Добровольные вычисления

Система, в которой пользователи жертвуют компьютерные ресурсы для содействия исследованиям

Программа, работающая на компьютере добровольца, периодически связывается с сервером исследовательских приложений через Интернет, чтобы запрашивать задания и сообщать результаты.

Добровольные вычисления — это тип распределенных вычислений , в котором люди жертвуют неиспользуемые ресурсы своих компьютеров на исследовательский проект, ^[1] а иногда и в обмен на кредитные баллы. ^[2] Основная идея заключается в том, что современный настольный компьютер достаточно мощный, чтобы выполнять миллиарды операций в секунду, но для большинства пользователей используется только 10–15% его мощности. Обычные задачи, такие как обработка текста или просмотр веб-страниц, оставляют компьютер в основном бездействующим.

Практика добровольных вычислений, которая восходит к середине 1990-х годов, потенциально может сделать значительную вычислительную мощность доступной для исследователей при минимальных затратах. Обычно программа, запущенная на компьютере добровольца, периодически связывается с исследовательским приложением, чтобы запросить задания и сообщить результаты. Система промежуточного программного обеспечения обычно служит посредником. ^[3]

История

Первым проектом по добровольному вычислению был Great Internet Mersenne Prime Search , который начался в январе 1996 года. ^[4] За ним в 1997 году последовал distributed.net . В 1997 и 1998 годах несколько академических исследовательских проектов разработали системы на основе Java для добровольного вычисления; примерами служат Bayanihan, ^[5] Popcorn, ^[6] Superweb, ^[7] и Charlotte. ^[8]

Термин «добровольные вычисления» был придуман Луисом Ф. Г. Сарментой, разработчиком Bayanihan. Он также призывает к глобальным усилиям по социальной ответственности или корпоративной социальной ответственности , как сообщается в Harvard Business Review. ^[9]

В 1999 году были запущены проекты SETI@home и Folding@home . Эти проекты получили широкое освещение в СМИ, и каждый из них привлек несколько сотен тысяч добровольцев.

В период с 1998 по 2002 год было создано несколько компаний с бизнес-моделями, включающими добровольные вычисления. Примерами являются Popular Power , Porivo, Entropia и United Devices .

В 2002 году в Калифорнийском университете, в Лаборатории космических наук Беркли был основан проект Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC) , финансируемый Национальным научным фондом. BOINC предоставляет полную систему промежуточного программного обеспечения для добровольных вычислений, включая клиент, клиентский графический интерфейс, систему выполнения приложений, серверное программное обеспечение и программное обеспечение, реализующее веб-сайт проекта. Первым проектом на основе BOINC был Predictor@home , основанный в Исследовательском институте Скриппса, который начал работу в 2004 году. Вскоре после этого SETI@home и climate forecast .net начали использовать BOINC. В течение следующих нескольких лет было создано несколько новых проектов на основе BOINC, включая Rosetta@home , Einstein@home и AQUA@home . В 2007 году IBM World Community Grid перешла с платформы United Devices на BOINC. ^[10]

Промежуточное ПО

Клиентское программное обеспечение ранних проектов добровольных вычислений состояло из одной программы, которая объединяла научные вычисления и распределенную вычислительную инфраструктуру. Эта монолитная архитектура была негибкой. Например, было сложно развертывать новые версии приложений.

В последнее время добровольные вычисления перешли на системы промежуточного программного обеспечения, которые обеспечивают распределенную вычислительную инфраструктуру, независимую от научных вычислений. Примеры включают:

• BOINC — наиболее широко используемая система промежуточного программного обеспечения. Она предлагает клиентское программное обеспечение для Windows, macOS, Linux, Android и других вариантов Unix.
• XtremWeb используется в основном как исследовательский инструмент. Он разработан группой из Университета Париж-Юг.
• Xgrid разработан Apple . Его клиентские и серверные компоненты работают только на macOS.
• Grid MP — это коммерческая платформа промежуточного программного обеспечения, разработанная компанией United Devices и использовавшаяся в проектах добровольных вычислений, включая grid.org , World Community Grid , Cell Computing и Hikari Grid.

Большинство этих систем имеют одинаковую базовую структуру: клиентская программа работает на компьютере волонтера. Она периодически связывается с серверами проекта через Интернет, запрашивая задания и сообщая о результатах выполненных заданий. Эта модель «pull» необходима, поскольку многие компьютеры волонтеров находятся за брандмауэрами, которые не пропускают входящие соединения. Система отслеживает «кредит» каждого пользователя, численное измерение того, сколько работы компьютеры этого пользователя выполнили для проекта.

Системы добровольных вычислений должны решать ряд проблем, связанных с добровольными компьютерами: их неоднородность, их текучесть (тенденция отдельных компьютеров присоединяться к сети и выходить из нее с течением времени), их нерегулярная доступность и необходимость не мешать их работе во время обычного использования.

