Distributed Computing: Eine kurze Einführung in BOINC-Projekte

Hier haben viele von dem verteilten Computerprogramm BOINC gehört , vielleicht nehmen sogar viele daran teil. Dieser Artikel richtet sich in erster Linie an diejenigen, die noch nichts von diesem Projekt gehört haben, aber möglicherweise daran interessiert sind. Hier werde ich kurz die beliebtesten Projekte beschreiben.

BOINC ist ein Softwarepaket zur schnellen Organisation von verteiltem Computing. Besteht aus Server- und Client-Teilen. Es wurde ursprünglich für das größte freiwillige Computerprojekt entwickelt - SETI @ home. Später stellten Entwickler der University of California in Berkeley die Plattform für Projekte von Drittanbietern zur Verfügung. Heute ist BOINC eine universelle Plattform für Projekte in den Bereichen Mathematik, Molekularbiologie, Medizin, Astrophysik und Klimatologie. BOINC bietet Forschern die Möglichkeit, die enorme Rechenleistung von PCs aus aller Welt zu nutzen ¹ .

Das Fazit ist, dass dieses Programm es verschiedenen Forschern, Bildungseinrichtungen oder einfach Wissenschaftsbegeisterten ermöglicht, Hilfe von Menschen zu finden, die bereit sind, die Prozessorzeit mit ihnen zu teilen. Eine Aufgabe, die erhebliche Rechenleistung erfordert, wird in einfachere Teile unterteilt und an verschiedene Personen gesendet, wenn die Lösung für ihren Teil korrekt ist. Der Projektserver sammelt dem Teilnehmer eine bestimmte Anzahl von Punkten.
Viele Teilnehmer sind in Teams organisiert und veranstalten in verschiedenen Projekten Wettbewerbe untereinander.

Dieser Prozess kann kurz wie folgt beschrieben werden:



Derzeit hat das BOINC-Netzwerk etwa 300.000 aktive Teilnehmer, was insgesamt mehr als 9 Millionen Computer und eine Leistung von mehr als 8 Petaflops (zum Zeitpunkt des Schreibens) ergibt.

Liste der Projekte
Hier sehen Sie Statistiken für alle aktiven Projekte.

SETI @ home

SETI (Suche nach außerirdischer Intelligenz) ist ein Gebiet der Wissenschaft, dessen Ziel es ist, intelligentes außerirdisches Leben zu finden. Eine als "SETI-Radio" bekannte Methode besteht darin, Radioteleskope zu verwenden, um Schmalbandsignale aus dem Weltraum zu empfangen. Signale, die für Naturphänomene nicht charakteristisch sind, dienen als Beweis für den Einsatz außerirdischer Technologien.

Zuvor verwendeten TAC-Projekte spezielle Supercomputer am Teleskop, um eingehende Informationen zu analysieren. 1995 schlug David Gedi vor, eine große Anzahl von mit dem Internet verbundenen Heimcomputern als virtuellen Supercomputer für die Analyse von Funksignalen zu verwenden. Um diese Idee zu studieren, organisierte er das SETI @ home-Projekt. Das SETI @ home-Projekt wurde im Mai 1999 gestartet.

Rosetta @ home

Das Rosetta @ home-Projekt zielt darauf ab, die dreidimensionale Struktur von Proteinen zu berechnen. Forschung wie diese kann zu Medikamenten gegen Krankheiten wie HIV, Malaria, Krebs und Alzheimer führen.

Weitere Informationen zu den Zielen und Methoden dieses Projekts finden Sie hier .

WorldCommunityGrid

Dieses Projekt wurde von IBM ins Leben gerufen, um in verschiedenen Bereichen der Wissenschaft zu rechnen: Entschlüsselung des menschlichen Genoms, Entwicklung eines Heilmittels für das Ebola-Virus, Kartierung chemischer Marker für verschiedene Krebsarten sowie Forschung auf dem Gebiet der erneuerbaren Energien.

Liste der abgeschlossenen Projekte

Einstein @ home

Einstein @ Home zielt darauf ab, die Position von Pulsaren mithilfe von Daten des Laserinterferometrischen Gravitationswellenobservatoriums ( LIGO ), des Arecibo-Radioteleskops und des Fermi-Weltraum-Gammateleskops ( GLAST ) zu bestimmen .

Das Signal, das die Existenz von Gravitationswellen bewies, war zu kurz für das Projekt, aber jetzt werden Daten für eine neue Suche nach kontinuierlichen Gravitationswellen über dem Himmel vorbereitet.

Klimavorhersage

Das Projekt berechnet verschiedene Simulationen von Klimamodellen, mit denen wir vorhersagen können, wie sich das Wetter auf der Erde in Zukunft ändern wird.

Malariakontrolle

Das Projekt verwendet Computerressourcen zur stochastischen Modellierung der Epidemiologie und Naturgeschichte der durch Plasmodium falciparum verursachten Malaria .

MilkyWay @ Home

Das Projekt zielt darauf ab, hochpräzise dreidimensionale Modelle von Sagittarius Flow zu erstellen , die Informationen darüber liefern, wie die Milchstraße entstanden ist und wie Gezeitenarme während einer Kollision von Galaxien gebildet werden.

