А вот кто то уже компьютер Мас мини с процессором М1 от Эппл использует в проекте Rosetta@Home
А вот кто то уже чип М1 в компьютере Мас мини, от Эппл использует в проекте Rosetta@Home
0 просмотренных постов скрыто
Folding@home: Покажем буржуям, чего стоят наши валенки, балалайки и медведи!
Folding@home: Покажем буржуям, чего стоят наши валенки, балалайки и медведи!
Компьютерное железо
Жила-была отечественная команда распределенных вычислений TSC! Russia. Жила мирно, никого не трогала, но плавно двигалась вверх в командном рейтинге. И всё было бы и дальше тихо, спокойно и замечательно, если бы не обогнали они западную Overclock.net, поднявшись с 8 места на 7.
Буржуи засуетились и начали подтягивать дополнительные мощности с целью вернуть себе лидерство под девизом «we cant let the Russians win!».
Наши про это прознали, и естественно, их это задело. Логично рассудив «а чем мы хуже?», под лозунгом "Покажем им, чего стоят наши валенки, балалайки и медведи!" TSC! Russia включились в борьбу.
Началось противостояние команд. Поскольку OCN стали наращивать мощности уж очень активно, наши начали сливать, почти уступив заветное место в рейтинге.
Тогда было принято решение подтянуть внекомандные ресурсы, хотя бы на время — чтобы поставить заносчивых соперников на место.
На призыв случайно наткнулся и я. И, знаете, заинтересовался =). Поэтому решил предложить и хабражелезячникам.
Интересовались проектами распределенных вычислений, но не знали, с чего начать? Отличный повод определиться!
Уже участвуете, но сами по себе? Присоединяйтесь к команде!
Компьютер работает круглые сутки, а в основном выполняет роль качалки? Займите его другими полезными делами!
Присоединиться на время или как постоянный участник — решать уже вам самим.
В любом случае, как сказал один из членов команды:
Наше состязание с буржуями только на пользу науке. И они нехило раскочегарились, и мы заметно поднажали.
Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
Показать полностью
2
Владельцы нового флагмана Xiaomi смогут поучаствовать в распределенных вычислениях программы Boinc
Владельцы нового флагмана Xiaomi смогут поучаствовать в распределенных вычислениях программы Boinc
28.12.2020 https://4pda.ru/2020/12/28/380061/
Xiaomi Mi11 — первый смартфон на базе новейшего флагманского процессора Snapdragon 888 от Qualcomm. Владельцы этого аппарата смогут использовать мощь чипсета для игр, съёмки видео и фото в высоком разрешении и других ресурсоёмких задач. Как стало известно, при желании они даже смогут принять участие в разных научных исследованиях.
Производительность нового процессора Snapdragon 888 для многих может оказаться избыточной. Поэтому в Xiaomi придумали, как с пользой использовать эту мощь. Новый флагман Mi11 стал официальным мобильным вычислительным терминалом, сертифицированным BOINC.
BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) — разработанная в Калифорнийском университете Беркли открытая программная платформа, позволяющая всем желающим пожертвовать часть производительности своих компьютеров для разных исследований, таких как обнаружение внеземной цивилизации, изучение гравитационных волн, поиск лекарств от самых опасных заболеваний — рака, СПИДа и даже коронавируса.
Пока неясно, позволят ли владельцам Xiaomi Mi11 выбирать, хотят ли они делиться производительностью своих смартфонов. Обычно это происходит добровольно и тогда, когда устройство не используется.
Показать полностью
2
Презентация ученика 7 класса по информатике
Презентация ученика 7 класса по информатике
Показать полностью
11
OpenPandemics - COVID-19 приближается к первому этапу лабораторного тестирования потенциальных методов лечения
OpenPandemics - COVID-19 приближается к первому этапу лабораторного тестирования потенциальных методов лечения
Автор: Исследовательская группа OpenPandemics
29 октября 2020 г. Резюме
В этом обновлении команда Forli Lab из Scripps Research дает нам взгляд на три вирусных белка, которые они изучают в настоящее время, и описывает свои планы на ближайшее будущее.
Background
https://www.worldcommunitygrid.org/research/opn1/researchers...
