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BOINC:修订间差异

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== 運行原理 ==
== 運行原理 ==
安裝BOINC軟件的電腦在閒置時,會使用電腦的[[CPU]]或[[圖形處理器|GPU]]進行運算。即使電腦正使用,BOINC將利用空閒的CPU週期作計算。如果志願者的電腦裝有[[NVIDIA]]、[[ATI]]或[[Intel]]的GPU,則某些BOINC專案的算速度单纯使用CPU的版本提高2至10倍<ref>{{cite web|url=http://boinc.berkeley.edu/cuda.php|title=Use your NVIDIA GPU for scientific computing|language=en|accessdate=2009-03-12|quote=With NVIDIA's assistance, some BOINC-based projects have applications that run on NVIDIA GPUs using CUDA. These applications run from 2X to 10X faster than the CPU-only version.}}</ref>。
安裝BOINC軟件的電腦在閒置時,會使用電腦的[[CPU]]或[[圖形處理器|GPU]]進行運算。即使電腦正使用,BOINC將利用空閒的CPU週期作計算。如果志願者的電腦裝有[[NVIDIA]]、[[ATI]]或[[Intel]]的GPU並選擇使用其作為運算硬體,則某些BOINC專案的算速度單純使用CPU的版本提高2至10倍<ref>{{cite web|url=http://boinc.berkeley.edu/cuda.php|title=Use your NVIDIA GPU for scientific computing|language=en|accessdate=2009-03-12|quote=With NVIDIA's assistance, some BOINC-based projects have applications that run on NVIDIA GPUs using CUDA. These applications run from 2X to 10X faster than the CPU-only version.}}</ref>。


當志願者使用電腦參與BOINC專案時,BOINC會與專案的[[伺服器]]連線,伺服器會向電腦提供工作單位(Workunit,簡稱WU),然後電腦會對工作單位作運算,等待運算完成後,BOINC將把結果上傳至專案伺服器。
當志願者使用電腦參與BOINC專案時,BOINC會與專案的[[伺服器]]連線,伺服器會向電腦提供工作單位(Workunit,簡稱WU),然後電腦會對工作單位作運算,等待運算完成後,BOINC將把結果上傳至專案伺服器。


專案伺服器負責協調各志願者電腦的工作,包括發送工作單位、接收已處理的結果、核對大量的結果再作處理,成為研究人員需要的數據。由於個別的電腦可能會在運算過程出現錯誤,所以伺服器一般會把同一工作單位傳送至多個志願者,並比較各個結果。
專案伺服器負責協調各志願者電腦的工作,包括發送工作單位、接收已處理的結果、核對大量的結果再作處理,成為研究人員需要的數據。由於個別的電腦可能會在運算過程出現錯誤,所以伺服器一般會把同一工作單位傳送至多個志願者,並比較各個結果。


BOINC設有積分系统,積分間接反映志願者的貢獻在BOINC上可以運行的專案千差萬别,比如專案A的工作包在某台電腦上需要3小時完成,而專案B的工作包在該電腦上需要30個小時才能完成,顯然用完成的工作包的數目來衡量工作量是不可行的;類似的,電腦性能也有差别,用CPU時間來衡量工作量是不行的。積分系统只能通過一定的算法得到志願者實際完成的計算量。
BOINC設有積分系统,積分間接反映志願者的貢獻在BOINC上可以運行的專案千差萬别。例如專案A的工作包在某台電腦上需要3小時完成,而專案B的工作包在該電腦上需要30個小時才能完成,顯然用完成的工作包的數目來衡量工作量是不可行的;而不同電腦性能也有差别,用CPU時間來衡量工作量是不行的。積分系统只能通過一定的算法得到志願者實際完成的計算量。


BOINC從版本6.4.5起,開始支持[[通用圖形處理器|GPU運算]],目前有[[GPUgrid.net]]、[[SETI@home]]、[[Milkyway@home]]、[[AQUA@home]]、[[Collatz Conjecture]]和[[DNETC@Home]]等多個GPU專案。
BOINC從版本6.4.5起,開始支持[[通用圖形處理器|GPU運算]],目前有[[GPUgrid.net]]、[[SETI@home]]、[[Milkyway@home]]、[[PrimeGrid]]、[[Collatz Conjecture]]和[[DNETC@Home]]等多個GPU專案。


為帮助用户管理BOINC平台项目,BOINC 户管理器(BOINC Account Manager)讓用户可以很方便和管理不同目。
用户亦可使用BOINC 户管理器(BOINC Account Manager)方便参和管理不同BOINC平台項目。


