• SETI.Germany News RSS-Feed

    von Veröffentlicht: 22.07.2021 20:40
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    Es gibt Fortschritte bei der Entwicklung einer GPU-Anwendung für das Subprojekt N-Body Simulation, jedoch sind Grafikkarten damit ungefähr genauso schnell wie CPUs (eine RTX 3090 ist so schnell wie ein i9-10900K bei Verwendung aller Kerne). Da GPUs beim anderen Subprojekt Separation deutlich schneller sind als CPUs, gibt es eine Umfrage, ob dennoch Interesse an der N-Body-GPU-Anwendung besteht.

    Neue Umfrage zu einer GPU-Anwendung für N-Body
    Hallo zusammen,

    wir denken gerade darüber nach, eine GPU-Version von N-Body zu erstellen. Der Code wurde schon seit einiger Zeit entwickelt und der grundlegende Code funktioniert endlich, aber wir müssten noch einige weitere Funktionen einbauen, um sie parallel zur CPU-Version laufen zu lassen. Aufgrund der Komplexität unseres Codes und der Notwendigkeit von doppelter Genauigkeit ist die GPU-Version jedoch etwa genauso schnell wie die CPU-Version, wobei professionelle Grafikbeschleuniger schneller sein könnten. Zum Vergleich: Die GPU-Version des Separation-Codes ist je nach Rechner etwa 50- bis 60-mal schneller als ihr CPU-Gegenstück. Würdet ihr vor diesem Hintergrund noch immer eine GPU-Version von N-Body haben wollen? Ich habe eine einfache Umfrage erstellt:https://www.strawpoll.me/45510486 (engl.). Wenn ihr eure Entscheidung weiter ausführen wollt, kommentiert gerne hier (engl.).

    Danke euch allen für eure Vorschläge, Zeit und Überlegungen,

    -Eric
    21.07.2021, 18:46:03 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway/forum_thread.php?id=4748
    New Poll Regarding GPU Application of N-Body
    Hey everyone,

    We are currently looking at making a GPU version of N-Body. This code has been under development for quite some time, and the base code is finally working, though we would still need to implement some other features to run it alongside the CPU version. However, due to the complexity of our code and our need for double precision, the GPU version has a similar runtime to that of the CPU version, though there may be some speed-up on professional grade GPU cards. For reference, the GPU version of the Separation code is roughly 50-60 times faster than its CPU counterpart depending on the machine. Keeping that in mind, do you guys still want a GPU version of N-Body? I have put up a basic straw poll on https://www.strawpoll.me/45510486. If you wish to elaborate on your choice, please feel free to comment below.

    Thank you all for your input, time, and consideration,

    -Eric
    21 Jul 2021, 17:46:03 UTC
    von Veröffentlicht: 22.07.2021 20:10
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    2. Projekte

    Geplante Wartung am Freitag, 23. Juli

    Zusammenfassung

    Wir aktualisieren das Betriebssystem auf unseren Servern am Freitag, den 23. Juli, ab 15:00 MESZ.
    ---
    Wir werden am Freitag, den 23. Juli, ab 15:00 MESZ eine wichtige Aktualisierung des Betriebssystems auf unseren Servern installieren. Wir gehen davon aus, dass die Arbeiten etwa vier Stunden dauern werden.

    Während dieser Zeit können Teilnehmer zeitweise keine neue Arbeit hoch- oder herunterladen und die Website ist nicht erreichbar.

    Die Freiwilligen müssen keine besonderen Maßnahmen ergreifen, da eure Geräte nach Abschluss der Wartungsarbeiten automatisch erneut versuchen, Verbindung aufzunehmen.

    Wir bedanken uns für eure Geduld und Teilnahme.
    21.07.2021

    Originaltext:

    Zitat Zitat von https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/viewNewsArticle.do?articleId=719
    Planned Maintenance on Friday, July 23

    Summary

    We are updating the operating system on our servers on Friday, July 23, beginning at 13:00 UTC.
    ---
    We will be applying an important operating system update to our servers on Friday, July 23, beginning at 13:00 UTC. We anticipate that the work will take approximately four hours.

    During some of this time, volunteers will not be able to upload or download new work, and the website will not be accessible.

    Volunteers will not need to take any particular action, as your devices will automatically retry their connections after the maintenance work is completed.

