BOINC: вычисления для науки
Что такое BOINC?
BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) — свободная (лицензия LGPL) программная платформа, разработанная университетом Беркли, для организации распределённых вычислений. Распределённые вычисления позволяют получить огромную вычислительную мощность, соединяя в сеть множество отдельных компьютеров, на которых и проводятся нужные вычисления. Вычислительная мощность у популярных BOINC проектов сравнима с производительностью суперкомпьютеров. Это позволяет научным (в подавляющем большинстве случаев) проектам проводить ресурсоёмкие расчёты за короткий срок
и без использования дорогостоящего оборудования. Любой владелец компьютера может присоединиться к проекту с помощью программы BOINC и помочь ему, жертвуя часть ресурсов своего компьютера для вычислений в рамках этого проекта.
BOINC состоит из серверной части (для организаторов проекта) и клиентской части (программа, с которой работает участник проекта). Клиентская часть состоит из так называемого BOINC клиента и графической программы для мониторинга работы BOINC клиента, которая называется BOINC менеджер (BOINC Manager).
012. Как мы тестируем интерфейсы Поиска – Сергей Бережной
В этой статье будет подробно рассмотрена работа с BOINC клиентом и менеджером.
Как это работает?
BOINC клиент и менеджер доступны для GNU/Linux, Mac OS X и Windows систем, распространяются под свободной лицензией LGPL. Для любителей KDE доступен альтернативный менеджер на Qt — KBoincSpy. Более подробно о получении, установке и использовании этих программ будет написано чуть позже.
После установки BOINC клиента, пользователь может выбрать, в каких проектах ему принять участие и присоединиться к выбранным проектам через BOINC Manager. После загрузки заданий от выбранных проектов, запустятся вычисления в рамках поступивших заданий, а после окончания вычислений, результаты обработки заданий будут отправлены на сервера проектов. Собственно, вся работа BOINC будет заключаться в этом цикле. От проекта получается задание, затем выполняется его обработка (математические расчёты), и результат отправляется обратно на сервер проекта.
Важно заметить, что BOINC использует только свободные ресурсы вычислительной мощности компьютера, поэтому можно спокойно продолжать пользоваться компьютером в обычном режиме, даже при включённом BOINC клиенте.
Обычно большую часть времени на персональных компьютерах ресурсы не используются полностью (большую часть времени процессор не загружен на 100%). Именно эти свободные промежутки будет использовать BOINC для обработки заданий. Также пользователи BOINC часто не выключают компьютеры на ночь, предоставляя это время для работы BOINC.
Стоит обратить внимание на то, что активное использование BOINC может увеличить потребление электроэнергии и привести к большему нагреванию процессора, чем обычно.
Установка и использование
BOINC клиент и менеджер доступны во многих дистрибутивах из репозитория.
Примеры установки из репозитория для Debian/Ubuntu, Fedora и Gentoo соответственно ( от суперпользователя ):
GRCPool, Gridcoin Payment, Boinc manager: установка, настройка, подключение. Часть 1. Майнинг.
apt-get install boinc-client boinc-manager
yum install boinc-client boinc-manager
emerge sci-misc/boinc
Также есть возможность загрузить установщик (.sh) с официального сайта BOINC. В таком случае, после запуска установщика у вас создаётся папка, в которой нужно запускать бинарные файлы boinc и boincmgr . Это BOINC клиент и менеджер соответственно.
Об установке KBoincSpy для различных дистрибутивов можно прочитать на официальной странице загрузки KBoincSpy.
При включении BOINC Manager предложит подключиться к проекту, выбрав нужный из списка и зарегистрировавшись в нём (прямо в окне программы). После успешного подключения к проекту, BOINC начнёт загружать и выполнять задания.
Окно менеджера можно смело закрывать, т.к оно необходимо только для мониторинга работы BOINС клиента. Можно в этом убедиться, открыв системный монитор: всё выполняется, а ЦП загружен на 100%.
Вид окна BOINC Manager (упрощённый режим):
Как выбрать проект
Проекты, участвующие в BOINC, самые разнообразные и преследуют разнообразные цели. Список наиболее популярных проектов, их цели и принципы работы можно найти в Wikipedia.
Комментарии:
Источник: linuxnow.ru
Boinc что это за программа и нужна ли она
BOINC
версия: 7.18.1 (b49adfb118)
Последнее обновление программы в шапке: 22.08.2021
Краткое описание:
Программа-клиент для распределенных вычислений.