== 項目/專案 ==
== 項目/專案 ==

2015年5月25日 (一) 16:47的版本

BOINC
開發者伯克利加州大学太空科學實驗室
当前版本7.4.36(Windows版本)(2015年1月1日,​9年前​(2015-01-01
预览版本7.3.11(2014年3月10日,​10年前​(2014-03-10 [1]
源代码库 編輯維基數據鏈接
操作系统GNU/Linux, Mac OS X, Windows, Android
类型分佈式計算網格計算
许可协议LGPL v3
网站boinc.berkeley.edu

伯克利開放式網絡計算平台(英語:Berkeley Open Infrastructure for Network Computing,簡稱BOINC)是目前主流的分佈式計算平台之一,由加州大學柏克萊分校電腦學系發展出的分佈式計算系統。原本專為SETI@home項目而設計,目前納入的領域包括數學醫學天文學氣象學等。BOINC匯集全球各地志願者的電腦或移動裝置,提供運算能力給研究者。截至2013年8月,BOINC在全世界有約630,122台活躍的主機,提供約7.054PetaFLOPS(PFLOPS)的運算能力。[2]一說活躍的主機有約396,549台,運算能力約7.267PFLOPS。[3]

運行原理

安裝BOINC軟件的電腦在閒置時,會使用電腦的CPUGPU進行運算。即使電腦正在使用,BOINC將利用空閒的CPU週期作計算。如果志願者的電腦裝有NVIDIAATIIntel的GPU並選擇使用其作為運算硬體,則某些BOINC專案的計算速度將比單純使用CPU的版本提高2至10倍[4]

當志願者使用電腦參與BOINC專案時,BOINC會與專案的伺服器連線,伺服器會向電腦提供工作單位(Workunit,簡稱WU),然後電腦會對工作單位作運算,等待運算完成後,BOINC將把結果上傳至專案伺服器。

專案伺服器負責協調各志願者電腦的工作,包括發送工作單位、接收已處理的結果、核對大量的結果再作處理,成為研究人員需要的數據。由於個別的電腦可能會在運算過程出現錯誤,所以伺服器一般會把同一工作單位傳送至多個志願者,並比較各個結果。

BOINC設有積分系统,積分間接反映志願者的貢獻,因為在BOINC上可以運行的專案千差萬别。例如專案A的工作包在某台電腦上需要3個小時完成,而專案B的工作包在該電腦上需要30個小時才能完成,顯然用完成的工作包的數目來衡量工作量是不可行的;而不同電腦的性能也有差别,用CPU時間來衡量工作量亦是不行的。積分系统只能通過一定的算法得到志願者實際完成的計算量。

BOINC從版本6.4.5起,開始支持GPU運算,目前有GPUgrid.netSETI@homeMilkyway@homePrimeGridCollatz ConjectureDNETC@Home等多個GPU專案。

用户亦可使用BOINC 帳户管理器(BOINC Account Manager)方便参與和管理不同BOINC平台項目。

項目/專案

旧的BOINC標誌

生物學、醫學

氣象學、地球科學

物理、化學、天文學

  • Test4Theory —也称"LHC2.0"。利用虚拟机模拟粒子加速器的项目。

數學

電腦、資訊科技

除分布式计算以外的应用

尽管BOINC一般被用于进行志愿计算,但其平台也可用来搭建公司私有计算网格、创建校园虚拟超级计算网格。[5]

搭建公司计算网格

搭建这样的BOINC网格主要有几个步骤:

  • 架设、安装BOINC服务器和客户端
  • 关闭外围网络的帐户创建

这样的网格与公用网格相比,具有作弊概率低、运算效率高(工作包不用担心过期)的优势。

创建校园虚拟计算网格

创建这样的网格方法类似公司网格,一个较低端的服务器(约一万美元)就能胜任几万客户端的调度工作。伦敦的威斯特斯顿大学创建了一个这样的网格,据估计,一年可节省约£125,000。[6]

参考文献

  1. ^ BOINC所有版本下載頁面
  2. ^ BOINCstats.com自動更新的統計數據
  3. ^ BOINC首頁統計數據
  4. ^ Use your NVIDIA GPU for scientific computing. [2009-03-12] (英语). With NVIDIA's assistance, some BOINC-based projects have applications that run on NVIDIA GPUs using CUDA. These applications run from 2X to 10X faster than the CPU-only version. 
  5. ^ BOINC
  6. ^ DIY SUPERCOMPUTER SAVES £1,000S--University of Westminster

外部链接

参见