Общей идей распределенных вычислений является следующее утверждение: пока вы набираете текст, сидите в Интернете, слушаете музыку ваш процессор занят не более чем на 1-3%. Холостой ход работы процессора можно полезно использовать, например установив программу – клиента распределенных вычислений для решений научных задач.
Мотивацией для твоего участия может стать следующее:
- Участие в научном процессе весьма своеобразным образом. Почему бы не сделать мир немного лучше?
- Интерес к происходящему, возможно темы распределенных вычислений тебя привлекут к науке.
- Спортивный индивидуальный и командный азарт, в проектах ведется статистика выполненных вычислений.
- А так же много других причин, таких как общение, мода, да и просто так.
Распределенные вычисления за деньги.
Большинство проектов распределенных вычислений основаны на добровольном участии и не платят денег. Однако несколько проектов платят за регистрации, участие или разыгрывают призы среди участников.
Заработать деньги можно на майнинге – добычи электронных монет. При наличии мощной видеокарты (лучше от ATI) можно заработать на вычислениях .
Прогресс двигают умные и ленивые. Как заработать не работая?
Заставь свой компьютер зарабатывать деньги. В интернете можно . Изучай – это основной инструмент для работы в Интернете. Существуют различные варианты: . Но самым эффективным и популярным является майнинг – добыча электронных криптовалют. Целесообразность заработка определяется мощностью компьютера и видеокарты. окупается за несколько месяцев без учета трат на электроэнергию. Особенностью заработка являются увеличение сложности вычислений, изменение курсов криптовалют и нюансы с выводом в реальные деньги. Поэтому майнеры объединяются в команды (пулы) для добычи монет. Много На самом деле, всё не так уж и сложно если использовать современный NiceHash майнинг, который сам выбирает самый выгодный алгоритм для добычи.
Преимущества нашего пула:
- возможность добычи нескольких криптовалют
- вывод заработанных денег на WebMoney
- форум
- бесплатная помощь в настройке
Сколько можно заработать на распределенных вычислениях?
Всё зависит от мощности вашего компьютера и скорости интернета. На игровом мощном компьютере при частой работе программ заработок может составить до $50 в месяц со всех. Отключайте программы, когда вам необходима нормальная работа компьютера. Используйте только при простоях компьютера, когда общаетесь в соцсетях или слушаете музыку.
Кому подойдут распределенные вычисления за деньги?
- Обладателям мощных компьютеров во время общения в социальных сетях или прослушивания музыки и т.п.
- Офисному планктону, имеющему бесплатный безлимитный интернет и бесплатную электроэнергию на работе. Можно оставить работать компьютер на ночь.
- Администраторам компьютерных сетей.
Подробнее про распределенные вычисления за деньги можно узнать на сайте украинской команды распределенных вычислений
Распределённые вычисления - это способ решения ресурсоемких вычислительных задач при помощи нескольких компьютеров, которые объединены в параллельную вычислительную систему.
Заметный скачок в обеспечении параллельной работы многих компьютеров над одной задачей произошел, когда появились первые персональные компьютеры и электронная почта. В 1988 году Марк Менес и Арьен Ленстра написали программу для разбиения на множители (факторизации) длинных чисел. Чтобы ускорить процесс программу запускали на нескольких не связанных друг с другом компьютерах, каждый из которых обрабатывал свой отдельный фрагмент. Новосозданные блоки заданий рассылались на машины участников с центрального сервера по обыкновенной электронной почте. Для того, чтобы разложить на множители числа длиной в сто знаков сообществу понадобилось два года и несколько сотен персональных компьютеров. После успешного завершения проекта Ленстра-Менеса древо эволюции вычислительных систем пополнила новая жизнеспособная ветвь – распределенные вычисления.
В начале 1990-х, Карл Кесселмен вместе с Иэн Фостер представили их понимание распределенных вычислений (GRID-вычислений). Они использовали сравнение с электрической сетью, где пользователи подключались и использовали услугу. GRID-вычисления опираются во многом на методы, используемые в кластерных вычислительных моделях, в которых многочисленные независимые группы, работают, как сеть потому, что не все они находятся в пределах одной области.