Описание:
Используйте свой смартфон или планшет для изучения болезней, предсказания глобального потепления, обнаружения пульсаров и не только! BOINC использует незадействованные вычислительные ресурсы устройства Android и выполняет задания для научно-исследовательских проектов. Вы можете выбрать из нескольких проектов в различных областях науки, например такие как [email protected], World Community Grid, PrimeGrid, [email protected], [email protected], theSkyNet POGS, [email protected], [email protected] и Quake-Catcher Network.
Откуда приходят задания и кому это нужно
Создать проект на платформе BOINC может любой желающий — вся платформа BOINC изначально разрабатывалась в рамках LGPL, поэтому любой может ознакомиться с исходными текстами. В основном этим занимаются различные университеты и научные центры для решения задач, требующих больших вычислительных ресурсов, но не имеющих необходимых материальных средств для покупки суперкомпьютеров, либо мощностей современных суперкомпьютеров недостаточно для решения поставленной задачи.
Какой проект чем занимается(взято с Википедии)
Сама ссылка на страничку в Википедии: BOINC
[email protected] — анализ радиосигналов с радиотелескопа Аресибо, а также ряда других радиотелескопов мира, для поиска внеземных цивилизаций.
World Community Grid — помощь в поиске лекарств для лечения человеческих заболеваний, таких как рак, ВИЧ/СПИД, расчёт структуры белков и другие проекты.
[email protected] — проверка гипотезы Альберта Эйнштейна о гравитационных волнах, а также поиск радио- и гамма-пульсаров.
PrimeGrid — поиск различных больших простых чисел.
theSkyNet POGS — построение спектрального атласа ближайшей части Вселенной в области длин волн от ближнего инфракрасного излучения до ультрафиолета по данным GALEX, Pan-STARRS и WISE.
[email protected] — анализ алгоритмов, доказательство проблемы Гольдбаха.
[email protected] — определение формы и параметров вращения астероидов по данным фотометрических наблюдений.
Quake-Catcher Network — Обнаружение распространения сейсмических волн.
GPUGrid.net — проект, организованный университетом Помпеу Фабра. Проект занимается полно-атомным моделированием молекулярной биологии.
[email protected] — вычисление 3-мерной структуры белков из их аминокислотных последовательностей.
Так же там есть возможность добавить менеджер проектов BAM, GridRepublic, Extremeadurathome.
BOINC по умолчанию выполняет расчёты только когда устройство подключено и заряжено, поэтому BOINC не разряжает аккумулятор. Данные передаются через Wi-Fi, поэтому лимиты тарифного плана по передаче данных вашего смартфона не будут превышены. Кроме Wi-Fi можно передавать и по обычному интернету(2g/3g/4g). Имеет очень гибкие настройки(в настройках отметьте пункт «Показать дополнительные настройки и элементы управления»).
Требуется Android: 4.1 и выше
Русский интерфейс: Частично
Источник: 4pda.to
Распределённые вычисления: настраиваем клиент BOINC и выбираем проект
Распределённые вычисления: как собрать с миру по гигафлопсу на развитие науки
— Вторая часть статьи. Начало читайте здесь.
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 10 308 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.
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.
Источник: www.computerra.ru
Распределённые вычисления: краткое введение в проекты BOINC
Суть заключается в том, что эта программа позволяет различным исследовательским, учебным заведениям или просто энтузиастам науки найти помощь у людей, которые готовы поделиться с ними процессорным временем. Задача, требующая значительной вычислительной мощности, разбивается на более простые части и рассылается различным людям, если решение является верным для своей части – сервер проекта начисляет определённое количество баллов участнику.
Многие участники организуются в команды и устраивают соревнования между собой в различных проектах.
Кратко изобразить этот процесс можно так:
В данный момент в сети BOINC насчитывается около 300 тысяч активных участников, что в сумме даёт более 9 миллионов компьютеров и производительность более 8 петафлопс (на момент написания статьи).
Список проектов
Здесь можно посмотреть статистику по всем активным проектам.
SETI (Поиск Внеземного Разума (Search for Extraterrestrial Intelligence)) — область науки, чьей целью ставится нахождение разумной внеземной жизни. Один из методов, известный как «радио SETI», заключается в использовании радиотелескопов для приёма узкополосных сигналов из космоса. Сигналы, не характерные для естественных явлений, будут служить доказательством использования внеземных технологий.
