Помочь Карибам после урагана
Zooniverse запустил срочный проект по анализу спутниковых снимков после урагана Melissa (категория 5).
Нужно быстро определить, где дороги, мосты, аэропорты и порты разрушены или заблокированы — чтобы гуманитарные службы могли планировать маршруты доставки помощи.
🛰️ Данные — от Planet Labs, разрешение 3 м.
🎯 Задача — отметить на фото, где есть обломки, затопления или разрушения.
📍 Даже если сомневаетесь — всё равно классифицируйте: каждый снимок проверяют несколько участников.
Проект здесь: zooniverse.org/projects/alicemead/planetary-response-network-hurricane-melissa-2025/classify
Ураган прошёл через Ямайку, Кубу, Гаити и Доминикану – и сейчас помощь зависит от того, как быстро волонтёры помогут разметить снимки.
Zooniverse запустил срочный проект по анализу спутниковых снимков после урагана Melissa (категория 5).
Нужно быстро определить, где дороги, мосты, аэропорты и порты разрушены или заблокированы — чтобы гуманитарные службы могли планировать маршруты доставки помощи.
🛰️ Данные — от Planet Labs, разрешение 3 м.
🎯 Задача — отметить на фото, где есть обломки, затопления или разрушения.
📍 Даже если сомневаетесь — всё равно классифицируйте: каждый снимок проверяют несколько участников.
Проект здесь: zooniverse.org/projects/alicemead/planetary-response-network-hurricane-melissa-2025/classify
Ураган прошёл через Ямайку, Кубу, Гаити и Доминикану – и сейчас помощь зависит от того, как быстро волонтёры помогут разметить снимки.
🔥3👍1
#folding
В логе каждой рабочей единицы (WU) есть идентификатор PRCG — это четыре числа:
Project – номер проекта,
Run,
Clone,
Generation.
Он выглядит так: PRCG: 13422 (R 24, C 7, G 156) или в коротком виде 13422,24,7,156.
Зачем сохранять PRCG
По номеру проекта (P) легко найти описание на сайте FAH и в трекерах задач (какой белок/модель, какие параметры симуляции).
Зная P, можно искать публикации авторской группы в разделах «Papers/Publications» и собирать именно те статьи, куда ушли ваши расчёты.
Вариант реализации
Включить подробные логи в FAHClient (в BOINC не получится насколько я понимаю) и парсить строки с PRCG.
Автоматически писать каждую завершённую WU в CSV: timestamp, slot, gpu/cpu, PRCG, ETA, PPD, core, result.
На каждое новое P (project) — добавлять ссылку на страницу проекта и список статей группы (поле “notes/links”).
Или вручную через LOG Viewer прямо в клиенте FAH, как на фото.
В логе каждой рабочей единицы (WU) есть идентификатор PRCG — это четыре числа:
Project – номер проекта,
Run,
Clone,
Generation.
Он выглядит так: PRCG: 13422 (R 24, C 7, G 156) или в коротком виде 13422,24,7,156.
Зачем сохранять PRCG
По номеру проекта (P) легко найти описание на сайте FAH и в трекерах задач (какой белок/модель, какие параметры симуляции).
Зная P, можно искать публикации авторской группы в разделах «Papers/Publications» и собирать именно те статьи, куда ушли ваши расчёты.
Вариант реализации
Включить подробные логи в FAHClient (в BOINC не получится насколько я понимаю) и парсить строки с PRCG.
Автоматически писать каждую завершённую WU в CSV: timestamp, slot, gpu/cpu, PRCG, ETA, PPD, core, result.
На каждое новое P (project) — добавлять ссылку на страницу проекта и список статей группы (поле “notes/links”).
Или вручную через LOG Viewer прямо в клиенте FAH, как на фото.
🔥2👍1
#LODA
LODA: что кранчат добровольцы в этом проекте и зачем это нужно
LODA — это одновременно:
– минималистичный язык наподобие ассемблера для целочисленных последовательностей,
– инструментарий для их исполнения и оптимизации,
– и BOINC-проект для распределённого поиска (майнинга) коротких программ, воспроизводящих последовательности из OEIS (https://oeis.org/).
Цель проекта — найти новые формулы и более эффективные алгоритмы для широкого спектра нетривиальных целочисленных последовательностей.
3 октября 2025 LODA объявил о важной вехе — найдено свыше 140 000 программ (https://boinc.loda-lang.org/loda/).
Параллельно сообщено о запуске публичного API (https://boinc.loda-lang.org/loda/api)
и интеграции через Model Context Protocol (MCP) (https://loda-lang.org/connect/#model-context-protocol-mcp). Теперь к базе можно обращаться и из чат-агентов
Как работает LODA по шагам:
1. Перебор коротких программ. Программа LODA на компьютерых добровольцев автоматически и систематически порождает компактные программы на языке LODA (описание языка: https://loda-lang.org/).
2. Сравнение с OEIS. Результаты проверяются с каталогом OEIS (https://oeis.org/). Совпадения сохраняются в репозиторий — расширяя покрытие последовательностей.
3. Отбор и оптимизация. Инструмент loda-cpp (https://github.com/loda-lang/loda-cpp) умеет майнить, проверять и экспортировать найденные решения, включая генерацию формул и кода для PARI/GP (https://pari.math.u-bordeaux.fr/).