    We appreciate your patience and participation.
    21 Jul 2021
    von Veröffentlicht: 13.07.2021 23:00
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    Der in manchen Schriftarten auf dem Kalender-Emoji (📅) gezeigte 17. Juli ist der Welt-Emoji-Tag. Dieser wird in diesem Jahr mit der ersten PrimeGrid-Challenge mit kurzen GFN-WUs seit fast 4 Jahren gefeiert, sodass dieses Mal auch wieder die Grafikkarten gefordert sind. Wegen der sehr kurzen WUs ist diese Challenge aber auch eine der kürzeren:

    World Emoji Day Challenge
    Beginn: 17.07.2021, 22:00 UTC = 23:00 MEZ = 18.07.2021, 00:00 MESZ
    Ende: 20.07.2021, 22:00 UTC = 23:00 MEZ = 24:00 MESZ
    Subprojekt: Generalized Fermat Prime Search n=17 (GFN-17-Low)


    Der offizielle Thread zur Challenge im PrimeGrid-Forum ist hier zu finden.

    Es zählen für diese Challenge nur WUs des Subprojekts Generalized Fermat Prime Search n=17 (GFN-17-Low), die nach dem 18.07. um 00:00 Uhr heruntergeladen und vor dem 20.07. um 24:00 Uhr zurückgemeldet werden! Das gewünschte Subprojekt kann in den PrimeGrid-Einstellungen festgelegt werden.

    Anwendungen sind vorhanden für OpenCL-fähige NVIDIA- und AMD/ATI-Grafikkarten sowie CPUs, jeweils für Windows und Linux (32- und 64-Bit) sowie macOS (nur 64-Bit).

    Die schnellsten Grafikkarten brauchen nur wenige Minuten pro WU, bei schlechter GPU-Auslastung kann es sich lohnen, einen CPU-Kern freizuhalten. Auf CPU betragen die Laufzeiten knapp eine Stunde pro WU, wobei es bei diesem Subprojekt nicht möglich ist, mehrere Kerne an derselben WU arbeiten zu lassen, also jeder CPU-Kern seine eigene WU bearbeiten muss.

    Die Punkte für die Challenge-Statistik sind identisch mit den BOINC-Credits, werden jedoch sofort gutgeschrieben, während die BOINC-Credits erst vergeben werden, wenn das Quorum von 2 übereinstimmenden Ergebnissen erreicht ist. Sollte sich ein Ergebnis als falsch erweisen, werden die Punkte natürlich wieder abgezogen.

    Team-Stats bei PrimeGrid
    User-Stats bei PrimeGrid

    Team-Stats bei SETI.Germany
    Detail-Statistik für SETI.Germany
    User-Stats bei SETI.Germany

    Zum Diskussionsthread
    von Veröffentlicht: 11.07.2021 08:50
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    2. Projekte

    Inzwischen haben biologische Testreihen mit 30 potentiellen Liganden für die 3C-ähnliche (engl. 3C-like protease, 3CLpro) und die papain-ähnliche Protease (engl. papain-like protease, PLpro) des Coronavirus SARS-CoV-2 begonnen, die Ende letzten Jahres/Anfang dieses Jahres von SiDock@home identifiziert wurden. Die umfangreichen Berechnungen zum derzeitigen fünften Bindungsziel (dem Hüllprotein) sind nun zu gut zwei Fünfteln abgeschlossen.

    Projektstatus im Juli 2021
    Hallo zusammen,

    unsere Forschung schreitet voran! Mitarbeiter haben gerade mit der biologischen Auswertung von 30 chemischen Verbindungen begonnen, die von SiDock@home für die Bindungsziele 3CLpro und PLpro ausgewählt wurden. Die biologische in-vitro-Auswertung arbeitet mit den vielversprechendsten Ergebnissen, die eure Rechner in silico ausgewählt haben. Der Vorgang ist iterativ und wird aus hunderten Experimenten bestehen.

    Mit eurer Hilfe haben wir bereits vier Bindungsziele und 43% des fünften bearbeitet. Weitere WUs werden auf Basis der biologischen Auswertung und der neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse über die Bindungszeile erzeugt.

    Vielen Dank und beste Grüße,
    das SiDock@home-Team
    09.07.2021, 19:21:50 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://www.sidock.si/sidock/forum_thread.php?id=137
    Project status: July 2021
    Dear all,

    Our research is going on! Collaborators just started biological evaluation of 30 chemical compounds selected in SiDock@home for targets 3CLpro and PLpro. Biological evaluation in vitro works with the most prospective results that your computers have selected in silico. The process is iterative and will involve hundreds of experiments.

