Počet aktívnych členov postupne klesol na hodnotu 30, čo je v podstate desatina všetkých členov. Pokiaľ by sa opäť zapojila do výpočtov aspoň časť z tímu, aj na niekoľko málo hodín denne, v priebehu pár dní by sme mohli poskočiť nad tím Czech Republic, ktorý je teraz na mieste číslo 251. Motivácia myslím celkom dobrá :-)
Podľa aktuálnych štatistík sa náš tím posunul už na 257. miesto na svete, iba za posledných 24 hodín o dve miesta nahor.
Mnohí možno čakajú na dlho ohlasovaný klient pre grafické karty GPU3, ktorý sa spája už s technológiou OpenCL. Tá je podporovaná rovnako oboma výrobcami čipov - ATi aj nVidia, je teda zrejmé, že využitím u nového klienta by sa mal ukázať pravý výkon kariet vo Folding@Home. Skutočnosť však (zatiaľ) nie je tak ružová.
Podľa posledných zvestí, prvé vydanie GPU3 klienta nebude využívať OpenCL, ale "iba" novú knižnicu OpenMM, ktorá nahradí jadro Gromacs. OpenMM je čerstvá novinka, ktorá obsahuje referenčné platformy pre beh na CPU, CUDA (nVidia) a Brook+ (ATi), v pláne je aj platforma pre OpenCL - až vtedy sa bude môcť zaviesť "OpenCL GPU3 klient". OpenMM však zjednoduší programátorom prácu na viacerých platformách, čo je tiež veľký pokrok.
Najskôr však bude vydaný GPU3 klient s OpenMM pre nVidia grafické karty. Dôvod, prečo nie aj pre ATi je prozaický - vývojári v AMD/ATi skončili s podporou programovacieho jazyka Brook+ pre svoje čipy, a zameriavajú sa momentálne už na OpenCL. To však tiež ešte nie je v dobrom stave, majiteľom Radeonov teda ostáva na veľké novinky čakať. Prvé OpenMM výpočtové jadro bude založené na CUDA technológii, dá sa teda predpokladať, že výpočty pobežia opäť rýchlejšie na nVidia GeForce kartách.
Folding@Home je projekt Stanfordskej univerzity, ktorý skúma spôsob skladania proteínov. Pochopenie a zmapovanie tohto deja napomôže výskumu liečby dnes nevyliečiteľných a zákerných chorôb ako Alzheimer, choroba šialených kráv (BSE), CJD, ALS, Huntington, Parkinson a mnohých druhov rakovín.
Skúmanie správania sa proteínov si však vyžaduje obrovský výpočtový výkon počítačov, taký obrovský, že aj najväčšie superpočítače sveta sú jednoducho "pomalé". Ako však získať ešte vyšší výkon? Odpoveďou je distribuované počítanie - úlohy sa podelia na veľmi malé časti, ktoré sa analyzujú na samostatných počítačoch a výsledky sa odošlú do centrálnej databázy. Vďaka tomuto systému sa tak k hľadaniu liečby chorôb môže zapojiť ktokoľvek - stačí si stiahnuť obslužnú aplikáciu (tzv. klient) a nechať sťahovať a počítať čiastkové úlohy.
Aby sa takéto prispievanie jednotlivých užívateľov zatraktívnilo, zaviedol sa celosvetový rebríček, ktorý združuje jednotlivcov alebo tímy. Tie potom "súťažia" o najvyššie dosiahnuté miesto - postupuje sa vďaka vypočítaným úlohám.
Tí, ktorí sa ešte do nášho tímu nezapojili a majú záujem, uvádzam krátky návod ako na to:
Najviac výkonu sa získa výpočtami na grafických kartách (počítať sa dá samozrejme aj na bežných procesoroch). Dnes sú podporované tie, ktoré majú unifikovanú architektúru - teda majú v jadre tzv. shader-y, alebo stream procesory. U ATi sú to karty od HD2000 vyššie, u nVidie od GeForce 8000 vyššie.
Najprv je nutné stiahnuť si aktuálnu verziu klienta:
- Download Folding@Home - ATi, nVidia
- Download Folding@Home - nVidia (špeciálny zobrazovač animácie pre nVidia karty)
Po stiahnutí si aplikáciu nainštalujte a keď sa dostanete na okno nastavení, zadajte nasledovné:
Dôležité je číslo tímu - 124205.
Po tomto kroku sa v tray lište pri hodinách zobrazí malá ikonka Folding@Home. Pri prvom spustení sa klient pokúsi stiahnuť úlohu, ktorú začne o chvíľu počítať na grafickej karte.
V tabuľke tímu sa vaše meno zobrazí až po určitom čase po odoslaní prvej vypočítanej úlohy. Aktuálny stav výpočtov zobrazíte ukázaním na ikonku, alebo pomocou softvéru FahMon.
Samotný klient poskytuje aj grafickú animáciu priebehu. Táto animácia je len ukážková, pre výpočty ju netreba mať zobrazenú a v skutočnosti uberá na výkone - ak ju teda nechcete sledovať, pokojne ju skryte:
Pre viac informácií o projekte, našom tíme a všetkých otázkach ohľadom Folding@Home zamierte na naše diskusné fórum.