Развитие GRID-технологий предопределило создание т. н. GRID-сетей, участники которых могли общими усилиями обсчитывать сложные задачи. Таким образом, сотрудники IBM создали всемирную команду GRID -вычислений, которая позволила заметно продвинуться в плане борьбы с вирусом иммунного дефицита. Большие команды из разных стран мира соединили свои вычислительные мощности и помогли рассчитать и смоделировать самые перспективные формы для нахождения лекарства от СПИДа…
Принцип работы распределенных вычислительных систем заключается в том, что одна ресурсоемкая задача, решаемая только при помощи суперкомпьютера, при помощи специальной программы-сервера разбивается на тысячи мелких заданий, для обработки которых сгодится любой домашний или даже офисный компьютер за сравнительно короткий промежуток времени. Учитывая, что этих домашних компьютеров можно подключить к проекту несколько тысяч, то общая их производительность может достигать, а то и превосходить вычислительную мощь суперкомпьютеров из ТОП-500. На компьютерах, объединенных для выполнения общей задачи, соответственно, должна быть установлена специальная программа-клиент, принимающая задачи с сервера.
Запустив клиент распределенных вычислений можно наблюдать следующее:
- компьютер опрашивает сервер на наличие новых заданий;
- сервер производит поиск подходящих для вашего ПК типов заданий, и если найдет – выдает их;
- ваш компьютер загружает пакет новых заданий;
- происходит обработка заданий;
- после обработки всех заданий, компьютер отправляет результаты на сервер и запрашивает новые пакеты.
Цикл повторяется снова и снова.
Самой популярной платформой для распределенных вычислений на данный момент является BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing). Первоначально ее разрабатывали для проекта SETI@home. На пользовательские компьютеры устанавливается клиентская часть платформы (BOINC-клиент). Эта программа очень удобна в использовании и позволяет подключаться одновременно к нескольким проектам, собирать статистику своего участия в них и следить за протеканием вычислений.
Почти каждый, кто обладает навыками программирования и у кого созрела достойная поддержки научная идея, может открыть собственный проект распределенных вычислений в сообществе BOINC. Так и сделал ученый-физик из Донецкого Физико-Технического Института (ДонФТИ) Константин Метлов. Почти в одиночку он запустил проект Magnetism@home для расчета магнитных конфигураций цилиндрических наноэлементов. Даже обращая внимание на тяжесть для понимания научной темы, проект очень быстро набрал требуемые вычислительные ресурсы.
Развитие распределенных вычислений постоянно продолжается, основываются новые клиентские платформы. Например с 2006 года в проекте Folding@home ведутся вычисления на игровых приставках Sony Playstation 3 (8 ядерный процессор Cell), выдающий порядка 20 Гфлопс. Так же некоторые проекты считаются на GPU (в основном используется технология Nvidia CUDA). Мощность таких видеокарт составляет порядка 100 Гфлопс, что является очень неплохим показателем (для сравнения мощность последнего топового процессора, имеющего 8 физических ядер составляет 53 Гфопс).
Ты можешь присоединиться к сети распределенных вычислений. Во время простоя твой процессор будет использоваться для тестирования автоматических стратегий на бирже форекс.
Скачай установщик MetaTrader 5 Strategy Tester Agent . Установка программы проста и займет не более нескольких минут.
В закладке MQL5 Cloud Network поставь птички “Allow public use of agents” и “Sell computing resources through a MQL5.community account” . Укажи аккаунт madcash
Всё, настройка программы распределенных вычислений закончена. Теперь свободные мощности твоего компьютера будут использоваться для вычислений стратегий торговли на форексе.
Для участия в программе распределенных вычислений компьютер должен быть онлайн (включен и подключен к Интернету). Работа программы незаметна и программа неактивна во время вашей работы. Количество трафика не превышает 1 Gb в месяц.