    With your help, we have already processed 4 targets and 43% of the fifth one. Further workunits will be created basing on the biological evaluation and the latest scientific knowledge about the targets.

    Many thanks and best wishes,
    Team of SiDock@home
    9 Jul 2021, 18:21:50 UTC
    von Veröffentlicht: 10.07.2021 22:35
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    2. Projekte

    In der letzten Woche wurde MLC@Home ein Jahr alt. Zu diesem Anlass seien die (inzwischen monatlich erscheinenden) Notizen des Projektadministrators übersetzt, die eine Zusammenfassung des bisher Erreichten und der Pläne für das nächste Jahr beinhalten:

    [TMIM Notes] 1. Juli 2021 --- einjähriges Jubiläum von MLC@Home!
    This Month in MLC@Home
    Notizen vom 1. Juli 2021
    Eine monatliche Zusammenfassung von Neuigkeiten und Notizen zu MLC@Home

    Zusammenfassung
    Alles Gute zum ersten Geburtstag, MLC@Home! Dieses Projekt startete am 1. Juli 2020 und hat in der BOINC-Gemeinschaft schnell Fuß gefasst. Wir haben uns auf unser Ziel konzentriert, nämlich die Black Box der neuronalen Netzwerke aufzubrechen, um zu erklären, warum sie Entscheidungen so treffen, wie sie es tun. Das ist so wichtig, weil maschinelles Lernen mehr und mehr in unseren Alltag vordringt; von autonomen Autos über Entscheidungen von Banken bis zu medizinischen Diagnosen. Wir müssen forschen, um zu verstehen, wie wir Verzerrungen aus diesen Systemen heraushalten.

    Wir sind auch das erste und bisher einzige öffentliche BOINC-Projekt mit Fokus auf maschinelles Lernen (ML). Das bedeutet, dass wir zwar BOINC zur Aufgabenverwaltung nutzen konnten, aber das meiste der ML-Anwendungsinfrastruktur von Grund auf aufbauen müssen. Das lief nicht immer glatt, aber wir haben dennoch viel im letzten Jahr erreicht.

    Im letzten Jahr haben wir:
    • Unterstützung von mehr als 2500 Freiwilligen mit mehr als 9200 Rechnern erhalten
    • über 3,4 Millionen BOINC-WUs bearbeitet
    • über 1,1 Millionen neuronale Netzwerke zur Analyse dreier verschiedener Datensätze trainiert, welche die größten Datensätze ihrer Art sind
    • mehr als 4,3 TB Daten zur Auswertung erzeugt
    • einen Fachartikel veröffentlicht (weitere folgen...)
    • beim BOINC Workshop 2021 vorgetragen
    • 47 Anwendungsversionen für drei verschiedene CPU- und zwei GPU-Architekturen sowie mehrere Versionen von Windows und Linux veröffentlicht
    • innerhalb der ersten paar Monate die Kapazitäten des ursprünglichen Servers überschritten!


    Ich bin überwältigt von unserer Gemeinschaft und dem, was wir gemeinsam erreicht haben. Wir haben schon gezeigt, dass mit denselben Daten trainierte Netzwerke im Gewichtsraum eine Ballung zeigen, trotz der Zufälligkeit beim Trainieren neuronaler Netzwerke. Wir haben auch gezeigt, dass wir diese Ballungen nutzen können, um Netzwerke zu finden, die mit vergifteten statt sauberen Daten trainiert wurden; eine wichtige Entdeckung in diesem Forschungsgebiet.

    Aber es gibt noch soo viel mehr zu tun! Daher lasst uns, während wir anerkennen und feiern wollen, was wir bisher gemeinsam erreicht haben, auch nach vorne schauen und einige lose Ziele für das nächste Jahr bei MLC@Home setzen:

    • MLDS wird kurzfristig weitergehen!
      Der vierte Datensatz (DS4) ist (fast) fertig und erweitert den Datensatz um gefaltete neuronale Netzwerktypen (engl. Convolutional Neural Network, CNN) zusätzlich zu rückgekoppelten neuronalen Netzwerken (engl. Recurrent Neural Network, RNN), die in DS1-3 verwendet werden. DS5 wird wahrscheinlich leicht die Form und Größe jedes Netzwerks variieren, um zu sehen, ob es auch zu Ballungen kommt, wenn die Form variiert. Zukünftige MLDS-Arbeit über DS5 hinaus steht noch nicht fest, aber wir gehen davon aus, dass es viele DS4/DS5-WUs für viele Monate geben wird. Wir planen, den Artikel im nächsten Monat mit den neuesten Durchläufen zu aktualisieren.