Наша команда в Scripps Research проводит симуляции молекулярного моделирования, чтобы найти возможных кандидатов для разработки методов лечения COVID-19. Чтобы добиться успеха, мы сотрудничаем с World Community Grid, чтобы получить огромные вычислительные мощности, необходимые для проведения миллионов смоделированных лабораторных экспериментов.
В этом обновлении мы познакомим вас с тремя вирусными белками, которые мы в настоящее время изучаем, обрисовываем наши планы по изучению большего количества белков с помощью World Community Grid и дадим вам знать, где мы находимся в процессе получения. потенциальных методов лечения для наших сотрудников лаборатории для тестирования. (Мы близки!)
Но сначала член исследовательской группы доктор Мартина Маритан создала инфографику о проекте, чтобы помочь обрисовать полный процесс исследования. Вы можете щелкнуть здесь, чтобы увидеть полную информацию.
Кроме того, вот определения нескольких терминов, которые помогут вам лучше понять наше обновление.
https://forlilab.org/wp-content/uploads/sites/32/2020/10/cel...
Поза лиганда: поза лиганда - это одно из возможных расположений для данной молекулы. В рамках этого проекта у нас есть несколько поз лиганда для каждого химического соединения, и мы выбираем лучшую.
Молекулярная стыковка: этот процесс представляет собой изучение того, как две или более молекулы подходят друг другу, например, как белок в клетке человека или вирусе сочетается с химическим соединением.
В OpenPandemics - COVID-19 мы можем масштабно использовать этот процесс, благодаря огромной вычислительной мощности World Community Grid, путем виртуального скрининга миллионов химических соединений, чтобы увидеть, какие из них могут связываться с белками вируса SARS-Cov2, вызывающего COVID -19.
Вирусные белки: это белки, генерируемые вирусом (в этом проекте SARS-Cov2).
Управление данными и анализ
В предыдущем обновлении мы подробно рассказали, как нам удалось сжать результаты дальше, чем это возможно при традиционном сжатии данных, передавая только переменные позы каждого лиганда (которые мы технически называем «геном»). Это краткая информация о том, что происходит после «регидратации» этих поз, или, другими словами, о том, как мы анализируем результаты.
Все создаваемые вами данные анализируются в несколько этапов. Первый этап происходит, когда мы получаем пакеты (или партии единиц работы) из World Community Grid. Мы анализируем каждую содержащуюся в них позу лиганда (каждый пакет содержит около полумиллиона поз) и фиксируем конкретные взаимодействия с белком-мишенью. Эти взаимодействия могут быть водородными связями, неполярными взаимодействиями или, что наиболее важно для реактивной стыковки, возникновением химической реакции между чястями белка и целевыми остатками.
Эта информация вместе с геномом результата - это то, что мы храним в нашей базе данных результатов для следующего этапа анализа. В настоящее время благодаря вашим целенаправленным усилиям вы создали в общей сложности около 6,8 миллиарда поз лигандов, занимающих около 20 ТБ памяти. Хотя это большой объем данных - и мы недавно обновили наш сервер базы данных, увеличив объем хранилища (250 ТБ!) Именно по этой причине, - это все еще примерно столько, сколько потребуются отдельные координаты для каждой позы. Хотя этот этап анализа является наиболее затратным с точки зрения вычислений, в настоящее время мы можем анализировать примерно в четыре раза больше пакетов в день, чем мы получаем, используя только один вычислительный узел.
Второй этап анализа включает несколько уровней фильтрации по всему набору результатов с использованием взаимодействий, которые мы зафиксировали на первом этапе. Мы начинаем с широкого фильтра, основанного на энергии лиганда и взаимодействиях с остатками, представляющими интерес для данной мишени. Этот запрос к базе данных возвращает идентификаторы отдельных поз. Затем эти позы классифицируются по критериям выбора, которым они соответствуют. Эти критерии выбора специфичны для конкретной цели и включают такие вещи, как «взаимодействует с x, но не взаимодействует с y», «водородные связи с z» и другие. Наконец, позы лигандов, отвечающие всем наиболее важным критериям, регидратируются (т.е. восстанавливаются их фактические трехмерные координаты) и сохраняются в качестве потенциальных кандидатов. В настоящее время на этом этапе анализа выявляется около 20 000 потенциальных кандидатов из 6,8 миллиардов поз лиганда.
