SLinCA @ Home - SLinCA@Home
 | Tento článek má několik problémů. Prosím pomozte vylepši to nebo diskutovat o těchto otázkách na internetu diskusní stránka. (Zjistěte, jak a kdy tyto zprávy ze šablony odebrat) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony)
|
 | |
| Vývojáři | IMP NASU |
|---|---|
| První vydání | 14. září 2010 |
| Operační systém | Linux, Okna |
| Plošina | BOINC, SZTAKI Desktop Grid, XtremWeb-HEP, OurGrid |
| Typ | Grid computing, Dobrovolnická práce na počítači |
| webová stránka | dg |
SLinCA @ Home (Scaling Laws in Cluster Aggregation) byl výzkumný projekt, který využívá počítače připojené k internetu k výzkumu v oblastech, jako je fyzika a věda o materiálech.
Úvod
SLinCA @ Home sídlí v Ústav pro fyziku kovů G. V. Kurdyumova (IMP) z Národní akademie věd Ukrajiny (NASU) v Kyjev, Ukrajina je hlavní město. Běží na Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC) softwarová platforma, SZTAKI Desktop Grid platforma a Distributed Computing API (DC-API) od SZTAKI. SLinCA @ Home hostí několik vědeckých aplikací věnovaných výzkumu scale-invariant závislosti na experimentálních datech a výsledcích počítačové simulace.
Dějiny
Projekt SLinCA @ Home byl dříve zahájen v lednu 2009 jako součást EGEE projekt v Evropská unie je Sedmý rámcový program (7. RP) na financování výzkumu a technologického rozvoje v Evropě. V letech 2009–2010 využívala sílu místní IMP Desktop Grid (DG), ale od prosince 2010 využívá sílu dobrovolník -driven distribuované výpočty při řešení výpočtově náročných problémů výzkumu závislostí závislých na měřítku v experimentálně získaných a simulovaných vědeckých datech. Nyní jej provozuje skupina vědců z IMP NASU v úzké spolupráci s partnery z IDGF a Tým distribuované výpočetní techniky „Ukrajina“. Od června 2010 je SLinCA @ Home v rámci DEGISCO Projekt EU 7. RP.
Aktuální stav
V současné době je SLinCA @ Home považován za alfa-test kvůli postupnému upgradu serverové a klientské části.
Neformální statistikou na web BOINCstats (k 16. březnu 2011) se projektu zúčastnilo více než 2 000 dobrovolníků ve 39 zemích; je to druhý nejpopulárnější projekt BOINC na Ukrajině (po EU) Magnetism @ Home projekt, který je nyní neaktivní).[1] Přibližně 700 aktivních uživatelů přispívá přibližně 0,5–1,5 teraFLOPS[2] výpočetní síly, která by SLinCA @ Home zařadila mezi 20 nejlepších na světě TOP500 seznam superpočítače - pokud by to bylo v červnu 2005.[3]
V současné době jedna aplikace (SLinCA) běží veřejně pomocí infrastruktury IMP Desktop Grid (DG) (SLinCA @ Home ); tři další (MultiScaleIVideoP, CPDynSG a LAMMPS over DCI) jsou interně testovány na IMP.
Vědecké aplikace
Projekt SLinCA @ Home byl vytvořen za účelem vyhledávání a výzkumu dříve neznámých závislostí závislých na měřítku pomocí dat z experimentů a simulací.
Škálování zákonů v klastrové agregaci (SLinCA)
| Vývojáři | IMP NASU |
|---|---|
| První vydání | 24. července 2007 |
| Napsáno | C, C ++ |
| Operační systém | Linux (32 bitů), Okna (32 bitů) |
| Plošina | BOINC, SZTAKI Desktop Grid, XtremWeb-HEP, OurGrid |
| Typ | Grid computing, Dobrovolnická práce na počítači |
| webová stránka | dg |
Aplikace SLinCA (Scaling Laws in Cluster Aggregation) byla první aplikací portovanou na infrastrukturu DG laboratoří Physics of Deformation Processes Lab na IMP NASU. Jeho cílem je najít zákonitosti neměnné v měřítku v kinetických scénářích agregace monomerů v shluky různých druhů ve více vědeckých doménách.
