Boinc - Распределенные вычисления на благо науки!

Сегодня в области распределённых вычислений значимое событие.

Проект Amicable Numbers который ищет пары дружественных чисел до 10^21 выполнил свою работу на 50 процентов (https://sech.me/boinc/Amicable/server_status.php).

Завершение этого проекта ориентировочно будет в начале 2026 года.

Ну будем надеяться, что хоть когда-то в будущем людям начнёт приходить осознание и вразумление, что обычно компьютер загружает свои ресурсы при обычной работе на доли процента, и что можно установить BOINC, чтобы он незаметно в фоновом режиме проводил вычисления, и все науки, математика, астрономия будут продвигаться и развиваться быстрее.

Скоро будет соревнование по отечественному проекту распределённых вычислений:
https://www.boincstats.com/stats/cha...team/chat/1129

Добро пожаловать на конкурс PrimeGrid, посвященный 20-летию PrimeGrid:

5-дневный обобщенный поиск простых чисел Ферма n = 20 с 12 июня 20:20 UTC по 17 июня 20:20 UTC.

12 июня 2005 года PrimeGrid отметит 20-ю годовщину своего основания, проведя 5-дневный конкурс в рамках проекта GFN-20.
Проект "Обобщенное число Ферма" - это подпроект PrimeGrid, который проверяет простоту чисел вида b ^ n + 1, где b - четное число, а n - целое число в степени 2.

В рамках под проекта GFN-20 проверяются номера, где n = 2^20. Для участия в конкурсе необходимо:

Дождитесь начала тестирования (или установите соответствующее расписание загрузки вашего клиента BOINC), так как задания, выполненные до начала тестирования, не будут учитываться. В разделе настроек PrimeGrid выберите только обобщенный проект Fermat Prime Search n=20.

Важные напоминания:

Примечание по задачам GFN-20:
Genefer (программа, на которой работает GFN-20) устранил необходимость в полной двойной проверке каждого рабочего элемента, заменив ее короткой задачей проверки.
Ожидайте получить несколько заданий примерно на 1% от обычной продолжительности. Обычно срок выполнения некоторых из этих заданий превышает установленный для проверки срок, поэтому убедитесь, что ваш компьютер в состоянии вернуть задания в течение 5 дней. Учитываться будут только задания, выданные после истечения времени начала и возвращенные до истечения времени окончания.

По завершении задания:

Мы убедительно просим пользователей, которые "движутся дальше", прервать выполнение своих задач, а не ОТКЛЮЧАТЬ их, ПЕРЕУСТАНАВЛИВАТЬ или ПРИОСТАНАВЛИВАТЬ. ПРЕРВАННЫЕ задачи можно немедленно переработать, что значительно ускоряет "очистку" до конца задания.

ОТКЛЮЧЕНИЕ, СБРОС и ПРИОСТАНОВКА выполнения задач приводит к тому, что они остаются в подвешенном состоянии до истечения срока их действия. Поэтому мы должны дождаться истечения срока действия задач, чтобы отправить их на завершение. Пожалуйста, подумайте о том, чтобы либо завершить то, что находится в очереди, либо прервать их. Спасибо!

Давайте поговорим об оборудовании:

Поддерживаемые платформы для задач GFN: Windows: процессоры 1: x86, x64.
Графический процессор 2: Nvidia, AMD, Intel ARC.
Linux: процессоры 1: x86, x64, ARM64. Графический процессор 2: Nvidia, AMD, Intel ARC. Mac: Процессор 1: x64, ARM64.
Графический процессор 2: Nvidia, AMD, Apple серии M. Для задач, выполняемых процессором, поддерживается и рекомендуется многопоточность.
Нажмите здесь, чтобы задать максимальное количество потоков.
Все GFN используют задачи быстрой проверки, поэтому нет необходимости в повторных проверках.

Все являются "первыми"!
1 Задачи для процессора недоступны для GFN-15 (n=32768) или "Чувствуете ли вы себя счастливым?".
2 Требуется OpenCL версии 1.1 или выше. В настоящее время производительность GFN-18 WU составляет в среднем 12 часов на процессоре и 21 минуту на графическом процессоре.

В настоящее время производительность GFN-19 WU составляет в среднем 2 дня на процессоре и 1 час на графическом процессоре. В настоящее время производительность GFN-20 WU составляет в среднем 6 дней на процессоре и 3 часа на графическом процессоре.