    • Wir möchten über MLDS hinaus expandieren!
      Wir sind das erste Projekt, das ML in BOINC-Größenordnung durchführt. Wir möchten auch andere Forschungsbereiche unterstützen und uns festlegen, mindestens ein weiteres ML-Projekt innerhalb des nächsten Jahres ans Netz zu bringen. Bitte kontaktiert uns, wenn ihr eine Forscherin seid, die daran interessiert ist, mit der Plattform zu arbeiten!

    • Wir müssen die technische Seite des Projekts verbessern
      Von der Unterstützung von AMD-GPUs und macOS über Optimierung der Auslastung von Grafikkarten bis zu einem besseren Validierungsvorgang für die WUs gibt es eine lange Liste technischer Angelegenheiten, an denen wir arbeiten möchten, dies aber in den letzten drei Monaten nicht effektiv getan haben. Wir stoßen auch auf einige seltene Probleme der BOINC-Software, die schwer zu umschiffen sind. Falls ihr Entwickler seid und helfen möchtet, würden wir die Unterstützung sehr begrüßen.

    • Wir möchten unsere Reichweite verbessern
      Um mehr Leute zur Teilnahme zu bewegen, möchten wir einige kurze Videos über das Projekt, was wir gefunden haben und wie andere helfen können, erstellen. Diese sollten kurz, einfach zugänglich und einfach zu teilen sein. Wir möchten wenigstens eins davon in den nächsten 6 Monaten erstellen.


    Dies sind lose Ziele, aber sie sollten euch eine Idee vermitteln, worauf wir unsere Arbeiten im nächsten Jahr konzentrieren werden. Wenn ihr weitere Hinweise habt, teilt sie bitte hier oder auf Discord.

    Danke nochmal für die Unterstützung von MLC@Home und auf viele weitere Jahre erfolgreicher, wichtiger Forschung auf einem wichtigen Gebiet.

    Weitere Neuigkeiten
    • DS3 ist fast abgeschlossen (nur noch die letzten gut 130 WUs tröpfeln ein!). Ich sehe DS3 als den wichtigsten Datensatz an und kann es nicht erwarten, die Auswertung des ganzen Datensatzes laufen zu lassen!
    • Von jetzt an werden wir DS1- (und danach DS2-)WUs in die Warteschlangen für sowohl GPUs als auch CPUs hauen, bis diese abgeschlossen sind und/oder DS4 fertig vorbereitet ist. Wir werden versuchen, diese schnellstmöglich über den Berg zu bringen.
    • Eine frohe Nachricht! Der MLC-Discord-Teilnehmer Tankbuster hat unsere Bannergrafik aktualisiert! Ihr könnt das aktualisierte Banner auf den Projektseiten und der Startseite sehen!
    • Noch spannender: Tankbuster hat einen Prototypen für eine Grafikausgabe von MLC@Home erstellt! Auf dem MLC-Discord-Server (Link am Ende der Nachricht) könnt ihr Entwürfe und Videos sehen und die Diskussion darüber verfolgen. Screenshot:
    • Zur Erinnerung: die MLC-Anwendung ist quelloffen und hat eine Liste offener Probleme auf gitlab. Falls ihr Programmierer oder Datenwissenschaftlerinnen seid und helfen möchtet, seid ihr eingeladen, einen Blick auf die Probleme zu werfen und Änderungsvorschläge einzureichen.


    Momentaufnahme des Projektstatus:
    (diese Zahlen sind Näherungen)



    Letzte Ausgabe der TMIM Notes: 08.06.2021 (engl.)

    Nochmals vielen Dank allen unseren Freiwilligen!

    -- Der/die MLC@Home-Admin(s)
    Homepage: https://www.mlcathome.org/
    Einladung zu Discord: https://discord.gg/BdE4PGpX2y
    Twitter: @MLCHome2
    02.07.2021, 2:40:09 MEZ


    Originaltext:
    https://www.mlcathome.org/mlcathome/...ead.php?id=212
    von Veröffentlicht: 09.07.2021 10:10
    1. Kategorien:
    2. Projekte

    Durchlauf durch rund 300 Millionen kleine Moleküle für OpenPandemics - COVID-19 als Teil des Systemtests

    Zusammenfassung
    Der kürzlich durchgeführte Stresstest im World Community Grid ermöglichte es den Forschern, schnell Simulationen für 300 Millionen kleine Moleküle durchzuführen.

