукава Персея на предмет поиска радиопульсаров. В феврале 2015 года стартовал эксперимент BRP6 (PMPS XT), целью которого является расширение области поиска радиопульсаров в сторону больших частот вращения.
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

0

@Programma_Boinc

Обывательская астрономия
Проект Einstein@Home, использующий компьютерные ресурсы всех желающих для обработки наблюдений, получил первый серьезный научный результат в виде открытия пульсара редкого типа.

За последние несколько десятков лет астрономами получено огромное количество наблюдательных данных. Эти данные требуют обработки, но, в силу того, что ученых-астрономов в мире не так много и они не обладают бесконечными машинными ресурсами, эти данные зачастую остаются лежать без дела. В последнее время наметилась благоприятная тенденция объединения накопившихся наблюдений в единые базы данных, что увеличивает вероятность использования проведенных наблюдений. Одной из таких инициатив, Виртуальной обсерватории, в «Газете.Ru» была посвящена отдельная лекция.

Легкий доступ к наблюдениям — это решение одной проблемы. Основная же проблема заключается в том, что зачастую эти наблюдения никто не обрабатывает. Но решение у этой проблемы также есть.

В мире существуют несколько астрономических проектов, которые используют так называемые методы распределительного вычисления.

То есть когда обработка происходит не единым коллективом на одном большом суперкомпьютере, а большим количеством разных людей на их собственных домашних компьютерах. Для того чтобы стать участником подобного проекта, требуется немногое. Человек должен решить принять участие в проекте и скачать специальную программу из интернета. Эта программа не задействует большое количество машинных ресурсов и работает тогда, когда компьютер стоит включенным без дела.

Программа скачивает наблюдения, проводит их обработку и отсылает их в единый вычислительный центр.

Первый подобный проект, SETI@Home стартовал в 1995 году. В его рамках каждый имеющий выход в интернет может скачать программу BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing), которая просматривает радиосигналы и проверяет их на наличие признаков того, что эти сигналы являются искусственными.

На основе этой же программы BOINC и проекта SETI@Home десять лет спустя, в 2005 году, стартовал проект Einstein@Home. Главная задача этого проекта заключается в проверке гипотезы Эйнштейна о существовании гравитационных волн. Для этого пользователями Einstein@Home проводится составление атласа излучаемых звёздами-пульсарами гравитационных волн для всего неба на основе данных, которые поступают из Лазерно-интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории (LIGO). В 2009 году к этой задаче добавился поиск пульсаров по наблюдениям с радиотелескопа Аресибо, 300-метровая чаша которого расположена в Пуэрто-Рико, в кратере потухшего вулкана.

Спустя год к проекту Einstein@Home пришел первый успех.

На данный момент в проекте участвуют 250 тысяч добровольцев из 192 стран. Троим из них — семейной паре Крису и Хелен Колвин, проживающим в американском штате Айова, и математику Даниэлю Гербхардту из немецкого Университета Майнца — удалось прославиться и стать авторами первого серьезного научного открытия Einstein@Home.

Обработанные ими наблюдения позволили обнаружить пульсар редкого типа, о чем говорится в статье в новом номере журнала Science. https://www.gazeta.ru/science/... t&number=1

Пульсары представляют собой быстро вращающиеся (несколько десятков, а то и сотен оборотов в секунду) нейтронные звезды, остающиеся после взрыва сверхновых. Открытый в рамках проекта Einstein@Home буквально простыми гражданами объект получил название PSR J2007+2722, он находится в 17 000 световых лет от Солнечной системы в созвездии Лисичка.

В этом же созвездии находился самый первый зарегистрированный на Земле пульсар.

Пульсар J2007+2722 за одну секунду совершает 41 оборот. В отличие от большинства пульсаров, которые вращаются с такой же частотой, у нового пульсара отсутствует спутник. По одной версии, это означает, что пульсар J2007+2722 представляет собой компонент бывшей двойной системы, «раскрученный» и «выброшенный» звездой-компаньоном. По другой гипотезе, такой пульсар может иметь относительно небольшой возраст и появиться на свет в области с аномально низким магнитным полем.

Это волнующий момент для проекта Einstein @ Home и всех наших добровольцев\», — говорит руководитель проекта, адъюнкт-профессор физики из Университета Висконсина (Милуоки, США) Брюс Аллен. — Это доказывает, что участие простых граждан может помочь ученым обнаружить новые объекты во Вселенной. Я надеюсь, что это вдохновит еще большее количество людей присоединиться к нам, чтобы помочь открыть другие тайны, содержащиеся в массивах наблюдений».

«Производительность проекта Einstein @ Home, как утверждают его руководители, составляет 250 терафлопс (терафлопс — величина, используемая для измерения производительности компьютеров, показывающая, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет данная вычислительная система, 1 терафлопс = 1 триллион операций в секунду = 1000 миллиардов операций в секунду — «Газета.Ru»).

