И еще раз считаем всем миром...

[Programma_Boinc]

Про астрономический проект распределённых вычислений Asteroids@home

https://asteroidsathome.net/boinc/

За 14 лет существования проекта посчитаны пока только 4210 из 10757 моделей, параметров астероидов. Результаты работы над проектом доступны всем по ссылке: damit.cuni.cz/

Так что раз проект имеет и конечную цель и публикуются результаты - то присоединяйтесь к счёту и приглашайте друзей в проект!

[Programma_Boinc]

Сейчас снова появились задания в отечественном проекте распределённых вычислений по материаловедению USPEX@Home Подключайте Ваши компьютеры по адресу: uspex-at-home.ru/prediction/ Поддержите отечественную науку! Требуется Windows 10 / 11 не менее 16 Гб ОЗУ и установленная виртуальная машина Oracle VirtualBOX

vk.ru/foldingtscrussia

[Programma_Boinc]

Всем привет!

В проекте RakeSearch запустили создание по частям довольно большого набора из 578435 задачек длительностью от 5 до 15 минут (на большинстве используемых сейчас CPU) с довольно коротким сроком - от 20 минут в самой первой (оценочной) партии до 60 минут далее.

При этом, так как задачи создаются сразу в большом количестве, время за которое результат может быть вернут и обработан будет в разы больше, кроме самого "хвоста" где скорость обработки задач будет очень важна.

https://vk.com/crystal_dream_team
https://rake.boincfast.ru/rakesearch/

[Programma_Boinc]

В проекте RakeSearch (rake.boincfast.ru/rakesearch/) завершена обработка 66-68 интересных ДЛК порядка 12.

У которых соответственно 25174, 25164 и 25156 диагональных трансверсали и 501659738, 462533670 и 445664065 ОДЛК. На данный момент спектр числа ОДЛК в ДЛК порядка 12 включает в своем составе 6156 элементов и доступен тут:

https://evatutin.narod.ru/spectra/spect ... _items.txt

[Programma_Boinc]

Самый быстрый компьютер планеты — без единой видеокарты

23 июня 2026 года на конференции в Гамбурге обновили TOP500, рейтинг суперкомпьютеров. Первое место взял китайский LineShine из Шэньчжэня: 2.198 экзафлопс. Впервые с 2017-го лидер не из США: El Capitan стал вторым (1.809 EF).

Экзафлопс — это миллиард миллиардов операций в секунду. Чтобы стало осязаемо: посади всё население Земли жать на калькуляторе по разу в секунду, и человечеству понадобится почти девять лет на то, что LineShine считает за одну секунду.

Сенсация в том, что рекорд взят на обычных процессорах, без GPU-ускорителей: 13.79 млн ядер на архитектуре Armv9. Удержать при этом 2.198 экзафлопс из пиковых 2.736 (около 80%) на таком парке без видеокарт можно только за счёт интерконнекта, который жёстко держит задержку между узлами. Цена вопроса: 42.2 МВт, целое здание и кастомный кремний под госзадачи.

Для контраста: сеть BOINC, те самые домашние хосты, что по ночам считают Einstein@Home и PrimeGrid. Вся она вместе выдаёт порядка 20 петафлопс.

Честно: одна LineShine мощнее всей этой сети примерно в 100 раз по сырым FLOPS.

Только это некорректное сравнение, на самом деле, а просто два разных инструмента. Суперкомпьютер силён там, где ядра должны общаться каждый шаг — погода, ядерные симуляции. Распределенные сети лучше работают там, где задача режется на миллионы независимых кусков и раздаётся разным несвязанным компьютерам. Порог входа нулевой: ПК у тебя уже есть, нет единой кнопки выключения, в науке участвует кто угодно, а не только обладатель 42 мегаватт.
Домашний хост в условном Einstein@Home делает как раз то, под что гос-машину занимать невыгодно. BOINC сети занимают нишу в проектах, на которые большие дата-центры не выделят.