    Hintergrund
    OpenPandemics - COVID-19 wurde ins Leben gerufen, um die Suche nach möglichen COVID-19-Behandlungen zu beschleunigen. Das Projekt zielt auch darauf ab, ein reaktionsschnelles, quelloffenes Toolkit aufzubauen, das allen Wissenschaftlern bei der schnellen Suche nach Behandlungen im Falle zukünftiger Pandemien helfen kann.

    Ende 2020 gaben wir die Auswahl von 70 Verbindungen (aus einer ursprünglichen Gruppe von ca. 20.000) bekannt, die vielversprechend sein könnten, um als potenzielle Inhibitoren des Virus, das COVID-19 verursacht, untersucht zu werden. Für einige dieser Verbindungen laufen derzeit Labortests (Details siehe am Ende dieses Berichts).

    Ende April und Anfang Mai haben wir dem World Community Grid etwa 30.000 Batches von GPU-Arbeitseinheiten zur Verfügung gestellt. Dies war Teil eines Stresstests der World-Community-Grid-Infrastruktur und des Analyseablaufs und generierte für uns schnell eine extrem große Datenmenge.

    Was haben wir aus dem jüngsten Stresstest gelernt?
    Der Stresstest war eine großartige Übung, um Engpässe in unserem Workflow aufzudecken. Aufgrund der nahezu unglaublichen Menge an zurückgemeldeten Ergebnissen - das Äquivalent von etwa 3/4 der Anzahl der CPU-Ergebnisse eines Jahres in einer Woche - wurde uns klar, dass der größte Engpass das war, was wir intern "Rehydrierung/Analyse" nennen. Dies ist der Schritt, bei dem wir das sogenannte "Genom", das die Lage, die Rotation und den Torsionszustand eines gegebenen Docking-Ergebnisses beschreibt, in xyz-Atomkoordinaten umwandeln und die Analyse durchführen.

    Der Stresstest motivierte uns, erhebliche Optimierungen in unserem Code für die GPU-Version zu entwickeln. Diese Optimierungen beschleunigten die Rehydrierung/Analyse um mehr als das Zehnfache, was zu einer Gesamtbeschleunigung unseres Workflows um den Faktor 5 führte. Diese Optimierungen sollen in unseren Mainstream-Quellcode auf der AutoDock-GPU-GitHub-Seite (engl.) einfließen und der gesamten Community zur Verfügung stehen, was allen Forschern zugute kommt, die unseren Code für ihre Simulationen verwenden.

    Ziele, die derzeit auf dem World Community Grid laufen
    Derzeit konzentrieren sich alle Berechnungen auf das Spike-Protein des SARS-CoV-2-Virus. Die ersten Arbeitseinheiten, die auf den Spike abzielten, waren der "Stresstest", bei dem etwa 300 Millionen kleine Moleküle an eine von vielen möglichen Bindungsstellen angedockt wurden. Anschließend haben wir mehrere mögliche Bindungstaschen mit sowohl reaktiven als auch nicht reaktiven Molekülen ins Visier genommen.

    Die reaktiven Moleküle enthalten eine chemische Gruppe, die in der Lage ist, selektiv entweder mit Tyrosin- oder Lysin-Aminosäuren (die häufige Bausteine von Proteinen sind) zu reagieren, und zwar unter Verwendung einer bestimmten Art von Schwefelchemie (Sulfonylfluorid-Austausch, SuFEx). Wenn eines dieser Moleküle tatsächlich an das Spike-Protein bindet, könnte es den Eintritt des Virus in menschliche Zellen behindern und damit die Replikation des Virus verlangsamen.

    Laufende Tests von Verbindungen
    In unserer Analyse haben wir die rohen Docking-Ergebnisse gefiltert, um die vielversprechendsten Verbindungen zu identifizieren, die synthetisiert und in biologischen Tests getestet werden sollen. Während dieses Prozesses wurde die Anzahl der Ergebnisse von Hunderten von Millionen von Molekülen auf einige Dutzend reduziert, welche die interessantesten Interaktionsmuster mit den viralen Enzymen zeigten.

