BOINC или как можно помогать современной науке.

???????? ??????
Юзер
Юзер
Сообщения: 11
Зарегистрирован: 02 янв 2020, 18:22
ОС: Windows 10

BOINC или как можно помогать современной науке.

Сообщение ???????? ?????? » 02 янв 2020, 18:25

BOINC или как можно помогать современной науке.
Лет 10 назад, я как давний фанат астрономии и фантастики, подсел на програмулину, которая вместо скринсейвера включала на моем PC обработку массивов данных для научной программы по поиску внеземных цивилизаций SETI. Процессор шуршал, на экране отображались произвольные псевдонаучные картинки, время от времени она подключалась к инету и обменивалась данными с общей базой. В итоге, я пальцем об палец не ударяя помогал ученым выискивать в космических радиоволнах сигналы, которые могут оказаться искусственными.:)

На днях я попытался установить эту програмульку снова, узнал, что теперь она обслуживается программой BOINC http://boinc.berkeley.edu/download.php, и увидел, что теперь помимо SETI там десятки научных программ!

Каждый из нас может установить у себя BOINC, выбрать привлекательный в его глазах проект (или 2 и больше) и, вместо простоя, наш процессор будет помогать ученым просчитывать мириады вариантов в их реально сложнейших задачах - там, где ученые какой-нибудь лаборатории могли выставить для решения задачи 40-80 компьютеров и потратили бы десятки, а то и сотни лет на расчёты, даже с учетом мощности современных компьютеров, теперь они тратят на задачу по 1-2 года, благодаря десяткам и сотням тысяч пользователей по всему миру, которым не жалко потратить 5 минут на установку BOINC, который для обычного пользователя не отличается ни чем от любого скринсейвера, разве что изредка интернет требует, да скромное место на винте (у меня пока больше 100 мег не кушал).

Программ там полно, я пока выбрал старую SETI и программу по борьбе с малярией в Африке. Есть программа просчета земного климата, физические лаборатории, там всего навалом, ссылки на сайты этих программ и различные статистические программы есть на том же сайте http://BOINC.berkeley.edu

Прошу, расскажите своим френдам о BOINC, на статистической карте используемые в BOINC ресурсы небольшой Норвегии равны BOINC ресурсам всей России, про Украину я вообще молчу. Давайте поможем ученым, жаль, когда мощнейшие процессоры на наших компах простаивают. :)

Кстати, может кто знает про аналогичные проекты у нас?
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
I5 3570/AMD7850/HDD320gb
???????? ??????
Юзер
Юзер
Сообщения: 11
Зарегистрирован: 02 янв 2020, 18:22
ОС: Windows 10

BOINC или как можно помогать современной науке.

Сообщение ???????? ?????? » 03 янв 2020, 16:57

Сравнение Ryzen 5 3600X с другими процессорами в Asteroids@Home! Программа Boinc
https://pikabu.ru/story/sravnenie_ryzen ... nc_6911835
I5 3570/AMD7850/HDD320gb
???????? ??????
Юзер
Юзер
Сообщения: 11
Зарегистрирован: 02 янв 2020, 18:22
ОС: Windows 10

BOINC или как можно помогать современной науке.