LHC @ Home

Das SixTrack-Teilprojekt, das Wissenschaftlern helfen soll, den LHC zu verbessern, berechnet die verschiedenen Trajektorien von 60 Partikeln, bei denen der Strahl die Stabilität im Beschleuniger beibehält. Die Anzahl der Zyklen liegt zwischen 100.000 und einer Million Zyklen, was weniger als 10 Sekunden Echtzeit entspricht. Dies reicht aus, um zu überprüfen, ob der Strahl die Flugbahn für eine viel längere Zeit beibehält oder ob die Gefahr eines Verlusts der Strahlstabilität besteht, was in der Realität zu ernsthaften Problemen führen kann, z. B. zum Stoppen des Beschleunigers oder zum Ausfall einiger Detektoren.

Primegrid

Das Projekt zielt darauf ab, nach Primzahlen besonderer Art zu suchen. Eine vollständige Liste der Teilprojekte finden Sie auf der offiziellen Website.

Asteroids @ home

Das Projekt zielt darauf ab, die Informationsmenge über die physikalischen Eigenschaften von Asteroiden zu erhöhen. Das Programm verarbeitet die Daten photometrischer Beobachtungen mit unterschiedlichen Instrumenten zu unterschiedlichen Zeiten. Diese Informationen werden durch die Inversion der Lichtkurve konvertiert, mit der Sie ein 3D-Modell der Form des Asteroiden zusammen mit der Bestimmung der Periode und Drehrichtung um seine Achse erstellen können.

Da die Daten photometrischer Beobachtungen normalerweise zeitlich gestreckt sind, ist die Rotationsperiode nicht direkt „sichtbar“. Eine große Anzahl von Parametern sollte überprüft werden, um die optimale Lösung zu bestimmen. In solchen Fällen nimmt das Invertieren der Lichtkurve zu viel Zeit in Anspruch, und verteiltes Rechnen ist die einzige Möglichkeit, die Photometrie von Hunderten und Tausenden von Asteroiden effektiv zu verarbeiten. Um Fehler in der Methode zu erkennen und die wahren physikalischen Parameter von Asteroiden zu rekonstruieren, ist es außerdem erforderlich, eine große Datenmenge auf „synthetischen“ Objekten zu verarbeiten.

Wenn Sie die Form und andere Parameter von Asteroiden untersuchen, können Sie mehr über ihre tatsächliche Größe erfahren, ob sie eine echte Bedrohung darstellen, und in Zukunft geeignete Ziele für Forschungsmissionen festlegen.



Basis von 3D-Modellen von Asteroiden

Cosmology @ Home

Das Projekt zielt darauf ab, nach einem Modell zu suchen, das unser Universum am besten beschreibt, und herauszufinden, welche Gruppe von Modellen die aktuellen Daten bestätigt, die durch theoretische kosmologische Studien und praktische physikalische Beobachtungen erhalten wurden.

Yoyo @ home

Das Projekt besteht aus fünf Teilprojekten, von denen jedes ein Projekt ist, um Lösungen für verschiedene theoretische Probleme zu finden: von der Suche nach ungeraden ungeraden Zahlen bis zu einem Projekt zur Simulation der Arbeit des Myon Colliders .

POEM @ Home

Das Projekt zielt auf die Modellierung der Proteinfaltung ab , die in Zukunft dazu beitragen wird, die Funktion von Proteinen anhand ihrer Struktur genauer zu bestimmen. Dieses Wissen kann in der medizinischen Forschung helfen.

theSkyNet POGS

Dies ist ein astronomisches Forschungsprojekt zur Verarbeitung von Daten aus verschiedenen Teleskopen der Welt in verschiedenen Bereichen des elektromagnetischen Spektrums. Das Projekt kombiniert GALEX , Pan-STARRS1 und WISE , um einen Mehrfrequenzatlas (ultraviolett-optisch-infrarotes Spektrum) unserer unmittelbaren Umgebung zu erstellen. Das Projekt bestimmt die physikalischen Parameter (Sternmasse der Galaxien, Strahlungsabsorption durch Staub, Masse der Staubkomponente, Sternentstehungsrate) für jedes Pixel unter Verwendung der optimalen Suchtechnik für die Verteilung der spektralen Energie .

GPUGRID

Die vom Projekt durchgeführten molekularen Simulationen gehören zu den häufigsten während der Arbeit von Wissenschaftlern, sind jedoch auch eine der ressourcenintensivsten, weshalb sie normalerweise mit einem Supercomputer berechnet werden. Wie andere biologische Projekte von BOINC verwendet GPUGRID Computerressourcen, um Proteine ​​zu simulieren, um ihre Struktur besser zu verstehen und Medikamente für verschiedene Krankheiten zu entwickeln.

Nützliche Links:

Versionen von BOINC für verschiedene Betriebssysteme
GitHub
BOINC Wiki
Russischsprachige Site

Source: https://habr.com/ru/post/de390749/