[Proga_Boinc]

BOINC client 7.24.1 Обсуждение

Краткое описание:
Программа-клиент для распределенных вычислений.

Описание:

Используйте свой смартфон или планшет для изучения болезней, предсказания глобального потепления, обнаружения пульсаров и не только! BOINC использует незадействованные вычислительные ресурсы устройства Android и выполняет задания для научно-исследовательских проектов. Вы можете выбрать из нескольких проектов в различных областях науки, например такие как Yoyo@Home, World Community Grid, PrimeGrid, Enigma@Home, OProject@Home, theSkyNet POGS, Asteroids@Home, Einstein@Home и Quake-Catcher Network.

Откуда приходят задания и кому это нужно

Создать проект на платформе BOINC может любой желающий — вся платформа BOINC изначально разрабатывалась в рамках LGPL, поэтому любой может ознакомиться с исходными текстами. В основном этим занимаются различные университеты и научные центры для решения задач, требующих больших вычислительных ресурсов, но не имеющих необходимых материальных средств для покупки суперкомпьютеров, либо мощностей современных суперкомпьютеров недостаточно для решения поставленной задачи.

Какой проект чем занимается(взято с Википедии)

Сама ссылка на страничку в Википедии: BOINC
SETI@home — анализ радиосигналов с радиотелескопа Аресибо, а также ряда других радиотелескопов мира, для поиска внеземных цивилизаций.
World Community Grid — помощь в поиске лекарств для лечения человеческих заболеваний, таких как рак, ВИЧ/СПИД, расчёт структуры белков и другие проекты.
Einstein@Home — проверка гипотезы Альберта Эйнштейна о гравитационных волнах, а также поиск радио- и гамма-пульсаров.
PrimeGrid — поиск различных больших простых чисел.
theSkyNet POGS — построение спектрального атласа ближайшей части Вселенной в области длин волн от ближнего инфракрасного излучения до ультрафиолета по данным GALEX, Pan-STARRS и WISE.
OProject@Home — анализ алгоритмов, доказательство проблемы Гольдбаха.
Asteroids@Home — определение формы и параметров вращения астероидов по данным фотометрических наблюдений.
Quake-Catcher Network — Обнаружение распространения сейсмических волн.
GPUGrid.net — проект, организованный университетом Помпеу Фабра. Проект занимается полно-атомным моделированием молекулярной биологии.
Rosetta@home — вычисление 3-мерной структуры белков из их аминокислотных последовательностей.
Так же там есть возможность добавить менеджер проектов BAM, GridRepublic, Extremeadurathome.

BOINC по умолчанию выполняет расчёты только когда устройство подключено и заряжено, поэтому BOINC не разряжает аккумулятор. Данные передаются через Wi-Fi, поэтому лимиты тарифного плана по передаче данных вашего смартфона не будут превышены. Кроме Wi-Fi можно передавать и по обычному интернету(2g/3g/4g). Имеет очень гибкие настройки(в настройках отметьте пункт "Показать дополнительные настройки и элементы управления").

Требуется Android: 4.1 и выше
Русский интерфейс: Частично

Разработчик: Space Sciences Laboratory, U.C. Berkeley
Домашняя страница: http://boinc.berkeley.edu/
Google Play: https://play.google.com/store/apps/d...berkeley.boinc

Доступна новая версия BOINC (7.24.1).

Описание последней версии
Изменения в версии 7.24.1

Улучшена реализация регулировки процессора значение по умолчанию для настройки «suspend_if_no_recent_input» равно 0, а не 60 если запланированный запрос не удался, укажите URL-адрес планировщика (это может быть проблемой).
Показывать предупреждение, если время простоя для возобновления вычислений превышает время простоя для приостановки вычислений.
Игнорировать старые настройки, отправленные проектами или AM избегайте перепланирования процессоров при наличии заданий MT
Диспетчер: ошибка в диалоговом окне вычислений настроек
Менеджер: добавьте кнопку в журнал событий, чтобы отображать только оповещения (ошибки).
Менеджер: улучшение согласованности контрольных меток и ускорителей.
Менеджер: показывать родные названия для языковых вариантов и только тех, для которых доступны переводы.
Android: в случае приостановки из-за перегрева или зарядки аккумулятора не возобновляйте работу в течение как минимум 5 минут.
Mac: поддержка темного режима в расширенном просмотре
Mac: добавлен стандартный ярлык команды-запятой для пункта меню «Настройки».