Более подробную информацию по целям и методам этого проекта можно найти здесь.
WorldCommunityGrid
Этот проект был запущен корпорацией IBM с целью производить расчёт в различных областях науки: расшифровка генома человека, разработка лекарства от вируса эбола, картирование химических маркеров различных типов рака, а также исследования в области возобновляемых источников энергии.
Сигнал, доказавший существование гравитационных волн был слишком коротким для обработки проектом, однако теперь производится подготовка данных для нового поиска продолжительных гравитационных волн по всему небу.
Climate Prediction
Проект просчитывает различные симуляции климатических моделей, что позволяет спрогнозировать, как изменится погода на Земле в будущем.
Malaria Control
Проект использует ресурсы компьютеров для стохастического моделирования эпидемиологии и естественной истории малярии вызываемой Plasmodium falciparum.
Проект направлен на создание высокоточных трёхмерных моделей Потока Стрельца, что даёт информацию о том, как сформировался Млечный Путь и как образуются приливные рукава во время столкновения галактик.
Подпроект SixTrack, созданный для помощи учёным улучшения работы БАК, просчитывает различные траектории 60 частиц, при которых луч сохранит стабильность в ускорителе. Количество циклов от 100000 до миллиона циклов, что соответствует менее 10 секундам реального времени. Этого достаточно, чтобы проверить будет ли пучок сохранять траекторию на протяжении гораздо большего времени или существует риск потери стабильности пучка, что может привести к серьёзным проблемам в реальности, например, к остановки ускорителя или к выходу из строя некоторых детекторов.
PrimeGrid
Проект направлен на поиск простых чисел специального вида. Полный список подпроектов можно найти на официальном сайте.
Проект ставит целью увеличить объём информации о физических характеристиках астероидов. Программа обрабатывает данные фотометрических наблюдений разными приборами за разное время. Эта информация преобразуется методом инверсии кривой блеска, что позволяет создать 3D-модель формы астероида вместе с определением периода и направлением вращения вокруг своей оси.
Поскольку данные фотометрических наблюдений обычно растянуты во времени, период вращения не «виден» напрямую. Большой объём параметров должен быть проверен для определения оптимального решения. В подобных случаях инверсия кривой блеска занимает слишком много времени и распределённые вычисления – единственный выход эффективно разобраться с фотометрией сотен и тысяч астероидов. Кроме того, для обнаружения ошибок в методе и реконструировать подлинные физические параметры астероидов, необходимо обработать большой объём данных о «синтетических» объектах.
Изучение формы и других параметров астероидов позволит больше узнать об их реальных размерах, представляют ли они реальную угрозу, а в дальнейшем поможет определить подходящие цели для исследовательских миссий.
Проект направлен на поиски модели лучшим образом описывающую нашу Вселенную, и найти какая группа моделей подтверждает текущие данные, полученные теоретическими космологическими исследованиями и практическими физическими наблюдениями.
Проект состоит из пяти подпроектов, каждый из которых является проектом по поиску решения различных теоретических вопросов: от поиска нечётных странных чисел до проекта по моделированию работы мюонного коллайдера.
Проект направлен на моделирование сворачивания белков, что в дальнейшем поможет точнее определять функцию белков по их структуре. Такие знания могут помочь в медицинских исследованиях.
theSkyNet POGS
Это астрономический исследовательский проект обработки данных с различных телескопов мира в разных диапазонах электромагнитного спектра. Проект объединяет GALEX, Pan-STARRS1 и WISE, чтобы создать многочастотный (ультрафиолетовый-оптический-инфракрасный спектры) атлас ближних к нам окрестностей Вселенной. Проект определяет физические параметры (звездная масса галактик, поглощение излучения пылью, масса пылевой компоненты, скорость образования звезд) для каждого пиксела, используя технику поиска оптимума для распределения спектральной энергии.
GPUGRID
Молекулярные симуляции, выполняемые проектом – одни из самых частых при работе учёных, но они также одни из самых ресурсоёмких, поэтому для их просчёта обычно используется суперкомпьютер. Как и в других биологических проектах BOINC, GPUGRID использует ресурсы компьютера для симуляции белков для лучшего понимания их структуры и разработки лекарств от различных болезней.
Полезные ссылки:
Источник: habr.com