Заключительный этап анализа - вручную отобрать наиболее перспективные молекулы для экспериментального тестирования нашими сотрудниками. Процесс выбора состоит из визуального осмотра пристыкованных поз для оценки нескольких аспектов, которые необходимы этим молекулам для связывания белка, но которые часто не моделируются должным образом при стыковке. Комплементарность формы - один из этих аспектов: молекула должна хорошо помещаться в белковый карман, без чрезмерного пустого пространства между молекулой и белком. Другой важный аспект - деформация - молекула не должна вступать в неблагоприятное взаимодействие с собой, чтобы поместиться в кармане.
Из 20 000 потенциальных кандидатов мы отобрали около 70 молекул для экспериментального тестирования и в ближайшее время собираемся их заказать! (См. Раздел «Создание виртуальных молекул РЕАЛЬНОСТЬ» ниже.)
Текущие пакеты
Текущие пакеты нацелены на три вирусных белка (см. Видеоролики выше, созданные членом исследовательской группы доктором Жеромом Эберхардтом): nsp3, nsp5 и nsp15. Это первый раз, когда молекулы состыковываются с nsp5 и nsp15.
Все молекулы содержат акриламидную группу, которая может вступать в реакцию с некоторыми цистеинами вирусных белков. Все эти акриламидсодержащие молекулы доступны в базе данных ZINC или напрямую у наших поставщиков химических веществ, что гарантирует их разумную цену или простоту синтеза иным способом.
Новые цели
Пока мы продолжаем готовить пакеты для текущих целей, мы уже изучаем новые, для которых мы проведем следующие просмотры. Один из них - неструктурный белок 8 (nsp8).
Подобно другим коронавирусам, SARS-CoV-2 представляет 16 неструктурных белков, которые являются высококонсервативными и выполняют различные функции, включая образование комплекса репликации-транскрипции. Среди них Nsp8 представляет собой коронавирусный неструктурный белок, который вместе с nsp7 взаимодействует и регулирует РНК-зависимую РНК-полимеразу (nsp12 или RdRp), которая катализирует синтез вирусной РНК во время инфекции. По сути, nsp8 и nsp7 действуют как кофакторы, стимулирующие полимеразную активность nsp12, играя ключевую роль в цикле репликации и транскрипции вируса.
https://www.rcsb.org/structure/6NUR
Со структурной точки зрения, nsp8 принимает разные конформации в зависимости от взаимодействующего партнера, в частности, он находится в «закрытой конформации», когда он связан с nsp7, и в «открытой конформации», когда он связан с nsp12. Мы начали наше исследование с тройного комплекса nsp7-nsp8-nsp12 (Pdb id: 6NUR), сосредоточив внимание сначала только на белке nsp8 на границе с nsp12, который представляет собой два остатка цистеина 114 и 142 соответственно.
В сотрудничестве с лабораторией Gervasio мы решили изучить доступность этих карманов, содержащих остатки цистеина, с помощью динамического моделирования в воде и сорастворителе. Впоследствии тщательный отбор структур nsp8, полученных из динамики, будет затем использоваться в качестве входных мишеней для виртуального скрининга библиотек реактивных фрагментов.
Делаем виртуальные молекулы РЕАЛЬНЫМИ
Мы работаем с поставщиком химикатов Enamine, который предоставит физические аналоги молекул, которые были состыкованы с помощью World Community Grid. Эти молекулы взяты из их РЕАЛЬНОЙ базы данных, набора молекул, для которых у них запланирован синтетический путь, но которые не обязательно были синтезированы в прошлом. Их РЕАЛЬНЫЙ каталог содержит 1,36 миллиарда молекул, которые мы можем сразу проверить и синтезировать по запросу. Это позволяет нам исследовать больше химического пространства, чем мы могли бы с существующими физическими библиотеками.
Это означает, что вскоре мы отправим молекулы нашим сотрудникам для проверки результатов нашего скрининга и, надеюсь, приблизим нас на шаг к первым ингибиторам!