Источник:
https://www.hpcwire.com/off-the-wire/li ... Pp38UAjZNA


Автор: Алексей

[Programma_Boinc]

Новый поиск по непрерывным гравитационным волнам

Отправлено 23 июля 2026 года в 12:07:11 UTC


Уважаемые волонтеры Einstein@Home, мы рады объявить о новом исследовании по непрерывным волнам!

Этот запуск будет интегрирован в нашу текущую программу all-sky, способствуя широкому изучению гравитационных волн.

Мы рады, что вы с нами — каждая крупица вычислительной мощности приближает нас к открытию!

Профессор доктор М.Алессандра Папа
https://einsteinathome.org/ru/content/n ... ves-search

-- добавлено через 1 минуту --

Альцгеймер и колоссальный объем вычислений

Сейчас по направлению болезни Альцгеймера идет колоссальный объем вычислений.
Это один из главных приоритетов проекта.

Такой массовый наплыв задач по нейродегенеративным заболеваниям именно сейчас объясняется тремя ключевыми факторами:

1. Глобальный сдвиг в мировой науке (Уход от теории амилоидов)

В медицине и фармакологии происходит тектонический сдвиг. Долгое время считалось, что достаточно победить амилоидные бляшки, чтобы вылечить Альцгеймер. Однако терапия, нацеленная только на них, показала слабую эффективность.
Сейчас ученые массово переключились на Тау-белки, механизмы воспаления мозга и изменения в 3D-архитектуре генома клеток. Для этого требуются гигантские новые симуляции «с нуля», которые и легли на плечи волонтеров Folding@home.

2. Синергия с искусственным интеллектом (Интеграция ИИ)
Благодаря прорывам вроде AlphaFold, статическая структура большинства белков уже известна. Но ИИ не умеет точно симулировать динамику — то, как белок движется, скручивается и взаимодействует с лекарствами в реальном времени.
Ученые Пенсильванского университета используют мощности Folding@home, чтобы генерировать массивы данных о движении белков, а затем обучают на них новые нейросети (например, генеративные модели от Microsoft). Это ускорило появление новых проектов в разы.

3. Запуск крупных долгосрочных проектов (Гранты)

Лаборатории консорциума получили серию крупных грантов на детальное картирование кинетики мономеров Aβ42 (амилоид-бета). Цель — поймать момент, когда одиночные безобидные белки начинают склеиваться в токсичные бляшки, и создать молекулу-блокиратор. Поскольку это фундаментальное исследование, объемы данных (Work Units) там исчисляются миллионами задач.

https://foldingathome.org/news
https://foldingathome.org/news/ai-and-foldinghome
https://foldingathome.org/science/folding
https://foldingathome.org/news/happy-2026-belated

[Programma_Boinc]

Обобщенные числа Ферма в биоинформатике распределенных вычислений

В биоинформатике обобщенные числа Ферма и их математический аппарат применяются для сверхбыстрой обработки геномных данных, бесшовного сжатия ДНК-последовательностей и защиты конфиденциальности биобанков.

Поскольку геном человека огромен (более 3 миллиардов пар нуклеотидов), классические методы вычислений создают вычислительные «пробки». Математика чисел Ферма помогает решать эту проблему на стыке алгоритмов и биологии.

1. Преобразование чисел Ферма (FNT) для сборки генома

Главный инструмент теории чисел Ферма в биоинформатике — это Fermat Number Transform (FNT). Оно заменяет классическое преобразование Фурье при вычислении геномных корреляций.

Поиск перекрытий (Sequence Alignment): Сборка генома из миллионов коротких «прочтений» (reads) требует поиска пересечений между ними. Алгоритмы сворачивают эти строки данных через FNT.

Абсолютная точность без потерь: ДНК кодируется дискретными символами (A, T, G, C). Обычное Фурье-преобразование работает с комплексными числами (с плавающей запятой) и вносит ошибки округления. Расчеты по модулю обобщенных чисел Ферма идут в целых числах в конечном поле (поле Галуа). Это гарантирует 100% точность совпадения нуклеотидов, исключая ложные мутации из-за погрешности процессора.

2. Алгоритмы Шёнхаге — Штрассена в геномике

Выравнивание длинных последовательностей и построение филогенетических (эволюционных) деревьев требуют перемножения огромных строковых матриц и полиномов.

