• pschoefer

    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: 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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    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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    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: 04.07.2021 22:30
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    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
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    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
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    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: 27.06.2021 16:15
    1. Kategorien:
    2. Projekte

    In einem kurzen Video (engl.) berichten David Baker und Neil King über zwei derzeit in klinischen Tests befindliche Produkte der Covid-19-Forschung, zu denen Rosetta@home beigetragen hat.

    Dabei handelt es sich zum einen um einen Impfstoff in Form von Nanopartikeln, die mit Fragmenten des Spike-Proteins sozusagen als SARS-CoV-2 verkleidet werden und so die Antikörperproduktion anregen. Phase-I/II-Studien laufen derzeit, im Erfolgsfall könnte der Impfstoff noch in diesem Jahr auch Phase III durchlaufen und anschließend zugelassen werden. Ein Fachartikel dazu ist im vergangenen November in der Zeitschrift Cell erschienen (Walls et al.: "Elicitation of Potent Neutralizing Antibody Responses by Designed Protein Nanoparticle Vaccines for SARS-CoV-2", engl., "Auslösen starker neutralisierender Antikörperreaktionen durch SARS-CoV-2-Impfstoffe mit konzipierten Protein-Nanopartikeln").

    Zum anderen wurden Mikroproteine konzipiert, die das Virus daran hindern, an menschliche oder auch tierische Zellen zu binden, um sich zu vermehren. Sie wirken auch gegen die Varianten Alpha, Beta und Delta und könnten prophylaktisch oder in der Frühphase einer Infektion eingenommen werden, um eine ernsthafte Erkrankung zu verhindern. Auch dazu wurde bereits im letzten Jahr ein Fachartikel veröffentlicht, nämlich in Science (Cao et al.: "De novo design of picomolar SARS-CoV-2 miniprotein inhibitors", engl., "De-novo-Design picomolarer Miniprotein-Hemmstoffe für SARS-CoV-2").
    von Veröffentlicht: 25.06.2021 17:50
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    2. Projekte

    Es wird wärmer auf der Nordhalbkugel, was die Anzahl der Primzahlfunde etwas drückt. Im Mai gab es 166, darunter zwölf Erstfunde und acht Doublechecks von Mitgliedern von SETI.Germany.

    Seit dem Ende von PPS-DIV im März sind die Top-100-Funde wieder sehr selten geworden, sodass es auch im Mai keinen gab. Zwanzig Funde haben mehr als eine Million Dezimalstellen, darunter ist auch ein erweiterter verallgemeinerter Fermatzahl-Teiler:

    • Die 1 012 946-stellige Proth-Primzahl 8523*2^3364918+1 wurde am 02.05.2021 um 02:01:44 MEZ von DeleteNull (Team: SETI.Germany) aus Deutschland mit einem AMD Ryzen 9 3900XT gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 auf 4 Threads etwa 20 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1 012 999-stellige Proth-Primzahl 5173*2^3365096+1 wurde am 03.05.2021 um 06:11:35 MEZ von Nick (BOINC@AUSTRALIA) aus Australien mit einem Intel Core i9-9960X gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 auf 2 Threads etwa 28 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1 869 628-stellige verallgemeinerte Fermat-Primzahl 13553882^262144+1 wurde am 03.05.2021 um 17:31:16 MEZ von IKI aus Frankreich mit einer NVIDIA GeForce RTX 2080 in Verbund mit einem AMD Ryzen 7 2700X gefunden, wobei für den PRP-Test mit Genefer 11 Minuten 47 Sekunden benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 03.05.2021 um 18:16:44 MEZ durch Johny (Czech National Team) aus Tschechien mit einer NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti in Verbund mit einem AMD Ryzen 9 3900X, wobei für den PRP-Test mit Genefer 27 Minuten 24 Sekunden benötigt wurden.

    • Die 1 013 016-stellige Proth-Primzahl 9885*2^3365151+1 wurde am 04.05.2021 um 16:48:15 MEZ von Matthew L aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Xeon E3-1231 v3 gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 auf 8 Threads etwa 16 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1 013 056-stellige Proth-Primzahl 8201*2^3365283+1 wurde am 05.05.2021 um 12:04:38 MEZ von Andrew Johnson aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Core2 Quad Q8200 gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 etwa 7 Stunden 20 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1 013 165-stellige Proth-Primzahl 8557*2^3365648+1 wurde am 07.05.2021 um 22:16:49 MEZ von KylePolansky aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Core i7-6800K gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 auf 3 Threads etwa 24 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1 013 240-stellige Proth-Primzahl 7665*2^3365896+1 wurde am 09.05.2021 um 23:54:20 MEZ von Andrew Johnson aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Core i5-5250U gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 etwa 2 Stunden 48 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1 042 446-stellige verallgemeinerte Fermat-Primzahl 89790434^131072+1 wurde am 15.05.2021 um 10:08:40 MEZ von Sean (Ultimate Chaos) aus den Vereinigten Staaten mit einer NVIDIA Quadro P4000 in Verbund mit einem Intel Xeon W-2133 gefunden, wobei für den PRP-Test mit Genefer 9 Minuten 29 Sekunden benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 15.05.2021 um 10:47:28 MEZ durch DaveSun mit einer AMD Radeon HD 6870 in Verbund mit einem Intel Core2 Duo E6550, wobei für den PRP-Test mit Genefer 37 Minuten 45 Sekunden benötigt wurden.