4. Композиция решений. Программы могут вызывать другие последовательности (seq), комбинируя найденные блоки (пример: https://github.com/loda-lang/loda-programs).
5. Открытая база. Репозиторий всех найденных программ доступен здесь: https://github.com/loda-lang/loda-programs
Кому это полезно?
Математикам и редакторам OEIS.
LODA предоставляет исполняемые описания последовательностей, упрощающие проверку, генерацию длинных b-файлов и поиск новых формул. Авторы проекта подчёркивают: найденная программа — это гипотеза, требующая проверки человеком, потому что совпадение с OEIS не является доказательством корректности «для всех n».
Исследователям ИИ и синтеза программ.
LODA — площадка для авто-синтеза и тестирования алгоритмов. Благодаря MCP-интеграции теперь можно использовать базу прямо из ИИ-агентов.
Добровольцам BOINC.
Участники могут подключить CPU-ресурсы через BOINC (https://boinc.berkeley.edu/). Приложение LODA поддерживает Windows, macOS и Linux (включая ARM).
Преподавателям и популяризаторам.
Проект делает наглядной связь между комбинаторикой и программированием: от таблицы OEIS → кода → формулы.
Почему важна отметка 140 000+ программ
– Существенно увеличено покрытие OEIS программами, где раньше решений не было.
– Ускорена проверка гипотез и генерация новых термов.
– Через API и MCP база становится машинно-ориентированной: можно интегрировать её в собственные инструменты анализа.
Как присоединиться
1. Установить BOINC (https://boinc.berkeley.edu/download.php).
2. Добавить проект LODA через менеджер или напрямую: https://boinc.loda-lang.org/loda/.
Проект активно развивается: документация языка (https://loda-lang.org/docs/) и инструменты регулярно обновляются.
LODA: что кранчат добровольцы в этом проекте и зачем это нужно
LODA — это одновременно:
– минималистичный язык наподобие ассемблера для целочисленных последовательностей,
– инструментарий для их исполнения и оптимизации,
– и BOINC-проект для распределённого поиска (майнинга) коротких программ, воспроизводящих последовательности из OEIS (https://oeis.org/).
Цель проекта — найти новые формулы и более эффективные алгоритмы для широкого спектра нетривиальных целочисленных последовательностей.
3 октября 2025 LODA объявил о важной вехе — найдено свыше 140 000 программ (https://boinc.loda-lang.org/loda/).
Параллельно сообщено о запуске публичного API (https://boinc.loda-lang.org/loda/api)
и интеграции через Model Context Protocol (MCP) (https://loda-lang.org/connect/#model-context-protocol-mcp). Теперь к базе можно обращаться и из чат-агентов
Как работает LODA по шагам:
1. Перебор коротких программ. Программа LODA на компьютерых добровольцев автоматически и систематически порождает компактные программы на языке LODA (описание языка: https://loda-lang.org/).
2. Сравнение с OEIS. Результаты проверяются с каталогом OEIS (https://oeis.org/). Совпадения сохраняются в репозиторий — расширяя покрытие последовательностей.
3. Отбор и оптимизация. Инструмент loda-cpp (https://github.com/loda-lang/loda-cpp) умеет майнить, проверять и экспортировать найденные решения, включая генерацию формул и кода для PARI/GP (https://pari.math.u-bordeaux.fr/).
4. Композиция решений. Программы могут вызывать другие последовательности (seq), комбинируя найденные блоки (пример: https://github.com/loda-lang/loda-programs).
5. Открытая база. Репозиторий всех найденных программ доступен здесь: https://github.com/loda-lang/loda-programs
Кому это полезно?
Математикам и редакторам OEIS.
LODA предоставляет исполняемые описания последовательностей, упрощающие проверку, генерацию длинных b-файлов и поиск новых формул. Авторы проекта подчёркивают: найденная программа — это гипотеза, требующая проверки человеком, потому что совпадение с OEIS не является доказательством корректности «для всех n».
Исследователям ИИ и синтеза программ.
LODA — площадка для авто-синтеза и тестирования алгоритмов. Благодаря MCP-интеграции теперь можно использовать базу прямо из ИИ-агентов.
Добровольцам BOINC.
Участники могут подключить CPU-ресурсы через BOINC (https://boinc.berkeley.edu/). Приложение LODA поддерживает Windows, macOS и Linux (включая ARM).
Преподавателям и популяризаторам.
Проект делает наглядной связь между комбинаторикой и программированием: от таблицы OEIS → кода → формулы.
Почему важна отметка 140 000+ программ
– Существенно увеличено покрытие OEIS программами, где раньше решений не было.
– Ускорена проверка гипотез и генерация новых термов.
– Через API и MCP база становится машинно-ориентированной: можно интегрировать её в собственные инструменты анализа.
Как присоединиться
1. Установить BOINC (https://boinc.berkeley.edu/download.php).
2. Добавить проект LODA через менеджер или напрямую: https://boinc.loda-lang.org/loda/.
Проект активно развивается: документация языка (https://loda-lang.org/docs/) и инструменты регулярно обновляются.
