Gönüllü Hesaplama

Gönüllü hesaplama (Almanca: Gönüllü / gönüllü Hesaplama ), işlem süresi ve depolama alanı gibi bireysel bilgisayar kullanıcı hesaplama kaynaklarındaki uygulama programlama tekniğini açıklar ve belirli bir proje , ortak bir sonucu hesaplamak için dağıtılmış hesaplamayı kullanmak için sağlar. .

fikir

Bunun arka planı, bir yandan kapsamlı hesaplamalar için gereken süper bilgisayarların maliyetli olduğu ve diğer yandan birçok bilgisayarın ( PC veya akıllı telefon) ana işlemcilerinin geçici olarak yetersiz kullanıldığı, çünkü genellikle yalnızca kullanıcı tüm CPU- Claim performansının yalnızca bir kısmını kapsayan birkaç programla çalışır . Kullanılmayan bu kaynakları dağıtılmış hesaplamada kullanılabilir hale getirmek isteyebilirsiniz. Bu amaçla, etkilenen bilgisayara, bu görevleri çoğunlukla arka planda üstlenen uygun istemci yazılımı yüklenir. Gibi teknolojilerin uygulamaya konulmasıyla Cool'n'Quiet , PowerNow! ve SpeedStep , ancak mevcut CPU'lar ve GPU'lar düşük yükte tam yükte olduğundan önemli ölçüde daha az güç tüketir, böylece gönüllü bilgi işlem katılımcıları da dolaylı olarak güç sağlar ve fanlardan daha fazla gürültüye maruz kalabilir.

prensip

Gönüllü bilgi işlemin organize edilmesi gerekiyor. Bu amaçla, belirli bir görevi çözmek için istemcilerde çalışması gereken yazılımlar kullanıma sunulmuştur . Ayrıca, işlenmiş, şu anda işlenmekte olan veya hala dağıtılması gereken görevler yönetilmelidir. Bu görevler , genellikle bir üniversite enstitüsü olan araştırma projesinin operatörü tarafından üstlenilir.

Problemin çözümünde yer almak istiyorsanız, yani bir bilgisayarın kullanılmayan bilgi işlem gücünü kullanılabilir hale getirmek istiyorsanız, önce istemci yazılımını bilgisayara yükler, kurar ve kurulumu belirtilen test verilerini kullanarak test edersiniz. Daha sonra seçtiğiniz bir projenin web sitesine giriş yaparsınız ve işlenecek verileri atayabilirsiniz. Birkaç saatten birkaç haftaya kadar bilgi işlem süresi alabilen veri paketini hesapladıktan sonra, sonuç web sitesine geri bildirilir ve size yeni verilerin gönderilmesini sağlayabilirsiniz. Yazılım, bu görevleri otomatik olarak gerçekleştirir, böylece meslekten olmayan kişiler de projelere katılabilir.

Uygulama alanları

Gönüllü hesaplama, birçok araştırma alanında, özellikle hesaplama açısından çok yoğun uygulamalar için (örneğin , gelecekteki ilaçların tasarımı için yerleştirme simülasyonları, protein katlama işlemlerinin hesaplanması, asal sayıların araştırılması veya matematiksel varsayımların reddedilmesi) için kullanılmaktadır. geleneksel süper bilgisayarların performansının yetersiz olduğu veya yetersiz mali kaynakların mevcut olduğu. Bu nedenle gönüllü bilgi işlem projeleri, genellikle üniversiteler , vakıflar veya küçük veya orta ölçekli şirketler tarafından yürütülen projelerde bulunur .

Beton projeler

SETI @ home projesinin görevlerini işlerken BOINC yöneticisinin ekran görüntüsü

Gönüllü bilgi işlem teknolojisini kullanan ilk projelerden biri, pahalı bir süper bilgisayarın bilgi işlem gücünü elde eden Berkeley Kaliforniya Üniversitesi'ndeki SETI @ home projesiydi (şimdi sona erdi) .