    • Die 1 013 454-stellige Proth-Primzahl 9853*2^3366608+1 wurde am 16.05.2021 um 09:47:01 MEZ von 288larsson (Sicituradastra.) aus Schweden mit einem Intel Core i9-7980XE gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 etwa 49 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1 013 560-stellige Proth-Primzahl 5941*2^3366960+1 wurde am 19.05.2021 um 20:32:08 MEZ von Charles Jackson aus den Vereinigten Staaten mit einer Intel-CPU gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 etwa 1 Stunde 29 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1 013 559-stellige Proth-Primzahl 5845*2^3366956+1 wurde am 20.05.2021 um 06:20:39 MEZ von Ryan Propper aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Xeon gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 etwa 3 Stunden 26 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1 013 667-stellige Proth-Primzahl 2529*2^3367317+1 wurde am 23.05.2021 um 04:45:05 MEZ von DeleteNull (SETI.Germany) aus Deutschland mit einem AMD Ryzen 9 3900X gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 auf 4 Threads etwa 21 Minuten benötigt wurden. Diese Megaprimzahl ist ein Teiler der erweiterten verallgemeinerten Fermat-Zahl xGF(3367314,10,9)=10^2^3367314+9^2^3367314.

    • Die 1 042 565-stellige verallgemeinerte Fermat-Primzahl 89977312^131072+1 wurde am 23.05.2021 um 06:45:07 MEZ von Michael Millerick (University of California, Berkeley) aus den Vereinigten Staaten mit einer NVIDIA GeForce RTX 3070 in Verbund mit einem Intel Core i5-7600K gefunden, wobei für den PRP-Test mit Genefer 2 Minuten 40 Sekunden benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 23.05.2021 um 07:04:24 MEZ durch tyrone (The Scottish Boinc Team) aus dem Vereinigten Königreich mit einer NVIDIA GeForce GTX 960 in Verbund mit einem Intel Core i5-4690, wobei für den PRP-Test mit Genefer 18 Minuten 40 Sekunden benötigt wurden.

    • Die 1 013 678-stellige Proth-Primzahl 9609*2^3367351+1 wurde am 23.05.2021 um 13:02:08 MEZ von Nick (BOINC@AUSTRALIA) aus Australien mit einem Intel Core i9-9980XE gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 auf 2 Threads etwa 33 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1 042 583-stellige verallgemeinerte Fermat-Primzahl 90006846^131072+1 wurde am 24.05.2021 um 13:26:23 MEZ von teppot (Universe Examiners) aus Finnland mit einer NVIDIA GeForce RTX 2060 in Verbund mit einem Intel Core i5-10400 gefunden, wobei für den PRP-Test mit Genefer 5 Minuten 6 Sekunden benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 24.05.2021 um 14:56:24 MEZ durch Patrick Eiler (BOINC@Austria) aus Österreich mit einer NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti in Verbund mit einem AMD Ryzen 5 3600, wobei für den PRP-Test mit Genefer 5 Minuten 20 Sekunden benötigt wurden.

    • Die 1 013 738-stellige Proth-Primzahl 6001*2^3367552+1 wurde am 25.05.2021 um 10:50:08 MEZ von Buckeye4lf (Antarctic Crunchers) aus den Vereinigten Staaten mit einem AMD Ryzen Threadripper 3970X gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 auf 2 Threads etwa 30 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1 013 772-stellige Proth-Primzahl 2533*2^3367666+1 wurde am 26.05.2021 um 13:46:59 MEZ von GhostOfElectricity aus dem Vereinigten Königreich mit einem Intel Core i7-8750H gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 auf 3 Threads etwa 1 Stunde 37 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1 013 796-stellige Proth-Primzahl 6497*2^3367743+1 wurde am 27.05.2021 um 04:18:17 MEZ von Nick (BOINC@AUSTRALIA) aus Australien mit einem Intel Core i9-9900K gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 auf 2 Threads etwa 25 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1 870 352-stellige verallgemeinerte Fermat-Primzahl 13640376^262144+1 wurde am 29.05.2021 um 02:58:51 MEZ von IKI aus Frankreich mit einer NVIDIA GeForce RTX 2080 in Verbund mit einem AMD Ryzen 7 2700X gefunden, wobei für den PRP-Test mit Genefer 11 Minuten 51 Sekunden benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 03.06.2021 um 09:13:52 MEZ durch Johny (Czech National Team) aus Tschechien mit einem AMD Ryzen 9 3900X, wobei für den PRP-Test mit Genefer 2 Stunden 29 Minuten 22 Sekunden benötigt wurden.