(Release notes for the BOINC Client:
Changes in 7.24.1
 improve implementation of CPU throttling
 the default value for the "suspend_if_no_recent_input" pref is 0, not 60
 if sched request fails, show the scheduler URL (that might be the problem)
 Show alert if idle time to resume computing is greater than idle time to suspend computing
 ignore old prefs sent by projects or AM
 avoid overscheduling CPUs in presence of MT jobs
 Manager: computing prefs dialog bug
 Manager: Add button in event log to display only alerts (errors)
 Manager: Improve consistency of control labels and accelerators
 Manager: Show native names for language options, and only those for which translations are available
 Android: if suspend because of battery heat or charge, don't resume for at least 5 minutes.
 Mac: Support Dark Mode in Advanced View
 Mac: Add standard command-comma shortcut for Preferences menu item)

Добавлено через 17 часов 56 минут
Новые приложения OpenCL для графических процессоров AMD в проекте Asteroids@home!

https://asteroidsathome.net/boinc/fo...ead.php?id=967

Всем привет,

Мы с гордостью представляем наши новые приложения OpenCL для графических процессоров AMD!

Процесс разработки занял некоторое время, но нам наконец удалось его построить. Нам еще предстоит доработать много недоработок, но благодаря вам, ребята, и вашим отзывам мы продолжим улучшать код.

Для приложения Linux требуется 64-битная ОС с GLIBC v2.31 или выше, и оно будет работать на большинстве графических карт AMD Radeon и некоторых интегрированных графических процессорах AMD с поддержкой OpenCL 1.1 или выше.

Для приложения Windows требуется 64-битная версия Windows 10 или 11, и оно будет работать на большинстве карт AMD Radeon и некоторых интегрированных графических процессорах AMD с поддержкой OpenCL 1.2 или выше.

Приятного счета и спасибо за вашу поддержку! Команда Asteroids@home.

[Proga_Boinc]

Новый поиск по непрерывным гравитационным волнам

Отправлено 23 июля 2026 года в 12:07:11 UTC


Уважаемые волонтеры Einstein@Home, мы рады объявить о новом исследовании по непрерывным волнам!

Этот запуск будет интегрирован в нашу текущую программу all-sky, способствуя широкому изучению гравитационных волн.

Мы рады, что вы с нами — каждая крупица вычислительной мощности приближает нас к открытию!

Профессор доктор М.Алессандра Папа

https://einsteinathome.org/ru/conten...l-waves-search

[Proga_Boinc]

Альцгеймер и колоссальный объем вычислений

Сейчас по направлению болезни Альцгеймера идет колоссальный объем вычислений.
Это один из главных приоритетов проекта.

Такой массовый наплыв задач по нейродегенеративным заболеваниям именно сейчас объясняется тремя ключевыми факторами:

1. Глобальный сдвиг в мировой науке (Уход от теории амилоидов)

В медицине и фармакологии происходит тектонический сдвиг. Долгое время считалось, что достаточно победить амилоидные бляшки, чтобы вылечить Альцгеймер. Однако терапия, нацеленная только на них, показала слабую эффективность.
Сейчас ученые массово переключились на Тау-белки, механизмы воспаления мозга и изменения в 3D-архитектуре генома клеток. Для этого требуются гигантские новые симуляции «с нуля», которые и легли на плечи волонтеров Folding@home.

