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BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) Projekt & App

BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) ist kostenlos und Open Source. Software Damit können Nutzer die ungenutzte Rechenleistung ihres Computers für die wissenschaftliche Forschung spenden. Es wurde am Space Sciences Laboratory der UC Berkeley ursprünglich für SETI@home entwickelt und 2002 als allgemeine Plattform veröffentlicht.

So funktioniert es: Sie installieren den BOINC-Client und wählen die Forschungsprojekte aus, die Sie unterstützen möchten. Wenn Ihr Computer im Leerlauf ist oder eine von Ihnen festgelegte Leistungsgrenze erreicht hat, lädt der Client kleine Datenpakete vom Projektserver herunter, berechnet sie und lädt die Ergebnisse hoch. Anschließend werden die Ergebnisse von Tausenden oder Millionen von Rechnern freiwilliger Teilnehmer zusammengeführt. Redundanz (die gleiche Aufgabe wird an mehrere Freiwillige gesendet) hilft, Fehler und Betrug aufzudecken.

Unsere Ansicht: Offensichtlich kann man es von beiden Seiten betrachten: als Berechnungswerkzeug (für die Wissenschaftler, die ein Berechnungsprojekt dafür erstellen) oder als Sponsor (für Benutzer, die das GOINC P2P-Tool hosten, um bei den Berechnungen für die ausgewählten Projekte zu helfen und außerdem Gridcoin als Belohnung zu verdienen).

Wofür es verwendet wird: Die Projekte umfassen Astronomie (Einstein@Home sucht nach Gravitationswellen und Pulsaren), Biologie und Medizin (Rosetta@home für Proteinstrukturen, World Community Grid für Gesundheits- und Nachhaltigkeitsforschung), Klimamodellierung (climateprediction.net) und Mathematik (Projekte zur Suche nach Primzahlen und zahlentheoretischen Mustern).

Warum das wichtig ist: Freiwilliges Rechnen ermöglicht Forschungsgruppen die Rechenleistung von Supercomputern zu einem Bruchteil der Kosten. Viele Projekte haben zu wissenschaftlichen Veröffentlichungen und echten Entdeckungen beigetragen.

Praktische Hinweise:

  • Es läuft unter Windows, macOS, Linux und Android.
  • Sie haben die Kontrolle über die CPU-Auslastung, wann sie ausgeführt wird (z. B. nur im Leerlauf oder wenn das Gerät angeschlossen ist) und welche Projekte daran teilnehmen.
  • Da Laptops Strom verbrauchen und Wärme erzeugen, ist es ratsam, sinnvolle Grenzwerte festzulegen.
  • Die Teilnehmer erhalten für ihre geleistete Arbeit „Credits“, was einen freundschaftlichen Wettbewerb zwischen den einzelnen Teilnehmern fördert. Teams.

Die offizielle Website lautet boinc.berkeley.edu. Dort können Sie den Client herunterladen und die Liste der Projekte durchsuchen.

Disziplinen: Wissenschaftliches Rechnen, Verteiltes Rechnen, Astronomie, Biomedizinische Forschung, Freiwilligenarbeit im Bereich Rechnen.
Kostenlose Alternative zu AWS Batch: Azure Batch.
BOINC im Vergleich zu AWS Batch und Azure Batch
BOINCAWS BatchAzure Batch
Rechenressourcen: Freiwillig zur Verfügung gestellte Computer, auf denen der BOINC-Client läuft. Eine Studie berichtet von etwa 700.000 aktiven Geräten und stellt fest, dass die Zahl der Freiwilligen seit den Anfangsjahren zurückgegangen ist.Rechenressourcen: Die Rechenkapazität wird von EC2-Instanzen oder AWS Fargate bereitgestellt, wobei die Jobs auf Amazon ECS, Amazon EKS oder Fargate ausgeführt werden. EC2-Spot-Instanzen sind eine Option.Rechenressourcen: Ein Pool verwalteter virtueller Maschinen, in dem Sie die Anzahl und Größe der Knoten sowie ein Windows- oder Linux-Image auswählen. Azure Spot-VMs können die Kosten senken.
Arbeitslasttypen: Unabhängige Arbeitseinheiten werden an freiwillige Hosts gesendet. Anwendungen können native Programme, Wrapper-Anwendungen, VirtualBox-VM-Anwendungen oder Docker-Anwendungen sein. Jeder Auftrag kann auf zwei unabhängigen Rechnern ausgeführt werden; bei abweichenden Ergebnissen wird eine dritte Kopie erstellt.Arbeitslasttypen: Alle Jobs, die als Docker-Container ausgeführt werden können, einschließlich Array-Jobs und paralleler Jobs auf mehreren Knoten. Jeder Job gibt vCPU und Arbeitsspeicher an; GPUs sind auf den Instanztypen P und G verfügbar.Arbeitslasttypen: Peinlich parallelisierbare Aufgaben wie Monte-Carlo-Simulation und Rendering sowie eng gekoppelte MPI-Anwendungen wie Finite-Elemente-Analyse und Fluiddynamik, unter Verwendung von Microsoft MPI oder Intel MPI.
Softwarelizenzen und Plattformen: Die Software ist unter der LGPL v3 lizenziert, und darauf basierende Anwendungen müssen nicht ebenfalls Open Source sein. Clients laufen unter Windows, Mac, Linux und Android, jedoch nicht unter iOS.Softwarelizenzen und Plattformen: Es handelt sich um einen verwalteten Cloud-Service, daher ist keine Installation von Batch-Software oder Clustern erforderlich. Aufträge werden in Warteschlangen eingereiht und die Kapazität wird je nach Bedarf hinzugefügt oder entfernt.Softwarelizenzen und Plattformen: Verwalteter Cloud-Dienst, erreichbar über Batch-APIs, Befehlszeilenskripte oder das Azure-Portal. Planungs- oder Cluster-Software muss nicht installiert oder verwaltet werden.
Kostenmodell: Die Website beschreibt BOINC als Open-Source-Software, die zum Download angeboten wird, ohne Angabe eines Preises. Freiwillige erhalten Anerkennung für ihre geleistete Arbeit.Kostenmodell: Für den Service selbst fallen keine zusätzlichen Gebühren an. Sie bezahlen lediglich die zugrunde liegenden Ressourcen wie EC2-Instanzen oder Fargate.Kostenmodell: Für Batch fallen keine zusätzlichen Gebühren an. Sie bezahlen lediglich die von Ihnen genutzten Ressourcen wie virtuelle Maschinen, Speicherplatz und Netzwerk.
Wenn es passt: Die Erstellung eines Projekts bedeutet, Eingabedateien auf einem öffentlichen Webserver bereitzustellen, einen Assimilationsprozessor zu schreiben und Anwendungsdateien mit einem Offline-Privatschlüssel zu signieren.Wenn es passt: Jobs werden als Docker-Container ausgeführt, in Warteschlangen eingereiht und können in Pipelines oder Workflows mit definierten Abhängigkeiten verkettet werden.Wenn es passt: Parallel- oder MPI-Jobs, die von einer Anwendung über eine API übermittelt werden. Die Dokumentation empfiehlt, CycleCloud zu verwenden, wenn ein bestehender Scheduler wie Slurm beibehalten werden muss.

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