Кроме того, добровольные вычислительные системы должны решать проблемы, связанные с корректностью:

• Добровольцы не несут ответственности и по сути анонимны.
• Некоторые компьютеры добровольцев (особенно разогнанные) иногда выходят из строя и возвращают неверные результаты. ^{[ необходима цитата ]}
• Некоторые волонтеры намеренно возвращают неверные результаты или приписывают себе чрезмерную значимость результатов.

Одним из распространенных подходов к этим проблемам является реплицированное вычисление, в котором каждое задание выполняется как минимум на двух компьютерах. Результаты (и соответствующий кредит) принимаются только в том случае, если они достаточно согласуются.

Недостатки для участников

• Повышенное энергопотребление: ЦП обычно потребляет больше электроэнергии, когда он активен, по сравнению с тем, когда он простаивает. Кроме того, желание поучаствовать может заставить добровольца оставить ПК включенным на ночь или отключить функции энергосбережения, такие как приостановка. Кроме того, если компьютер не может достаточно охладиться, дополнительная нагрузка на ЦП добровольца может привести к его перегреву.
• Снижение производительности ПК: если приложение для добровольных вычислений работает во время использования компьютера, это может повлиять на производительность ПК. Это связано с повышенным использованием ЦП, кэша ЦП, локального хранилища и сетевого подключения. Если ограничением является ОЗУ, могут возникнуть повышенные пропуски кэша диска или повышенная подкачка. Приложения для добровольных вычислений обычно выполняются с более низким приоритетом планирования ЦП, что помогает снизить конкуренцию ЦП. ^[11]

Эти эффекты могут быть заметными или нет, и даже если они заметны, доброволец может решить продолжить участие. Однако повышенное энергопотребление можно в некоторой степени исправить, установив опцию ограничения процента процессора, используемого клиентом, которая доступна в некотором клиентском программном обеспечении.

Преимущества для исследователей

Вычислительная мощность

Добровольные вычисления могут предоставить исследователям вычислительную мощность, которая недостижима никаким другим способом. Например, Folding@home была признана одной из самых быстрых вычислительных систем в мире. Благодаря повышенному интересу и участию добровольцев в проекте в результате пандемии COVID -19 ^[12] , система достигла скорости приблизительно 1,22 экзафлопс к концу марта 2020 года и достигла 2,43 экзафлопс к 12 апреля 2020 года ^[13] , что сделало ее первой в мире экзафлопсной вычислительной системой .

Расходы

Добровольные вычисления часто обходятся дешевле других форм распределенных вычислений ^[14] и, как правило, не требуют никаких затрат для конечного исследователя.

Важность

Хотя существуют такие проблемы, как отсутствие ответственности и доверия между участниками и исследователями при реализации проектов, волонтерская работа имеет решающее значение, особенно для проектов с ограниченным финансированием. ^[15]

• Суперкомпьютеры, обладающие огромной вычислительной мощностью, чрезвычайно дороги и доступны только для некоторых приложений, если они могут себе это позволить. В то время как добровольные вычисления не являются чем-то, что можно купить, их мощность возникает из общественной поддержки. Исследовательский проект, имеющий ограниченные источники и финансирование, может получить огромную вычислительную мощность, привлекая общественное внимание. ^[16]
• Добровольно оказывая поддержку и предоставляя вычислительную мощность для исследований по таким темам, как наука, граждане поощряются к интересу к науке, а также граждане получают возможность высказывать свое мнение о направлениях научных исследований и, в конечном итоге, о будущей науке, оказывая или не оказывая поддержку исследованиям. ^[1]

Смотрите также

• Гражданская наука
• Облачные вычисления
• Список добровольных вычислительных проектов
• Пиринговый
• Роевой интеллект
• Виртуальное волонтерство