Сообщение ???????? ?????? » 05 янв 2020, 16:38

Можно ли распознать жизнь на далекой планете?
Экзопланетные биомаркеры — фуфло.
Из письма профессионала
Недавно в ТрВ-Наука публиковалась дис¬куссия о вероятности зарождения жиз¬ни на подходящей планете. Это та ве¬роятность, о которой можно теоретизировать, но которую нельзя измерить, покуда нам из¬вестен лишь один случай. Нужен хотя бы еще один, и тогда уже можно оценить эту веро¬ятность с точностью до порядка величины. Разговоры на эту тему ведутся давно, этим, в частности, занимается наука под названием «астробиология». Обретет ли эта наука пред¬мет наблюдения?
Исходя из данных космического телескопа «Кеплер», можно приблизительно оценить ве-роятное расстояние до ближайших землепо¬добных планет у солнцеподобных звезд. Это не простая оценка — она требует экстраполяции от короткопериодических планет (которые лег¬ко обнаруживаются) к длиннопериодическим (чей год сравним с земным), которых «Кеплер» почти не видел. Результат — около 15 или 20% звезд типа Солнца имеют землеподобные пла¬неты в зоне обитаемости. Вероятное расстоя¬ние до ближайшей подобной планеты оказы¬вается в пределах 20 световых лет.
Как убедиться, что на планете, находящей¬ся дальше десяти световых лет от нас, есть жизнь? Конечно, искать ее признаки нужно прежде всего в атмосфере планеты. В прин-ципе, можно изучать отраженный спектр (на¬пример, так называемый красный край в аль-бедо, связанный с хлорофиллом), но до его детектирования еще так далеко, что остано-вимся на искомых признаках в спектре по¬глощения атмосферы. Есть ли шанс увидеть признаки жизни в спектре поглощения света звезды атмосферой транзитной планеты? Или, что сложней, увидеть их в спектре собственно¬го теплового излучения планеты? Эти призна¬ки по-русски называются биомаркерами (что неудачно, поскольку есть пересечение с ме¬дицинским термином); в англоязычной лите¬ратуре преобладает термин biosignature. Об¬щеизвестный биомаркер — кислород, точнее, линии поглощения О2 или озона О3. Простой и неправильный ответ на вопрос «как обна¬ружить жизнь?» — зарегистрировать на экзо¬планете кислород и приписать его происхож¬дение фотосинтезу.
Вот один из контрпримеров.
Кислород может образовываться при фото¬диссоциации молекул воды. Легкий водород улетает в космос, тяжелый кислород остается. Если планета находится в зоне жизни агрес¬сивного красного карлика, излучающего много рентгена и ультрафиолета, то диссоциировать может вся вода. Если воды изначально было достаточно, планета может оказаться с кис¬лородной атмосферой с давлением 100 бар — как на Венере, только с кислородом вместо СО2. И какая там жизнь?
Есть и другие, не столь радикальные вари¬анты высвобождения кислорода. Таким обра-зом, казалось бы, самый надежный биомаркер на самом деле совсем не безусловен и требует осторожного подхода. Есть и другие биомарке¬ры — метан (есть на Марсе и в огромном коли¬честве на Титане), закись азота N2O и несколько других летучих соединений. Однако остановим¬ся на кислороде — на Земле он самый замет¬ный знак жизни: легко детектируется, сильно поглощает излучение в инфракрасной обла¬сти, летучий, химически активный. В свое вре¬мя при выборе частотного диапазона проекта космического интерферометра TPF (Terrestrial Planet Finder — Детектор планет земного типа) решили, что надо опираться на кислород, так как «для нормальной землеподобной планеты, расположенной в зоне обитания, О2 — надеж¬ный индикатор жизни» (DesMarios et al. 2002). С тех пор прошло много времени, проект TPF закрыли, а к кислороду в качестве биомаркера стали относиться с бо́льшим скепсисом. Дело в том, что есть процессы высвобождения кис¬лорода, конкурирующие с фотосинтезом даже для планет в зоне обитаемости.
Землю страхует от фотолиза водяного пара так называемая холодная ловушка — зона с минимальной температурой в верхнем слое тропосферы. Там пар конденсируется и в конечном счете выпадает в виде осадков. В результате его концентрация в стратосфе¬ре становится почти на три порядка меньше. Без холодной ловушки пар достигает высот, облучаемых жестким ультрафиолетом, где молекула воды диссоциирует, водород уле¬тает, а атом кислорода остается и сбивает с толку удаленного наблюдателя. По оцен¬кам Wordsworth, Pierrehumbert (2013) этот процесс может нагнать до 0,15 бар кисло¬рода. Дальше сам кислород создает холод¬ную ловушку и фотолиз воды прекращается, но такого количества кислорода вполне до¬статочно, чтобы принять его за биогенный.
Чтобы холодная ловушка функционирова¬ла изначально, нужна фоновая атмосфера из устойчивого газа, который не способен кон¬денсироваться или химически связываться. Лучший для этого газ — азот; годится и более редкий аргон. Поэтому, если мы видим много кислорода в атмосфере планеты в зоне оби¬таемости, прежде всего надо проверить, есть ли там азот. Это не так просто — молекула N2 не дает линий поглощения в видимом и ин¬фракрасном диапазоне. Зацепиться можно за парные молекулы (N2)2, в некотором количе¬стве присутствующие в азотной атмосфере. Но их вклад в поглощение не столь велик. Вели¬чину эффекта оценивали Schwieterman et al. (2015). Представление о результате дает рис.2, где приведен смоделированный транзитный спектр Земли (как если бы наблюдать Землю на фоне Солнца) с азотом и без него. Эффект измерим, но для наблюдений с большого рас¬стояния удручающе мал.
Впрочем, азот — весьма распространенный элемент. В Солнечной системе он доминирует в атмосферах Земли и Титана, а в толстой ат¬мосфере Венеры азота в три раза больше, чем в земной. Видимо, когда-то Венера тоже име¬ла азотную атмосферу. Это прочная молекула и к тому же достаточно тяжелая, поэтому азот¬ная атмосфера устойчива. Так что недостаток азота при наличии воды и кислорода в атмос¬фере планеты — скорее патология, чем правило. Поэтому, если все-таки будет обнаружен кис¬лород у планеты земного типа в зоне обитае¬мости, к этому стоит отнестись очень серьезно. Скорее всего, на планете есть и азот и холод¬ная ловушка. Конечно, «отнестись серьезно» не значит «пить шампанское за открытие» — вполне возможно, что жизнь во Вселенной, осо¬бенно фотосинтезирующая жизнь, — гораздо более редкий феномен, чем абиогенный кис¬лород у планеты в зоне жизни.
Есть и другие варианты высвобождения боль¬шого количества кислорода. Например, фотолиз СО2. Этот случай распознается по большому количе¬ству СО2 в атмосфере. Если планета сухая, то пода¬вляется основной сток кислорода — каталитическая рекомбинация углекислого газа. В этом случае в ат¬мосфере не должно быть паров воды.
В целом, биомаркеры во главе с кислородом дают лишь указание: «Смотрите внимательней!». В прило¬жение к биомаркеру нужен контекст — всё, что из¬вестно о планете и родительской звезде, всё, что можно выяснить с помощью моделей. В ближай-шей перспективе добыть необходимый контекст бу¬дет непросто даже для транзитных планет, тем бо¬лее у звезд класса G.
Кроме биомаркеров существуют и антибиомарке¬ры — детектируемые примеси в атмосфере, которые свидетельствуют о необитаемости планеты. Наибо¬лее часто обсуждаемый — угарный газ СО — не пото¬му, что он ядовит для человека (наоборот — хорошая пища для фотосинтезирующих организмов), а пото¬му, что свидетельствует об отсутствии воды. СО легко идентифицируется в спектре поглощения атмосфе¬ры планеты. Но и здесь нет однозначности, например, Schwieterman et al. (2019) показали, как биосфера мо¬жет производить CO в детектируемых количествах.
В целом надежды на скорое обнаружение жизни на экзопланетах довольно призрачны. Скорее всего, первыми будут исследованы атмосферы планет в зоне обитаемости красных карликов — их много, вероят¬ность транзитов велика (и уже найдены близкие тран¬зитные планеты), вклад поглощения ат¬мосферой планеты на фоне звезды на два порядка выше, чем для пары Зем¬ля — Солнце. Возможно, там будут об¬наружены биомаркеры, но как раз для планет у звезд класса М цена биомар¬керов наименьшая. Именно у них ин¬тенсивней всего идет фотолиз воды и СО2, именно у них в ранней молодо¬сти звезды может идти катастрофиче¬ский фотолиз, способный дать кисло¬родную атмосферу, превосходящую по толщине углекислотную венерианскую.
Транзитные планеты в зоне оби¬таемости звезд типа Солнца, веро¬ятно, будут найдены на расстоянии порядка сотни световых лет (сейчас известно несколько штук на рассто¬янии больше тысячи световых лет). Исследование их атмосфер в прин¬ципе не безнадежно. Гораздо боль¬шие перспективы могли бы дать кос¬мические интерферометры с прямым наблюдением близких нетранзитных планет. Увы, соответствующие проек¬ты закрыты. Но будем надеяться на прогресс мето¬дов наблюдения. Настанет время, когда начнутся се-рийные открытия близких аналогов Земли. Вот тогда и начнется погоня за биомаркерами!
А сейчас состояние дел можно подытожить сле¬дующим образом.
Надежных биомаркеров как таковых не существует или еще не нашли.
Значение биомаркера (как и антибиомаркера) сильно зависит от контекста: тип звезды, интенсив¬ность облучения планеты, ее масса, водяной пар, дру¬гие составляющие атмосферы.
Есть, пожалуй, один случай довольно надежного (но не стопроцентного) признака фотосинтезирую¬щей жизни: землеподобная планета в зоне обитае¬мости звезды класса G с большим количеством ат¬мосферного кислорода. Для полной уверенности нужно убедиться, что там есть труднообнаружимый азот. Хотя шансы, что его там нет, достаточно малы, и при открытии нескольких подобных планет уже можно пить шампанское. А когда это произойдет — и произойдет ли вообще – можно только гадать.
Живое небо «Ферми»
Cаморецензия на видеоролик youtube.com/watch?v=WU__lpBkLJc
В августе прошлого года исполнилось десять лет рабочего режима космиче¬ской гамма-обсерватории «Ферми». Этому юбилею были посвящены две статьи в ТрВ-Наука1. Сейчас публикую третью заметку вдогонку, поскольку появился повод — визуализация десятилетних данных.
В свое время я сделал слайд в презентации про черные дыры, где использо¬вался файл в формате MPEG — проигрывался прилет гамма-квантов на неко¬тором куске неба. Это было интересно — вспыхивал яркий блазар, пролетало Солнце, которое тоже излучает гамма-кванты, но это не было красиво. У меня попросту нет никакого опыта в изготовлении мультиков из данных, поэтому на одной из лекций я обратился к аудитории с просьбой о помощи — дескать, ну¬жен волонтер, который помог бы сделать качественный ролик с гамма-кванта¬ми. Видео с моим докладом посмотрело 40 с чем-то тысяч человек, и волонтер нашелся. Его зовут Гарсалан Челахсаев, он живет во Владикавказе. Больше я не знаю про него ничего. Ну, кроме того, что он очень быстро и четко управляется с большими массивами данных, нарезает их нужным образом и заправляет их в видео. Вместе мы сделали ролик, простой до безобразия — каждый прилетев¬ший гамма-квант — точка на кадре, кадр — шесть дней, смещение во времени от кадра к кадру — два дня. Таким образом, десять лет укладываются в 76 секунд фильма. На экране всё небо, оно уложено в эллипс с использованием проекции Аитоффа — Хаммера. Изображены все гамма-кванты энергии выше 300 МэВ. Бо¬лее мягких фотонов много, но ниже 300 МэВ слишком плохое угловое разреше¬ние, этот порог выбран как своего рода компромисс. Всего в ролике участвуют несколько сот миллионов (под миллиард) гамма-квантов.
Почему команда «Ферми» не сделала такого ролика? Нечто подобное было, но в сглаженном и укороченном варианте. Там интенсивность потока гамма- квантов была показана цветом, где-то небо разбито на пиксели, где-то интен¬сивность интерполирована гладкими контурами (ниже даны ссылки на некото¬рые интересные ролики NASA). Но всё это — потеря информации. Лично я всегда предпочитаю смотреть на сырые данные. Мозг обрабатывает их лучше прими¬тивных программ сглаживания. Еще одна проблема, с которой я столкнулся при подготовке данных, — неравномерность экспозиции. Эффективный угол зрения «Ферми» — около двух радиан, телескоп сканирует небо, но он летает на низ¬кой околоземной орбите, где часть обзора заслоняет Земля, где время от вре¬мени спутник проходит через Южно-Атлантическую магнитную аномалию и те¬лескоп приходится выключать. Неравномерную экспозицию можно побороть: там, где она ниже средней, можно добавить искусственных гамма-квантов, кор¬релированных с настоящими. Там, где экспозиция выше средней, можно было бы случайным образом выкинуть часть фотонов. Было больше эстетики, но мень¬ше информации — лишний шум. Поэтому мы предпочли представить данные как есть. В результате по полю зрения пробегают волны яркости, по-моему, они не слишком мешают.
Что интересного есть в ролике? Самая яркая постоянная деталь — Млечный Путь (использованы галактические координаты, поэтому он идет по центру кадра). На Млечном Пути выделяются гамма-пульсары: Краб, Геминга, Vela X и другие. По кадру пролетает Солнце — по синусоиде, так выглядит его путь по небу в галак¬тических координатах. Солнце тоже излучает гамма-кванты из-за своей нетепло¬вой активности. Прекрасно видны его вспышки. Самая яркая (апрель 2012 года) видна на 1:04 (внизу слева), она же в более крупном масштабе — на 1:55 (снизу).
Самое же интересное в ролике — блазары2. Это квазары, которые смотрят сво¬ими струями (джетами) прямо на нас — мы попадаем как бы в луч прожектора. Ролик воочию демонстрирует, насколько же они переменные! Это гораздо труд¬нее представить себе, рассматривая кривые блеска отдельных блазаров. Здесь они мигают все вместе, поочередно достигая максимума. Оказалось, что ролик полезен для серьезной работы. Раньше мы исследовали спектры нескольких яр¬чайших блазаров на предмет признаков фотон-фотонного поглощения (и нашли таковые). Теперь видно, что мы упустили несколько интересных вспышек объек¬тов, которые ускользнули от нашего внимания.
Чего нет в ролике? Во-первых, здесь не видны пузыри «Ферми». Чтобы их уви¬деть, надо установить гораздо более высокий порог по энергии — не 300 МэВ, а 10 ГэВ, — тогда они проявятся, поскольку их спектр довольно жесткий. Но тог¬да будет маловато фотонов для видео, поэтому лучше показывать их на стати¬ческом снимке3. Во-вторых, в ролике не видны гамма-всплески. Вернее, видны, но не выделяются, поэтому их трудно уловить (хотя зритель может попытаться). В будущем можно попробовать выделить фотоны от гамма-всплесков цветом.
В заключение хотелось бы поблагодарить моего добровольного помощника Гарсалана Челахсаева — без него этот ролик вряд ли бы появился. И, конечно, в который раз надо поблагодарить NASA за открытые данные.
Борис Штерн
Аналогичные ролики NASA, которые удалось найти:
svs.gsfc.nasa.gov/10407 youtube.com/watch?v=0RExg9Wzp5s svs.gsfc.nasa.gov/11545 svs.gsfc.nasa.gov/10819
1 Десять лет гамма-телескопу «Ферми». № 259 (31 июля) и № 260 (14 августа 2018 года).
2 См. trv-science.ru/2018/08/14/10-let-fermi 2/
3 Как это сделано здесь trv-science.ru/2018/07/31/10-let-fermi 1/
1. DesMarais et al., 2002, Astrobiology, Vol. 2, Iss. 2, pp. 153–181.
2. Edward W. Schwieterman et al., 2015, the Astrophysical Journal, Vol. 810, Iss. 1, article id. 57, p. 15.
3. Edward W. Schwieterman et al., 2019, the Astrophysical Journal, Vol. 874, No 1.
4. Wordsworth Robin; Pierrehumbert Raymond, 2013, the Astrophysical Journal Letters, Vol. 785, Iss. 2, article id. L20, p. 4.
Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru/
I5 3570/AMD7850/HDD320gb
???????? ??????
Юзер
Юзер
Сообщения: 11
Зарегистрирован: 02 янв 2020, 18:22
ОС: Windows 10