Это позволяет данному проекту находиться в первой двадцатке самых мощных суперкомпьютеров, что довольно неплохо, особенно если принять, что все эти 250 терафлопс работают над одной и той же задачей, в то время как на обычных суперкомпьютерных кластерах решаются несколько десятков задач одновременно.

Но лично я бы не сказал, что разделяю восторг по поводу этого открытия, — прокомментировал «Газете.Ru» открытие Einstein@Home сотрудник Государственного астрономического института имени Штернберга МГУ Антон Бирюков. — Это всё очень интересно, в первую очередь с той точки зрения, что сейчас астрофизика выдаёт очень много данных, которые надо как-то обрабатывать, в том числе и данные по пульсарам. Но один открытый пульсар за полтора года — это пока не так уж и много. Например, в ходе Парковского обзора было открыто 100 пульсаров за три года. Так что вряд ли можно рассматривать проект Einstein@Home как прорывный метод обнаружения пульсаров. Но в любом случае это как минимум хоть какое-то вовлечение людей, далёких от науки, в актуальную научную работу. В нашем мире, где представление обычного человека о каком-то явлении драматически отличается от знания профессионала, это, по-моему, уже очень хорошо!».
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

0

@Programma_Boinc

Неиспользуемое время Вашего компьютера

Неиспользуемое время Вашего компьютера можно использовать для поиска лекарств и методов лечения, изучения глобального изменения климата, пульсаров, а также для множества других научных исследований. При этом это никак не скажется на скорости работы Ваших компьютеров, так как проекты работают на приоритете IDLE (то есть счёт ведётся только тогда, когда другие службы и программы не используют Ваш процессор).

Сделать это достаточно просто - загрузите и установите программное обеспечение BOINC http://boinc.berkeley.edu/download.php
И выберите понравившийся проект.

Руководство по установке BOINC в картинках:
http://solidstate.karelia.ru/~... ura/ekrans..

BOINC (англ. Berkeley Open Infrastructure for Network Computing — открытая программная платформа (университета) Беркли для распределённых вычислений) — некоммерческое межплатформенное ПО для организации распределённых вычислений.

BOINC — программный комплекс для быстрой организации распределённых вычислений. Состоит из серверной и клиентской частей. Первоначально разрабатывался для крупнейшего проекта распределённых вычислений — SETI@home, но впоследствии разработчики из Калифорнийского университета в Беркли сделали платформу доступной для сторонних проектов. На сегодняшний день BOINC является универсальной платформой для проектов в области математики, молекулярной биологии, медицины, астрофизики и климатологии. Исследователям BOINC даёт возможность распределить задания среди множества персональных компьютеров по всему миру (Информация по созданию собственного проекта: http://boinc.berkeley.edu/trac/wiki/ProjectMain ).

Но в этой группе будет обсуждаться в основном только клиентская часть BOINC и уже созданные различными научно-исследовательскими институтами проекты распределённых вычислений.

Статистика посещений этой группы: http://vkontakte.ru/stats.php?gid=11963359
http://boinc.berkeley.edu/
Россия
http://www.boinc.ru
ссылка удалена модератором
http://boinc.berkeley.edu/download.php
http://www.boinc.ru/doc/boinc/boinc_setup.htm

0

@Programma_Boinc

Игры альтруистов…
Наука- это совсем не скучно. Данное утверждение подтверждается существованием
многочисленных игровых приложений, развлекаясь с которыми, вы
помогаете ученым. Познакомьтесь с такими программами в нашей статье, и,
возможно, вы поспособствуете решению актуальной научной проблемы.
Расчетами с помощью компьютеров занимаются представители всех областей науки:
астрономы и физики, биологи и химики и даже искусствоведы. Очевидно, что для реализации сложных проектов требуются мощные вычислительные ресурсы, которые должны быть задействованы не время от времени, а постоянно- до получения результата. Конечно, в крупных. Научных центрах имеются суперкомпьютеры, но их использование расписано на годы вперед. В 1995 году, когда появилось много персональных ПК,

