BOINC
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| 開發者 | 柏克萊加州大學 |
| 穩定版本 | 7.0.25/ 2012年4月5日 |
| 作業系統 | 跨平台 |
| 類型 | 网格计算 |
| 許可協議 | LGPL |
| 網站 | boinc.berkeley.edu |
伯克利开放式网络计算平台（英语：Berkeley Open Infrastructure for Network Computing，简称BOINC）是目前主流的分布式计算平台之一，由加州大學柏克萊分校的電腦學系發展出來的分布式计算系統。它本身設計成用於SETI@home項目，但逐漸在其他領域包括數學、醫學、天文學、氣象學等。BOINC現時旨在為各研究者提供匯集全球各地大量個人電腦的強大運算能力。直至2011年4月1日，BOINC在全世界有約513,597台活躍的主機並平均提供約6,009TeraFLOPS（TFLOPS）的運算能力。[1]
目录 |
[编辑] 運行原理
安裝BOINC軟件的個人電腦在閒置時會使用個人電腦的CPU進行運算。即使個人電腦正被使用，假如仍有空閒的CPU周期，BOINC也會用作計算。如果使用者的電腦裝有支持NVIDIA CUDA或ATI Stream技術的圖形處理器（GPU），某些BOINC專案的计算速度将比单纯使用CPU的版本提高2至10倍[2]。
當參與者使用個人電腦參與BOINC專案時，BOINC會與專案的伺服器連線，伺服器會向個人電腦提供工作包（Workunit，簡稱為WU），然後個人電腦會對工作包作出運算。完成後BOINC會把結果上傳至專案的伺服器。
每個專案有它的伺服器，它用作協調各參與電腦的工作，包括發送工作包、接收已處理的結果、核對大量的結果再作處理，成為研究人員需要的數據。由於個別的個人電腦可能會在運算過程出現錯誤，所以伺服器一般會把同一工作包傳送至多個參與者，並比較各個結果。
BOINC設有積分系统，積分間接反映參與者的貢獻。因为在BOINC上可以運行的專案千差萬别，比如專案A的工作包在某台電腦上需要3个小時完成，而專案B的工作包在該電腦上需要30個小時才能完成，顯然用完成的工作包的數目來衡量工作量是不可行的；類似的，電腦性能也有差别，用CPU時間來衡量工作量更是不行的。積分系统只能通過一定的算法得到參與者實際完成的計算量。
BOINC從版本6.4.5起，開始支持GPU運算，目前有GPUgrid.net、SETI@home、Milkyway@home、AQUA@home、Collatz Conjecture、DNETC@Home等多個GPU專案。
[编辑] 項目
隨著BOINC普及，越來越多研究都使用BOINC，以下是依功能分類的項目列表： （粗体显示代表重要工程）
[编辑] 生物學、醫學
- Docking@Home—研究更深入的蛋白質鍵結和反應的原子等級構造和細節，並藉由其研究結果來研發藥物以治療人類疾病。
- DrugDiscovery@Home—研發藥物以治療人類疾病。
- Malaria Control—模擬瘧疾的影響及控制。
- Predictor@home—預測蛋白質的結構，目前已停止運作。
- Proteins@home—推論DNA的次序，目前已停止運作。
- GPUGRID.net—研究分子生物動力學相關的研究，主要運行環境為支援CUDA的NVidia GPU。
- Rosetta@home—研究蛋白質的摺疊。
- RALPH@Home—Rosetta@Home的測試專案。
- SIMAP（Similarity Matrix of Proteins）－ 一个蛋白质同源计算序列并可以对这些序列数据提供专业的检索工具的数据库。
- TANPAKU—利用布朗動力學方法計算蛋白質的結構，目前已停止運作。
- POEM@HOME—利用能量法來研究蛋白質的結構。
- MindModeling@Home—研究人類腦部的認知科學。
- Superlink@Technion—幫助科學家研究人類基因及其異常所產生的疾病。
- The Lattice Project—美國馬里蘭大學的研究生物資訊學領域相關的分布式計算平台。
- Virtual Prairie
- Cels@Home
- RNA world—研究分析生物中RNA的分子結構。
- DNA@Home—研究有關生物中DNA的基因調控作用。
[编辑] 氣象學和地球科學
- Climateprediction.net（CPDN）—預測廿一世紀的氣候。
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- BBC Climate Change Experiment—與英國廣播公司合作的項目，結果已製作成紀錄片，目前已停止運作並併入Climateprediction.net的主計畫中。
- Seasonal Attribution Project—研究引致極端氣候的人為因素。