    • Die 1 013 872-stellige Proth-Primzahl 1847*2^3367999+1 wurde am 29.05.2021 um 06:38:50 MEZ von Staranders aus Schweden mit einem Intel Core i5-6600 gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 etwa 56 Minuten benötigt wurden.


    Auch unter den kleineren Funden war ein erweiterter verallgemeinerter Fermatzahl-Teiler:

    • Die 915 266-stellige Proth-Primzahl 639*2^3040438+1 ist ein Teiler der erweiterten verallgemeinerten Fermatzahl xGF(3040436,12,11)=12^2^3040436+11^2^3040436. Sie wurde am 21.05.2021 um 10:07:33 MEZ von Penguin (Antarctic Crunchers) aus den Vereinigten Staaten mit einer Intel-CPU gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR2 etwa 20 Minuten benötigt wurden.


    Die übrigen 145 Funde entfallen auf folgende Subprojekte:

    • Proth Prime Search (PPS): 13 Funde im Bereich 3025527 ≤ n ≤ 3041954 (910 778-915 723 Dezimalstellen)
    • Proth Prime Search Extended (PPSE): 14 Funde im Bereich 1638191 ≤ n ≤ 1639386 (493 149-493 509 Dezimalstellen)
    • Sophie Germain Prime Search (SGS): 65 Funde im Bereich 6152791994835 ≤ k ≤ 6220344524277 (388 342 Dezimalstellen), darunter acht Erstfunde und ein Doublecheck von boss, ein Erstfund von ETX sowie ein Doublecheck von SETIBOOSTER
    • Generalized Fermat Prime Search (n=15): 36 Funde im Bereich 236827398 ≤ b ≤ 240714818 (274 414-274 646 Dezimalstellen), darunter ein Erstfund und drei Doublechecks von POPSIE
    • Generalized Fermat Prime Search (n=16): 15 Funde im Bereich 125489168 ≤ b ≤ 126749898 (530 751-531 035 Dezimalstellen), darunter drei Doublechecks von Terminator
    • Generalized Fermat Prime Search (n=17 low): 2 Funde: 24486806^131072+1 (968 483 Dezimalstellen), 24522386^131072+1 (968 565 Dezimalstellen)


    von Veröffentlicht: 18.06.2021 10:45
    1. Kategorien:
    2. Projekte

    Während der Fachartikel darüber noch in Vorbereitung ist, wurden 14 weitere mit Einstein@Home gefundene Pulsare in der Liste der Pulsar-Entdeckungen ergänzt. Die Anzahl der Neuentdeckungen in den Daten des Fermi-Satelliten ist somit um 56% gestiegen.

    14 neue Pulsar-Entdeckungen durch Einstein@Home in Fermi-LAT-Daten
    Glückwunsch an alle Einstein@Home-Freiwilligen, deren Rechner 14 neue Pulsare in den Daten des Large Area Telescope (LAT) an Bord des Gamma-Satelliten Fermi gefunden haben. Diese neuen Pulsare sind auf der Webseite für FGRP-Entdeckungen (engl.) zusammen mit den Namen der Freiwilligen aufgelistet, deren Rechner die neuen Systeme mit der höchsten Signifikanz gefunden haben. Insgesamt hat Einstein@Home jetzt 39 neue Gamma-Pulsare in Fermi-LAT-Daten gefunden.

    Wir bereiten einen Artikel in einer Fachzeitschrift über diese neuen Pulsare vor und werden einen Link dazu im Bereich Wissenschaft/Veröffentlichungen teilen, wenn er fertig ist. In der Zwischenzeit geht die Suche nach neuen Pulsaren weiter!
    15.06.2021 20:51:17 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://einsteinathome.org/content/14-new-einsteinhome-pulsar-discoveries-fermi-lat-data
    14 New Einstein@Home Pulsar Discoveries In Fermi-LAT Data
    Congratulations to all Einstein@Home volunteers, whose computers have found 14 new pulsars in data from the Large Area Telescope (LAT) on board the Fermi gamma-ray satellite. These new pulsars are listed on the FGRP discoveries webpage, along with the names of the volunteers whose computers identified the new systems with the highest significance. In total, Einstein@Home has now found 39 new gamma-ray pulsars in Fermi LAT data.

    We are preparing a journal publication about these new pulsars, and will post a link to it in the science/publications area when it is finished. Meanwhile, the search for new pulsars continues!
    15 Jun 2021 19:51:17 UTC
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