Ссылки

1. "Volunteer Computing". BOINC.Berkeley.edu . BOINC. Архивировано из оригинала 18 декабря 2021 г. Получено 10 марта 2023 г.
2. Y. Chen, Lydia; P. Reiser, Hans (2017). Distributed Applications and Interoperable Systems: 17th IFIP WG 6.1 International Conference, DAIS 2017, Held as Part of the 12th International Federated Conference on Distributed Computing Techniques, DisCoTec 2017, Neuchâtel, Switzerland, June 19–22, 2017, Proceedings. Springer. p. 192. ISBN 9783319596655. Архивировано из оригинала 2023-01-20 . Получено 12-08-2022 . В добровольных вычислениях участники жертвуют вычислительные ресурсы в обмен на кредитные баллы.
3. Chorazyk, Pawel; Byrski, Aleksander; Pietak, Kamil; Kisiel-Dorohinicki, Marek; Turek, Wojciech (2017-09-13). "Volunteer Computing in a Scalable Lightweight Web-Based Environment". Computer Assisted Methods in Engineering and Science . 24 (1): 17–40. doi :10.24423/cames.201 (неактивен 2024-09-12). ISSN  2299-3649. Архивировано из оригинала 2022-09-20 . Получено 19-09-2022 .{{cite journal}}: CS1 maint: DOI неактивен по состоянию на сентябрь 2024 г. ( ссылка )
4. "История GIMPS". Mersenne.org . Великий интернет-поиск простых чисел Мерсенна. Архивировано из оригинала 18 октября 2013 г. Получено 29 декабря 2013 г.
5. Sarmenta, LFG (1998). "Bayanihan: Web-Based Volunteer Computing Using Java". Worldwide Computing and Its Applications — WWCA'98: Вторая международная конференция Цукуба, Япония, 4–5 марта 1998 г. Труды . Lecture Notes in Computer Science. Vol. 1368. Springer Berlin Heidelberg. pp. 444–461. CiteSeerX 10.1.1.37.6643 . doi :10.1007/3-540-64216-1_67. ISBN  978-3-540-64216-9. Архивировано из оригинала 2023-01-20 . Получено 2016-10-29 . • ISBN 978-3-540-64216-9  (печатная версия) • ISBN 978-3-540-69704-6  (онлайн)
6. O Regev; Noam Nisan (28 октября 1998 г.). «Рынок POPCORN — онлайн-рынок вычислительных ресурсов». Труды первой международной конференции по информационной и вычислительной экономике (в Чарльстоне, Южная Каролина) . Нью-Йорк, Нью-Йорк: ACM Press. стр. 148–157. doi :10.1145/288994.289027. ISBN 1-58113-076-7.
7. Александров, А.Д.; Ибель, М.; Шаузер, К.Е.; Шейман, К.Е. (1996). «SuperWeb: вопросы исследования глобальных вычислений на основе Java». Труды семинара по Java для высокопроизводительных научных и инженерных вычислений, моделирования и симуляции . Нью-Йорк: Сиракузский университет.
8. Baratloo, A.; Karaul, M.; Kedem, Z.; Wyckoff, P. (сентябрь 1996 г.). "Charlotte: Metacomputing on the Web" . Труды 9-й Международной конференции по параллельным и распределенным вычислительным системам . Архивировано из оригинала 2010-01-26 . Получено 2007-08-25 .
9. Портер, Майкл; Крамер, Марк. «Связь между конкурентным преимуществом и корпоративной социальной ответственностью» (PDF) . Harvard Business Review. Архивировано (PDF) из оригинала 16 мая 2008 г. Получено 25 августа 2007 г.
10. "BOINC Migration Announcement". 17 августа 2007 г. Архивировано из оригинала 3 ноября 2018 г. Получено 29 декабря 2013 г.
11. Джефф Гасиор (11 ноября 2002 г.). «Измерение влияния Folding@Home на производительность». Архивировано из оригинала 25 июня 2012 г. Получено 29 декабря 2013 г.
12. Новости 12 Лонг-Айленд 2020 : «С начала пандемии COVID-19 количество загрузок Folding@home значительно возросло, что является явным признаком того, что люди во всем мире обеспокоены тем, что могут внести свой вклад в помощь исследователям в поиске средства от этого вируса», — сказал д-р Сина Раббани, декан Школы ДеМаттиса.ошибка harvnb: нет цели: CITEREFNews_12_Long_Island2020 ( помощь )
13. Pande lab. "Статистика клиентов по ОС". Stats.FoldingAtHome.org . Архивировано из оригинала 12 апреля 2020 г. . Получено 12 апреля 2020 г. .
14. Кондо, Деррик; Джавади, Бахман; Малекот, Пол; Каппелло, Франк; Андерсон, Дэвид П. «Анализ затрат и выгод облачных вычислений по сравнению с настольными сетями» (PDF) . Проект MESCAL .
15. Ноя, Одед; Андерсон, Дэвид; Арази, Офер (2010-04-26). "Добровольные вычисления". Труды 19-й международной конференции по всемирной паутине . WWW '10. Роли, Северная Каролина, США: Ассоциация вычислительной техники. стр. 741–750. doi :10.1145/1772690.1772766. ISBN 978-1-60558-799-8. S2CID  15793054.
16. "Сила добровольной компьютерной сети - DZone Performance". DZone.com . Архивировано из оригинала 2021-07-11 . Получено 2021-07-11 .

Внешние ссылки

• Требуется: Свободное время вашего компьютера Physics.org, сентябрь 2009 г.
• Самый мощный суперкомпьютер на Земле все еще нуждается в вашем ноутбуке для лечения рака Inverse.com, декабрь 2015 г.