- CPDN Beta—Climateprediction.net的測試專案。
- Quake Catcher Network—利用分布在全球各地電腦的傳感器來偵測和研究地震現象。
[编辑] 物理／化學／天文學
- Einstein@Home—搜尋脈衝星的引力波。
- Cosmology@Home—研究宇宙的模型及其相關的物理天文學資訊。
- Leiden Classical—模拟在经典物理环境下的各种分子和原子。
- LHC@home—模擬粒子加速，協助設計及改善LHC粒子加速器。
- Test4Theory
- LHC@home Alpha—測試LHC@home，目前已停止運作。
- NanoHive@Home—精確的模擬和研究奈米分子的結構系統和特性，目前已停止運作。
- Orbit@home—計算近地小行星的軌道路徑，以預防其碰撞地球而對地球造成損害。
- QMC@Home—發展在量子化學領域廣泛使用的量子統計模擬方法。
- SETI@home—搜索外太空文明。
- SETI@home beta—測試SETI@home。
- μFluids@Home—模擬微重力和微流體力學問題的兩相現象。
- Milkyway@home—研究銀河系的重力波，支援NVidia CUDA及ATi的顯示卡運算。
- Spinhenge@home—研究納米磁性分子的物理特性。
- BRaTS@home—進行引力波束追踪的相關計算，目前已停止運作。
- EDGeS@Home
- Hydrogen@Home—研究以氫作為動力的乾淨能源。
- Magnetism@home
- SLinCA@Home—研究物理及材料科學領域。
- Eon—利用理論化學方法來研究凝聚態物理學和材料科學。
[编辑] 數學
- ABC@Home—嘗試解決ABC猜想。
- Chess960@Home—研究菲舍爾任意制象棋的開局理論並建立巨型的國際象棋棋局資料庫。
- NQueens@home—解決國際象棋的N皇后問題，目前已停止運作。
- PrimeGrid—嘗試把巨大的數字進行因式分解。
- Rectilinear Crossing Number—研究平面中最少的交叉數問題，目前已停止運作。
- RieselSieve—尋找k*2^n-1形式的素數，顯示k=509203是最小的黎瑟爾斯數，目前已停止運作。
- SZTAKI Desktop Grid—搜索廣義二進制數系。
- Collatz Conjecture—研究考拉茲猜想。
- NFS@Home
- Sudoku project—研究數獨問題，目前已停止運作。
- Ramsey@Home—研究拉姆西數，目前已停止運作。
- Reversi—研究黑白棋遊戲，目前已停止運作。
- WEP-M+2 Project—使用WEP算法對2^p+1進行因式分解。
- Sudoku@vtaiwan—由台灣的交通大學推出的計畫，目的在研究數獨問題。
- DNETC@HOME
[编辑] 電腦／資訊科技
- World Community Grid—由IBM主持，主要目的為利用分布式計算來幫助尋找人類疾病的治療方法，和改善人類生活的相關研究。
- AQUA@home—幫助設計量子電腦，目前已停止運作。
- BURP—處理及創作三維動畫。
- DepSpid—互聯網搜尋器，目前已停止運作。
- Enigma@Home—嘗試破解第二次世界大戰時由恩尼格瑪密碼機傳送的原始訊息。
- HashClash
- Project Neuron—測試BOINC框架，目前已停止運作。
- SHA-1 Collision Search Graz—密碼學：尋找SHA-1碰撞，目前已停止運作。
- VTU@Home—軟體測試：提供分散式計算平台，改善BOINC。
- IBERCIVIS—提供西班牙科學研究的分散式計算平台。
- DistrRTgen—利用BOINC的分佈式運算產生彩虹表(英文)。
- SZTAKI Desktop Grid—找出所有直到11維的廣義二進制數係。
- yoyo@home—利用BOINC的封裝技術將現有的分佈式計算項目引入到BOINC平台，支援PS3運算。
- Pirates@home—測試BOINC專案。
- XtremLab—研究並改善網格計算，包括BOINC本身，目前已停止運作。
[编辑] 参阅
[编辑] 参考資料
- ^ BOINC統計站BOINCstats.com自動更新的數據
- ^ Use your NVIDIA GPU for scientific computing [2009-03-12] （英文）. "With NVIDIA's assistance, some BOINC-based projects have applications that run on NVIDIA GPUs using CUDA. These applications run from 2X to 10X faster than the CPU-only version."
- ^ BOINCstats项目列表 [2010-02-10] （简体中文）.