2. Синергия с искусственным интеллектом (Интеграция ИИ)
Благодаря прорывам вроде AlphaFold, статическая структура большинства белков уже известна. Но ИИ не умеет точно симулировать динамику — то, как белок движется, скручивается и взаимодействует с лекарствами в реальном времени.
Ученые Пенсильванского университета используют мощности Folding@home, чтобы генерировать массивы данных о движении белков, а затем обучают на них новые нейросети (например, генеративные модели от Microsoft). Это ускорило появление новых проектов в разы.

3. Запуск крупных долгосрочных проектов (Гранты)

Лаборатории консорциума получили серию крупных грантов на детальное картирование кинетики мономеров Aβ42 (амилоид-бета). Цель — поймать момент, когда одиночные безобидные белки начинают склеиваться в токсичные бляшки, и создать молекулу-блокиратор. Поскольку это фундаментальное исследование, объемы данных (Work Units) там исчисляются миллионами задач.

https://foldingathome.org/diseases/n...eimers-disease
https://www.alzheimersresearchuk.org...fers-new-hope/
https://www.technologynetworks.com/g...disease-415007
https://foldingathome.org/news
https://foldingathome.org/news/ai-and-foldinghome
https://foldingathome.org/science/folding
https://foldingathome.org/news/happy-2026-belated

Скрытый текст:

[Proga_Boinc]

Обобщенные числа Ферма в биоинформатике

Скрытый текст:

Обобщенные числа Ферма в биоинформатике

В биоинформатике обобщенные числа Ферма и их математический аппарат применяются для сверхбыстрой обработки геномных данных, бесшовного сжатия ДНК-последовательностей и защиты конфиденциальности биобанков.

Поскольку геном человека огромен (более 3 миллиардов пар нуклеотидов), классические методы вычислений создают вычислительные «пробки». Математика чисел Ферма помогает решать эту проблему на стыке алгоритмов и биологии.

1. Преобразование чисел Ферма (FNT) для сборки генома

Главный инструмент теории чисел Ферма в биоинформатике — это Fermat Number Transform (FNT). Оно заменяет классическое преобразование Фурье при вычислении геномных корреляций.

Поиск перекрытий (Sequence Alignment): Сборка генома из миллионов коротких «прочтений» (reads) требует поиска пересечений между ними. Алгоритмы сворачивают эти строки данных через FNT.

Абсолютная точность без потерь: ДНК кодируется дискретными символами (A, T, G, C). Обычное Фурье-преобразование работает с комплексными числами (с плавающей запятой) и вносит ошибки округления. Расчеты по модулю обобщенных чисел Ферма идут в целых числах в конечном поле (поле Галуа). Это гарантирует 100% точность совпадения нуклеотидов, исключая ложные мутации из-за погрешности процессора.

2. Алгоритмы Шёнхаге — Штрассена в геномике

Выравнивание длинных последовательностей и построение филогенетических (эволюционных) деревьев требуют перемножения огромных строковых матриц и полиномов.

В биоинформатическом ПО используются библиотеки сверхточных вычислений, базирующиеся на алгоритме Шёнхаге — Штрассена.

Базой для этого алгоритма служат операции умножения по модулю обобщенных чисел Ферма (\(a^{2^n}+1\)), что позволяет процессору обрабатывать гигантские строки ДНК за линейно-логарифмическое время \(O(n \log n \log \log n)\) вместо квадратичного.

3. Криптографическая защита генетических данных (Гомоморфное шифрование)
Утечка генома человека опасна, так как раскрывает его предрасположенность к болезням и персональные маркеры. Ученые проводят анализ ДНК в зашифрованном виде.

Вычисления в слепом режиме: Обобщенные числа Ферма используются для создания ключей в системах полного гомоморфного шифрования (FHE) и криптосистемах на решетках (Lattice-based cryptography).

