分布式计算：BOINC项目简介

在这里，许多人听说过分布式计算程序BOINC，也许很多人甚至参与其中。本文主要针对尚未听说过该项目但可能对此项目感兴趣的人员。在这里，我将简要介绍最受欢迎的项目。

BOINC是用于快速组织分布式计算的软件包。由服务器和客户端部分组成。它最初是为最大的自愿计算项目SETI @ home开发的，但后来加州大学伯克利分校的开发人员将该平台提供给第三方项目。今天，BOINC已成为数学，分子生物学，医学，天体物理学和气候学领域项目的通用平台。 BOINC使研究人员有机会利用来自全球的个人计算机的强大计算能力¹。

最重要的是，该计划允许各种研究，教育机构或仅仅是科学爱好者从愿意与他们分享处理器时间的人们那里获得帮助。如果解决方案适合其需要，则需要大量处理能力的任务会分为多个简单部分，并发送给各个人-项目服务器会为参与者累积一定数量的积分。
许多参与者组成团队，并在各个项目中安排比赛。

这个过程可以简要地描述如下：



目前，BOINC网络大约有30万活跃参与者，总共提供了超过900万台计算机，性能达到了8 petaflops（在撰写本文时）。

项目列表在
这里，您可以查看所有活动项目的统计信息。

SETI @家

SETI（搜寻外星情报）是一个科学领域，其目标是寻找聪明的外星生命。一种称为“ SETI无线电”的方法是使用射电望远镜从太空接收窄带信号。不是自然现象特征的信号将作为使用地球外技术的证据。

以前，TAC项目使用位于望远镜上的特殊超级计算机来分析传入的信息。1995年，David Gedi建议使用大量连接到Internet的家用计算机作为虚拟超级计算机来分析无线电信号。为了研究这个想法，他组织了SETI @ home项目。SETI @ home项目于1999年5月启动。

罗塞塔@家

Rosetta @ home项目旨在计算蛋白质的三维结构。像这样的研究可以开发出用于治疗艾滋病，疟疾，癌症和阿兹海默氏症的药物。

有关此项目的目标和方法的更多信息，请参见此处。

世界共同体网格

该项目是由IBM发起的，用于计算科学的各个领域：解码人类基因组，开发埃博拉病毒的治愈方法，绘制各种癌症的化学标记图以及可再生能源领域的研究。

已完成项目清单

爱因斯坦@家

Einstein @ Home的目标是使用激光干涉引力波天文台（LIGO），阿雷西博射电望远镜，费米空间伽玛望远镜（GLAST）的数据确定脉冲星的位置。证明存在引力波

的信号太短，无法对该项目进行处理，但是现在正在准备数据，以便重新搜索整个天空中的连续引力波。

气候预测

该项目对气候模型进行了各种模拟，这使我们能够预测未来地球上的天气将如何变化。

疟疾控制

该项目使用计算机资源对恶性疟原虫引起的疟疾的流行病学和自然史进行随机建模。

银河系@家

该项目旨在创建人马座射流的高精度三维模型，该模型提供有关银河系如何形成以及星系碰撞期间潮汐臂如何形成的信息。

LHC @主页

SixTrack子项目旨在帮助科学家提高LHC的性能，它计算了60个粒子的各种轨迹，其中的光束将保持加速器的稳定性。周期数为100,000至一百万个周期，相当于不到10秒的实时时间。这足以检查光束是否会保持更长的时间轨迹，或者是否存在失去光束稳定性的风险，这可能导致现实中的严重问题，例如，停止加速器或某些检测器的故障。

总理网

该项目旨在寻找一种特殊的素数。子项目的完整列表可以在官方网站上找到。

小行星@家

该项目旨在增加有关小行星物理特征的信息量。该程序在不同时间使用不同的仪器处理光度观测数据。该信息通过光曲线的反转来转换，这使您可以创建小行星形状的3D模型，并确定围绕小行星轴旋转的周期和方向。

由于光度观测的数据通常会在时间上拉伸，因此旋转周期不是直接“可见”的。应该检查大量参数以确定最佳解决方案。在这种情况下，光曲线的倒置会花费大量时间，而分布式计算是有效处理成千上万小行星的测光的唯一方法。另外，为了检测该方法中的错误并重建小行星的真实物理参数，有必要处理“合成”物体上的大量数据。

研究小行星的形状和其他参数，将使您能够进一步了解它们的实际大小，它们是否构成真正的威胁，并且将来将有助于确定适合研究任务的目标。



小行星的3D模型基础

宇宙学@家

该项目旨在寻找最能描述我们宇宙的模型，并找出哪一组模型可以证实通过理论宇宙学研究和实际物理观察获得的当前数据。

悠悠@家

该项目由五个子项目组成，每个子项目都是寻找各种理论问题的解决方案的项目：从寻找奇奇数到模拟muon对撞机工作的项目。

POEM @主页

该项目旨在模拟蛋白质折叠，这将在将来帮助通过蛋白质的结构更准确地确定蛋白质的功能。这些知识可以帮助医学研究。

天网POGS

这是一个天文研究项目，用于处理来自世界各地各种望远镜在不同电磁频谱范围内的数据。该项目将GALEX，Pan-STARRS1和WISE结合在一起，创建了宇宙周围地区的多频（紫外线-红外光谱）图集。该项目使用最佳搜索技术来确定光谱能量的分布，确定每个像素的物理参数（星系的星体质量，尘埃的辐射吸收，尘埃成分的质量，恒星形成率）。

GPUGRID

该项目执行的分子​​模拟是科学家中最频繁的工作，但它们也是资源最密集的之一，因此通常使用超级计算机来计算它们。像其他BOINC生物项目一样，GPUGRID使用计算机资源来模拟蛋白质，以更好地了解其结构并开发用于各种疾病的药物。

有用的链接：

适用于不同操作系统的BOINC版本
GitHub
BOINC Wiki
俄语网站

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN390749/