    Mit unseren Partnern bei Enamine (engl.) identifizierten wir diejenigen, die durch synthetische Chemie besser zugänglich waren, und wählten schließlich Moleküle aus, die gegen zwei der wichtigsten Proteasen des SARS-CoV-2-Virus gerichtet sein könnten: 28 für die Protease Plpro und 47 für die Protease Mpro. Enamine hat die Moleküle rasch synthetisiert, gereinigt und an die Labors unserer experimentellen Partner bei Scripps Florida (die Labore von Griffin und Kojetin) und an der Emory University (Labor von Sarafianos) versandt. Sobald die biologischen Ergebnisse vorliegen, werden wir sie mit der Community teilen.

    Vielen Dank an alle, die dieses Projekt unterstützen!
    08.07.2021

    Originaltext:
    https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=715
    von Veröffentlicht: 04.07.2021 22:30
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    2. Projekte

    Das Subprojekt TF (Trial Factoring, engl., Test-Faktorisierung) hat einen neuen Zahlbereich erreicht, was sich in zunächst deutlich längeren WU-Laufzeiten niederschlägt. Die insgesamt im jetzt begonnenen Bereich zu erwartenden Faktoren von Mersenne-Primzahlkandidaten werden Primalitätstests im Umfang von fast 30000 Jahren CPU-Zeit einsparen.

    Test-Faktorisierungen im Bereich 73-74 Bit gestartet
    Der Bereich 72-73 Bit ist fast erledigt. Neue Arbeit für 73-74 Bit beginnt. Die Laufzeit beträgt etwa 45 Minuten auf einer RX 5500 XT und sinkt.
    04.07.2021, 19:47:06 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://srbase.my-firewall.org/sr5/forum_thread.php?id=1613
    Trial Factoring 73-74bit range started
    The range 72-73bit is nearly done. There is starting new work for 73-74bit. The runtime is around 45min on a RX5500XT and decreasing.
    4 Jul 2021, 18:47:06 UTC
    von Veröffentlicht: 04.07.2021 20:35
    1. Kategorien:
    2. Projekte

    Die offizielle Bekanntgabe des letzten Fundes beim Mitte März beendeten Subprojekt Fermat Divisor Search wurde kürzlich nachgereicht. Es handelt sich um einen Teiler der erweiterten verallgemeinerten Fermatzahl xGF(8788627,11,4)=11^2^8788627+4^2^8788627.

    DIV-Megaprimzahl! (Nachtrag)
    Am 1. März 2021 um 03:47:51 MEZ hat PrimeGrids Fermat Divisor Search eine Megaprimzahl gefunden:

    25*2^8788628+1

    Die Primzahl hat 2 645 643 Dezimalstellen und erreicht Chris Caldwells Datenbank der größten bekannten Primzahlen auf Platz 75 insgesamt.

    Die Entdeckung gelang Tom Greer (tng) aus den Vereinigten Staaten mit einem AMD Ryzen 9 5950X @ 4,90 GHz mit 32 GB RAM unter Windows 10. Dieser Rechner brauchte etwa 2 Stunden 46 Minuten für den Primalitätstest mit LLR2. Tom Greer ist Mitglied des Teams Antarctic Crunchers.

    Für weitere Einzelheiten siehe bitte die offizielle Bekanntgabe.
    01.07.2021 | 20:48:36 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://www.primegrid.com/forum_thread.php?id=9702
    DIV Mega Prime! (Belated Posting)
    On 1 March 2021, 02:47:51 UTC, PrimeGrid's Fermat Divisor Search found the Mega Prime:

    25*2^8788628+1

    The prime is 2,645,643 digits long and enters Chris Caldwell's “The Largest Known Primes Database” ranked 75th overall.

    The discovery was made by Tom Greer (tng) of the United States using an Authentic AMD Ryzen 9 5950X CPU @ 4.90GHz with 32GB RAM, running Microsoft Windows 10 Professional. This computer took about 2 hours and 46 minutes to complete the primality test using LLR2. Tom Greer is a member of the Antarctic Crunchers team.