Örneğin birçok proje takip etti

Bugün, doğa bilimlerinin hemen hemen tüm alanlarında bilgi işlem projeleri var ve hatta endüstri zaten teknolojiden yararlanıyor.

Folding @ home projesi, 2012 yılına kadar PlayStation 3 oyun konsolunun yanı sıra ATI , AMD ve Nvidia grafik işlemcilerinin ( GPU ) yeteneklerini kullanarak ve böylece saniyede 4 katrilyon aritmetik işlem performansına ulaşarak yeni bir yayılma seviyesine ulaştı ( 4. Petaflop ). 700.000'e kadar kayıtlı PS3 katılımcısı ve düzenli olarak yaklaşık 50.000 aktif konsol ile bu proje, tüm zamanların en güçlü dağıtılmış bilgisayar ağı olarak Guinness Rekorlar Kitabı'nda yer almaktadır .

İlk ve en büyük halka açık gönüllü dağıtılmış sistem projelerinden biri olan SETI @ home, 31 Mart 2020'de sona erdiğini duyurduktan ve COVID-19 salgını nedeniyle artan ilgi nedeniyle , dağıtılmış sistem Folding @ home, ilk bilgi işlem sistemi olacak . bir exaFLOPS elde eder . Sistem, COVID-19 araştırmaları için protein katlamayı simüle etti ve 13 Nisan'da yaklaşık 2,43 x86 exaFLOPS hıza ulaştı - önceki rekor sahibi Supercomputer Summit'ten birkaç kat daha hızlı .

Ayrıca bakınız

İnternet linkleri

Commons : Dağıtılmış bilgi işlem  - görüntüler, videolar ve ses dosyaları koleksiyonu

Bireysel kanıt

  1. ↑ Gönüllü bilgi işlem nedir? | LHC @ ev. İçinde: lhcathome.web.cern.ch. Erişim tarihi 21 Aralık 2015 .
  2. ^ Christian Benjamin Ries: BOINC: Berkeley Open Infrastructure for Network Computing ile yüksek performanslı bilgi işlem . Springer , 2012, ISBN 978-3-642-23383-8 , s. 17 (Almanca literatürde "gönüllü hesaplama" teriminden bahsedilmiştir).
  3. ↑ Peter Steinlechner: PLAYSTATION 3: Firmware 4.30, Fold @ home'u sonlandırır. İçinde: Golem. 22 Aralık 2012, 18 Mart 2020'de erişildi .
  4. ↑ BBC web sitesinde rapor (İngilizce)
  5. ↑ Katlama @ ana istatistik sayfası
  6. ↑ Gökbilimciler artık uzaylı yaşamı aramak için kişisel bilgisayarlarınıza ihtiyaç duymuyor . Erişim tarihi: April 6, 2020. 
  7. ^ Dağıtılmış bilgi işlem projelerinin büyük babası SETI @ home kapanıyor (en-us) . In: Ars Technica , 5 Mart 2020. Erişim tarihi: 6 Nisan 2020. 
  8. ↑ Nihai veriler ayırıcı kuyruğundadır. . Erişim tarihi: April 6, 2020.
  9. ↑ Katlama @ Home, Exascale Bariyerini Eziyor, Artık Düzinelerce süper bilgisayardan daha hızlı - ExtremeTech . İçinde: www.extremetech.com . Erişim tarihi: May 13, 2020. 
  10. ↑ Folding @ home kitle kaynaklı bilgi işlem projesi, koronavirüs araştırması kapsamında 1 milyon indirmeyi geçti . In: VentureBeat , Mart 31, 2020. Erişim tarihi : May 13, 2020. 
  11. ↑ Koronavirüs pandemisi, Folding @ Home'u bir exaFLOP süper bilgisayarına (en-us) dönüştürdü . In: Ars Technica , 14 Nisan 2020. Erişim tarihi: 13 Mayıs 2020. 
  12. ↑ CERN, Folding @ home koronavirüs simülasyon projesinde 10.000 CPU çekirdeği fırlattı (tr) . İçinde: ZDNet . Erişim tarihi: May 13, 2020.