Mnohí možno čakajú na dlho ohlasovaný klient pre grafické karty GPU3, ktorý sa spája už s technológiou OpenCL. Tá je podporovaná rovnako oboma výrobcami čipov - ATi aj nVidia, je teda zrejmé, že využitím u nového klienta by sa mal ukázať pravý výkon kariet vo Folding@Home. Skutočnosť však (zatiaľ) nie je tak ružová.
Podľa posledných zvestí, prvé vydanie GPU3 klienta nebude využívať OpenCL, ale "iba" novú knižnicu OpenMM, ktorá nahradí jadro Gromacs. OpenMM je čerstvá novinka, ktorá obsahuje referenčné platformy pre beh na CPU, CUDA (nVidia) a Brook+ (ATi), v pláne je aj platforma pre OpenCL - až vtedy sa bude môcť zaviesť "OpenCL GPU3 klient". OpenMM však zjednoduší programátorom prácu na viacerých platformách, čo je tiež veľký pokrok.
Najskôr však bude vydaný GPU3 klient s OpenMM pre nVidia grafické karty. Dôvod, prečo nie aj pre ATi je prozaický - vývojári v AMD/ATi skončili s podporou programovacieho jazyka Brook+ pre svoje čipy, a zameriavajú sa momentálne už na OpenCL. To však tiež ešte nie je v dobrom stave, majiteľom Radeonov teda ostáva na veľké novinky čakať. Prvé OpenMM výpočtové jadro bude založené na CUDA technológii, dá sa teda predpokladať, že výpočty pobežia opäť rýchlejšie na nVidia GeForce kartách.
-----------------------------------------------------------------
Pre tých, ktorým je pojem Folding@Home novinkou, prinášam malé vysvetlenie aj s návodom na zapojenie sa do projektu. Ak budete chcieť, môžete sa pridať do nášho tímu pretaktovanie.sk s číslom 124205.Folding@Home je projekt Stanfordskej univerzity, ktorý skúma spôsob skladania proteínov. Pochopenie a zmapovanie tohto deja napomôže výskumu liečby dnes nevyliečiteľných a zákerných chorôb ako Alzheimer, choroba šialených kráv (BSE), CJD, ALS, Huntington, Parkinson a mnohých druhov rakovín.
Skúmanie správania sa proteínov si však vyžaduje obrovský výpočtový výkon počítačov, taký obrovský, že aj najväčšie superpočítače sveta sú jednoducho "pomalé". Ako však získať ešte vyšší výkon? Odpoveďou je distribuované počítanie - úlohy sa podelia na veľmi malé časti, ktoré sa analyzujú na samostatných počítačoch a výsledky sa odošlú do centrálnej databázy. Vďaka tomuto systému sa tak k hľadaniu liečby chorôb môže zapojiť ktokoľvek - stačí si stiahnuť obslužnú aplikáciu (tzv. klient) a nechať sťahovať a počítať čiastkové úlohy.
Aby sa takéto prispievanie jednotlivých užívateľov zatraktívnilo, zaviedol sa celosvetový rebríček, ktorý združuje jednotlivcov alebo tímy. Tie potom "súťažia" o najvyššie dosiahnuté miesto - postupuje sa vďaka vypočítaným úlohám.
Tí, ktorí sa ešte do nášho tímu nezapojili a majú záujem, uvádzam krátky návod ako na to:
Najviac výkonu sa získa výpočtami na grafických kartách (počítať sa dá samozrejme aj na bežných procesoroch). Dnes sú podporované tie, ktoré majú unifikovanú architektúru - teda majú v jadre tzv. shader-y, alebo stream procesory. U ATi sú to karty od HD2000 vyššie, u nVidie od GeForce 8000 vyššie.
Najprv je nutné stiahnuť si aktuálnu verziu klienta:
- Download Folding@Home - ATi, nVidia
- Download Folding@Home - nVidia (špeciálny zobrazovač animácie pre nVidia karty)
Po stiahnutí si aplikáciu nainštalujte a keď sa dostanete na okno nastavení, zadajte nasledovné:
Dôležité je číslo tímu - 124205.
Po tomto kroku sa v tray lište pri hodinách zobrazí malá ikonka Folding@Home. Pri prvom spustení sa klient pokúsi stiahnuť úlohu, ktorú začne o chvíľu počítať na grafickej karte.
V tabuľke tímu sa vaše meno zobrazí až po určitom čase po odoslaní prvej vypočítanej úlohy. Aktuálny stav výpočtov zobrazíte ukázaním na ikonku, alebo pomocou softvéru FahMon.
Samotný klient poskytuje aj grafickú animáciu priebehu. Táto animácia je len ukážková, pre výpočty ju netreba mať zobrazenú a v skutočnosti uberá na výkone - ak ju teda nechcete sledovať, pokojne ju skryte:
Pre viac informácií o projekte, našom tíme a všetkých otázkach ohľadom Folding@Home zamierte na naše diskusné fórum.
tronic
Juri1990
Tralalák
Eddward
maugly
newmi
Gudas
ZoranICS
rottenkiwi
ZoranICS
epto
ZoranICS
jk2
ZoranICS
dexter
ZoranICS
dexter
p3t3r
ZoranICS
marekduha
lkuzman
stefi
maugly
skalar
window