Математические свойства \(a^{2^n}+1\) позволяют медицинским нейросетям искать закономерности и мутации в зашифрованных ДНК-последовательностях, не расшифровывая сам геном пациента и сохраняя врачебную тайну.

4. Хеширование и k-меры (k-mers)

При анализе ДНК последовательности разбиваются на короткие слова фиксированной длины — k-меры.
Чтобы быстро сравнивать миллиарды k-меров, их превращают в числовые хэши.

Обобщенные числа Ферма идеальны в качестве модулей для хэш-функций. Деление по модулю обобщенного числа Ферма на аппаратном уровне сводится к простым битовым сдвигам и вычитаниям, что позволяет хэшировать геномные базы данных «на лету» с минимальной нагрузкой на кэш процессора.

https://boinc.ru/forum/
https://boinc.ru/forum/topic/primegr...7#postid-10483

[Proga_Boinc]

Пытал тут нейросети на проверки актуальности и проверку их же ответов, исключая галлюцинации:

Скрытый текст:

Пытал тут нейросети на проверки актуальности и проверку их же ответов, исключая галлюцинации:

1. Folding@home — КРИТИЧЕСКИЙ ПРИОРИТЕТ №1 (Топовый GPU спасает ситуацию)

Проверка статуса (2026): Проект полностью активен и развивается.
Официальный роудмап на 2026 год включает масштабные спринты по стабилизации структуры мутировавшего белка BRCA1 (снижение риска рака) и блокировке криптических карманов в белках Эбола.
Аргумент: Проект критически нуждается в мощных картах (уровня RTX 4080/5080). Им не хватает мощностей для «тяжелых» симуляций молекулярной динамики крупных белковых соединений (от 1 млн атомов).
Карта Blackwell проглотит такую задачу за часы.
Итог: Реальная польза, 10 из 10. Скачивать специализированный клиент Folding@home (V8.5+).

2. GPUGrid (Барселонский университет) — ВЫСОКИЙ ПРИОРИТЕТ ДЛЯ GPU

Проверка статуса (2026): Проект жив, серверы выдают задачи регулярно. Проверено по логам хостов за июль-август 2026 года (пользователи на картах RTX 3090/4090 успешно сдают задачи).
Аргумент: Этот проект принципиально не рассылает «мелкие» задания. Каждая задача требует огромного объема быстрой видеопамяти и ядер CUDA.GPU с 16 ГБ ультраскоростной памяти GDDR7 идеально подходит под их критерии. Вы будете рассчитывать высокоточную биомедицину и механизмы рака на атомарном уровне.
Итог: Реальная польза, 9 из 10. Работает через BOINC.

3. World Community Grid (WCG) — ЛУЧШИЙ ПРОЕКТ CPU

Проверка статуса (2026): Проект активен под управлением Крембильского института. Ведутся расчеты по поиску онкомаркеров, борьбе с малярией и изучению микробиома.
Аргумент: WCG умышленно не использует видеокарты для большинства своих медицинских исследований (алгоритмы заточены строго под архитектуру CPU).
Топовый CPU здесь действительно на вес золота, так как проект страдает от дефицита мощных процессоров.
Итог: Реальная польза, 9 из 10. Позволяет задействовать процессор, пока видеокарта занята другим проектом.

❌ Коррекция данных (Что отфильтровано как неэффективное)

Rosetta@home: Статус изменен. Согласно официальному заявлению Baker Lab, с приходом ИИ-моделей (AlphaFold и RoseTTAFold) проект радикально сократил классический CPU-фолдинг белков.
Сейчас они используют волонтеров в основном для редкого виртуального скрининга малых молекул.
Серверы часто простаивают без задач. Вывод: Не тратьте ресурсы.

PrimeGrid / Einstein@home: Проекты работают стабильно, но математический перебор простых чисел или поиск пульсаров силами GPU — это экономически нецелевой расход огромной мощности, так как дефицита волонтеров там нет.

https://wiki.bc-team.org/index.php?title=GPUGRID/en