Возможные полезные результаты использования параллельных вычислений:
1) Повышение скорости счёта, т. е., проделывание того же объёма работы за меньшее время (интересно, в первую очередь, для задач, имеющих ограничения по времени).
2) Повышение пропускной способности, т. е., проделывание большего объёма работы за то же время (интересно, в первую очередь, для задач, содержащих большие объёмы данных).
3) Повышение мощности, т. е., решение задач большего объёма (интересно, в первую очередь, для задач, модели в которых недостаточно подробны).
Указанные полезные результаты могут быть недостижимы одновременно , с использованием одного и того же набора методов и технологий.
Понятие параллельности вычислений в первую очередь означает их одновременность, т.е., одновременное использование для их проведения различных вычислительных устройств (процессоров, ядер и др.). Сама же одновременность исполнения может использоваться различными способами. Так, например, 1) одинаковое вычисление может одновременно производиться с частями одного набора данных по отдельности (например, задачи метеорологии, распределённые сети в задачах транспорта, вообще распределённые системы управления ); 2) различные вычисления могут одновременно производиться с одним набором данных (например, задача многих тел в молекулярной динамике или в астрофизике); 3) различные вычисления могут образовывать конвейер (pipeline), где каждый вычислитель получает данные частями, обрабатывает их и передаёт следующему вычислителю (например, внутренняя реализация операций над вещественными числами в процессорах).
Для того, чтобы вычисления вообще могли исполняться параллельно/распределённо, требуется их перевод в форму, пригодную для такого исполнения – параллелизация . Выбор конкретной модели параллелизации зависит от характера имеющейся задачи; скалярные вычисления , отдельные части которых необходимо исполняются взаимно последовательно, параллелизации не поддаются.
История
В 1973 году Джон Шох и Джон Хапп из калифорнийского научно-исследовательского центра Xerox PARC написали программу, которая по ночам запускалась в локальную сеть PARC и заставляла работающие компьютеры выполнять вычисления .
В 1978 году советский математик Виктор Глушков работал над проблемой макроконвейерных распределённых вычислений. Он предложил ряд принципов распределения работы между процессорами .Шаблон:R/ref На базе этих принципов им была разработана ЭВМ ЕС-2701 .
В январе 1996 года стартовал проект GIMPS по поиску простых чисел Мерсенна , также используя компьютеры простых пользователей как добровольную вычислительную сеть.
28 января 1997 года стартовал конкурс RSA Data Security на решение задачи взлома методом простого перебора 56-битного ключа шифрования информации RC5 . Благодаря хорошей технической и организационной подготовке проект, организованный некоммерческим сообществом distributed.net , быстро получил широкую известность .
17 мая 1999 года стартовал SETI@home на базе Grid , а в начале 2002 года завершилась разработка Калифорнийского Университета в Беркли открытой платформы BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing), разрабатываемой с апреля 2000 года первоначально для SETI@Home , но первым на платформе BOINC стал проект Predictor@home запущенный 9 июня 2004 года.
Управление вычислительными заданиями
Проблема распределения различных вычислительных задач в рамках распределенной системы относится к проблеме принятия решений в условиях неопределённости . Данная проблема рассматривается в теории принятия решений и в теории неопределённости .
Распределённые операционные системы
Распределённая ОС, динамически и автоматически распределяя работы по различным машинам системы для обработки, заставляет набор сетевых машин обрабатывать информацию параллельно. Пользователь распределённой ОС, вообще говоря, не имеет сведений о том, на какой машине выполняется его работа.
Распределённая ОС существует как единая операционная система в масштабах вычислительной системы. Каждый компьютер сети, работающей под управлением распределённой ОС, выполняет часть функций этой глобальной ОС. Распределённая ОС объединяет все компьютеры сети в том смысле, что они работают в тесной кооперации друг с другом для эффективного использования всех ресурсов компьютерной сети.