Procesy agregace agentů do klastrů jsou zkoumány v mnoha vědních oborech: přeběhnout agregace v věda o materiálech, populační dynamika v biologii, město růst a vývoj v sociologie atd. Existují experimentální data potvrzující vyvíjející se struktury, které bývají v mnoha měřítcích hierarchické. Dostupné teorie vedou k mnoha scénářům agregace klastrů a vytváření hierarchických struktur a předpovídají různé vlastnosti škálování. Existují však obrovské databáze experimentálních dat, které pro hierarchické zpracování vyžadují výkonné výpočetní zdroje. Typická simulace jednoho procesu agregace klastrů s 106 monomery trvají na jedné moderní přibližně 1–7 dní procesor, v závislosti na počtu Monte Carlo kroky (MCS).
Nasazení SLinCA na a Grid computing infrastruktura, využívající stovky strojů současně, umožňuje využít dostatečný výpočetní výkon k provádění simulací ve větším měřítku a v mnohem kratším časovém rámci. Spuštění simulací a analýza výsledků na Gridu poskytuje požadovaný značný výpočetní výkon.
Technické vlastnosti spuštění verze aplikace SLinCA s podporou Desktop Grid založené na infrastruktuře IMP Desktop Grid (SLinCA @ Home ) jsou:
- Jedna pracovní jednotka na jednoho procesor jádro (2,4 GHz) obvykle vyžaduje ~ 2–4 hodiny, méně než 60 MB Paměť a méně než 40 MB pevný disk prostor.
- Kontrolní bod není k dispozici, ale je testováno.
- Načasování postupu pracovní jednotky je nelineární.
SLinCA: Vědecké výsledky
Předchozí vědecké výsledky aplikace SLinCA byly získány dne EGEE výpočetní zdroje na CETA-CIEMAT a XtremWeb-HEP Laboratoire de l'accélérateur linéaire testuje infrastruktury[je zapotřebí objasnění ] byly hlášeny ve dnech 29. – 30. března 2009 během posterové relace na 4. školicí akce EGEE a 3. seminář AlmereGrid, v Almere, Holandsko.[4]
SLinCA: Plány
Aktuální plány pro aplikaci SLinCA jsou pro stabilní kontrolní bod, některé nové funkce a podporu NVIDIA Výpočet GPU pro rychlejší výpočet; Předpokládá se, že poslední zrychlí SLinCA z 50% na 200%.
Víceúrovňové zpracování obrazu a videa (MultiScaleIVideoP)
| Vývojáři | IMP NASU (obal pro DCI), Mathworks (MATLAB knihovny) |
|---|---|
| První vydání | 11. ledna 2008 |
| Napsáno | C, C ++, 4GL MATLAB |
| Operační systém | Linux (32 bitů), Okna (32 bitů) |
| Plošina | MATLAB, BOINC, SZTAKI Desktop Grid, XtremWeb-HEP |
| Typ | Grid computing, Dobrovolnická práce na počítači |
| webová stránka | dg |
Optická mikroskopie se obvykle používá pro strukturní charakterizaci materiálů v úzkém rozsahu zvětšení, malém oblast zájmu (ROI) a beze změn během mikroskopie. Ale mnoho zásadních procesů poškození zahájení a šíření probíhá dynamicky v časovém měřítku od 10−3 s do 103 sa stupnice vzdálenosti od mikrometry (osamělé vady míst[je zapotřebí objasnění ]) na centimetry (pro korelované propojené sítě defektů). Multiscale Image and Video Processing (MultiscaleIVideoP) je navrženo pro zpracování zaznamenaných změn v materiálech pod mechanická deformace v nakládacím stroji (např buňka diamantové kovadliny ). Výpočty zahrnují mnoho parametrů fyzického procesu (např. Rychlost, zvětšení, podmínky osvětlení a hardwarové filtry) a parametry zpracování obrazu (např. Distribuce velikosti, anizotropie, lokalizace a parametry škálování); výpočty jsou tedy velmi pomalé a vyžadují výkonnější výpočetní zdroje. Nasazení této aplikace na gridovou výpočetní infrastrukturu, využívající stovky strojů současně, umožňuje využít dostatečný výpočetní výkon k provádění zpracování obrazu a videa ve větším měřítku a v mnohem kratším časovém rámci.