BOINC или как можно помогать современной науке.

Сообщение ???????? ?????? » 11 янв 2020, 12:17

RakeSearch - тестирование приложения для Raspberry Pi
Всем привет! Мы попробовали сделать версию расчётного модуля проекта для Raspberry Pi. (Да, их не так много и это маломощные одноплатные компьютеры, но, во-первых - это было интересно, а во-вторых - одноплатные компьютеры — это вещь, настолько поднимающая настроение одним своим видом, что это было ещё и весело!)
В данный момент приложение работает на компьютере № 9257 [ https://rake.boincfast.ru/rakesearch/show_host_detail.. ]- Raspberry Pi Model 3B+ при помощи файла app_info.xml.
Жизненно важное(!) примечание: перед запуском вычислений на Raspberry Pi, "малинку" обязательно надо оснастить радиаторами (хотя бы одним - на CPU) и продумать обдув - лучше сразу всей платы.
В нашем случае, установка комплекта из двух маленьких алюминиевых радиаторов (на CPU и контроллер сети + USB) и помещение платы в поток воздуха, выходящего из другого компьютера (да, бедная "малинка" была привязана бандажной проволокой к решётке вентилятора на задней стенке!) - привело к тому, что температура процессора остаётся на уровне ~54C при нагрузке на все 4 ядра, а остальная часть платы (на ощупь) - едва тёплая, что важно для сохранности данных на SD-карте.
Добавлю, что просто установкой радиатора, скорее всего, обойтись не удастся. Нужен ещё и обдув.
Приложение скомпилировано в рамках модели 3B+, под процессор Cortex-A53. Вы можете скачать его отсюда - [ https://yadi.sk/d/2gajZUElYj3rQA ] и, если это необходимо - консольную версию клиента BOINC, скомпилированного в этом же окружении - [ https://yadi.sk/d/iTqOQ8Ql4ccycg ]. Если вы хотите попробовать запустить вычисления на другой модели RPi, то напишите об это в комментариях, мы попробуем скомпилировать отдельное тестовое приложение.
Спасибо за внимание к проекту и участие в нём!
I5 3570/AMD7850/HDD320gb
???????? ??????
Юзер
Юзер
Сообщения: 11
Зарегистрирован: 02 янв 2020, 18:22
ОС: Windows 10

BOINC или как можно помогать современной науке.