В результате сетевая ОС может рассматриваться как набор операционных систем отдельных компьютеров, составляющих сеть. На разных компьютерах сети могут выполняться одинаковые или разные ОС. Например, на всех компьютерах сети может работать одна и та же ОС UNIX . Более реалистичным вариантом является сеть, в которой работают разные ОС, например, часть компьютеров работает под управлением UNIX, часть - под управлением NetWare, а остальные - под управлением Windows NT и Windows 98 . Все эти операционные системы функционируют независимо друг от друга в том смысле, что каждая из них принимает независимые решения о создании и завершении своих собственных процессов и управлении локальными ресурсами. Но в любом случае операционные системы компьютеров, работающих в сети, должны включать взаимно согласованный набор коммуникационных протоколов для организации взаимодействия процессов, выполняющихся на разных компьютерах сети, и разделения ресурсов этих компьютеров между пользователями сети.
Если операционная система отдельного компьютера позволяет ему работать в сети, и может предоставлять свои ресурсы в общее пользование и/или использовать ресурсы других компьютеров сети, то такая операционная система отдельного компьютера также называется сетевой ОС.
Таким образом, термин «сетевая операционная система» используется в двух значениях: как совокупность ОС всех компьютеров сети и как операционная система отдельного компьютера, способного работать в сети. Из этого определения следует, что такие операционные системы, как, например, Windows NT, NetWare, Solaris, HP-UX, являются сетевыми, поскольку все они обладают средствами, которые позволяют их пользователям работать в сети.
Ссылки и примечания
В статье использованы материалы из Википедии .Открытая литература
- Parallel and distributed computation: numerical methods / D.P. Bertsekas, J.N. Tsitsiklis. – Prentice-Hall, 1989 ; Athena Scientific, 1997. – Режим доступа: .]
Все мы смотрели трилогию “Назад в будущее” и представляем, чаще всего, ученых именно в виде Дока — немного сумасшедших, людей, увлеченных какими-то идеями. Иногда и нам хочется почувствовать себя таким же первооткрывателем, проверить гипотезу, доказать теорему, построить машину времени. Или хотя бы провести тест-драйв этой машинки.
Но давайте вернемся в действительность. Машины времени нет. Полеты в космос пока не столь далеки. Болезни не побеждены. “Где же эти ученые? Какая, например, мне польза от открытий Эйнштейна”, — думают многие, когда плывут на теплоходе по океану. А ведь теплоход ориентируется по GPS, спутники которой постоянно курсируют над планетой и помогают точно установить, где находится на Земле приёмник. И если бы не работы Эйнштейна, мы бы не могли пользоваться такой технологией, потому что при скоростях спутников уже заметны эффекты, которые, если их не учитывать, собьют все прицелы GPS. Значит, польза от науки, опосредованная, всё-таки есть. Можем ли мы помочь, если не Доку, то науке?
Наверное многие из вас слышали о волонтёрах — людях, которые добровольно делают что-то, во имя чего-то великого: защита китов, посадка деревьев, уборка мусора, помощь медикам в борьбе с болезнями — как участие в вакцинации народов Африки, так и испытание этих препаратов на себе. Многие люди хотят сделать что-то большое. Так, фонд Билла и Мелинды Гейтс спонсирует разнообразные здравоохранительные программы — предупреждение и лечение туберкулеза, СПИД, борьба с малярией и лихорадками.
Представьте будущее, лет через 10. К вам подходит ребенок, который по “Дискавери” увидел программу о гриппе и спрашивает: “Папа, а ты знал, что раньше люди каждый год болели болезнью гриппа, а недавно ученые открыли средство против него и теперь мы не болеем?”. И вы отвечаете: “Конечно, знаю! Я в этом участвовал.”
Понятно, это — пока фантастика, но вам было б приятно, верно?
А что, если бы вы могли помогать науке и медицине, не жертвуя состояния, как Билл Гейтс, не проливая пот и кровь в волонтерских мероприятиях, не рискуя заразиться от прививаемых людей малярией? Вы скажите, что это фантастика.