Technické vlastnosti při spuštění verze MultiScaleIVideoP s podporou Desktop Grid na IMP jsou:
- Jedna pracovní jednotka na jednoho procesor jádro (2,4 GHz) obvykle vyžaduje ~ 20–30 minut, méně než 200 MB Paměť a méně než 500 MB pevný disk prostor.
- Kontrolní bod není k dispozici, ale je testován.
- Načasování postupu pracovní jednotky je lineární.
MultiScaleIVideoP: Vědecké výsledky
Vědecké výsledky aplikace MultiScaleIVideoP byly získány na výpočetních prostředcích EGEE na adrese CETA-CIEMAT a XtremWeb-HEP Laboratoire de l'accélérateur linéaire testuje infrastruktury[je zapotřebí objasnění ] byly hlášeny ve dnech 29. – 30. března 2009 během posterové relace na 4. školicí akce EGEE a 3. seminář AlmereGrid v nizozemském Almere.[5]
V lednu 2011 byly zveřejněny další vědecké výsledky experimentů s cyklickým omezeným napětím hliník byly hlášeny fólie pod videomonitorováním.[6]
MultiScaleIVideoP: Plány
Aktuální plány pro aplikaci MultiScaleIVideoP jsou pro stabilní kontrolní bod, některé nové funkce a podporu NVIDIA GPU pro rychlejší výpočet; Předpokládá se, že poslední způsobí zrychlení MultiScaleIVideoP ze 300% na 600%.
Dynamika obyvatel města a udržitelný růst (CPDynSG)
| Vývojáři | IMP NASU |
|---|---|
| První vydání | 14. dubna 2010 |
| Napsáno | C, C ++ |
| Operační systém | Linux (32 bitů), Okna (32 bitů) |
| Plošina | BOINC, SZTAKI Desktop Grid |
| Typ | Grid computing, Dobrovolnická práce na počítači |
| webová stránka | dg |
V sociálních vědách bylo zjištěno, že růst měst (nebo obcí, zemí, krajů atd.) Lze vysvětlit migrace, sloučí, populační růst a podobné jevy. Například z literatury lze zjistit, že rozdělení obyvatel města v mnoha zemích je v souladu s a mocenský zákon forma, ve které je exponent t blízký 2. Toto zjištění kvalitativně potvrzují údaje o populacích různých měst během jejich rané historie. Populace v zásadě každého velkého města roste mnohem rychleji než každá z jejich zemí jako celek po značnou dobu. Jak však města dosáhnou dospělosti, jejich růst se může zpomalit nebo naopak počet obyvatel Může dokonce pokles z důvodů nesouvisejících s preferenčními migrace do stále větších měst. Různé teorie dávají různé rychlosti růstu, asymptotika,[je zapotřebí objasnění ] a distribuce těchto populací. Je důležité navzájem porovnávat různé teorie, porovnávat teorie s pozorováním a předpovídat možnou populační dynamiku a udržitelný růst pro různé subnárodní, národní a nadnárodní regiony. Aplikace City Population Dynamics and Sustainable Growth (CPDynSG) umožňuje zkoumat shody mezi predikcemi modelů a obrovským množstvím dostupných dlouhodobých historických dat.
Technické vlastnosti při spuštění verze aplikace CPDynSG s podporou Desktop Grid na IMP jsou:
- Jedna pracovní jednotka na jedno jádro CPU (2,4 GHz) obvykle vyžaduje ~ 20–30 minut, méně než 20 MB paměti a méně než 50 MB místa na pevném disku.
- Kontrolní bod není k dispozici, ale je testován.
- Načasování postupu pracovní jednotky je lineární.
CPDynSG: Vědecké výsledky
V červnu – září 2010 některé výsledky z přenesení CPDynSG na server Distribuovaná výpočetní infrastruktura Byly získány (DCI) pomocí BOINC a SZTAKI Desktop Grid, konkrétně analýzy distribucí velikosti měst v několika zemích střední a východní Evropy. Výrazná izolace[je zapotřebí objasnění ] byla zaznamenána distribuce velikosti města v Maďarsku. Byla objevena velmi vysoká podobnost ve vývoji distribucí velikosti měst na Ukrajině a v Polsku. Tyto výsledky byly hlášeny během Cracow Grid Workshop'10 (11. – 13. Října 2010) v ústních a posterových prezentacích.[7] Plakátová prezentace byla oceněna cenou „Nejlepší plakát Cracow Grid Workshop'10“.