Сообщение ???????? ?????? » 21 янв 2020, 20:23

Русский Процессор Эльбрус в распределенных вычислениях на благо науки…
А теперь - про производительность Эльбруса!
Несколько дней назад, благодаря Игорю, был получен доступ к машине с 4(!) Эльбрус-8C, что позволило оценить производительность подобной системы в рамках нашего проекта не косвенным, а прямым методом. И это очень интересно! В том числе и потому что очень большое число прикладных задач из коммерческого сектора, связанных с базами данных, web-серверамии т.п. в основном выполняют операции не с плавающей точкой (хотя и их бывает немало), а с целыми числами. И вот теперь, у нас уже есть первые проверенные результаты - компьютера № 9991. https://rake.boincfast.ru/rakesearch/sh ... ostid=9991
Для начала однопоточная производительность. Сама по себе она мало что значит, но можно сделать некоторые выводы.
Что мы видим - с одной стороны, скорость вычислений "на одном потоке" в Эльбрус-8C проигрывает современным десктопным процессорам (они отмечены зелёным цветом) в 2-3 раза, в некоторых случаях - до 4-х (только у этого Core i7-8700K - отключен Hyper-Threading!). Однако при сравнении с серверными процессорами (выделены синим цветом), разрыв уменьшается - до 1.5 - 2 раз, так как их частоты - значительно ниже. Но в них - больше ядер и потоков. А в Эльбрусе - частота ещё ниже - всего 1.30 ГГц, и если мы это учтём, то увидим, что производительность на такт у него как минимум не хуже, чем у лучших десктопных и серверных процессоров.
И, самое интересное - валовая производительность (в квадратных скобках после модели CPU идёт число потоков, опознанных BOINC-клиентом):
Смотря на эту диаграмму, надо понимать, что вы видите. Это не производительность отдельно взятого(ых) процессора(ов), это производительность систем, которые были сделаны на их основе. В случае с десктопными процессорами (также отмечены зелёным) - в системе может быть только 1 CPU. В случае серверных систем на основе Xeon E5 - до двух CPU. А вот в случае с Эльбрус-8С в сервер можно поставить и 4 процессора! И это существенно уменьшает отставание в ситуации, когда у того же Xeon E5-2683 v3 на один сокет приходится 14 ядер (и 28 потоков), а у Эльбруса - 8. Двусокетной машине с 28 ядрами, уже сейчас можно сопоставить машину на Эльбрусе с 32!
Из диаграммы ясно видно, что, хотя существующие модели не смогут конкурировать с десктопными системами ни по производительности ни, скорее всего, по цене (официальных цен нет, но по интернету гуляют примерные цены). В этом нет никакой интриги. А вот в серверном сегменте ситуация - куда интереснее - система, аналогичная серверу с 2 x Xeon E5-2683 v3 будет стоить где-то $10 000. $12 000 и, возможно, что в отдельных секторах этого рынка Эльбрусы могут составить конкуренцию уже сейчас. В случае же, реализации планов по наращиванию числа ядер (в Wiki говорят о вариантах с 16 и 32 ядрами) и частот, ситуация может стать ещё лучше.
По мере работы системы статистика будет накапливаться и, будем надеется, мы увидим ещё немало интересного!
Думаю, что к диаграммам выше стоит добавить ещё одно пояснение - про параллельность внутри потока. Если мы посмотрим на любую программу, то скорее всего увидим, то даже в "исключительно однопоточном" в силу алгоритма коде, далеко не все операции (или строки кода) процессор обязан выполнять строго последовательно. Например, в одной из двух основных по времени работы функций в расчётном модуле R10 есть вот такие строчки:
...
<Начало цикла>
rowId = path[cellId][0];
columnId = path[cellId][1];
isGet = 0;
cellValue = Square::Empty;
freeValuesMask = (1u << Rank) - 1;
freeValuesMask &= flagsColumns[columnId] & flagsRows[rowId] & flagsCellsHistory[rowId][columnId];
...
Первые четыре из этих строк - описывают действия, полностью независимые друг от друга! Шестая - зависит от пятой, но, по сути, они могут быть склеены в одну строку, состоящую из нескольких операций, часть из которых также может быть выполнена параллельно! То есть, в рамках нашего алгоритма есть возможность распараллеливания на уровне отдельных инструкций. Но, в тоже время, число подобных действий - невелико, в пределах 5-10, что, скорее всего, позволяет неплохо задействовать эти возможности в современных процессорах от AMD и Intel, которые могут выполнять как раз где-то около 5-8 инструкций одновременно, но лишь частично задействует возможность Эльбрус-8C в котором число одновременно выполняемых инструкций может достигать 25! А это значит, что в задачах с более высокой степенью "внутреннего параллелизма" соотношение может изменяться в пользу Эльбрус-8C до 3-5 раз и, даже системы, существующие сейчас, в ряде задач могут выходить в лидеры и по однопоточной производительности, и по валовой производительности CPU, и по валовой производителности системы. Результат в RakeSearch, по сути - это результат в самых неподходящих условиях. И это делает данные результаты ещё интереснее.
Изображение
Изображение
I5 3570/AMD7850/HDD320gb
???????? ??????
Юзер
Юзер
Сообщения: 11
Зарегистрирован: 02 янв 2020, 18:22
ОС: Windows 10

BOINC или как можно помогать современной науке.

Сообщение ???????? ?????? » 05 фев 2020, 19:55

Агитация 3
Знаете ли вы, что большинство времени ресурсы компьютера используются менее чем на 5%? Для процессора, время между нажатиями клавиш при печати, время пока вы читаете с экрана какой-нибудь текст или ненадолго отошли от компьютера — целая вечность.

Если хотите занять свободное время своего компьютера чем-то полезным, присоединяйтесь к одному из проектов распределённых вычислений.

Например, можно помочь проекту ClimatePrediction составить прогноз погоды на 50 лет вперед, или вместе с учеными Lifemapper создать электронный атлас живой природы.

Или, поучаствовать в разработке лекарства от рака вместе с GRID.ORG, от рассеянного склероза и болезни Альцгеймера - с Folding@home, от СПИДа - с Find-a-drug.

Можно помочь Seventeen or Bust решить задачу Серпински, поискать инопланетян с SETI@home, или открыть новые простые числа в GIMPS.

Обычной работе(или игре ) на компьютере это абсолютно не мешает. Программы распределенных вычислений работают только в то время, когда процессор не загружен ничем другим.

Во всех этих проектах существуют российские команды, присоединившись к любой из которых вы будете не только помогать мировой науке, но и поддерживать престиж России продвигая её к верхним строкам общемирового рейтинга.

В общем, выбирайте проект по вкусу, и присоединяйтесь! www.Boinc.ru
I5 3570/AMD7850/HDD320gb
???????? ??????
Юзер
Юзер
Сообщения: 11
Зарегистрирован: 02 янв 2020, 18:22
ОС: Windows 10

BOINC или как можно помогать современной науке.