    For more details, please see the official announcement.
    1 Jul 2021 | 19:48:36 UTC
    von Veröffentlicht: 01.07.2021 00:00
    1. Kategorien:
    2. SETI.Germany

    Liebe Mitcruncher,

    nachdem nun ein halbes Jahr lang SiDock@home das Teamwork-Projekt war, wurde im internen Subforum für alle SETI.Germany-Mitglieder nun eine neue Projektempfehlung ausgewählt. Mit TN-Grid ist diese ein alter Bekannter, ebenfalls aus dem BioMed-Bereich.

    Projekt-URL: http://gene.disi.unitn.it/test/
    Account erstellen: https://gene.disi.unitn.it/test/create_account_form.php (Invitation Code: science@tn)
    SETI.Germany beitreten: https://gene.disi.unitn.it/test/team...form.php?id=20
    Artikel im SG-Wiki: https://www.seti-germany.de/wiki/TN-Grid

    Stats von XSmeagolX: Team-Vergleich, Mitglieder von SETI.Germany

    Teilnahme über den SG-Booster-Account ist mit dieser XML-Datei möglich: account_gene.disi.unitn.it_test.xml (Anleitung)

    Anwendungen gibt es für Windows (x86 und x86_64), Linux (x86, x86_64 und ARM) und macOS (x86_64).

    Dieses Projekt soll eine zwanglose Empfehlung für alle sein, die noch etwas für arbeitslose Rechner suchen, oder auch als Backupprojekt während anderer Aktionen dienen.

    Wir laden alle SETI.Germany-Mitglieder ein, für die eine oder andere WU vorbeizuschauen. Happy Vollgascrunching!
    von Veröffentlicht: 29.06.2021 09:25
    1. Kategorien:
    2. Projekte

    Africa Rainfall Project - Originaltext - Diskussion

    Speicherung und gemeinsame Nutzung von Daten

    Seit einigen Monaten arbeitet das Forschungsteam daran, die Daten so aufzubereiten, dass sie leicht mit anderen Wissenschaftlern und der Öffentlichkeit geteilt werden können. Da der Datensatz sehr groß und komplex ist, ist dies keine leichte Aufgabe.

    Der Server, auf dem die Projektdaten gespeichert werden, ist nun bereit. Der nächste Schritt wird sein, die Daten zusammenzustellen und zu verschieben. Es gibt allerdings Probleme bei der Anmeldung im System, um die Übergabe abzuschließen. Der Arbeitsablauf ist noch nicht vollständig - die verbleibenden Arbeitsgänge müssen noch herausgefunden werden.


    Meilenstein des Forschungsteams

    Camille Le Coz, das Forschungsteammitglied, das die Arbeitseinheiten vorbereitet und die Ergebnisse interpretiert, wird diesen Monat ihre Dissertation verteidigen. Wir wünschen ihr alles Gute für diesen wichtigen Meilenstein!


    Aktueller Stand der Arbeitseinheiten

    World Community Grid verschickt derzeit die Generation 70. (Eine Generation ist eine Reihe von Arbeitseinheiten - in diesem Fall eine Reihe von Computersimulationen von Regenfällen in Afrika südlich der Sahara.)



    Help Stop Tuberculosis - Originaltext - Diskussion

    Datenanalyse

    Connor McGee, das neueste Mitglied des Forschungsteams, entwickelt auf maschinellem Lernen basierende Arbeitsabläufe, die bei der Analyse der vom World Community Grid stammenden Daten helfen sollen. Das Team ist dabei, ein Projekt-Update fertigzustellen, das weitere Informationen enthalten wird.

    Die Forscher entscheiden auch, ob sie ihre bisherigen Ergebnisse in einem Bericht zusammenfassen oder zwei Berichte auf Basis der bisher analysierten Daten erstellen.


    Aktueller Status der Arbeitseinheiten

    In Bearbeitung: 24 Batches (850 Arbeitseinheiten)
    Abgeschlossen: 24.181 Batches (59 Batches in den letzten 30 Tagen, durchschnittlich 2,0 Batches pro Tag)

    Hinweis: Für dieses spezielle Projekt müssen die Forscher oft die Batches analysieren, die wir ihnen zurückschicken, bevor sie weitere Arbeitseinheiten erstellen können. Dies kann manchmal zu einer verzögerten Bereitstellung von Arbeitseinheiten führen.