Спасибо всем, кто поддерживает OpenPandemics - COVID-19!
Показать полностью
2
3
Кранч-центр команды "Russia Team" для проекта SAT@home аккаунта BOINC.RU
Кранч-центр команды "Russia Team" для проекта SAT@home аккаунта BOINC.RU.
Работа в режиме 24/7 на пользу Российской науки.
http://www.boinc.ru/team/russia_team.aspx
Проект достиг заявленной суммы. Это большой успех.
И возможен он стал только благодаря Вам – тем, кто поверил в нас и нашу идею, тем, кто поддержал наш проект информационно и материально. Огромное спасибо всем нашим спонсорам.
Так вышло, что одновременно и параллельно со сбором средств на «Кранч-центр» нашлись желающие пожертвовать и часть комплектующих для сборки компьютера. Это существенно экономит материальные затраты и позволяет нам подумать не о «минимально приемлемом процесcоре типа INTEL i5 (по возможности - i7).» Теперь можно замахнуться на нечто более серьезное.
Конкретно, мы считаем, что уже собранной суммы нам должно хватить на приобретение мощного 6-ти ядерного процессора XeonE5-2620v2 и материнской платы, рассчитанной на установку двух таких процессоров. Это позволяет в дальнейшем модернизировать компьютер, установив второй процессор и получить в итоге мощную вычислительную систему из 12-ти реальных вычислительных ядер (или 24-х в общей сложности с гипертрейдингом).
Но ведь впереди еще более 20 дней. И, возможно, этот проект еще кого-то сможет заинтересовать. И, инвестировать в него гораздо интересней, если видеть перед собой новую и ясную цель. И достигнув первоначальной цели мы решили поставить перед собой новую, более амбициозную цель и вместе с Вами попытаться её достичь.
Новая цель – собрать средства для сборки мощной двухпроцессорной системы на базе процессоров XeonE5.
Если мы сумеем собрать сумму в 80000 рублей (с учетом налогов и отчислений) можно рассчитывать на системы на базе 2-х процессоров XeonE5-2620v2 2.0Ггц и 32ГБ ОЗУ
Если сумма сбора превысит 100 000 рублей, то появится возможность поставить более мощные процессоры - XeonE5-2630v2 2.6ГГц
Ну, вот такие оптимистичные цели мы ставим перед собой и перед Вами, конечно. Давайте вместе попытаемся их достичь.
Общественное участие в научных исследованиях.
Существует интересная компьютерная технология, позволяющая каждому желающему оказать поддержку научным исследованиям. Это - распределенные научные вычисления, которые оказывают серьезную помощь во многих научных исследования. Для таких вычислений жертвуют вычислительное время своих компьютеров многие добровольцы, зачастую объединяясь в команды.
Команда "Russia Team" - одна из крупнейших отечественных команд, участвующих в этом добровольческом движении. Команда поддерживает многие научные проекты, но в первую очередь нам хочется помогать отечественным ученым, предоставляя время работы своих компьютеров для выполнения научных исследований.
Как происходит такая компьютерная помощь?
Добровольцы с использованием интернета и специального программного комплекса (BOINC-менеджера) получают данные, которые обрабатываются на компьютере. После обработки результаты отправляются в научный центр для дальнейшего анализа и использования.
Кому конкретно мы хотим помогать?
Сегодня в приоритете два российских проекта:
SAT@home - проект Института динамики систем и теории управления Сибирского отделения РАН
OPTIMA@home - проект Института системного анализа РАН
О проекте SAT@home мы рассказывали в газете "Троицкий вариант - Наука", в статье "Охотники за квадратами». http://trv-science.ru/2012/12/11/okhotniki-za-kvadratami/
Проекты занимаются исследованиями в области молекулярной динамики (OPTIMA), а также математики и криптографии (SAT).
Почему мы разместили это объявление?
Оба проекта имеют доступ к высокопроизводительным научным вычислительным ресурсам, но их недостаточно. И для исследований нужны дополнительные вычислительные мощности. Такие мощности и предоставляют сотни и тысячи добровольных участников из разных стран. Но к сожалению, большинство волонтеров не могут себе позволить постоянно держать включенными дома свои компьютеры. Удорожание электроэнергии, шум вентиляторов, выделяемое тепло заставляют ограничивать время работы домашних компьютеров. И страдает от этого научный проект.