CPDynSG: Plány
Aktuální plány pro aplikaci CPDynSG spočívají ve stabilním kontrolním bodu, některých nových funkcích a podpoře výpočtů NVIDIA GPU pro rychlejší výpočet; Předpokládá se, že poslední zrychlí CPDynSG z 50% na 200%.
Rozsáhlý atomový / molekulární masivně paralelní simulátor (LAMMPS) přes DCI
| Vývojáři | IMP NASU (obal pro DCI), Sandia National Laboratories (SVÍTILNY sám) |
|---|---|
| První vydání | 4. června 2010 |
| Napsáno | C, C ++ |
| Operační systém | Linux (32 bitů), Okna (32 bitů) |
| Plošina | BOINC, SZTAKI Desktop Grid |
| Typ | Grid computing, Dobrovolnická práce na počítači |
| webová stránka | dg |
Jedním z důležitých témat v oblasti materiálových věd je v současné době vývoj nových nanoscale funkční zařízení. Řízená výroba takových látek však vyžaduje pečlivý výběr a ladění kritických parametrů (např. Prvků, interakčních potenciálů a vnějších vlivů, jako je teplota) atomových sebeorganizace v navržených vzorech a strukturách pro funkční zařízení v nanoměřítku. Tím pádem, molekulární dynamika simulace nanofabrikace zajímavé jsou procesy s vyhledáváním hrubou silou prostřednictvím různých kombinací parametrů. K tomu velmi populární balíček open-source „Atomový / molekulární masivně paralelní simulátor ve velkém měřítku“ (LAMMPS) podle Sandia National Laboratories byl vybrán jako kandidát pro portování na DCI pomocí Desktop Grid. Jinými slovy, LAMMPS s paralelismem „zametání parametrů“ lze přenést do DCI na DG. K simulaci nanoobjektů s mnoha parametry obvykle vyžaduje výkonné výpočetní prostředky. Typická simulace zkoumané nanostruktury pod jednou sadou fyzikálních parametrů - například jediný krystal kovu (například hliník, měď nebo molybden ) s 107 atomy využívající vložené atomové potenciály již za 1–10 pikosekund simulovaného fyzického procesu - trvá přibližně 1–7 dní na jednom moderním procesor. Nasazení LAMMPS na gridovou výpočetní infrastrukturu, využívající stovky strojů současně, umožňuje využít dostatečný výpočetní výkon k provedení simulací v širším rozsahu konfigurací fyzických parametrů a mnohem kratším časovém rámci.
Technické vlastnosti při spuštění verze LAMMPS podporující Desktop Grid na IMP jsou:
- Jedna pracovní jednotka na jedno jádro CPU (2,4 GHz) obvykle vyžaduje ~ 2–48 hodin, méně než 500 MB paměti a méně než 1 GB místa na pevném disku.
- Kontrolní bod není k dispozici, ale je testován.
- Načasování postupu pracovní jednotky je lineární.
LAMMPS over DCI: Scientific Results
V září – říjnu 2010 byly získány výsledky, které byly hlášeny v ústní prezentaci během Mezinárodní konference „Nanostrukturované materiály - 2010“[trvalý mrtvý odkaz ], v Kyjev, Ukrajina.[8]
LAMMPS over DCI: Plans
Aktuální plány pro aplikaci LAMMPS over DCI jsou pro stabilní kontrolní bod, některé nové funkce a podporu NVIDIA GPU pro rychlejší výpočet; Předpokládá se, že poslední zrychlí LAMMPS přes DCI ze 300% na 500%.
Dalším cílem je migrace na server OurGrid platforma pro testování a demonstraci potenciálních mechanismů spolupráce mezi celosvětovými komunitami s různými paradigmaty DCI. Platforma OurGrid je zaměřena na podporu peer-to-peer stolní mřížky; tito jsou v přírodě velmi odlišní od dobrovolnická práce na počítači stolní mřížky, jako je například SZTAKI Desktop Grid.