Сообщение ???????? ?????? » 08 фев 2020, 15:03

В качестве предисловия.
Несколько лет назад (а конкретно - в декабре 2016 года, вскоре после очередного НСКФ) появилась идея создания книги о Добровольных Распределенных Вычислениях. Планировалось, что туда войдут материалы, опубликованные в электронном виде на сайте BOINC.RU, а также специально написанные воспоминания участников различных команд и создателей российских проектов. Было даже написано несколько набросков различных глав и статей. Но, к сожалению, это благое дело пока так и не продвинулось в достаточной степени. А жаль.
Но в то время я идею воспринял довольно серьезно и при подготовке материалов попытался связаться с капитанами и основателями нескольких российских команд распределенных вычислений. Одним из откликнувшихся был Hil, один из руководителей мощной российской команды TSC! Russia. Его ответ и воспоминания, на мой взгляд, очень интересно написаны и я с огромным удовольствием их прочитал. И вот по прошествии 3-х лет, я решил, что нечего более тянуть и ждать, когда мы соберемся составить и издать книгу. Мне кажется, что воспоминания Ильи будет интересно прочитать всем, кому не безразличны распределенные вычисления.
А если дело дойдет до реальной книги, то этот текст мы и туда вставим.
В общем, читайте ...
Из истории команды «TSC! Russia»
Написано по воспоминаниям Ильи Радченко (Hil) - одного из капитанов команды
Создание команды «TSC! Russia» имеет свою предысторию.
Основателем команды является Wilde, в то время - сотрудник сайта fcenter.ru, соответствующего магазина и ведущий раздела новостей "железа" (под новостями он подписывался Garry Wilde). Однажды он задумался над тем, что наши процессоры большую часть времени простаивают бесполезно, лишь потребляя энергию. Судя по всему, было это в то время, когда он наткнулся на проект SETI@Home, потому что первые зачатки команды были созданы именно в этом проекте.
В форуме сайта fcenter.ru им была создана тема - что-то вроде "давайте займёмся чем-то полезным". В ней и была выдвинута идея: посчитать что-то из области распределённых вычислений. Это было, если память мне не изменяет, где-то в конце 2000 года.
На призыв откликнулось несколько человек, тем более, что эти расчеты оказались хорошим средством для организации соревнований, в том числе - соревнований процессорных платформ. В тот момент как раз появились процессоры Pentium IV (пока что Willamette), у многих были ещё Pentium III Coppermine и более древние «камни», а кто-то использовал и Athlon-ы. Люди считали, обменивались результатами, смотрели на графики своих успехов. В общем, было весело и интересно.
Через некоторое время участия в проекте SETI@home, возникла идея объединиться в команду. Но оказалось, что российская команда с названием «Russia» в проекте уже была создана, и мы не хотели идти «со своим уставом в чужой монастырь», внедрять в устоявшуюся команду собственные представления об участии в РВ. Да и, сказать по правде, желающих искать пришельцев было не так много. Именно поэтому Wilde начал искать другой проект, который отвечал бы нескольким критериям:
1) был бы очевидно полезен для общества в самом прикладном смысле;
2) в нём не было бы ещё сильной команды российских распределёнщиков;
3) клиент РВ был бы красив, удобен (в первую очередь, для повсеместного тогда dial-up соединения), а статистика проекта позволяла бы устроить хорошее соревнование.
В итоге поисков и проб на свет появилась идея создать команду «Russia» в проекте Community TSC (собственно, это аббревиатура одной из неизлечимых болезней). Проект искал лекарства от болезни tuberous sclerosis complex, а также от рака. Так что с полезностью гипотетических результатов проекта, если бы они были, всё обстояло просто замечательно.
В проекте не было ни одной российской команды. Кроме того, клиент был очень красив (визуализация обработки молекул первое время буквально завораживала), позволял создать хороший кэш заданий (чем выгодно отличался от Folding@home). Правда, нагрузка на dial-up была достаточно велика.
Таким образом, команда «TSC! Russia» была создана изначально как команда «Russia» в проекте TSC (Community TSC). В дальнейшем, чтобы иметь уникальное название в других проектах, была добавлена приставка TSC! (которую позже стали расшифровывать как The Successful Crunchers (успешные счётчики) - в честь того, что, забегая вперёд, мы стали, пожалуй, первой российской командой, взявшей первое место в одном из международных проектов РВ). В некоторых проектах в экспериментальных целях создавались неофициальные команды типа «Russia@TSC» в проекте Distributed Folding. Но они не поддерживались на форуме (или почти не поддерживались), и в итоге не получали популярности.
На сайте Ф-Центра нам выделили свой отдельный форум (как выяснилось позже, без санкции администрации), тогда же Wilde договорился с работниками сайта overclockers.ru о создании для команды второго форума на их конференции. Через неделю администрация Ф-Центра узнала о самовольном создании спецфорума для команды и велела его закрыть. Надо иметь в виду, что многие тогда относились к РВ как к вредному занятию, "какому-то вирусу" и его пропаганда воспринималась негативно.
Жить в рамках одной темы на форуме после того, как имел целый форум с разными темами, было не очень комфортно… Так наша команда, собственно, и переехала на более дружелюбный к нам форум overclockers.ru. Ко всему прочему, overclockers был значительно более посещаемым ресурсом, а РВ оказались мощным средством тестирования стабильности разогнанных процессоров тогдашних компьютеров. Специализированные "нагревалки" сильнее грели, но не очень тщательно отслеживали стабильность, тем более, что их нагрузку никак нельзя было назвать типичной и повторимой в реальности. РВ давали более эффективный результат - если вычисления сбоили, то это был верный признак нестабильности разогнанной машины.
Wilde был признанным капитаном команды, а я, как-то с самого начала, в силу активного участия в делах команды стал чем-то вроде вице-капитана (позднее, когда Wilde отходил от дел, он передал мне все свои "регалии", типа паролей доступа к командам и сайтам; кажется, были даже и формальные выборы, но серьёзных конкурентов в ту пору не было).
С 2001 года мы начали активно набирать обороты в нашем первом проекте. Команда росла, многие подключали не только личные, но и рабочие машины (и увы, не всегда с согласия их владельцев - за что пара человек поплатились, кто-то даже потерял работу). Всего за несколько месяцев мы создали мощную по меркам Community TSC команду, которая легко вышла на первое место.
Во многом это стало возможным благодаря личным усилиям основателя и первого капитана команды. Он не только написал первую версию сайта команды, но и развернул широкую агитацию как научно-гуманистического (о пользе проекта для людей), так и патриотического толка (продвинуть команду России в топ команд проекта). Он же пресёк попытки влить нашу зарождающуюся команду в другое сообщество российских распределёнщиков - тогда это была команда «Russia» во многих проектах, созданная при сайте distrubuted.org.ru (позднее - distributed.ru).
Под конец нашего "штурма" в проекте Community TSC группа немцев, почитав наши патриотические "речёвки" на форуме, обиделась, что русские их опережают, и попыталась создать "суперкоманду" «Deutschland», которая, по их идее, должна была заткнуть нас за пояс (ведь в сумме все немецкие команды давали проекту больше вычислительных ресурсов). Однако их идея "объединиться против русских" не возымела большого эффекта. Немцы из разных команд в большинстве своем поддержали идею "поздравить русских с их успехом", а не устраивать битву наций. Команда «Deutschland» посчитала немного и развалилась, а мы взяли первое место в проекте Community TSC, которое удерживали даже после ухода из проекта - вплоть до сброса всей статистики во время очередной пертурбации проекта.
Когда первое место было взято, возник интерес побороться за первые места и в других проектах. Многим был бы интересен российский проект, которых почти не было. На кафедре молекулярной динамики МГУ был создан в это время проект MD@Home, который не показался Wilde достаточно солидным, но был интересен именно своей "российскостью", к тому же это было немного иное направление РВ - не поиск лекарств, а исследование белков (фолдинга белков, который уже тогда исследовали минимум три проекта РВ, а позднее и больше, доходило до пяти или шести). В отличие от Folding@Home, MD@Home имел кэш заданий и подходил для «диалапщиков». Я, честно говоря, тогда был горячим сторонником этого проекта.
Мы вступили в проект небольшими силами, но в силу его небольшой популярности в мире имели в нём хорошее место. К сожалению, в случае с MD@Home мы впервые столкнулись с явной недобросовестностью организаторов. Однажды проект просто закрылся, без каких-либо объявлений и объяснений, а организатор проекта Константин Леонтьев на попытки с ним связаться, никак не реагировал. По сей день, причина закрытия проекта остаётся неизвестной, и это очень большая претензия в адрес организаторов открытых проектов распределенных вычислений. Закрывать проект — вот так, без объяснения причин и извинений или благодарностей тем, кто вложил свои ресурсы, нельзя назвать этичным поступком.
Однако идея участия в проектах РВ в области фолдинга белков не оставляла команду. В это время мы нашли ещё два проекта в области фолдинга на платформе BOINC - пока ещё довольно несовершенной, но уже предлагавшей ряд преимуществ. Речь о Predictor@home и Rosetta@home. Первое время их поддержка на форуме команды была неофициальной, затем, уже после того, как я стал капитаном команды, все ограничения по ним были сняты. Впоследствии Rosetta@home стала вторым основным проектом команды, наряду с Folding@home.
Наш основной проект Community TSC, однако, не только уже не представлял большого спортивного интереса для команды, но и вызывал ряд вопросов в части собственно эффективности поддержки доноров в проекте. Научная часть проекта всё чаще подвергалась критике, иногда начинались проблемы с клиентом, а отношение к пользователям было скорее наплевательским. В результате постепенно накапливающихся проблем в какой-то момент команда приняла решение покинуть проект вовсе.
При этом, поскольку платформа BOINC всё ещё вызывала много вопросов у участников «TSC! Russia», а желание заниматься поиском лекарств было гораздо сильнее, чем желание поддерживать исследование белков вообще, было принято решение попробовать участвовать в проекте Find-a-Drug, который в то время казался очень перспективным, имел сбалансированное ПО и хорошую репутацию в сообществе распределённых вычислений.
Команда поддерживала этот проект достаточно долго, мы даже писали собственное ПО для анализа статистики, которое было не особенно ресурсоёмким, что важно для того, чтобы не отнимать процессорное время у вычислений (впрочем, традиция писать свой софт сохранилась и позднее: для последующих проектов также делались определённые программы силами участников нашей команды). На мой взгляд, период поддержки Find-a-Drug стал временем высочайшего морального и количественного подъёма команды. Именно за время вычислений в этом проекте мы выковали наибольшее количество кадров и имели самое большое число участников.
К сожалению, в определённый момент проект Find-a-Drug прекратился в связи с явной нехваткой финансирования. Основатели проекта обещали, что результаты нашей работы будут использованы, однако по сей день информации о результатах этого использования нет. Это, как мне кажется, существенно подорвало веру многих участников команды в РВ в целом и, по крайней мере, в проекты, не имеющие под собой солидной финансовой и организационной базы. Именно эти соображения и продиктовали, по большому счёту, выбор Folding@home в качестве приоритетного проекта.
К тому моменту dial-up перестал уже быть основным способом соединения, к тому же некоторые ухищрения позволяли создать кэш заданий и для Folding@home. Ещё одним притягательным элементом для многих оверклокеров, привыкших к тончайшей настройке своих систем, стала возможность получить от своей системы больше очков путём тонкой настройки клиента F@H. Выбирая те или иные настройки, на том или ином процессоре можно было получить больше очков. Например, ядро GROMACS быстро считало на Pentium, но очень медленно на Атлонах, а ядро TINKER вело себя совершенно противоположным образом. Позднее добавилось шаманство с многопоточными процессорами, которые требовали запускать несколько клиентов, а затем с поддержкой многопоточности в клиенте F@H, которая имела много тонкостей в настройке. Жизнь в проекте F@H была довольно интересной.
Примерно в этот период Wilde, очевидно, утратил интерес к ведению дел в команде и постепенно передал мне все «бразды правления». Хотя первичный задор участия в РВ уже несколько спал, однако команда оставалась мощным и прочным организмом, скованным общей идеей помощи человечеству и желанием занять высокое место в мировом рейтинге.
Через некоторое время проект Predictor@home зачах и закрылся, а вот проект Rosetta@home стал достаточно «взрослым», чтобы быть уравненным в правах с F@H, так что команда имела два официально поддерживаемых проекта. Как известно, в итоге в R@H нам удалось взять первое место и достаточно стабильно его удерживать. Что до F@H, то в силу мощной его поддержки по всему миру, мы не смогли взять первое место, но довольно долго были среди самых мощных команд, и даже сейчас, при наличии «читерской» команды EVGA (куда «добровольно-принудительно» попадали многие обладатели видеокарт данной марки) и «коммерческой» команды Curecoin, всё ещё на восьмом месте по вкладу в проект и, безусловно, первые среди российских команд.
Около 6-7 лет назад мой интерес к РВ стал угасать, тем более, что занятость по работе, напротив, становилась всё больше. Я стал искать возможность передать управление командой другому её участнику. В итоге это и было реализовано. К сожалению, последние годы команда уже была в довольно слабом состоянии - многие считали, но немногие реально участвовали в жизни команды как сообщества. Если в период расцвета наши online-встречи в Москве иногда собирали до 15 - 18 человек, то к моменту моего ухода из капитанов было удачей собрать хотя бы человек 6 - 7, а в форуме и на сайте никаких работ по наполнению контентом практически не велось. Однако надеюсь, что это лишь временное проявление общего спада интереса к РВ среди российских добровольцев в последние годы. Главное, что, несмотря на проблемы и сложности, команда существует, продолжает активно считать, общаться в форуме и развиваться.
https://boinc.ru/
I5 3570/AMD7850/HDD320gb
???????? ??????
Юзер
Юзер
Сообщения: 11
Зарегистрирован: 02 янв 2020, 18:22
ОС: Windows 10