Для чего нужны деньги?
Средства нужны для приобретения компьютера.
Разумеется, для эффективного использования станция должна быть достаточно мощной, поэтому в качестве минимально приемлемого процесcора рассматривается ЦП типа INTEL i5 (по возможности - i7). Кроме того, само "железо" должно быть достаточно надежным и качественным. Исходя из этих начальных требований и была определена минимальная стоимость проекта (с учетом налоговых и комиссионных отчислений, принятых на Boomstarter). На даном этапе комплектование отдельной графической платой для расчетов не планируется (эта экономия идет в пользу более мощного процессора). В случае, если собранный бюджет превысит минимальный запланированный, то будут рассмотрены варианты по дополнительному оснащению графической вычислительной системой и повышению общих вычислительных параметров станции, для возможного участия и в других научных проектах.
Где будет установлен компьютер?
http://forum.boinc.ru/default.aspx?g=posts&m=66837#post66837
Наши друзья из московского научного института предложили использовать выделенное серверное помещение с кондиционированием и электропитанием для размещения общекомандной вычислительной станции, способной работать круглосуточно и без выходных. Вот эту идею постоянно работающего, исключительно на нужды научных проектов, компьютера нам и хотелось бы воплотить в жизнь. Компьютер будет считать не в пользу кого-то из участников (кранчеров) и не стоять у кого-то дома. Он будет установлен в этом помещении и выполнять научную работу под флагом команды "Russia Team" , под общекомандным аккаунтом - BOINC.RU, в пользу проектов и всей команды.
Кстати, в этом помещении уже "трудится" подобный общекомандный компьютер другой российской команды - "Crystal Dream".
Отчет о результатах этого проекта (как при успешном завершении, так и в случае неудачного сбора средств) будет опубликован на сайте BOINC.RU.
Благодарю всех за внимание и надеюсь на Вашу поддержку.
Частые вопросы
Какова результативность научных вычислений, которые выполняются в названных Вами научных проектах?
Вы хотите просто купить себе новый компьютер?
Почему Вы собираете обычный (хоть и мощный) системный блок?
Сейчас Кранч-центр команды "Russia Team" - это компик в Пензе - AMD Ryzen 9 3900X 12-Core Processor.
http://gerasim.boinc.ru/users/viewHostDetail.aspx?hostid=467...
Показывает фантастические результаты! Никакие Ксеоны и рядом не валялись. Поздравляю всех нас!
Отличный командный сервер!
Считает разные проекты. Сейчас, в основном, Герасима.
Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
Показать полностью
2
AMD поддержала распределенные вычисления в исследованиях COVID-19
AMD поддержала распределенные вычисления в исследованиях COVID-19
Опубликовано: 19.09.2020
Подпроект (пока единственный) TN-Grid gene@home получает доступ к двум серверам с процессорами Epyc и восьми вычислительным картам Radeon Instinct (MI50) в течение одного года в рамках гранта AMD на исследования COVID-19. К сожалению, было бы слишком обременительно передавать на аутсорсинг серверные услуги TN-Grid этим машинам, так что влияние на проект BOINC останется управляемым. Вместо этого ресурсы следует использовать, например, для тестирования алгоритмов, основанных на глубоком обучении.
AMD расширяет финансирование высокопроизводительных вычислений COVID-19 на другие исследовательские институты
Наш проект gene@home (осуществляемый в Университете Тренто, Италия) был выбран AMD в качестве бенефициара финансирования высокопроизводительных вычислений COVID-19, см. Официальное объявление:
https://www.amd.com/de/corporate/hpc- фонд
Мы очень благодарны за это пожертвование, оно предоставит нам доступ к высокопроизводительным вычислительным узлам для продвижения наших исследований. Дополнительную информацию и комментарии можно найти здесь: https://gene.disi.unitn.it/test/forum_thread.php?id=291 (англ.)
16 сентября 2020 г.
Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
Показать полностью
2
Вычислительная биология проект GEne Networks для распределенных платформ
Показать полностью
19