🔥6
#PrimeGrid
PrimeGrid сообщил о новом крупном результате в поиске больших простых чисел
14 октября проект объявил о нахождении первого известного простого числа семейства GFN-21 длиной около 13 млн цифр. Этот результат сразу выводит число в шестерку крупнейших обнаруженных простых и закрывает давний «пробел» в линейке GFN-семейств.
GFN-числа (обобщённые числа Ферма) строятся по фиксированному уровню
𝑛
n при переборе основания
𝑏
b. Для уровня 21 до сих пор не было ни одного подтверждённого простого — теперь ситуация изменилась.
Одновременно PrimeGrid возобновил поиск на уровне GFN-22. Это уже следующий порядок масштабов — кандидаты около 23 млн цифр и выше, стартовая точка поиска обозначена как b=400000. Все вычисления традиционно выполняются распределённой сетью участников BOINC.
Для тех, кто использует PrimeGrid, это означает появление нового объёма задач и реальный шанс поучаствовать в открытии следующего крупного простого числа.
Источники:
https://www.primegrid.com/forum_thread.php?id=12993
https://www.primegrid.com/gfn_history.php#n21
PrimeGrid сообщил о новом крупном результате в поиске больших простых чисел
14 октября проект объявил о нахождении первого известного простого числа семейства GFN-21 длиной около 13 млн цифр. Этот результат сразу выводит число в шестерку крупнейших обнаруженных простых и закрывает давний «пробел» в линейке GFN-семейств.
GFN-числа (обобщённые числа Ферма) строятся по фиксированному уровню
𝑛
n при переборе основания
𝑏
b. Для уровня 21 до сих пор не было ни одного подтверждённого простого — теперь ситуация изменилась.
Одновременно PrimeGrid возобновил поиск на уровне GFN-22. Это уже следующий порядок масштабов — кандидаты около 23 млн цифр и выше, стартовая точка поиска обозначена как b=400000. Все вычисления традиционно выполняются распределённой сетью участников BOINC.
Для тех, кто использует PrimeGrid, это означает появление нового объёма задач и реальный шанс поучаствовать в открытии следующего крупного простого числа.
Источники:
https://www.primegrid.com/forum_thread.php?id=12993
https://www.primegrid.com/gfn_history.php#n21
🔥2
#PrimeGrid
🔢 Новый рекорд PrimeGrid: крупнейшие обобщённое простое число Каллена
16 апреля 2025 года проект PrimeGrid объявил о находке нового рекордного простого числа вида
n · b^n + 1:
4052186 · 69⁴⁰⁵²¹⁸⁶ + 1
(https://www.primegrid.com/forum_thread.php?id=11337)
Это число состоит из 7 451 366 цифр и стало крупнейшим известным обобщённым числом Каллена (generalized Cullen prime).
В общем рейтинге простых чисел оно заняло 16-е место
(страница на The Prime Pages: https://t5k.org/primes/page.php?id=140607).
🧠 Что такое обобщённое число Каллена
Классические числа Каллена имеют вид
n · 2^n + 1.
Если заменить 2 на любое другое основание b, получаем обобщённые числа Каллена —
n · b^n + 1.
Такие числа крайне редко оказываются простыми. Проверка каждого кандидата требует огромных вычислительных мощностей, поэтому подобные открытия происходят почти исключительно в рамках распределённых проектов вроде PrimeGrid.
Как проходило открытие
Найдено: 16 апреля 2025, 11:37:45 UTC
Проверено: 17 апреля 2025
Автор: Mark Williams (TeAm AnandTech)
Метод: PRST (Prime Reciprocal Square Test)
Оборудование:
AMD EPYC 9554, 8 ядер — ~10 ч 15 мин
Ryzen 9 7950X3D, 8 ядер — ~12 ч 32 мин
Подробности: официальный отчёт PrimeGrid
https://www.primegrid.com/download/GC69-4052186.pdf
До этого база 69 считалась «пустой» — не существовало ни одного известного простого числа формы
n · 69^n + 1.
Теперь она закрыта — найден первый представитель.
Контекст и значение
Этот результат получен в рамках проекта Generalized Cullen/Woodall Prime Search
(описание: https://www.rieselprime.de/ziki/PrimeGrid_Generalized_Cullen_Prime_Search).
Проект объединяет тысячи добровольцев, предоставляющих свои процессоры для вычислений. Так, обычные пользователи помогают искать редчайшие простые числа, которые невозможно было бы найти даже на мощных суперкомпьютерах в одиночку.
Как поучаствовать
PrimeGrid работает через платформу BOINC.
Достаточно установить клиент и выбрать проект PrimeGrid — программа сама загрузит задания для CPU или GPU.
BOINC: https://boinc.berkeley.edu
PrimeGrid: https://www.primegrid.com
🔢 Новый рекорд PrimeGrid: крупнейшие обобщённое простое число Каллена
16 апреля 2025 года проект PrimeGrid объявил о находке нового рекордного простого числа вида
n · b^n + 1:
4052186 · 69⁴⁰⁵²¹⁸⁶ + 1
(https://www.primegrid.com/forum_thread.php?id=11337)
Это число состоит из 7 451 366 цифр и стало крупнейшим известным обобщённым числом Каллена (generalized Cullen prime).
