| BOINC - počítače všech zemí, spojte se 1/2 |
| autor: Janek , publikováno 25.8.2008 |
Máte doma, v kanceláři, na koleji, ve škole či jinde počítač, který alespoň část své provozní doby není naplno vytížený? Víte o tom, že se díky takovémuto počítači můžete například pomáhat ve výzkumu léků proti smrtelným chorobám v době, kdy píšete v textovém editoru, při práci v účetním programu, při stahování dat, sledování filmu, nebo když si popíjíte svůj šálek kávy a nechce se vám na tu chvíli vypínat počítač?
Vývoj dnešní výpočetní techniky dospěl do stádia, kdy ke zvýšení výkonu samotného procesoru pro domácí a kancelářské použití už není moc důvodů. Místo zvýšení výkonu samotného, jde vývoj cestou vícejádrových procesorů s nižším taktem, ale větším počtem jader na jednom čipu. Nejnovějším trendem je další miniaturizace a úspora ve spotřebě, ovšem výkon již prakticky nijak rapidně neroste. Důraz vývoje posledních let se soustředil spíše směrem ke zvyšování výkonu GPU a tím i samotných grafických karet. Zde se hranice stále posouvají a tím i nároky na potřebný hardware. Není se proto čemu divit, že GPU v dnešních grafických kartách v mnoha ohledech předčí výkon klasických procesorů. Výkonem GPU nelze plně nahradit operace, které provádí CPU, lze však některé aplikace naprogramovat tak, že využívají právě potenciálu GPU. Po masovém rozšíření výpočtů využívajících miliony domácích CPU na přelomu tisíciletí zažívají distribuované výpočty novou vlnu rozšíření právě tímto směrem. V současné době existují pouze dva projekty distribuovaných výpočtů, které dokáží využít pro své výpočty GPU.
V roce 2006 vstoupil projekt Folding@Home do historie jako první vědecký projekt distribuovaných výpočtů, který využívá výpočetního výkonu jader grafických karet. Stanfordská univerzita spolupracovala s producentem grafických čipů ATI a výsledkem byl GP-GPU klient, který byl schopen příslušné vědecké výpočty provádět na aritmeticko-logických jednotkách grafického čipu, známých spíše jako pixel shadery. Dne 2. října 2006 byl klient vypuštěn k veřejnému beta testu. Během pouhých 9 dní od svého vypuštění bylo dosaženo výpočetního výkonu 31 tera FLOPS za pomoci pouhých 450 grafických jader karet řady Radeon X1900. Tento výkon 70x převýšil tehdejší přínos procesorů osobních počítačů a jen potvrdil obrovskou převahu grafických jader ve výpočtech s plovoucí desetinnou čárkou. V současné době jsou pro výpočty podporovány grafické katry ATI i nNidia.
Folding@home byl prvním projektem, ovšem v současné době není jediným. Ukázal ostatním, nejen že GPU pro výpočty využít lze, ale hlavně jak velký potenciál výkonu v této oblasti leží ladem. Projekt folding@home je ovšem samostatným distribuovaným projektem s vlastním klientem, vlastním nastavením i ohodnocením. Pod křídla systému BOINC se prozatím nechystá, ale co není nyní, může být někdy v budoucnu.
Druhý z projektů, kterým můžete poškádlit svou grafickou kartu, je již projekt ze systému BOINC, a tím je GPUgrid. 
Projekt je zaměřen na výpočty v oblasti biologie a biomedicíny. Přesněji se jedná o studium charakteristiky biomolekul, jejich vzájemného ovlivňování a dynamického chování. K výpočtům budou použity různé metody pro popis biologických problémů v atomických, molekulových i nadmolekulárních systémech.
Projekt prozatím podporuje pouze grafické karty nVidia pod systémem Linux-64bit, ovšem je teprve v úvodní fázi testování a rozšíření na další systémy bude jistě dalším krokem vývoje. Podpora grafických karet ATI prozatím ohlášena nebyla, ale jak bylo řečeno, vše je teprve na počátku. Z dlouhodobého hlediska je v této oblasti obrovský potenciál využití a jistě se dočkáme spousty projektů, které budou schopny využívat pro výpočty jak CPU, tak i GPU.
Konkrétní rady, jak se prostřednictvím GPU zapojit do projektu Folding, naleznete zde ->>
Návod na zapojení GPU do výpočtů GPUGrid naleznete přímo na stránkách projektu zde ->>