В биоинформатическом ПО используются библиотеки сверхточных вычислений, базирующиеся на алгоритме Шёнхаге — Штрассена.

Базой для этого алгоритма служат операции умножения по модулю обобщенных чисел Ферма (\(a^{2^n}+1\)), что позволяет процессору обрабатывать гигантские строки ДНК за линейно-логарифмическое время \(O(n \log n \log \log n)\) вместо квадратичного.

3. Криптографическая защита генетических данных (Гомоморфное шифрование)
Утечка генома человека опасна, так как раскрывает его предрасположенность к болезням и персональные маркеры. Ученые проводят анализ ДНК в зашифрованном виде.

Вычисления в слепом режиме: Обобщенные числа Ферма используются для создания ключей в системах полного гомоморфного шифрования (FHE) и криптосистемах на решетках (Lattice-based cryptography).

Математические свойства \(a^{2^n}+1\) позволяют медицинским нейросетям искать закономерности и мутации в зашифрованных ДНК-последовательностях, не расшифровывая сам геном пациента и сохраняя врачебную тайну.

4. Хеширование и k-меры (k-mers)

При анализе ДНК последовательности разбиваются на короткие слова фиксированной длины — k-меры.
Чтобы быстро сравнивать миллиарды k-меров, их превращают в числовые хэши.

Обобщенные числа Ферма идеальны в качестве модулей для хэш-функций. Деление по модулю обобщенного числа Ферма на аппаратном уровне сводится к простым битовым сдвигам и вычитаниям, что позволяет хэшировать геномные базы данных «на лету» с минимальной нагрузкой на кэш процессора.

https://boinc.ru/forum/
https://boinc.ru/forum/topic/primegrid/ ... stid-10483

[Programma_Boinc]

Пытал тут нейросети на проверки актуальности и проверку их же ответов, исключая галлюцинации:

1. Folding@home — КРИТИЧЕСКИЙ ПРИОРИТЕТ №1 (Топовый GPU спасает ситуацию)

Проверка статуса (2026): Проект полностью активен и развивается.
Официальный роудмап на 2026 год включает масштабные спринты по стабилизации структуры мутировавшего белка BRCA1 (снижение риска рака) и блокировке криптических карманов в белках Эбола.
Аргумент: Проект критически нуждается в мощных картах (уровня RTX 4080/5080). Им не хватает мощностей для «тяжелых» симуляций молекулярной динамики крупных белковых соединений (от 1 млн атомов).
Карта Blackwell проглотит такую задачу за часы.
Итог: Реальная польза, 10 из 10. Скачивать специализированный клиент Folding@home (V8.5+).

2. GPUGrid (Барселонский университет) — ВЫСОКИЙ ПРИОРИТЕТ ДЛЯ GPU

Проверка статуса (2026): Проект жив, серверы выдают задачи регулярно. Проверено по логам хостов за июль-август 2026 года (пользователи на картах RTX 3090/4090 успешно сдают задачи).
Аргумент: Этот проект принципиально не рассылает «мелкие» задания. Каждая задача требует огромного объема быстрой видеопамяти и ядер CUDA.GPU с 16 ГБ ультраскоростной памяти GDDR7 идеально подходит под их критерии. Вы будете рассчитывать высокоточную биомедицину и механизмы рака на атомарном уровне.
Итог: Реальная польза, 9 из 10. Работает через BOINC.

3. World Community Grid (WCG) — ЛУЧШИЙ ПРОЕКТ CPU

Проверка статуса (2026): Проект активен под управлением Крембильского института. Ведутся расчеты по поиску онкомаркеров, борьбе с малярией и изучению микробиома.
Аргумент: WCG умышленно не использует видеокарты для большинства своих медицинских исследований (алгоритмы заточены строго под архитектуру CPU).
Топовый CPU здесь действительно на вес золота, так как проект страдает от дефицита мощных процессоров.
Итог: Реальная польза, 9 из 10. Позволяет задействовать процессор, пока видеокарта занята другим проектом.