Родилась идея привлекать к расчетам их ресурсы. Программы распределенных вычислений работают в фоновом режиме, решая научные задачи во время простоя компьютера.
Однако существуют такие вопросы, в которых люди ориентируются самой мощной машины. Например, человек быстрее подберет правильную структуру молекулы вещества: отфильтровать лишние конфигурации человеку помогает более гибкое мышление, чем у работающего по алгоритмам компьютера.
Сложность заключается в том, что вовлечь сколько-нибудь существенное число энтузиастов и волонтеров в сугубо научный проект чрезвычайно сложно. Однако ученые-разработчики нашли решение: они поставили на службу науке две человеческие черты - стремление играть и желание состязаться. Так родилась идея вычислений в игровой форме. Сегодня создатели многих проектов, где используются распределенные вычисления, предлагают пользователям игровые формы участия. Участникам крупных проектов предлагается посостязаться в прохождении различных игр-головоломок, решение которых позволяет получить дополнительные баллы или укрепить свой авторитет. Мы представим вам несколько наиболее интересных игровых приложений и сервисов, которые помогут совместить приятное с общественно полезным - развлечься и помочь науке. В качестве <<пропуска>> в научную игровую лабораторию требуются только компьютер с доступом в Интернет (через него передаются данные на серверы создателей проектов) и бесплатное приложение, которое обычно бывает выполнено в виде головоломки или аркадной игры.
Виртуальная химическая
лаборатория: Foldit что отличает современные компьютерные игры? Конечно же, это и красивая графика, и обучающие миссии, и возможность кооперативной игры через Интернет. Всеми этими чертами обладает и приложение Foldit (есть на CHIP DVD). Оно представляет собой игру-головоломку, цель которой заключается в создании молекулы белка со стабильной формой. Результаты каждой игры используются при создании лекарств от болезней, связанных с нарушением нормальной функции белка, - коровьего
бешенства, рака, болезни Альцгеймера и ряда других. Осенью этого года сообщество игроков Foldit решило задачу, над которой ученые бились многие годы, - им удалось раскрыть структуру протеинов вируса М-РМУ.
Это стало большим Шагом вперед в деле создания лекарства от БИЧ. Интерфейс приложения позволяет крутить, гнуть и встряхивать трехмерную структуру белка. За удачные решения игроку начисляются очки. Все действо сопровождается фейерверками и звуковыми эффектами. Игровой процесс не уступает по увлекательности многим казуальным играм. Поскольку приложение кроссплатформенное, попробовать помочь биохимикам могут пользователи Wmdows, Мае OS Х и Linux.
Творческий подход: сортируем звездное небо Коллективная работа возможна не
только при расшифровке научных головоломок, но и при решении прикладных задач. Например, в рамках Zooniverse (www.zooniverse.org) собраны десять подпроектов, направленных на изучение конкретных вопросов из области астрономии, климата и археологии. Суть помощи «коллективного разума» состоит в сортировке и классификации большого объема графических изображений, собранного при помощи научного оборудования. Например, одно из заданий содержит снимки галактик, сделанные телескопом <<Хаббл». Привлекает в сервисе то, что не надо устанавливать никаких клиентских приложений - достаточно зарегистрироваться на главном сайте проекта.
Далее пользователю предлагаются фотографии, снятые телескопом, на которых он может выбрать интересующую его область, после чего начать рассматривать артефакты и отвечать на вопросы системы о том, на что они похожи, какими характеристиками обладают и т. д. Накопленный массив данных передается ученым и позволяет упорядочить информацию о коллекции. На сегодняшний день совместными усилиями двух миллионов участников проекта было обработано более 400 000 изображений.
Генетические головоломки: складываем ДНК из кубиков Phylo (http:/ /phylo.cs.mcgill.ca) - еще одна интерактивная игра для желающих приобщиться к науке в развлекательной форме. Приложение, напоминающее <<Тетрис>>, направлено на исследование генома
человека и способов организации ДНК и РНК белка живых существ (человека и животных). С его помощью выявляются общие закономерности и мутации в эволюции, а также изучается возникновение таких заболеваний, как рак груди. Программа загружает разноцветные квадраты на поле, представляющие собой зашифрованные данные, которые
нужно передвигать по ячейкам." В приложении есть специальный обучающий режим, вводящий пользователя в курс дела, а также несколько уровней сложности самой игры. Задача - расшифровать генетические головоломки, которые будут отправлены в UCSC Genome Browser (genome.ucsc.edu) для дальнейшего изучения биологами. В обозримом
будущем это приложение будет выпущено и для мобильных платформ - iPhone и Aпdroid.