BOINC или как можно помогать современной науке.

Сообщение ???????? ?????? » 09 фев 2020, 09:54

Заметка о Boinc.
Подумал-подумал и решил, что первоначальную заметку (к тому же, написанную "для тех, кто уже участвует"), стоило бы дополнить.

Итак, в чём суть проблемы? Любой вирус - это молекулярный автомат. Это программа, воплощённая в нескольких слоях молекул, образующих оболочку и начинку из РНК или ДНК. Например - как у упоминаемого вируса Зика. Если вокруг холодно - это просто крупинка вещества. Но при подходящей температуре при столкновении с клеткой, молекулы белков его оболочки вступают в химическую реакцию с белками клеточной мембраны, "разрезают" её, внутрь клетки попадает РНК или ДНК вируса и запускается её реплицирование механизмами, существующими в клетке. Заразив клетку, вирус превращает её в "молекулярный 3D-принтер" создающий новые копии вируса, которые, в итоге, выходят из разрушенной клетки, продолжая заражение.

Как с этим бороться? Нужно найти вещество, которое бы либо разрушало вирус, либо как-то осложняло работу его механизмов, чтобы иммунная система уже сама его окончательно бы уничтожила. При этом, это вещество не должно уничтожать все остальные живые клетки в округе, убивая организм, который надо вылечить.

Где такие вещества искать? Используя таблицу Менделеева и известные законы природы, можно создать много, очень много различных химических соединений. В зависимости от требований, уже после некоторого "просеивания" их можно получить как просто "много" - например 10^20 (десять в двадцатой степени), так и в числе, сама запись которого будет для нас непривычна - 10^60, 10^90 и т.д. Существуют и специально составленные базы с соединениями, "перспективность" которых лучше, чем какого-то совсем уж случайно сгенерированного наугад.

Используя законы Физики и Химии можно смоделировать взаимодействие молекул проверяемого соединения с молекулами мембраны вируса и понять - может ли оно его уничтожить или нейтрализовать.

А самое замечательное в том, что для подобного моделирования не требуется больших вычислительных мощностей. Оно может быть выполнено в виде отдельной задачи, работающей на одном ядре более-менее современного компьютера в течение нескольких часов. А поскольку процессоры подавляющего большинства домашних компьютеров, ноутбуков, планшетов и смартфонов, на самом деле, от 90 до 99% времени не делают ничего (можете проверить, запустив диспетчер задач), то даже запуская такую задачу в фоновом режиме и с самым низким приоритетом (чтобы она никак не мешала любым другим задачам в части задействования процессора) – можно получить огромные вычислительные мощности для проверки большого числа таких соединений. Если в этом деле будет участвовать какое-то большое число людей, которым наука интересна на самом деле.

И, (как легко понять из исходной новости) – конечно участвуют. И в разных проектах. Открывают радиопульсары, интересные математические конструкции, ищут лекарства, моделируют Вселенную, прочёсывают данные LIGO (да, тех самых гравитационно-волновых обсерваторий которые и поймали впервые гравитационные волны принеся Кипу Торну Нобелевскую премию) в поиске гравитационные волн уже от не сливающихся, а от одиночных объектов, моделируют климат… и много чего ещё!

А иногда – с некоторой грустью и удовлетворением от выполненной работы (пусть она делается компьютером и в фоновом режиме) – провожают завершившиеся проекты. Да, вычисления идут сами – их надо только запустить и, участие в проекте – это не строительство Симплонского туннеля. Но что-то общее – есть. Пожалуй – масштаб!

P.S. Вы дочитали до конца? И вам действительно интересна наука? Тогда, возможно – вы такой же как и мы! Запускайте вычисления – [https://vk.com/page-34590225_52622420 ], присоединяйтесь к группе нашей команды - [https://vk.com/crystal_dream_team ], задавайте вопросы в группе и заходите на форум BOINC.Ru – [https://boinc.ru/forum/ ]!
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru/
I5 3570/AMD7850/HDD320gb
???????? ??????
Юзер
Юзер
Сообщения: 11
Зарегистрирован: 02 янв 2020, 18:22
ОС: Windows 10

BOINC или как можно помогать современной науке.