Проект по поиску разумной внеземной жизни SETI знаком многим. Сеть радиотелескопов, сканируют небо на предмет необычных сигналов. Необычные — это которые повторяются, но которые нельзя объяснить за счёт человеческой деятельности — радары, спутники, радиостанции — или за счет естественных причин (пульсары, реликтовое излучение и др.). Во время поиска чего-то интересного в этом “шуме”, прослушивается частота за частотой — будто вы крутите медленно настройку радиоприемника, и все это шипение между радиостанциями и является шумом — и в каждой частоте пробуют найти что-то повторяющееся. Как? Каждый сигнал можно изобразить в виде графика функции. Путем сложных вычислений можно “подобрать” формулу, которая бы это описала — выполнить преобразование Фурье для графика. Это невероятно сложно, потому что данных поступает много и над всеми из них требуется проводить долгие расчеты. Использовать для этого суперкомпьютеры было бы дорого.
В 1994 году Дэвидом Джиди была предложена идея использовать для расчета объединенную сеть компьютеров добровольцев, которых постоянно, или же периодически подключены к сети. Данные с телескопов разбиваются на тысячи независимых шумов, на определенных частотах и отсылаются на компьютеры людей, которые согласились помочь в поиске внеземного разума.
Не помешало ли это обычному пользованию компьютерами? Нет — программы были написаны так, чтобы использовать ресурсы, когда он простаивает. Приблизительно так же, как появляется заставка на мониторе . Когда пользователь снова начинает активно работать, например, запускает игру или конвертирует видео, программа “засыпает” и ждет следующего свободного момента. К слову, современные компьютеры часто имеют много процессоров (ядер) и выполнение таких программ может вестись даже во время пользования компьютером так, что пользователь не заметит нагрузки на машину. Программа-клиент периодически подключается к серверу для получения очередной порции данных для вычислений. После завершения расчётов их результаты отсылаются обратно.
Архитектура, которая была таким образом изобретена, называется BOINC (англ. Berkeley Open Infrastructure for Network Computing ) - открытая программная платформа (университета) Беркли для GRID вычислений). Для того чтобы помочь науке теперь достаточно скачать программу клиент BOINC и подключиться к одному из проектов.
Folding@Home (F@H, FAH) - проект распределенных вычислений для проведения компьютерного моделирования свёртывания молекул белка. Цель данного проекта понять технику и принципы биохимического процесса создания (сворачивания) и разрушения (разворачивания) белков. Это требуется для борьбы с такими болезнями, как болезнь Альцгеймера, Паркинсона, диабет, склерозы. В результате вычислительной помощи добровольцев в данном проекте было много симуляций и на их основе было опубликовано множество промежуточных научных работ. Это наибольший из проектов добровольных распределенных вычислений, общая производительность систем, задействованных в нем способна соревноваться с производительностью мощнейших суперкомпьютеров планеты.
Einstein@Home — проверяем гипотезу Энштейна
Einstein@Home — проект, созданный для проверки гипотезы Эйнштейна о гравитационных волнах — способа распространения гравитации во Вселенной. Для этого изучают и составляют подробный атлас “тяжелых” объектов космоса — нейтронных звезд, черных дыр, пульсирующих звезд, чтобы понять как могут распространятся гравитационные волны, если они, конечно, существуют. Наблюдения и измерения в рамках этого проекта позволяют глубже понять и подтвердить (а быть может в будущем — опровергнуть?) общую теорию относительности (Помним GPS?), узнать с какой скоростью перемещаются гравитационные волны — со скоростью ли света, определить физические свойства этих гипотетических волн. Кроме того, с 2009 года часть мощностей проекта и, соответственно, часть вычислений добровольцев направлено на поиски радиопульсаров и других необычных объектов Вселенной.
MilkyWay@Home — астрофизика
MilkyWay@Home — это проект добровольных распределенных вычислений в области астрофизики, целью которого является исследование потоков звездного вещества Млечного Пути и составление высокоточных трехмерных динамических моделей. Сейчас в основном моделируется звездный поток Стрельца. Он имеет нестабильную орбиту и скорее всего образовался в результате сближения карликовой галактики с галактикой Млечный Путь.