Распределенные вычисления: суперкомпьютер на дому. До красивых интерактивных игр, которые внешне похожи на обычные казуальные и аркадные программы, существовали (и до сих пор существуют) проекты, основанные на использовании мощностей домашних компьютеров по всему миру. Установленные приложения работают под видом скринсейвера в момент простоя ПК, загружая из Интернета задания и отсылая результаты их выполнения. SEII@HOME Первым из такого рода проектов стал SETI@Home. Все заинтересованные пользователи ПК могли принять посильное участие в поиске внеземных цивилизаций, скачав на свои компьютеры небольшое клиентское приложение, которое обрабатывает математические модели по расчету радиосигналов.
В 1995 году Дэвид Геди, создатель проекта по поиску сигналов от инопланетных разумных существ, предложил не приобретать для обработки данных суперкомпьютер, а объединить вычислительные возможности персональных ПК, подключенных к Интернету. В итоге 17 мая того года стартовал самый известный проект распределенных вычислений
SEТI@Home, успешно проработавший до конца апреля 20 11-го, когда энтузиасты-астрономы из - за проблемы с финансированием отключили ретранслятор, который обеспечивал работу проекта. Тем не менее для проекта SEТI@Ноmе ученым удалось привлечь впечатляющие ресурсы: объединенные в сеть персональные ПК обычных пользователей выдавали производительность до 15 терафлоп. Стоимость проекта составила около $500 000, при том что в случае покупки суперкомпьютера аналогичной мощности организаторам пришлось бы потратить $1 10 млн. Такая экономия достигается прежде всего за счет отсутствия платы (не только арендой) за помещения, где устанавливается научное оборудование, а также более простой разработки ПО. Если для суперкомпьютеров оно пишется на специальных языках программирования, то в случае с обычными пользовательскими машинами вполне достаточно приложений, созданных на основе широко распространенного С/С + + .
НАУКА@НОМЕ Помимо астрофизиков распределенные вычисления используют и
другие ученые - например, математики, ищущие простые числа Мерсенна (GIMPS) или взламывающие алгоритмы шифрования RC5. Этим занимаются члены сообщества Distrubuted.net. Они расшифровывают комбинации из 18 квинтиллионов чисел, которые впоследствии применяются в 64- битной версии алгоритма шифрования.
Интересен и проект Оксфордского университета C\imateprediction.net (официальный сайт расположен по такому же адресу), в рамках которого компьютеры сети распределенных вычислений помогают прогнозировать изменения климата на Земле до 2100 года. По результатам этого эксперимента ученые получат представление о современной климатической модели и скорректируют ее. Как выбрать среди многочисленных проектов распределенных вычислений интересный именно для вас и какое ПО использовать- читайте во врезке ниже. ••• Михаил Демидов.
BOINC и WCG: основа распределенных вычислений
Большинство действующих сегодня проектов, распределённых х вычислений используют открытую кроссплатформенную разработку BOINC (http: f fboinc.ssL.berkeLey.edu, русскоязычная версия доступна по адресу www.boinc.ru), созданную для проекта SEТI@Home в 2006 году. Она состоит из серверной и клиентской частей: на стороне сервера установлены РНР-скрипты, отвечающие за обработку и регистрацию данных в базе, а пользователи, вовлеченные в проект, инсталлируют на свой компьютер специальное приложение, портированное на все существующие сейчас системы (Windows, Linux, Мае, Solaris) с разрядностью как 32, так и 64 бит. После установки клиента BOINC открывается мастер подключения к проектам (для этого нужно просто выбрать интересующий из списка или добавить свой URL), и пользователь либо вводит существующие логин и пароль участника, либо, в некоторых случаях, проходит процесс регистрации прямо внутри клиента. Запущенное приложение напоминает своим внешним видом программу для кодирования видео. При переключении на расширенный режим открывается пользовательский интерфейс, в котором отображается текущая информация: загружаемые данные, активность выполнения задания, а также список всех служебных сообщений клиента. Альтернативным ПО для распределенных вычислений являлся клиент WCG. Его можно скачать со страницы www.worLdcommunitygrid.org. В настоящее время поддержка большинства работающих на этой платформе проектов заявлена и в BOINC. Для этого в последнем нужно либо выбрать подключение к WCG в мастере проектов, либо, переключившись на расширенный режим, вручную загрузить необходимые модули. Пользователи Мае 05 Х (начиная с вер сии 10.4) также могут обратиться к специальному виджету OpenMacGrid Dashboard, чтобы принять участие в спецпроектах, организованных сообществом ученых, которые используют Мас, - OpenMacGrid (http: f fwww.macresearch.orgfopenmacgrid). Для Linux существует платформа Fedora Nightlife (www.Ьit.LyjtWzбkn), где на заработанные очки можно организовать собственный проект или в будущем обменять и х на реальные деньги.
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