❌ Коррекция данных (Что отфильтровано как неэффективное)

Rosetta@home: Статус изменен. Согласно официальному заявлению Baker Lab, с приходом ИИ-моделей (AlphaFold и RoseTTAFold) проект радикально сократил классический CPU-фолдинг белков.
Сейчас они используют волонтеров в основном для редкого виртуального скрининга малых молекул.
Серверы часто простаивают без задач. Вывод: Не тратьте ресурсы.

PrimeGrid / Einstein@home: Проекты работают стабильно, но математический перебор простых чисел или поиск пульсаров силами GPU — это экономически нецелевой расход огромной мощности, так как дефицита волонтеров там нет.

https://wiki.bc-team.org/index.php?title=GPUGRID/en

[Programma_Boinc]

К новому учебному году запущен в работу воссозданный сайт центра дополнительного экономического и юридического образования (бывший КРИНПО / КРИУЭП ) https://krimel.karelia.ru/

Также по крайней мере на ближайшее полугодие в области распределённых вычислений основная задача загрузить все центральные процессоры работой над отечественным медико-биологическим проектом SiDock@Home а мощные видеокарты использовать для завершения отечественного проекта Gerasim@Home (на данный момент он посчитан примерно на 50% работы ещё на полгода).

-- добавлено через 16 минут --

Что делать чтобы искупить карму?

•Родить или завести ребенка

•Построить дом

•Осчастливить женщину

•Пожертвовать в благотворительный фонд больше, чем раньше

•Стать волонтером. Давайте остановимся на последнем пункте подробнее.

Помочь науке, не имея знаний (а имея комп) оказывается реально! И просто.

♦tscrussia.ru

♦ Телега t.me/tscrussia , там все написано, а если что не написано спрашивайте, мы всё расскажем.

"За будущее без болезней"

Q: Кто «мы»?

A: Мы команда добровольных распределенных вычислений TSC!Russia. По сути, неофициальная волонтерская организация.

* * * * ♣♣♣

Q: Зачем этот пост?

A: Цель этого поста призвать людей, имеющих компьютер/ноутбук/ферму, которые могут помочь ученым получить ценные знания в области медицины и астрофизики.

♣♣♣

Q: Зачем к вам? Почему TSC!Russia?

A: Мы единственная команда в России, успешно участвующая в проекте Folding@home, посвященном борьбе с раком и ковидом. Автор поста хочет призвать вас к борьбе именно с этим. Как отечественной команде нам важно быть как можно выше в международных рейтингах. В России существуют и другие команды, такие как Boinc.ru, Crystal Dream, Russia Team, к которым вы также можете присоединиться - это ваш выбор. Но их приоритет - проекты в других областях - математика, материаловедение. Мы в TSC!Russia считаем биомедицину более важной, чем числодробилки.

♣♣♣

Q: Ты там есть?

A: Да, Deuce H K. С 2015 года.

♣♣♣

Q: Хорошо, допустим, мне стало интересно. Что конкретно надо делать?

A:

1. Поставить клиенты BOINC и Folding@home

2. Зарегистрироваться в проектах Folding@home, Rosetta, SiDock, World Community Grid, Einstein

3. В проекте Folding@home получить passkey, введя свой e-mail, вставить этот passkey в конфигурацию клиента Folding'а.

4. Начать считать. Не обязательно иметь мощный компьютер (хоть и желательно), главное для нас и для науки - длительность счета. То есть длительность вашей поддержки. Потребление энергии составит в среднем 2-3 лампочки накаливания. Так, мой компьютер с 1xXeon2680v4 и 1xRTX3070 потребляет порядка 250W и ценник за энергию составит не более 1500руб/месяц.

* * ♣♣♣

Q: Зачем мне тратить энергию, за неё же надо ещё платить!?

A: Поймите, мы волонтерская организация. Вариант с криптовалютой в последнее время затруднен и преодоление этого сопряжено с отступлением от команды.

♣♣♣

Q: У меня ещё остались вопросы.

A: Нас есть в Телеграм, пишите. Также на форуме https://forums.overclockers.ru/viewforum.php?f=21

http://boinc.ru/
http://t.me/tscrussia
https://tscrussia.ru/
__________________