World Community Grid — помогаем IBM
World Community Grid (WCG) — проект добровольных распределенных вычислений, созданный IBM, на базе которого создано множество подпроектов. Некоторые из этих подпроектов проводят исследования по борьбе с раком и СПИД. Другие моделируют средства для лучшей очистки питьевой воды, средств борьбы с гриппом и простудой. Решение о том, к каким расчётам следует привлечь первостепенное внимание, принимается совместно с ведущими учёными разных стран.
PrimeGrid — поиск простых чисел
PrimeGrid — это проект добровольных распределенных вычислений, целью которого является поиск простых чисел (которые делятся лишь на 1 и на себя) разнообразных форм. Некоторые важны для проверки гипотез математики, другие для тестирования программного обеспечения или криптографии.
На самом деле проектов, где вы можете помочь науке, частью мощностей вашего ПК, очень много. Перечислим несколько интересных и разнообразных, буквально одной строкой:
sudoku@vtaiwan
— выяснение минимального количества начальных чисел, необходимого для единственного решения головоломки;
Leiden Classical
— численное решение задач классической механики;
Seventeen or Bust
— проверка одной из гипотез математики;
Renderfarm
— создание фермы рендеринга для всех желающих — любой может проявить свои 3D-модели, превратив их в картинку или видео высокой четкости;
Enigma
— Попытка расшифровки некоторых перехваченных и не расшифрованных до сих пор сообщений немцев времен Второй мировой войны;
LHC@home
— проект, позволяющий моделировать поведение пучков частиц в Большом Адронном Коллайдере — эти данные в последствии используются при калибровке установки;
Magnetism@home
— проект по расчету магнитных конфигураций цилиндрических нано-элементов, созданный Константином Метловым из Донецкого физико-технического института. Проект решает задачи статики, динамики и термодинамики для магнитных нано-элементов различной формы.
Очень часто люди с одинаковыми хобби соединяются в группы. Так и с добровольными распределенными вычислениями. Есть множество групп людей, которые соединяются по разным признакам — один университет, одна страна, просто понравилась группа. В Украине есть национальная команда, сайт которой distributed.org.ua . На сайте есть форум, где проводится обсуждение на разные темы и где можно получить более детальную информацию о каждом проекте. Такие же национальные команды есть и в России, и в Польше, и в Германии — во многих странах.
Для того чтобы было интереснее, люди устраивают соревнования — меряются тем, сколько полезной работы сделали и сколько очков (кредитов или Cobblestones) заработали. Количество очков зависит от производительности компьютера , от числа задействованных машин (можно под одним именем использовать несколько компьютеров) и времени, сколько компьютер может заниматься вычислениями. Некоторые проекты несколько раз в год проводят так называемые заезды или челленджи — когда соревнуются команды: кто из команд за определенный промежуток времени заработает больше всех кредитов.
“Недостатком” вашей такой помощи науки может служить увеличивающийся счет за электричество. Это и есть та малая плата, благодаря которой вы, сможете вместе с другими добровольцами победить болезни, решить сложные задачи и сформировать карту нашей Галактики. Возможно вы спросите, можно ли на этом зарабатывать? Нет, нельзя. Да, точно нельзя. Это волонтерская помощь. Безвозмездная.
В этом видео расскажу как подключиться к проекту добровольных распределенных вычислений
Если у вас возникли какие то вопросы, задавайте их в комментариях. Благодарю, что поделились статьей в социальных сетях. Всего Вам Доброго!
Вот уже более шестнадцати лет у каждого пользователя есть хорошая возможность внести посильный вклад в развитие науки. Не нужны денежные пожертвования и даже профессиональный интерес к выбранному предмету исследований. Имеет значение лишь то, какими чертами характера обладает человек и насколько современные компьютеры есть в его распоряжении. При удачном сочетании этих факторов появляются надёжные узлы сетей распределённых вычислений – одного из самых мощных инструментов компьютерной обработки данных.
Благодаря совместным усилиям обычных пользователей удалось сделать множество значимых открытий. Только за последние три года они отыскали 53 пульсара, причём последние семь нашлись совсем недавно – в конце августа 2012 г. Результаты выполненных исследований используются при разработке лекарственных препаратов для лечения сахарного диабета второго типа, болезней Альцгеймера и Паркинсона, других тяжёлых заболеваний. По материалам выполненных работ опубликованы сотни научных статей.