Миниатюры

     

   

0

@Programma_Boinc

НАСА и поиск техносигнатур: отчет семинара по техносигнатурам НАСА
Участники семинара по техносигнатурам НАСА
(Представлен 20 декабря 2018 г.)
Этот отчет является результатом семинара по техносигнатурам НАСА, проведенного в Лунном и планетарном институте в Хьюстоне, штат Техас, в сентябре 2018 года. Этот семинар был организован НАСА для организации, чтобы узнать больше о текущей области и состоянии поиска техносигнатуры и какую роль НАСА может сыграть в этих поисках в будущем. Отчет, написанный участниками семинара, обобщает материал, представленный на семинаре, и включает дополнительные материалы участников. Раздел 1 объясняет сферу и назначение документа, предоставляет общую информацию о поиске техносигнатур и дает контекст для остальной части отчета. Раздел 2 обсуждает, какие эксперименты были проведены, а также текущие ограничения на техносигнатуры. Раздел 3 посвящен текущему состоянию поля техносигнатуры, а также современному уровню обнаружения техносигнатуры. В разделе 4 рассматриваются краткосрочные поиски техносигнатур, а в разделе 5 обсуждаются новые и будущие возможности обнаружения техносигналов.
https://arxiv.org/abs/1812.08681

0

@Programma_Boinc

Мотивация участия в проектах распределенных вычислений
Ранее я предпринял попытку сделать шуточную рекламу проектов распределенных вычислений для лиц «революционно-гуманитарной ориентации». (http://kornev.livejournal.com/92571.html) На самом деле вопрос о мотивации участников таких проектов – достаточно серьезная и интересная тема. Речь идет о чем-то большем, чем просто «неденежный вариант благотворительности». Мера участия людей в такого рода вещах – это, на мой взгляд, хороший показатель их «социообразующей способности». Чем больше эта мера, тем больше способны представители данной популяции к общему делу для общего блага.
http://setiathome.berkeley.edu/
http://distributed.ru/wiki/pro
Здесь не должна вводить в заблуждение игровая и фантастическая направленность SETI@home. Хотя это самый популярный проект, и именно он прежде всего привлекает «неофитов», играя роль рекламы движению в целом, гораздо большее значение имеют другие, более «земные» проекты. Такие, например, как Rosetta@home, где моделируются важные свойства белковых молекул, а по итогам вычислений выходят реальные научные статьи, извлекаются знания, необходимые для разработки новых лекарств и методов лечения. Подобные актуальные проекты составляют большинство в общем списке, и многие из тех, кто сначала «клюнул» на поиск инопланетян, в конце концов уделяют большую часть своих ресурсов именно полезным и научно-содержательным проектам (в том числе в сфере астрофизики и космологии).

Пока я выявил шесть основных мотивов участия:

1. Сознание причастности к чему-то интересному, важному и выходящему за рамки решения повседневных проблем. «Я не ученый, не эксперт, но могу реально помочь прогрессу человеческого знания, причем в той области, которая мне самому кажется интересной и важной». На первый взгляд, в таких проектах для рядового пользователя возможно только пассивное участие в качестве «винтика». Однако возможность выбора между множеством разных проектов, возможность агитировать других участников за определенный проект, превращает человека в «хозяина», от воли которого зависит, куда именно направить ресурсы, потребные для прогресса человеческого знания.

2. Дополнительное подтверждение собственной полезности, если на этот счет имеются сомнения. Это особенно актуально для русских с их вечным комплексом вины и дефицитом достойных и осмысленных социальных ниш в современной России. «Все же я не зря копчу небо – вот, хоть какая-то польза для человечества от меня есть».

3. Доступ к новым социальным контактам. Помимо непосредственного участия в организации и работе проектов, есть еще командная и клубная жизнь, которая вырастает вокруг каждого из них, и не только в виртуальном пространстве. Участие в таких проектах само по себе – серьезный критерий отбора по интеллекту, мотивации, разделяемым интересам и ценностям. Участники получают возможность пообщаться и познакомиться с близкими по духу интеллигентными людьми. По сути, вокруг распределенных вычислений формируется неформальная социальная сеть международного масштаба с естественным фильтром против всякой шушеры и гопоты.

4. Спортивный интерес, возможность индивидуального или командного состязания. Существует накопление очков, рейтинги, как личные, так и командные. Люди, в распоряжении которых находится много компьютеров (сисадмины и т.п.), могут посоревноваться друг с другом.

5. Возможность поучаствовать в деятельной и конструктивной самоорганизации людей, «по ту сторону» властей и правительств. Это реальный пример того, что нормальные люди, объединившись по собственной воле, могут сделать много интересного, важного и полезного. Могут уже сегодня создать реальный работающий Ресурс. А завтра?

Эта мотивация особенно актуальна в России, и дает пусть небольшую, но вполне реальную возможность «жить в обществе, но быть свободным от него». Есть известное мнение: «Живешь в России при п-ской власти, значит поневоле будешь п-сом, либо активным, либо пассивным». Так вот, эти проекты позволяют поучаствовать в чем-то достойном, что не имеет никакого отношения к чиновникам, министрам, «Единой России» и т.п., на что они пока не могут наложить руку, нажиться, взять откат. «Вы там п-тесь у себя в Кремле, делите бабло, навязывайте м-кам свои недочеловеческие ценности и понятия, но лично у меня есть возможность вывести хотя бы часть своей жизни за пределы вашей власти». Если унылое г-но подойдет к тебе и скажет: «Все мы тут в России п-сы». Ты можешь ответить с полным правом: «Не спорю, вы и такие как вы – действительно п-сы. А я – Человек, который звучит гордо».

6. Возможность показать миру, что не все жители в России - мелкие деградировавшие ублюдки, недостойные называться людьми. Есть и Люди. Каждый человек, участвующий в таких проектах, не подозревая того, вносит свою копейку в улучшении имиджа граждан России (не государства!) и портит игру тем, кто хотел бы выставить себя «единственной защитой человечества от русских свиней и варваров». Это не только местные властители, но и всяческие русофобствующие лимитрофы и т.п.