    Mapping Cancer Markers - Originaltext - Diskussion

    Die Hilfe aller wird gebraucht

    Mapping Cancer Markers hat im Allgemeinen einen großen, stetigen Vorrat an Arbeitseinheiten, und das Forschungsteam erwartet, dass dies auch in absehbarer Zukunft so bleiben wird. Mit dem kürzlich bekannt gegebenen Ende eines anderen World-Community-Grid-Projekts bitten wir Freiwillige, die nicht bereits Rechenleistung für Mapping Cancer Markers spenden, es zu ihrer Liste der Projekte hinzuzufügen. Ihr könnt die Projekte, die ihr unterstützt, hier überprüfen und ändern.


    Aktueller Status der Arbeitseinheiten

    Zum Download verfügbar: 863 Batches
    In Bearbeitung: 1.251 Batches
    Abgeschlossen: 75.671 Batches (1.130 Batches in den letzten 30 Tagen, durchschnittlich 37,7 Batches pro Tag)
    Geschätzter Vorrat: 22,9 Tage



    Microbiome Immunity Project - Originaltext - Diskussion

    Erster Bericht veröffentlicht (und weitere in Arbeit)

    Das Forscherteam hat vor kurzem einen Bericht in Nature Communications über die Techniken veröffentlicht, die sie als Ergebnis des Projekts entwickelt haben.

    Zwei weitere Berichte sind in Arbeit, und die Forscher werden uns über den Stand der Dinge auf dem Laufenden halten, während die Arbeit voranschreitet.


    Die Zukunft des Projekts

    Die Rechenleistung der Freiwilligen hat dem Forscherteam geholfen, die Strukturen von mehr als 330.000 Proteinen vorherzusagen, seit das Projekt im Jahr 2017 gestartet wurde. Mit den jüngsten Fortschritten in der Technologie gibt es nun Möglichkeiten, diese spezielle Art von Daten schneller zu analysieren, als es noch vor vier Jahren möglich war. Daher wird die Zeit des Projekts im World Community Grid enden, sobald die aktuellen Arbeitseinheiten abgeschlossen sind.

    Wir bedanken uns bei allen, die seit Beginn an diesem Projekt mitgearbeitet haben. Die Forscher bereiten ein Update für uns vor und werden uns über zukünftige Arbeiten und Entdeckungen, die sich aus den Daten ergeben könnten, auf dem Laufenden halten.

    Ihr könnt einen Beitrag direkt von den Forschern im Microbiome Immunity Project Forum (engl., deutsche Übersetzung) lesen.


    Aktueller Stand der Arbeitseinheiten

    Zum Download verfügbar: 1.310 Batches
    In Bearbeitung: 3.846 Batches (8.420.064 Arbeitseinheiten)
    Abgeschlossen: 331.125 Batches (1.368 Batches in den letzten 30 Tagen, durchschnittlich 46 Batches pro Tag)
    Geschätzter Vorrat: 28 Tage



    OpenPandemics - Originaltext - Diskussion

    Analyse einer noch nie dagewesenen Menge an Daten

    Im vergangenen Monat stellte das Forschungsteam dem World Community Grid etwa 30.000 Batches von GPU-Arbeitseinheiten zur Verfügung. Dies war Teil eines Stresstests der World-Community-Grid-Infrastruktur und generierte schnell eine extrem große Menge an Daten, die von den Forschern analysiert werden.

    Das World-Community-Grid-Tech-Team hat in unserem Forum (engl., deutsche Übersetzung) über die Entdeckungen gepostet, die sie hinsichtlich der aktuellen technischen Möglichkeiten des Programms gemacht haben. Das Forschungsteam arbeitet derzeit an einem Update über das, was sie bisher aus der riesigen Datenmenge herausgefunden haben, aber in der Zwischenzeit haben sie auch über ein paar Statistiken und Projektmeilensteine getwittert.

    Vielen Dank an alle, die am Stresstest teilgenommen haben und die weiterhin Rechenleistung zum Projekt beitragen!


    Aktueller Stand der Arbeitseinheiten

    CPU

    Zum Download verfügbar: 6.063 Batches
    In Bearbeitung: 2.199 Batches
    Abgeschlossen: 51.189 Batches (6.770 Batches in den letzten 30 Tagen, durchschnittlich 225,7 Batches pro Tag)
    Geschätzter Vorrat: 26,9 Tage


    GPU

    Zum Herunterladen verfügbar: 16.283 Batches
    In Bearbeitung: 4.174 Batches
    Abgeschlossen: 52.292 Batches (15.366 Batches in den letzten 30 Tagen, durchschnittlich 512,2 pro Tag)
    Geschätzter Vorrat: 31,8 Tage

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