В общем рейтинге простых чисел оно заняло 16-е место
(страница на The Prime Pages: https://t5k.org/primes/page.php?id=140607).
🧠 Что такое обобщённое число Каллена
Классические числа Каллена имеют вид
n · 2^n + 1.
Если заменить 2 на любое другое основание b, получаем обобщённые числа Каллена —
n · b^n + 1.
Такие числа крайне редко оказываются простыми. Проверка каждого кандидата требует огромных вычислительных мощностей, поэтому подобные открытия происходят почти исключительно в рамках распределённых проектов вроде PrimeGrid.
Как проходило открытие
Найдено: 16 апреля 2025, 11:37:45 UTC
Проверено: 17 апреля 2025
Автор: Mark Williams (TeAm AnandTech)
Метод: PRST (Prime Reciprocal Square Test)
Оборудование:
AMD EPYC 9554, 8 ядер — ~10 ч 15 мин
Ryzen 9 7950X3D, 8 ядер — ~12 ч 32 мин
Подробности: официальный отчёт PrimeGrid
https://www.primegrid.com/download/GC69-4052186.pdf
До этого база 69 считалась «пустой» — не существовало ни одного известного простого числа формы
n · 69^n + 1.
Теперь она закрыта — найден первый представитель.
Контекст и значение
Этот результат получен в рамках проекта Generalized Cullen/Woodall Prime Search
(описание: https://www.rieselprime.de/ziki/PrimeGrid_Generalized_Cullen_Prime_Search).
Проект объединяет тысячи добровольцев, предоставляющих свои процессоры для вычислений. Так, обычные пользователи помогают искать редчайшие простые числа, которые невозможно было бы найти даже на мощных суперкомпьютерах в одиночку.
Как поучаствовать
PrimeGrid работает через платформу BOINC.
Достаточно установить клиент и выбрать проект PrimeGrid — программа сама загрузит задания для CPU или GPU.
BOINC: https://boinc.berkeley.edu
PrimeGrid: https://www.primegrid.com
🔥3
#домашнаялаборатория
Мини-ПК на базе Ryzen AI Max+ 395 – хороший выбор для BOINC-энтузиастов
Сравниваем новинку с флагманскими AMD процессорами Ryzen 7950X3D и 9950X3D
- CPU: 16(32) Zen 5‑ядер; по вычислительным рейтингам BOINC 395 в среднем где‑то рядом с Ryzen 9 7950X3D (±5–10 %), уступая 9950X/9950X3D на ~10–12 %.
- GPU: интегрированная Radeon 8060S (40 CU, RDNA 3.5, до 2.9 ГГц) + LPDDR5X‑8000, 256‑бит, до 128 ГБ общей памяти — впервые даёт уровень почтидискретной видеокарты, что позволяет полноценно считать OpenCL‑GPU проекты BOINC.
Например у меня в Ryzen 9 7950X3D тоже есть встроенная iGPU, но её включение скорее вредно, потому отбирает у CPU тепловой пакет, попускную способность и одно ядро на свою поддержку.
Встроенная в Ryzen AI Max+ 395 iGPU попадает в коридор RTX 4060 Laptop ↔ RTX 4070 Laptop.
- NPU: ИИ-ядра XDNA 2 пока не используются BOINC проектами.
- Вывод: CPU‑only проекты он делает на уровне топовых процессоров AMD предыдущего поколения, но с гораздо меньшим потреблением энергии (тише, проще охлаждать). И резко поднимает производительность за счёт GPU‑задач
Анализируем лидерборды BOINC
1) CPU‑производительность
Среда BOINC во многих проектах публикует таблицы пиковой CPU‑скорости (Whetstone GFLOPS/ядро). На них 395 (Strix Halo) в реальных задачах удерживает ~**0.9–1.0×** от десктопного 9950X; то есть близко к 7950X3D.
2) Встроенная GPU
Radeon 8060S (40 CU RDNA 3.5) в Strix Halo — это оказалась достаточно мощной iGPU. За счёт быстрой памяти и широкой LPDDR5X‑шины (256 бит, ~256 ГБ/с) и 40 CU она хорошо обеспечена данными, не пропускает такты и эффективно загружается в BOINC проектах, которые к этому чувствительны. Например у меня RTX 4090 на PrimeGrid ест 450Ватт, а на Einstein только 250. По сути половину времени ядра скорее всего простаивают, котому что ждут данных из памяти.
Проекты, где iGPU из 395 Strix Halo работает хорошо:
- Einstein@Home (OpenCL‑AMD)
- Amicable Numbers (OpenCL, ≥2 ГБ VRAM/UMA).
- PrimeGrid (OpenCL‑AMD)
- NumberFields@home (OpenCL)
Энергопотребление и охлаждение: 395 vs 9950X (и когда активна iGPU)
- CPU‑нагрузки (без учёта iGPU): у Ryzen AI Max+ 395 средняя потребляемая мощность CPU/SoC в крупных наборах тестов доходит до ~120 Вт. У Ryzen 9 9950X до ~205 Вт. При этом 395 даёт ~95 % производительности 9950X на CPU‑задачах.