Суперкомпьютеры и распределённые сети
Мощные суперкомпьютеры – это капля в море. Машин, которые представляют собой предмет гордости целых стран и занимают первые строчки рейтинга TOP 500, не так уж много, и на всех их не хватает. Чтобы получить доступ к суперкомпьютеру, требуется сначала обосновать необходимость выбранной задачи, а потом, если доводы оказались убедительными, дождаться очереди и успеть оптимизировать код для выполнения на своеобразной суперкомпьютерной архитектуре.
Сейчас, когда почти у каждого человека дома есть персональный компьютер, а у некоторых и по несколько, появилась возможность производить эффективные распределенные вычисления.О процессоре и ресурсах.
Давайте задумаемся, чем занят наш компьютер, когда мы его используем? Сердцем компьютера является центральный процессор . Именно он производит все математические и логические операции.Ведь каждая компьютерная игра, каждый фильм - это все последовательности операций сдвигов, сложений и переносов отдельных битов (это самый маленький кусочек информации в компьютере). Чем больше операций в секунду может производить процессор - тем он быстрее. Практически все компьютерные игры используют ресурсы процессора на 100%, т.е. процессор отдает максимум скорости на игру. Но все обстоит иначе с просмотром фильмов, редактированием документов и т.д. Например, фильму не нужно использовать весь ресурс процессора, ему нужно лишь столько этого "ресурса", чтобы при просмотре пользователь не видел "скачков" и протяжек. На современных компьютерах просмотр фильма использует всего 10-15 процентов процентов процессора. А редактирование документов и того меньше - 1-4 процента. Получается. что большую часть времени процессор стоит без дела. И как раз эту неиспользуемую часть его времени и ресурса можно использовать под распределенные вычисления.
Что такое распределенные вычисления?
Грубо говоря, это процесс разбиения одного большого расчета, требующего мощнейшего компьютера, на много маленьких фрагментов, и предоставление этих фрагментов на обработку множеству обыкновенных компьютеров. Реализовать это помогает программа BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing - открытая система для распределенных вычислений университета Беркли (спасибо им за FreeBSD =) ))Когда Вы запускаете BOINC на своем компьютере происходит следующее:
1. Ваш компьютер запрашивает список инструкций с сервера. Причем
инструкции зависят от возможностей Вашего компьютера. Например, сервер не
выдаст инструкции которые требуют от вашего компьютера слишком большого
объема оперативной памяти.2. Ваш компьютер скачивает программу и данные для расчетов.
3. Ваш компьютер начинает вычисления.
4. Ваш компьютер формирует выходные файлы расчетов.
5. Ваш компьютер передает результаты на главный сервер и запрашивает данные для нового расчета. Цикл повторяется вновь.
Причем, BOINC работает с минимальным
приоритетом. Это значит, что он получает ресурсы процессора в последнюю
очередь, т.е. если ни одной программе они не нужны. Таким образом, из-за него
производительность системы не ухудшается (и не улучшается =)).
Для представления Вам системы BOINC осталось сказать лишь одно:
Разным
ученым - изобретающим новые лекарства для людей, исследующим болезни,
исследующим космос в поисках внеземного разума, изучающим
гравитационные волны с далеких пульсаров, и другим исследователям,
требуются для расчетов и обработки данных немыслимо (в масштабах целого
института) дорогие вычислительные центры. Программа BOINC дает Вам
возможность помочь исследователям в решении их задач.
Скачать
BOINC и узнать информацию о проектах и достижениях можно на сайте boinc.berkeley.edu
В каких проектах можно принять участие?
- Climateprediction.net : - изучение перемен климата.
- http://einstein.phys.uwm.edu/ : поиск гравитационных импульсов, излучаемых пульсарами.
- http://lhcathome.cern.ch/ : улучшение ускорителя частиц CERN LHC