Чтобы получить общее представление о том, как работает ваш графический процессор, вы можете ознакомиться со списком самых быстрых графических процессоров.
Как и в случае с любыми другими графическими процессорами, чрезмерное нагревание может привести к необратимому отказу оборудования.
Пожалуйста, убедитесь, что ваша система охлаждения достаточно мощная.

Пожалуйста, ознакомьтесь с этим постом для получения более подробной информации о том, как вы можете "нагрузить" свой процессор.

Дополнительная информация:

Преобразователь часовых поясов: С 20:20 UTC 12 июня в 20:20 UTC 17 июня ПРИМЕЧАНИЕ: Часы обратного отсчета на главной странице показывают время на главном компьютере.
Поэтому, если время на вашем компьютере отключено, то и часы обратного отсчета будут показывать то же время. Для точного определения времени используйте время UTC в разделе данных в самом верху, над часами обратного отсчета.

Информация о подсчете очков

Баллы будут начисляться как отдельным участникам, так и командам. Для зачисления будут учитываться только задания, выполненные ПОСЛЕ 20:20 UTC 12 июня и ДО 20:20 UTC 17 июня. Мы будем использовать тот же метод начисления баллов, который в настоящее время используется для начисления баллов в BOINC.
Для присвоения контрольного балла не требуется кворум в 2 человека, т.е. не требуется двойная проверка. Таким образом, за каждый полученный результат будет начисляться контрольный балл. Пожалуйста, обратите внимание, что если результат в конечном итоге будет признан недействительным, оценка будет удалена.
https://www.primegrid.com/forum_thread.php?id=11523

Мой опыт в исправлении ошибки приложения Boinc в части заряда батареи смартфона.

Хотел бы поделиться опытом в исправлении ошибки приложения в части заряда батареи смартфона. Сразу скажу, что описанный способ подходит только для устройств без батареи.

Я совсем не программист, поэтому заранее прошу прощение за описанные костыли.

Телефоны решил собрать в некое подобие кластера. Делаю все из подручных средств. Пока все еще в процессе.

Первая часть кластера готова, подключено к компьютерному БП через преобразователь напряжения 12>5 В.

Прикладываю фото работающих телефонов с модифицированным приложением.

Небольшая предыстория. Ко мне в руки попало несколько смартфонов Vertex Impress Luck без батарей. Оперативки 1 Гб, 4 ядра, Android 8.1. Конечно железо слабое, но было интересно повозиться с этими телефонами и запустить на них BOINC.

Телефоны предполагалось использовать без батарей, провода питания подключал к контактам вместо батареи.
К сожалению, расчеты не запускались, все время висело сообщение:
"Расчеты возобновятся, когда заряд батареи достигнет 90% (в настоящее время 100%) (computing will resume when battery charge reaches 90% (currently 100%))".

В сети решения этой проблемы не нашел, но возможно плохо искал. На форуме boincstats было сообщение, что разработчики знают о такой проблеме, но решения пока нет.

Я подумал, что смогу как-нибудь отключить использование батареи в исходном коде приложения, ломать - не строить. На гитхабе довольно подробная инструкция по компиляции приложения под андроид с помощью WSL. Для модификации использовал версию 8.0.2.

Методом проб и ошибок я сделал следующий костыль. В файле client/cs_prefs.cpp вручную указал значение заряда батареи: int cp = 90;
И это сработало. Приложение скачало задание, и начался расчет.

Но каждые 28 секунд вычисления останавливались и начинались сначала. Оказалось проблема в отсутствии батареи. Хотя у меня уже несколько лет BOINC работает на смартфоне без батареи, там таких проблем не было, но там андроид версии 4.2.

В логе постоянно было сообщение "E/BOINC_GUI( 3087): [MONITOR] Monitor.reportDeviceStatus exception: temperature parsing error."
Приложение не могло определить температуру батареи и постоянно перезапускало вычисления.

Эту проблему я также решил с помощью костыля. В файле android/BOINC/app/src/main/java/edu/berkeley/boinc/client/DeviceStatus.java вручную указал значение температуры батареи: int temperature = 10;

Сейчас приложение работает нормально, уже посчитано несколько заданий Einstein@home.

Костыль про температуру может быть опасен для устройств с батареей, может привести к перегреву батареи и к пожару. Поэтому его можно использовать только для устройств без батареи.