Сообщение ???????? ?????? » 12 фев 2020, 21:03

AstroQuest - это научный онлайн-проект для граждан
Любой может стать Astro Quester и помочь астрономам исследовать галактики за миллиарды световых лет.
Вы можете сделать это ВСЕ, не выходя из комнаты отдыха. Все, что вам нужно, это компьютер или ноутбук и подключение к Интернету.
Просмотр этих изображений поможет австралийским астрономам в их исследованиях того, как галактики растут и развиваются.
Гражданская наука
AstroQuest - это научный онлайн-проект для граждан, осуществляемый Международным центром радиоастрономических исследований, Вашингтон.
Мы используем краудсорсинговый подход, чтобы уменьшить эту нагрузку и просим обычных людей принять участие и помочь ученым в их исследовательской работе.
Этот краудсорсинговый подход называется «гражданская наука» - он заключается в том, чтобы использовать возможности людей для расширения сферы науки путем сбора или обработки информации, важной для научного проекта.
> Подробнее о науке
> Больше о привлечении вашей школьной группы
Как это работает? Начать
Перед тем, как вы начнете осматривать галактики, вы можете посмотреть короткое видео, которое объяснит, что делать. Вы можете вернуться к этому руководству позже, перейдя на страницу справки, если вам нужно обновить свои знания или у вас есть вопросы. Существует также учебное пособие, которое вы можете вызвать на экран во время осмотра галактик, если вам нужны какие-либо функции и инструменты, которые вам объяснили. Ищите кнопки «Учебное пособие», а также любые кружки с буквой «i» или знаком вопроса «?» Внутри них.
Регистрация
Вам нужно зарегистрироваться, чтобы принять участие в AstroQuest, это позволяет нам:
+ Держите галерею великолепных галактик, которые вы видели, чтобы поделиться, показать или просто посмотреть, когда захотите.
+ Отслеживайте свой прогресс через захватывающую систему квестов!
+ Вы можете вернуться в любое время, чтобы выполнять больше квестов, помогая ученым еще больше.
+ Школы также могут присоединиться - взрослый просто должен зарегистрироваться в группе.
Galaxy Explorer
Этот проект является продолжением Galaxy Explorer, предыдущего научного проекта для граждан, который был сотрудничеством между ICRAR и ABC Science. В ходе этого проекта тысячи гражданских ученых помогли определить местонахождение галактик из обзора GAMA, а также классифицировать их форму. Если вы приняли участие в Galaxy Explorer, вы заметите, что то, что мы просим вас сделать, на этот раз немного по-другому. Вы можете прочитать больше об этом здесь:
Руководство для учителя
AstroQuest - это исследовательский проект для гражданских ученых, разработанный в игровом формате. Участвуя, учителя и студенты не только получат представление о галактиках, населяющих нашу Вселенную, но и помогут астрономам в широком исследовательском проекте. Огромное количество изображений получено из масштабных исследований неба - слишком много, чтобы ученые могли проверить вручную. Разработаны компьютерные алгоритмы, но их нужно научить правильно читать изображения. Гражданские ученые помогут астрономам в изучении изображений, чтобы проверить результаты, предоставленные компьютером. Астрономы будут использовать результаты, чтобы уточнить компьютерные модели, используемые в проекте AstroQuest, что приведет к улучшению моделей звездообразования и эволюции галактик. Собранные доказательства позволят астрономам усовершенствовать историю возникновения и формирования Вселенной от Большого взрыва до наших дней.
Студенты, использующие AstroQuest в марте 2019 года
См. Приведенные ниже руководства, в которых приведены ссылки на учебные планы, учебные мероприятия и руководства по австралийской науке («Понимание науки и наука как человеческое начинание») и «Цифровые технологии».
AstroQuest. Зачем проверять далекие галактики?
Как взгляд на галактики, возраст которых насчитывает миллиард лет, поможет нам понять жизнь, вселенную и все остальное ...
Быть человеком - это понимать, что такое мир вокруг нас.
В наши дни расширение наших знаний включает в себя поиск все большего и большего в космосе, решение некоторых из ошеломляющих вопросов о существовании вселенной и попытки понять создание всего в ней.
В этом и заключается цель AstroQuest, гражданского научного проекта ICRAR, в котором просят обычных людей помогать ученым осматривать галактики, чтобы помочь астрономам.
Исследовательским проектом, стоящим за AstroQuest, является проект Galaxy and Mass Assembly (GAMA) - глобальный исследовательский проект под руководством профессора Саймона Драйвера из Международного центра радиоастрономических исследований (ICRAR) в Западной Австралии.
«ГАМА - это голубое небо», - говорит Драйвер, - мы хотим понять эволюцию энергии, эволюцию массы и эволюцию структуры».
Большинство из нас больше озабочены тем, является ли наша энергия возобновляемой или нет, и сколько она стоит! Но астрономы, участвующие в AstroQuest, хотят понять происхождение энергии во вселенной.
«Мы хотим понять все процессы во вселенной, которые генерируют энергию, и мы хотим понять, как это развивалось», - говорит Драйвер.
И это только один из самых важных вопросов, которые их интересуют.
Далекие галактики - ключи к прошлому
Существует более 200 000 изображений галактик на расстоянии от 800 миллионов до 4 миллиардов световых лет, которые должны быть классифицированы гражданскими учеными в AstroQuest.
Сравнение далеких галактик поможет ученым понять несоответствия с тем, что наблюдается во Вселенной и что предсказано уравнениями Эйнштейна, и в результате может изменить наше фундаментальное понимание темной материи и темной энергии. Они также помогут астрономам понять, как эволюция галактики изменилась во времени, что даст представление о том, как развивались процессы во вселенной.
«Мы сверлим дыру в самой вселенной, собирая образцы галактик», - говорит Драйвер.
«Потому что путешествию света требуется так много времени, когда мы смотрим на что-то еще дальше, мы смотрим на то, что было в прошлом».
По его словам, это очень похоже на бурение образца керна в Антарктике, где каждый слой говорит вам о том, какие были на Земле условия в разное время.
Точно так же астрономы могут посмотреть на примеры соседних галактик и далеких галактик и выяснить, как они могли измениться.
Эволюция галактики изменилась за всю историю Вселенной
Астрономы считают, что процесс, управляющий ростом галактики, изменился со времен ранней Вселенной.
«До сих пор мы думаем, что сразу после Большого взрыва гравитация начала сближать галактики, а затем они прошли через период, когда было много слияний, много столкновений и эпизодов насилия, приводящих к искаженным галактикам», - говорит Драйвер.
Галактики, подвергающиеся столкновениям, имеют тенденцию быть сильно искаженными и имеют асимметричную форму.
В то время как слияния, возможно, были доминирующим процессом на ранних этапах, сейчас наблюдается гораздо большее распространение газа, говорит он. Это происходит, когда галактика поглощает газ и приводит к симметричному сплющенному вращающемуся диску звезд, часто со спиральными рукавами.
«Именно тогда мы начинаем видеть красивые спиральные рукава и подобные или упорядоченные симметричные структуры», - говорит Драйвер.
Сравнение галактик разного возраста должно позволить астрономам подтвердить эту теорию эволюции галактик.
«Он также предоставит подробную информацию о том, когда происходили слияния, когда началось наращивание газа, и когда галактики впервые начали разрабатывать спиральные рукава и другие особенности более упорядоченных систем», - говорит Драйвер.
Что говорят нам форма и размер галактики?
Каждая галактика несет запись о том, как она сформировалась, и ее эволюционная история закодирована в ее форме, цвете и особенностях.
Если у галактики есть центральная выпуклость, то это, вероятно, результат слияния, которое успело перестроиться в сферическую форму. Если это тонкий диск, то его выращивают, медленно проглатывая газ.
«У многих галактик, которые мы видим, есть центральная выпуклость и тонкий диск. Это говорит о том, что галактика сначала образовалась в результате слияния, а затем образовала диск в результате образования газа», - говорит Драйвер.
Если галактика выглядит грязной или нерегулярной, то она претерпевает значительное эволюционное событие - либо слияние с другой галактикой, либо очень быстрое нарастание газа. Эти галактики не находятся в равновесии.
В качестве альтернативы, если галактика останется одна и долгое время не претерпевала каких-либо крупных слияний, тогда может начаться формирование бара. Это начинается, если есть регион, где немного больше звезд. Со временем эти звезды стремятся притянуть к себе других.
«Чрезмерная плотность звезд, вращающихся вокруг центра галактики, будет тянуть впереди, замедляя их, и ускорять позади», - говорит Драйвер.
«И со временем вы переходите от плоского фрисби-подобного сооружения к галактике с решеткой. Но это происходит только тогда, когда галактика остается одна. Если рядом проходит другая галактика, она дает достаточно силы удара, который нарушает этот процессбар».
Когда речь идет о спиральных рукавах, процесс, который их формирует, до конца не понят.
«Они, как полагают, являются ударной волной или волной плотности, которая проникает из центра галактики», - говорит Драйвер.
Многие галактики имеют все три особенности - выпуклости, стержни и спиральные рукава - рассказывают сложную историю эволюции.
Почему нам нужны гражданские ученые, чтобы помочь
С помощью гражданских ученых астрономы смогут очень быстро собрать статистику относительно того, сколько света излучает каждая галактика на каждой длине волны, как быстро они формируют новые звезды, сколько пыли они содержат и какую фазу жизни они в настоящее время имеют.
«Эти статистические данные могут быть использованы для построения модели эволюции всего населения галактики во вселенной», - говорит Драйвер.
«Нам потребуется огромное количество времени, чтобы пройти каждую галактику одну за другой - мы всего лишь команда из пяти или шести человек здесь».
Астрономы понимают, что процесс проверки галактик будет сложным для некоторых людей. Это процесс, с которым у них самих часто бывают проблемы. Вот почему каждая галактика будет рассматриваться добровольцами несколько раз. Астрономы придерживаются подхода «мудрости толпы», усредняя попытки каждого, и они могут дать ответ, более точный, чем любая отдельная попытка.
Отвечая на большие вопросы
Помимо эволюции галактик и происхождения энергии, Драйвер и его команда также интересуются другими важными вопросами, такими как рост массы во Вселенной и процессы, создавшие гравитацию.
«Так что, может быть, если мы продолжим изучать распределение галактик, продолжая изучать движения галактик, мы начнем понимать.
«Мы просто пытаемся понять эту странную силу, называемую гравитацией, во всей ее красе, и затем однажды мы можем найти способ использовать ее, точно так же, как мы использовали электромагнетизм и использовать его в наших интересах».
Эта статья модифицирована из статьи, написанной Кайли Эндрюс.
Первоначально он был опубликован на ABC Science.
http://www.abc.net.au/science/articles/ ... 282472.htm
http://www.gama-survey.org/
http://www.icrar.org/
http://astroquest.net.au/science/galaxy ... er-report/
http://astroquest.net.au/science/guide-to-astroquest/
http://www.abc.net.au/science/
http://www.icrar.org/
http://astroquest.net.au/register/
http://astroquest.net.au/science/
http://astroquest.net.au/teachers/
I5 3570/AMD7850/HDD320gb
???????? ??????
Юзер
Юзер
Сообщения: 11
Зарегистрирован: 02 янв 2020, 18:22
ОС: Windows 10