Все сказанное можно вместить в формат рекламного послания:

«Человек доброй воли! Хочешь поучаствовать в большом интересном деле, улучшить имидж своей страны, не быть и не чувствовать себя козлом, - подключайся к проектам распределенных вычислений!»
http://distributed.ru/
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

Миниатюры

 

0

@Programma_Boinc

OpenZika близка к завершению работы над сетью мирового сообщества волонтеров
Community Grid за последние три года. Узнайте о следующих шагах для проекта в этом всеобъемлющем обновлении.
Завершение работы над сетью мирового сообщества
Недавно мы оценили работу, проделанную для проекта OpenZika, и пришли к выводу, что мы почти завершили то, что предложили, а именно провести виртуальный скрининг практически всех белков вируса Зика из самого большого набора данных доступных соединений (библиотека ZINC 15, содержащая приблизительно 30 миллионов соединений). Благодаря волонтерам, которые поддержали проект, у нас есть много, много результатов для оценки.
В течение следующих нескольких недель мы представим несколько дополнительных структур вируса Зика и полимеразы NS5 (РНК и активный сайт) и метилтрансферазы NS5 (сайт GTP), чтобы завершить наш проект. Когда группа разработчиков World Community Grid создает рабочие единицы для этих структур, это должно создать приблизительно 20 000 пакетов. Как только они будут завершены, мы полностью сосредоточимся на анализе данных.
Прогресс в выборе и тестировании соединений
Мы фактически провели скрининг коммерческой базы данных ChemBridge, содержащей более 1 миллиона соединений, против белков вируса Зика (ZIKV): оболочки, протеазы, геликазы, полимеразы и метилтрансферазы.
Мы также проверили базу данных ChemBridge на наличие протеазы денге и протеазы геликазы. После расчета стыковки на OpenZika мы пропустили соединения через фильтр свободной энергии и фильтр моделей машинного обучения ZIKV. Мы также провели медицинский осмотр на основе наиболее перспективных кандидатов.
Этот новый раунд соединений позволил нам выбрать 55 новых кандидатов на вирус Зика и 20 кандидатов на лихорадку денге (рис. 1). Соединения были приобретены и отправлены в Калифорнийский университет в Сан-Диего в лаборатории доктора Джейра Сикейра-Нето для экспериментальной оценки. Они проводят клеточные анализы в нервных стволовых клетках человека (hNSCs) с ZIKV. Мы также проведем ферментные анализы в геликазе и протеазе белков ZIKV NS3 вместе с нашими сотрудниками в Физическом институте Сан-Карлоса, Университет Сан-Паулу (Бразилия), в лаборатории доктора Глауциуса Оливы, чтобы подтвердить действия предполагаемых ферментативных кандидатов.