- GPU‑нагрузки iGPU 395 потребляет ~74 Вт
- Про охлаждение: настольные мини‑ПК с Ryzen AI Max+ 395 на воздушном охлаждении справляются без троттлинга; тепловыделение при CPU+GPU нагрузке примерное такое же, как у 9950X при CPU‑only нагрузке. Поэтому на практике охлаждать 395 проще pof счёт большей площади чипа.
Итог: брать, но только если нужна и для других задач.
Чисто для BOINC топовые CPU и GPU будут намного выгоднее по PPD на рубль.
По возможности дополнять миниПК дискретной видеокартой: это будет не так просто, потому что специальных док-станций пока нет. Надёжной альтренативной пока является Beelink GTi‑линейка + EX Pro Dock (прямой PCIe 5.0 ×8, БП 600 Вт), где можно нормально подключить внешнюю видеокарту почти любой мощности.
#boinc #советы
Мини-ПК на базе Ryzen AI Max+ 395 – хороший выбор для BOINC-энтузиастов
Сравниваем новинку с флагманскими AMD процессорами Ryzen 7950X3D и 9950X3D
- CPU: 16(32) Zen 5‑ядер; по вычислительным рейтингам BOINC 395 в среднем где‑то рядом с Ryzen 9 7950X3D (±5–10 %), уступая 9950X/9950X3D на ~10–12 %.
- GPU: интегрированная Radeon 8060S (40 CU, RDNA 3.5, до 2.9 ГГц) + LPDDR5X‑8000, 256‑бит, до 128 ГБ общей памяти — впервые даёт уровень почтидискретной видеокарты, что позволяет полноценно считать OpenCL‑GPU проекты BOINC.
Например у меня в Ryzen 9 7950X3D тоже есть встроенная iGPU, но её включение скорее вредно, потому отбирает у CPU тепловой пакет, попускную способность и одно ядро на свою поддержку.
Встроенная в Ryzen AI Max+ 395 iGPU попадает в коридор RTX 4060 Laptop ↔ RTX 4070 Laptop.
- NPU: ИИ-ядра XDNA 2 пока не используются BOINC проектами.
- Вывод: CPU‑only проекты он делает на уровне топовых процессоров AMD предыдущего поколения, но с гораздо меньшим потреблением энергии (тише, проще охлаждать). И резко поднимает производительность за счёт GPU‑задач
Анализируем лидерборды BOINC
1) CPU‑производительность
Среда BOINC во многих проектах публикует таблицы пиковой CPU‑скорости (Whetstone GFLOPS/ядро). На них 395 (Strix Halo) в реальных задачах удерживает ~**0.9–1.0×** от десктопного 9950X; то есть близко к 7950X3D.
2) Встроенная GPU
Radeon 8060S (40 CU RDNA 3.5) в Strix Halo — это оказалась достаточно мощной iGPU. За счёт быстрой памяти и широкой LPDDR5X‑шины (256 бит, ~256 ГБ/с) и 40 CU она хорошо обеспечена данными, не пропускает такты и эффективно загружается в BOINC проектах, которые к этому чувствительны. Например у меня RTX 4090 на PrimeGrid ест 450Ватт, а на Einstein только 250. По сути половину времени ядра скорее всего простаивают, котому что ждут данных из памяти.
Проекты, где iGPU из 395 Strix Halo работает хорошо:
- Einstein@Home (OpenCL‑AMD)
- Amicable Numbers (OpenCL, ≥2 ГБ VRAM/UMA).
- PrimeGrid (OpenCL‑AMD)
- NumberFields@home (OpenCL)
Энергопотребление и охлаждение: 395 vs 9950X (и когда активна iGPU)
- CPU‑нагрузки (без учёта iGPU): у Ryzen AI Max+ 395 средняя потребляемая мощность CPU/SoC в крупных наборах тестов доходит до ~120 Вт. У Ryzen 9 9950X до ~205 Вт. При этом 395 даёт ~95 % производительности 9950X на CPU‑задачах.
- GPU‑нагрузки iGPU 395 потребляет ~74 Вт
- Про охлаждение: настольные мини‑ПК с Ryzen AI Max+ 395 на воздушном охлаждении справляются без троттлинга; тепловыделение при CPU+GPU нагрузке примерное такое же, как у 9950X при CPU‑only нагрузке. Поэтому на практике охлаждать 395 проще pof счёт большей площади чипа.
Итог: брать, но только если нужна и для других задач.
Чисто для BOINC топовые CPU и GPU будут намного выгоднее по PPD на рубль.
По возможности дополнять миниПК дискретной видеокартой: это будет не так просто, потому что специальных док-станций пока нет. Надёжной альтренативной пока является Beelink GTi‑линейка + EX Pro Dock (прямой PCIe 5.0 ×8, БП 600 Вт), где можно нормально подключить внешнюю видеокарту почти любой мощности.
#boinc #советы
👍4
Не слишком ли сложными стали посты? Есть вариант делить мысль на части, но я сам мыслю категориями полноценного разбора, поэтому пишу подробно.
С другой стороны вижу, что структура последнего поста недостаточно чёткая.
Вероятно лучше всего писать полноценно, но яснее, структурнее, да?