Partneři
SLinCA @ Home spolupracuje s:
- Partneři v 7. RP EU projekty:
- Dobrovolník komunity účastnící se distribuované výpočty:
- Odborné komunity odborníků v distribuované výpočty:
Ocenění
- 2009 – Za nejlepší plakát Krakow Grid Workshop'09, Krakov, Polsko (12. – 14. Října 2009) - zpráva o koncepci a výsledcích portování aplikace MultiScaleIVideoP s 4GL MATLAB -knihovny k DCI na základě BOINC SZTAKI Desktop Grid platforma a XtremWeb-HEP platforma, ve které je použitelnost integrace MATLAB objekty a kód v Desktop Grid pro vysoký výkon distribuované výpočty je demonstrován na příkladu zpracování obrazu a videa ve fyzice pevných látek a mikroskopii.[9]
- 2010 – Za nejlepší plakát workshopu Krakow Grid'10, Krakov, Polsko (11. – 13. Října 2010) - zpráva o koncepci a výsledcích portování aplikace CPDynSG do DCI na základě BOINC SZTAKI Desktop Grid platforma se srovnáním předpovědí různých teorií s experimentálními pozorováními a typickými scénáři populační dynamiky a udržitelného růstu pro různé země ve střední a východní Evropě.[7]
Viz také
Reference
- ^ „Statistiky projektu BOINCstats“. Citováno 16. března 2011.
- ^ Stav serveru SLinCA @ Home Archivováno 21. února 2011, v Wayback Machine
- ^ "Srovnání s TOP500 superpočítači". Červen 2005. Citováno 16. března 2011.
- ^ Gatsenko, O; Bašková, O; Gordienko, Yuri (březen 2009). „Kinetika agregace defektů ve vědě o materiálech simulovaná v prostředí počítačové sítě instalované v laboratoři pro běžné materiály“ (PDF). Sborník 3. workshopu AlmereGrid. Workshop AlmereGrid. Almere, Holandsko. Archivovány od originál (PDF) 23. února 2011. Citováno 16. března 2011.
- ^ Bašková, O; Gatsenko, O; Gordienko, Yuri (29. – 30. Března 2009). „Portování víceparametrické aplikace MATLAB pro zpracování obrazu a videa do desktopové mřížky pro vysoce výkonné distribuované výpočty“ (PDF). Sborník 3. workshopu AlmereGrid. Workshop AlmereGrid. Almere, Holandsko. Archivovány od originál (PDF) 23. února 2011. Citováno 16. března 2011.
- ^ Bašková, O; Gatsenko, O; Lodygensky, O; Fedak, G; Gordienko, Yuri (leden 2011). „Statistické vlastnosti deformovaného monokrystalického povrchu při monitorování a zpracování videa v reálném čase v prostředí distribuované výpočetní plochy“. 465. Klíčové technické materiály: 306–309. Citováno 16. března 2011. Citovat deník vyžaduje
| deník =(Pomoc); Externí odkaz v| vydavatel =(Pomoc) - ^ A b Gatsenko, O; Bašková, O; Gordienko, Yuri (únor 2011). „Simulace dynamiky obyvatel města a udržitelný růst v distribuční výpočetní infrastruktuře desktopové sítě“. Sborník workshopů z Krakow Grid'10. Krakow Grid Workshop'10. Krakov, Polsko. Citováno 16. března 2011.
- ^ Bašková, O; Gatsenko, O; Gontareva, O; Zasimchuk, E; Gordienko, Yuri (19. – 22. Října 2011). „Масштабно-инвариантная кинетика агрегации наноразмерных дефектов кристаллического строения“ [Kinetika agregace s variační agregací nanoměřítkových vad krystalické struktury] (PDF). Online sborník „Nanostrukturované materiály - 2010“ (v Rusku). http://www.nas.gov.ua/conferences/nano2010/program/22/Pages/u79.aspx. Archivovány od originál (PDF) dne 14. března 2012. Externí odkaz v
| vydavatel =(Pomoc) - ^ Bašková, O; Gatsenko, O; Gordienko, Yuri (únor 2010). „Škálování aplikace MATLAB v desktopové mřížce pro vysoce výkonné distribuované výpočty - příklad zpracování obrazu a videa“ (PDF). Sborník workshopů z Krakow Grid'09. Workshop Krokow Grid'09. Krakov, Polsko. 255–263. ISBN 978-83-61433-01-9. Citováno 16. března 2011.