271/5000
(Рис. 1. Ход экспериментов по виртуальному скринингу, выполненных для оболочки ZIKV (E), протеазы NS2B-NS3, геликазы NS3, полимеразы NS5 и метилтрансферазы NS5, а также для протеазы NS2B-NS3 DENV и геликазы NS3, с использованием базы данных ChemBridge (~ 1 миллион соединений).)
Кроме того, мы выполнили виртуальный скрининг двух собственных наборов данных о натуральных продуктах и полусинтетических соединениях от двух сотрудников: доктора Ластера из Университета штата Северная Каролина (Университет штата Северная Каролина) и доктора Регасини из Университета штата Сан-Паулу (Университет США). Мы фактически провели скрининг соединений против протеаз ZIKV NS3 и белков геликазы и пропустили соединения через фильтр свободной энергии. После этого мы выполнили целевой прогнозный анализ перспективных хитов. Затем экстрагированные и выделенные соединения были протестированы с использованием анализов in vitro, клеточных анализов и ферментативных анализов, чтобы подтвердить исследование in silico (рис. 2).
(Рисунок 2. Ход экспериментов по виртуальному скринингу, выполненных для протеазы ZIKV NS2B-NS3 и геликазы NS3, с использованием баз данных housenatural и полусинтетических соединений.)
Состояние расчетов
В общей сложности мы предоставили почти 8,57 миллиарда рабочих мест для стыковки, в которых участвовало 427 различных целевых сайтов. На наших первых экранах использовалась более старая библиотека из 6 миллионов коммерчески доступных соединений, а в наших текущих экспериментах используется новая библиотека ZINC15 из 30,2 миллиона соединений.
К настоящему времени,> 80 000 добровольцев, которые пожертвовали свои запасные вычислительные мощности OpenZika, дали нам> 84 711 процессорных лет вычислений стыковки, в настоящее время в среднем 75,1 процессорных лет в день! Спасибо всем большое за вашу помощь !!
За исключением нескольких отставших, мы получили все результаты для наших экспериментов, которые включают стыковку 30,2 миллиона соединений против NS1, NS3 helicase (как сайта связывания РНК, так и сайта ATP), NS5 РНК-полимеразы (NTP и карман РНК), NS5 метилтрансфераза (сайт SAM), протеаза NS2B / NS3, капсид (карманы связывания 1 и 2) и белок оболочки.
Предстоящие публикации
Недавно мы опубликовали обзор под названием «Высокая пропускная способность и вычислительное перепрофилирование для забытых болезней» в журнале «Фармацевтические исследования». В этой статье описываются усилия по перепрофилированию многих лекарств, предпринимаемые в разных лабораториях по всему миру, чтобы попытаться найти способы лечения многих тропических заболеваний, включая инфекции Зика и денге.
Исследователи OpenZika Доктор Мелина Моттин, Доктор Рузвельт Сильва, Msc. Бруна Соуза и Пауло Рамос представили тезисы для рассмотрения для устной и / или постерной презентации на конференции 9thBrazMedChem2019, крупнейшей конференции по медицинской химии в Латинской Америке. Д-р Моттин и Бруна представят исследования, связанные с природными соединениями: «Открытие флавоноидов из нитроген птерогина с мощной активностью против протеазы и геликазы вируса Зика» и «Открытие новых кандидатов на вирус Зика: натуральные продукты из Angelica keiskei с активностью против NS2B- Протеаза NS3». Пауло представит работу «Интегративный анализ сходства, модели стыковки и машинного обучения для выявления новых хитов Zika NS5, управляемых ингибиторами денге NS5». Доктор Рузвельт представит исследование молекулярной динамики ZIKV NS1: «Динамическое поведение денге и Белок NS1 вирусов Zika раскрывает механизмы взаимодействия мономер-мономер и дает представление о рациональном дизайне лекарств».
Документы в стадии написания - будут представлены в ближайшее время:
Мы готовим следующие статьи о впечатляющих результатах проекта OpenZika:
В одной статье сообщается о результатах (виртуальных и экспериментальных) первого раунда соединений, отобранных против геликазы ZIKV NS3, которые продемонстрировали анти-ZIKV-активность в нервных стволовых клетках человека (hNSC)
В трех работах сообщалось о замечательных результатах виртуального скрининга и экспериментальной оценки натуральных продуктов (две из коллаборации Бразилии и одна из коллаборации NC State University), растений из Бразилии и традиционной китайской медицины, соответственно, которые представили анти-ZIKV активность, ингибирующую ZIKV протеины протеазы и / или геликазы
В одном документе сообщается о результатах для утвержденных лекарственных препаратов / соединений клинических коллекций, которые обладают противомалярийной и противоболевой активностью, которые представили анти-ZIKV-активности против белка геликазы ZIKV, кандидатов на повторное использование лекарственных средств.
В одной статье представлены результаты расчетов моделирования молекулярной динамики белка ZIKV NS1 и сведения о связывающих карманах и дизайне лекарств. Эта статья была представлена в Журнал биомолекулярной структуры и динамики под названием «Динамическое поведение вирусов Денге и Зика. Белок NS1 раскрывает механизмы взаимодействия мономер-мономер и дает представление о рациональном дизайне лекарств», и в настоящее время рассматривается для публикации.
Команда также совместно подготовила главу для книги по трипаносомным болезням, которая будет опубликована в журнале Burger's Medicinal Chemistry.
Эти документы будут вскоре представлены в научных журналах.
Прошлые публикации и пропаганда
20 июня 2018 года был опубликован основной обзор «Обнаружение наркотиков сегодня» «Обнаружение лекарств от А до Я». Это всеобъемлющий обзор недавних достижений в области обнаружения наркотиков ЗИКВ, в котором освещаются репозиционирование лекарств и соединения с компьютерным контролем, в том числе недавно обнаруженные вирусные. и ингибиторы клетки-хозяина. Также описываются и обсуждаются перспективные молекулярные мишени ZIKV, а также мишени, принадлежащие клетке-хозяину, как новые возможности для открытия лекарств ZIKV. Все эти знания важны не только для продвижения борьбы с вирусом Зика и другими флавивирусами, но также помогут научному сообществу подготовиться к следующей новой вирусной вспышке, на которую нам придется реагировать.