С другой стороны вижу, что структура последнего поста недостаточно чёткая.
Вероятно лучше всего писать полноценно, но яснее, структурнее, да?
Наш человек допиливает BOINC под Windows
Речь про Ауфара (ник: AufarZakiev). За последние недели он отправил три PR в клиент BOINC и ещё один большой висит открытым – всё про Windows‑клиент.
Ставьте like, star, follow;)
Что именно сделал
🛠️ Починил зависание при отключении WSL
Когда на Windows сначала стоял WSL (часто вместе с Docker), а потом его отключали, BOINC мог намертво зависать. PR Fix deadlock on WSL removal after installing Docker (#6663) заставляет клиента спокойно игнорировать отсутствие WSL и работать дальше, вместо того чтобы падать в драму.
🛠️ Сделал BOINC‑сервис умнее в отношении WSL
WSL‑детект лезет в HKEY_CURRENT_USER, а у Windows‑сервиса этого профиля просто нет. В PR Skip WSL discovery and fix logging for BOINC running as service (#6720) BOINC в сервисном режиме перестаёт пытаться искать WSL и больше не засоряет логи странными сообщениями про «нет дистрибутивов». Клиент стал стабильнее и чище в логах.
🛠️ Подчистил UX в Simple View
В Simple View можно менять скины, но меню при этом раньше не обновлялось – подписи и пункты жили своей жизнью. PR Menu items sync on skin change (#6657) просто пересоздаёт меню при смене скина. Никакого оверинжиниринга, только нормальное поведение UI.
🛠️ В процессе – тёмная тема для Windows‑клиента
Открытый draft‑PR Add Dark Mode support for Windows (#6666 – зацените номер пулл реквеста!):
– обновляет версию wxWidgets;
– подхватывает системную тему Windows;
– аккуратно перекрашивает графики, прогресс‑бары и список уведомлений под тёмный режим;
– временно обходится без глючного IsDark() на Win 11 и читает настройки из реестра. PR ещё обсуждается, но по скринам уже выглядит как нормальный современный клиент.
GitHub
Уже закрытые PR: https://github.com/BOINC/boinc/pulls?q=is%3Apr+author%3AAufarZakiev+is%3Aclosed
Work in progress: https://github.com/BOINC/boinc/pull/6666
Один человек из нашего коммьюнити за пару недель делает BOINC под Windows чуть менее «олдскульным артефактом» и чуть более живым приложением.
Для тех, кто тоже хочет оставить свой след в BOINC, алгоритм очень простой:
– открыть вики Contributing code to BOINC: https://github.com/BOINC/boinc/wiki/Contributing-code-to-BOINC
– выбрать issue в https://github.com/BOINC/boinc/issues
– написать в комментарии, что планируется сделать и в какие сроки;
– собрать, протестировать, отправить PR по их гайдлайну; мейнтейнеры ревьюят и, если всё ок, мёрджат.
Начинать необязательно с глубоких C++‑потрохов: в BOINC хватает задач по UI/UX, логике клиента, локали и документации. Главное – взяться за что‑то конкретное и довести до PR, как это сделал Aufar.
P.S. Я там тоже немного PR покидал успешно, но то были мелочи. Скорее чистка перышек, а не реальные изменения.
Речь про Ауфара (ник: AufarZakiev). За последние недели он отправил три PR в клиент BOINC и ещё один большой висит открытым – всё про Windows‑клиент.
Ставьте like, star, follow;)
Что именно сделал
🛠️ Починил зависание при отключении WSL
Когда на Windows сначала стоял WSL (часто вместе с Docker), а потом его отключали, BOINC мог намертво зависать. PR Fix deadlock on WSL removal after installing Docker (#6663) заставляет клиента спокойно игнорировать отсутствие WSL и работать дальше, вместо того чтобы падать в драму.
🛠️ Сделал BOINC‑сервис умнее в отношении WSL
WSL‑детект лезет в HKEY_CURRENT_USER, а у Windows‑сервиса этого профиля просто нет. В PR Skip WSL discovery and fix logging for BOINC running as service (#6720) BOINC в сервисном режиме перестаёт пытаться искать WSL и больше не засоряет логи странными сообщениями про «нет дистрибутивов». Клиент стал стабильнее и чище в логах.
🛠️ Подчистил UX в Simple View
В Simple View можно менять скины, но меню при этом раньше не обновлялось – подписи и пункты жили своей жизнью. PR Menu items sync on skin change (#6657) просто пересоздаёт меню при смене скина. Никакого оверинжиниринга, только нормальное поведение UI.
🛠️ В процессе – тёмная тема для Windows‑клиента
Открытый draft‑PR Add Dark Mode support for Windows (#6666 – зацените номер пулл реквеста!):
– обновляет версию wxWidgets;
– подхватывает системную тему Windows;
– аккуратно перекрашивает графики, прогресс‑бары и список уведомлений под тёмный режим;
– временно обходится без глючного IsDark() на Win 11 и читает настройки из реестра. PR ещё обсуждается, но по скринам уже выглядит как нормальный современный клиент.