Вот, мой телефон проводит расчет астрофизического задания проекта einstein (Эйнштейн@Home) – это поиск слабых астрофизических сигналов от вращающихся нейтронных звезд (часто называемых пульсарами), используя данные гравитационно-волновых детекторов LIGO, радиотелескопа MeerKAT, гамма-спутника Fermi, а также архивные данные радиотелескопа Аресибо.
https://boinc.ru/o-rv/

Тестирование энергоэффективности и скорости вычислений видеокарт в BOINC проектах

Оригинал статьи находится по ссылке: https://promtechautomat.ru/articles/boinc.php

Результаты исследования от команды ARP (июль 2025 г.)

Африканский проект по дождям (ARP) World Community Grid снова запущен! Мы рады поделиться обновленной информацией о нашем прогрессе с осени 2024 года.

Проект: Africa Rainfall Project
Опубликовано: 8 июля 2025 г.

Введение и обновления

95% фермерских хозяйств в странах Африки к югу от Сахары зависят от осадков для успешного выращивания своих культур. Однако из-за изменений погодных условий, вызванных изменением климата, ожидается значительное уменьшение количества осадков по всему континенту.
Используя приложение Weather Research and Forecasting Model (WRF) с высоким разрешением (1 км), мы проводим моделирование, которое значительно улучшит прогнозы осадков в регионе.

После завершения разработки прогностические модели ARP помогут ученым составлять более точные прогнозы погоды, что в конечном итоге поможет фермерам своевременно собирать урожай, чтобы максимизировать его урожайность.

Крупномасштабное моделирование, проводимое ARP, требует огромных вычислительных мощностей, что было бы невозможно без добровольцев WCG. Моделирование осадков в настоящее время выполнено примерно на две трети и, как ожидается, будет полностью завершено в течение 12 месяцев. Моделирование уникально для всего континента с очень высоким разрешением (1 км), что позволяет моделировать интенсивные конвективные ливни, которые приносят около 80% осадков. По состоянию на 7 июля 2025 года волонтеры помогли получить более 10,5 млн результатов в рамках этого проекта. Мы высоко ценим вашу постоянную поддержку!

Где ИИ терпит неудачу: Сохраняющаяся потребность в проекте по изучению осадков в Африке

По мере быстрого развития возможностей искусственного интеллекта (ИИ) возникает распространенный вопрос: могут ли прогнозы погоды, основанные на ИИ, в конечном итоге заменить сложные и дорогостоящие расчеты физических погодных моделей?

Чтобы понять контекст, рассмотрим ERA5: проект повторного анализа в рамках Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). Он может похвастаться пространственным разрешением с точностью до 31 км и глобальным охватом с 1940 года, включая численные погодные модели, все наземные наблюдения и спутниковые данные. ERA5 является выдающимся научным достижением и в настоящее время представляет собой наиболее точную оценку глобальных атмосферных условий за последние 85 лет, что делает его краеугольным камнем исследований климата.

Несмотря на успех, ERA5 обошелся недешево: около двадцати миллиардов долларов. Чтобы сэкономить деньги, не теряя при этом прогресса, следующим логичным шагом было бы использовать искусственный интеллект для имитации ERA5 и прогнозирования погодных условий по всему миру. Это именно то, что делают большинство крупных компаний, занимающихся ИИ, которые обнаружили, что запуск таких моделей ИИ обходится в миллионы, а не в миллиарды.

Несмотря на то, что искусственный интеллект представляет собой многообещающее решение, к сожалению, прогнозы осадков на основе ERA5 не очень эффективны конкретно для Африки. При сравнении с наземными данными сети TAHMO над Кенией, даже в месячном масштабе времени, ERA5 не отражает аномалии, которые определяют разницу между засухой и наводнением. Следовательно, если все прогнозы основаны на искусственном интеллекте и обучены на ERA5, сеть будет плохо охватывать количество осадков в Африке.

В рамках проекта African Rainfall Project мы создали “ERA5”, который имеет отношение к Африке.

Хотя его временной интервал может быть ограничен, необходимые процессы будут отражены в нужном масштабе для населения. Следующим логичным шагом было бы посмотреть, можно ли использовать искусственный интеллект для имитации физической модели, которая была создана благодаря World Community Grid и тысячам добровольцев по всему миру. Если это удастся, то прогнозирование погоды в Африке сделает огромный шаг вперед.

https://www.tahmo.org/
https://www.worldcommunitygrid.org/r...p1/overview.do

Notice from BOINC
Доступна новая версия BOINC (8.2.4). Страница загрузки
12.07.2025 16:49:46 · больше...

https://boinc.berkeley.edu/download.php