BOINC или как можно помогать современной науке.

Сообщение ???????? ?????? » 15 фев 2020, 10:26

Ускорение обработки данных в boinc-проектах
Как известно, пожалуй, главной особенностью boinc-проектов, да и грид-систем в целом, остается малая связанность обрабатываемых задач и сильная их зависимость от режимов работы удаленных компьютеров, на которых по различным причинам обрабатываемые задания могут "зависать" на длительное время. В результате замедляется и общий ход вычислений проекта (пока пройдет время дедлайна, пока новая копия недообработанного задания отошлется новому расчетчику, пока оно посчитается и вернется ...). В общем, при многих сотнях или тысячах компьютеров это может оказаться серьезной проблемой.
Одним из способов решения часто предлагается учитывать надежность хостов. Т.е. тем хостам, которые более стабильно и быстро просчитывают и возвращают задания отсылать новые порции в первую очередь и в большем количестве. Мне помнится, что эту тему обсуждали и даже в каком-то (вроде бы полу ручном) виде реализовывали толи в SAT, то ли в Герасиме.
Вот на подобное обсуждение наткнулся на форуме проекта SETI@home beta. И было это еще в 2013-м году.
Можно ли учесть при отправке повторных заданий репутацию хоста (например, репутацию выдающего действительного результата и скорость, с которой он обычно отправляет результаты), а также повторную отправку осуществлять, прежде всего, хостам с самой высокой репутацией?
Часто в базе данных висят результаты на многие недели или даже месяцы, ожидая хостов, которые никогда не отсылают результат. Затем он истекает и отправляется снова, и часто снова отправляется хосту, который в лучшем случае отправит его обратно через пару недель, или, в худшем случае, никогда больше не услышит. Тогда цикл начинается сначала ...
Наличие хостов с высокой репутацией надежности в качестве первичных хостов повторной отправки, вероятно, уменьшит спрос на базу данных, а также размер базы данных, поскольку не будет слишком много задач одновременно.
Тема почему-то не получила особого развития, там всего один ответ:
Я должен согласиться с вами в этом. Это следует использовать здесь, в бета-версии и на основной SETI. Это определенно помогло бы постоянно растущей проблеме с таблицами базы данных, которая у них была нередко.
Еще одна вещь, которая помогла бы решить проблемы с базой данных, заключалась бы в сокращении времени первоначального оборота (крайнего срока) до 14 дней для новых задач и 7 дней для всех повторных отправлений. Я не знаю ни одного другого проекта с таким длительным сроком, как SETI.
Я знаю, что BoincSIMAP использовал надежные хосты для повторной отправки. Повторно отправленные задачи отправляются как высокоприоритетные, поэтому они передаются на передний план для обработки.
Тут упоминается реализация подобного алгоритма в проекте SIMAP. Кто-то в курсе как это работало и где еще применяется подобный подход? Или он по каким-то причинам неэффективен и не нашел своей реализации?
Могу сказать следующее:
1. Когда все результаты приходят быстро, без задержек - то это облечает работу с ними: позволяет раньше "закрыть" очередной диапазон, начать постобработку, меньше потребляется места на томе и т.д. Это действительно очень удобно;
2. Но теория вероятности потому и работает, что из 16000 workunit-ов с хотя бы одним заданием у штук 200-300 - что-нибудь да произойдёт. Участник может добавить новый проект, из-за чего BOINC начнёт первые несколько дней отдавать его заданиям наибольший приоритет, а когда статистика по времени работы разных проектов - выравняется и дело дойдёт до ранее полученных заданий - компьютер окажется выключенным на пару-тройку дней. Или пропадёт сеть, или сломается HDD и т.д.;
3. Все перечисленные выше проблемы - могут быть абсолютно внезапными, у компьютеров, которые ранее демонстрировали огромную надёжность. Например - как с первыми 3 узлами Shmya Cluster, которые просто оказались отключенными от сети. Поэтому, на мой взгляд, вводить коэффициенты надёжности и т.п. - не имеет особого смысла, так как всё можно сделать проще;
4. Насколько мы видели в RakeSearch - основная проблема не в том, что кто-то не вернул результат, а в том, что в некоторых workunit-ах не возвращается не один, а два, три, четыре и даже больше результатов. Вероятность того, что отдельно взятый workunit станет таким невезучим - очень мала, но даже среди 16000 - таких наибрается около 10-15 штук. И именно от того, насколько быстро будут обработаны результаты к вот таким "невезучим" workunit-ам и зависит то, насколько быстро будет закрыт очередной диапазон;
5. Ну а коли так, что всё просто - после того, как выпускается первая партия заданий к workunit-у (т.е. initial quorum), атрибут delay_bound для такого, workunit-а - меняется с 7 дней на 3 и всё - все дополнительные задания будут уже выпускаться с маленьким deadline-ом и обрабатываться намного быстрее (как только на BOINC-клиенте появляется задание с deadline-ом в 3 дня, то, как правило, он сразу же начинает его считать). Делается это просто, буквально одним sh+SQL скриптом. Так как workunit-ов, к которым требуется выпускать дополнительные задания - немного, что такие "экспресс-задания" будут растворяться в общей массе и не будут как-то ощутимо нарушать порядок вычисления других заданий на компьютере. Подобный эксперимент мы некорое время проводили в RakeSearch, во время поиска R9, когда хотели навести некоторый порядок в ещё незакрытых диапазонах. Возможно, что мы ещё вернёмся к этой практике, благо уже есть некоторая статистика уже именно в рамках поиска R10 и будет с чем сравнить.
I5 3570/AMD7850/HDD320gb
Ответить

Вернуться в «Флейм»