GitHub
Уже закрытые PR: https://github.com/BOINC/boinc/pulls?q=is%3Apr+author%3AAufarZakiev+is%3Aclosed
Work in progress: https://github.com/BOINC/boinc/pull/6666
Один человек из нашего коммьюнити за пару недель делает BOINC под Windows чуть менее «олдскульным артефактом» и чуть более живым приложением.
Для тех, кто тоже хочет оставить свой след в BOINC, алгоритм очень простой:
– открыть вики Contributing code to BOINC: https://github.com/BOINC/boinc/wiki/Contributing-code-to-BOINC
– выбрать issue в https://github.com/BOINC/boinc/issues
– написать в комментарии, что планируется сделать и в какие сроки;
– собрать, протестировать, отправить PR по их гайдлайну; мейнтейнеры ревьюят и, если всё ок, мёрджат.
Начинать необязательно с глубоких C++‑потрохов: в BOINC хватает задач по UI/UX, логике клиента, локали и документации. Главное – взяться за что‑то конкретное и довести до PR, как это сделал Aufar.
P.S. Я там тоже немного PR покидал успешно, но то были мелочи. Скорее чистка перышек, а не реальные изменения.
🔥4
#einstein
Einstein@Home нашёл новые пульсары
25 сентября 2025 вышла свежая работа (arXiv:2509.21307) — проект Einstein@Home нашёл четыре новых гамма-пульсара, включая один миллисекундный, с помощью добровольных вычислений.
Да-да, эти открытия сделали обычные ПК и GPU людей по всему миру.
Ключевое:
Данные — с телескопа Fermi LAT.
Один пульсар всего в 0,93° от центра Галактики.
Все четыре — «немые» в радио, их раньше просто не замечали.
Расчёты шли на ~30 000 машин, объединённых в распределённый кластер через BOINC.
И это не игрушка — публикация в рефери-журнале.
Любопытно, что метод поиска использовал фазовое вычитание, чтобы отделить слабый сигнал от фона центра Галактики — почти как в AI-детекции шумных данных.
Мораль: если дома стоит без дела мощная видеокарта, она может не только простаивать 99% времени, но и внести вклад в науку.
Einstein@Home нашёл новые пульсары
25 сентября 2025 вышла свежая работа (arXiv:2509.21307) — проект Einstein@Home нашёл четыре новых гамма-пульсара, включая один миллисекундный, с помощью добровольных вычислений.
Да-да, эти открытия сделали обычные ПК и GPU людей по всему миру.
Ключевое:
Данные — с телескопа Fermi LAT.
Один пульсар всего в 0,93° от центра Галактики.
Все четыре — «немые» в радио, их раньше просто не замечали.
Расчёты шли на ~30 000 машин, объединённых в распределённый кластер через BOINC.
И это не игрушка — публикация в рефери-журнале.
Любопытно, что метод поиска использовал фазовое вычитание, чтобы отделить слабый сигнал от фона центра Галактики — почти как в AI-детекции шумных данных.
Мораль: если дома стоит без дела мощная видеокарта, она может не только простаивать 99% времени, но и внести вклад в науку.
🔥7
2509.21307v1.pdf
3.9 MB
Сама опубликованная работа 👆
Руки дотянулись до видеокарт A100, да ещё и сразу до двух
1. Сложно с охлаждением и шумом. Радитор небольшой, продув предлагается продольный и для создания необходимого давления воздуха используются турбины, а не вентиляторы. Гул стоит ужасный
2. Подходящих проектов с FP64 в BOINC нет. Говорят раньше такие задачи были в Asteroids и MilkyWay, но оба проекта сейчас не дают задач.
3. В задачах типа Einstein PrimeGrid прироста производительности по сравнению RTX4090 не замечаю. Сраните сами:
а) Машина с RTX4090: https://einsteinathome.org/ru/host/13132395
б) Машина с A100: https://einsteinathome.org/ru/host/13134777
Может я куда не туда смотрю, поправьте меня?
– Для Einstein считаю по 4 параллельных задачи на видеокарту. Больше ставлю, потому что по потреблению (по 230Вт на карточку) вижу, что она загружена, не простаивает
– Некоторый спад скорости на A100 может быть связан с размещением сразу двух видеокарт на одной материнской плате, когда PCI начинают работать в режиме 8 линий, а не 16, но насколько я знаю ни Prime, ни Einstien не чувствительны к этому.
Может есть проекты, где A100 может раскрыть свои преимущества в большой памяти и FP64? Потому что пока видеокарты стоимость по 1 млн₽ не выигрывают у видеокарт стоимостью по 150 тыс₽.
P.S. Сегодня приедет райзер и я к той же машине прицеплю RTX 4090 на последний оставший PCI слот. Посмотрим что получится)
1. Сложно с охлаждением и шумом. Радитор небольшой, продув предлагается продольный и для создания необходимого давления воздуха используются турбины, а не вентиляторы. Гул стоит ужасный
2. Подходящих проектов с FP64 в BOINC нет. Говорят раньше такие задачи были в Asteroids и MilkyWay, но оба проекта сейчас не дают задач.
3. В задачах типа Einstein PrimeGrid прироста производительности по сравнению RTX4090 не замечаю. Сраните сами:
а) Машина с RTX4090: https://einsteinathome.org/ru/host/13132395
б) Машина с A100: https://einsteinathome.org/ru/host/13134777
Может я куда не туда смотрю, поправьте меня?