Наша статья «Вычисление лекарств для вируса Зика» была опубликована в специальном выпуске Бразильского журнала фармацевтических наук. В этой статье мы кратко излагаем текущие усилия по поиску вычислительных лекарств и их применение для обнаружения лекарств против ZIKV. Мы также представляем успешные примеры использования вычислительных подходов к открытию лекарств ZIKV, включая наш проект OpenZika.
Д-р Шон Экинс представил плакат «Клеточные симпозиумы: новые и вновь возникающие вирусы» 1-3 октября 2017 года в Арлингтоне, штат Вирджиния, США, под названием «OpenZika: открытие новых противовирусных кандидатов против вируса Зика».
20 октября 2016 года была опубликована наша статья о забытых тропических заболеваниях PLoS «OpenZika: проект всемирного сетевого сообщества IBM по ускорению обнаружения вируса Зика», и ее уже просмотрели более 5200 раз. Любой может получить доступ и прочитать эту статью бесплатно. Другой исследовательский документ «Иллюстрирование и моделирование гомологии белков вируса Зика» был опубликован в F1000Research и просмотрен> 4200 раз.
Мы также опубликовали еще одну исследовательскую работу под названием «Моделирование молекулярной динамики геликазы Zika Virus NS3: анализ активности сайтов связывания РНК» в специальном выпуске по флавивирусам для журнала Biochemical and Biophysical Research Communications. Это исследование системы геликазы NS3 помогло нам узнать больше об этой многообещающей цели для блокирования репликации Zika. Результаты помогут нам понять, как мы анализируем виртуальные экраны, которые мы выполняли на геликазе NS3, и моделирование молекулярной динамики создало новые конформации этой системы, которые мы использовали в качестве мишеней на новых виртуальных экранах, которые мы выполняли в рамках OpenZika.
Результаты проекта OpenZika были представлены на 256-м Национальном собрании ACS 19-23 августа 2018 года в Бостоне, штат Массачусетс, США. Доктор Моттин выступил с устной презентацией и представил плакат под названием «OpenZika: открытие новых противовирусных кандидатов против вируса Зика»; в сессии «Хемоинформатические подходы для улучшения обнаружения лекарств на основе натуральных продуктов».
Д-р Моттин также выступил с устной презентацией «Применение молекулярной динамики к обнаружению лекарств для вируса Зика и Schistosoma mansoni» на встрече по инициативе Южной Америки по сотрудничеству в области молекулярного моделирования (SAIMS), которая состоялась в Институте Пастера, Монтевидео, Уругвай, 4 ноября. 7, 2018. Встреча была отличной возможностью для обмена опытом и сотрудничества с южноамериканскими исследователями, которые работают с Zika.
Информация о БразМедХим
Главный исследователь OpenZika, профессор Каролина Орта Андраде, также директор Отдела медицинской химии Бразильского химического общества (SBQ), организует крупнейшую конференцию по лекарственной химии и открытиям лекарств в Латинской Америке, 9thBrazMedChem2019, которая состоится 1 сентября -4, 2019, в Пиренополисе, Гояс, Бразилия.
Основная тема конференции этого года - «Преодоление разрыва между академической и фармацевтической промышленностью в продвижении открытия лекарств». Оргкомитет и научные комитеты работают над тем, чтобы сохранить выдающееся качество прошлых изданий, пытаясь обеспечить эффективное вовлечение и участие научного сообщества в современной структуре, которая объединяет научные и социальные мероприятия высокого уровня для объединения участников.
Мы рассчитываем принять около 500 человек, в основном аспирантов, исследователей и профессоров, работающих в области медицинской химии из Бразилии и стран Латинской Америки, в интерактивной и совместной атмосфере для обмена опытом и информацией для решения задач медицинской химии 21 век.
Более того, доктор Шон Экинс, коллега по проекту OpenZika, едет в компанию 9thBrazMedChem, чтобы рассказать о нашей работе над OpenZika, а также о работе над болезнью Шагаса и открытием лекарств от Эболы, которая представляет собой лишь некоторые из забытых болезни, с которыми он связан.
Новые члены команды проекта
Пауло Рамос - новый студент, который присоединился к лаборатории профессора Андраде в январе 2019 года. В своей проектной работе он впервые искал ингибиторы NS5 вируса денге в базах данных PubChem и ChEMBL. Он также выполнил интегративный анализ сходства белков денге и Zika NS5, закрепление известных ингибиторов DENV на сайтах Zika NS5 и модели машинного обучения (ML) для определения приоритетов лучших результатов. Он обнаружил 156 соединений, о которых сообщалось, что они являются ингибиторами денге NS5, которые были закреплены на сайтах Zika NS5 и оценены моделями ML. Двадцать два соединения были отобраны как демонстрирующие наилучшие результаты. Затем он выполнил аналогичный поиск с попаданиями в коммерческую базу данных (электронные молекулы) и проверил похожие соединения с помощью стыковочных и ML-фильтров. 67 виртуальных хитов для Zika NS5 будут проверены с помощью клеточных тестов Zika.
(Команда OpenZika LabMol: Мелина, Каролина, Бруна и Пауло в лаборатории в Федеральном университете Гояс, Бразилия (весна 2019 г.))
(Сотрудничество Pharmeceuticals (слева направо): Шон Экинс, Дэниел Фоил, Кимберли Цорн, Ана Пухл Рубио, Дженнифер Кляйн, Мэгги Хапси, Томас Лейн, Андреа Барри (бизнес-консультант))
В лаборатории д-ра Экинса Ким и Дэниел (см. выше) участвовали в оценке соединений для проектов OpenZika с нашими моделями машинного обучения, разработанными для разных наборов данных. Сотрудничество Фармацевтические препараты продолжают бороться с забытыми болезнями, сотрудничая с учеными всего мира. Если вы заинтересованы в сотрудничестве с нами, пожалуйста, свяжитесь с sean@collaborations******.com.
Мы невероятно благодарны всем волонтерам, которые тратят свое неиспользованное компьютерное время на этот проект! Большое спасибо!!
https://link.springer.com/arti... 018-2558-3
https://brazmedchem.org/
https://doi.org/10.1016/j.drudis.2018.06.014
http://www.scielo.br/pdf/bjps/... e01002.pdf
http://www.cell-symposia.com/e... uses-2017/
http://journals.plos.org/plosn... td.0005023
https://f1000research.com/articles/5-275/v1
http://www.sciencedirect.com/s... via%3Dihub
http://www.acs.org/bostoninfo

0