– Для Einstein считаю по 4 параллельных задачи на видеокарту. Больше ставлю, потому что по потреблению (по 230Вт на карточку) вижу, что она загружена, не простаивает
– Некоторый спад скорости на A100 может быть связан с размещением сразу двух видеокарт на одной материнской плате, когда PCI начинают работать в режиме 8 линий, а не 16, но насколько я знаю ни Prime, ни Einstien не чувствительны к этому.
Может есть проекты, где A100 может раскрыть свои преимущества в большой памяти и FP64? Потому что пока видеокарты стоимость по 1 млн₽ не выигрывают у видеокарт стоимостью по 150 тыс₽.
🔥2
Вот такие советы от Gemini:
Вот список проектов, где твоя карта покажет, за что уплачены деньги:
Я попробовал на GFN 22. Ничего особенного, те же самые сутки счёта. Хотя получить х10-15 было бы очень приятно, только расскажите как.
Вот хост, но найти там выполненную задачу почему-то не могу: https://www.primegrid.com/show_host_detail.php?hostid=1304320
UPD: потеряшку нашёл: https://www.primegrid.com/result.php?resultid=2018159582
Не помню, чтобы я её абортил, но ладно. Жаль суток расчёта, кончено.
Где еще A100 доминирует (не FP64, но архитектура)
Есть проекты, где важна не плавающая запятая, а другие фишки A100, которых нет у игровых карт.
Вот список проектов, где твоя карта покажет, за что уплачены деньги:
1. PrimeGrid (Подпроект: Genefer) — «Король FP64»
Это сейчас самый живой, активный и требовательный к FP64 проект.
Задача: Поиск обобщенных простых чисел Ферма.
Почему FP64: Используются преобразования (FFT), требующие максимальной точности во избежание ошибок округления.
Твой козырь: RTX 4090 здесь «захлебывается», так как ее скорость FP64 урезана в 64 раза (до ~1.3 TFLOPS). Твоя A100 выдает честные 19.5 TFLOPS. Разрыв в скорости — в 10–15 раз.
Настройка: В настройках на сайте PrimeGrid обязательно выбери подпроекты Genefer 22 или Genefer World Record. Это самые «жирные» задачи для топового железа.
Я попробовал на GFN 22. Ничего особенного, те же самые сутки счёта. Хотя получить х10-15 было бы очень приятно, только расскажите как.
Вот хост, но найти там выполненную задачу почему-то не могу: https://www.primegrid.com/show_host_detail.php?hostid=1304320
UPD: потеряшку нашёл: https://www.primegrid.com/result.php?resultid=2018159582
Не помню, чтобы я её абортил, но ладно. Жаль суток расчёта, кончено.
2. Asteroids@home — «Скрытый лидер»
Многие считают его легким проектом, но это заблуждение.
Задача: Восстановление 3D-формы и периода вращения астероидов по кривым их блеска.
Почему FP64: Их GPU-приложение (Period Search Application) критически зависит от операций двойной точности.
Твой козырь: На игровых картах этот проект считается медленно. Более того, A100 здесь выигрывает еще и за счет HBM2e памяти, так как задача требует быстрой прокачки данных.
3. NumberFields@home
Математический проект (теория чисел, поиск полей алгебраических чисел).
Особенность: Крайне чувствителен к ошибкам вычислений.
Твой козырь: Здесь в игру вступает ECC-память твоей A100. Разогнанные игровые карты часто выдают здесь «Inconclusive Result» (ошибка расчета), а A100 считает медленно, но верно, гарантируя валидность каждого бита.
Где еще A100 доминирует (не FP64, но архитектура)
Есть проекты, где важна не плавающая запятая, а другие фишки A100, которых нет у игровых карт.
A. Amicable Numbers (Дружественные числа) — Монстр Int64
Суть: Использует 64-битную целочисленную арифметику (UInt64).
Почему A100: Игровые GPU (архитектура Ada Lovelace) оптимизированы под 32-битные шейдеры. Блоков для Int64 там мало. У A100 с этим проблем нет, и она перемалывает такие числа значительно быстрее.
B. GPUGrid (Биология) — Монстр VRAM
Суть: Молекулярная динамика.
Твой козырь: Иногда там появляются «Long Runs» — задания, требующие 24–30+ ГБ видеопамяти. Владельцы RTX 3080/4080 и даже 4090 (если память частично занята) получают ошибку «Out of Memory». Твоя A100 (80GB) забирает эти задания и считает их сутками без сбоев.
Профессиональный совет для Homelab (Выход за рамки BOINC)
Ты собираешь серьезную рабочую станцию для ML. BOINC — это все-таки уровень энтузиастов. Если ты хочешь реально нагрузить A100 научной работой на 100% и протестировать стабильность системы, я рекомендую запустить профессиональный симулятор через Docker.
GROMACS (Молекулярная динамика) — есть готовые контейнеры от NVIDIA (nvcr.io/hpc/gromacs). Он умеет использовать смешанную точность, тензорные ядра и всю мощь A100 так, как ни один проект BOINC не сможет.
👍3