Hallo, bin vor einigen Tagen auf http://folding.stanford.edu/German/Main gestoßen, von der Standford University.
Es ist ein Projekt bei dem jeder mit seinem Heimcomputer mithelfen kann Berechnungen anzustellen, um "Proteine zu falten" (warum, wieso, weshalb ist auf der Seite erläutert).
Benötigt wird um teilzunehmen: - Geforce GPU ab 8800 +
- gleichwertige Ati Karte (bitte selber bei Ati informieren)
- Cuda ( http://www.nvidia.de/object/cuda_learn_de.html ) Nvidia Sprache zur Nutzung der Grafikkarte für das System
- Installation der Foldind@home software von Nvidia, Ati, oder direkt auf der HP
- Starten loslegen und helfen
Original von Blaumav Kannst du mal bitte im Ausgangspost die links für die Software mit anfügen? Ich glaub das ist der Grund warum es noch so wenig sind. Hab nämlich erst die Version für die CPU gezogen und mich gewunder warum das so lange dauert. http://www.stanford.edu/group/pandegroup/folding/release/Folding@home-Win32-GPU-systray-623.msi
Pokerstrategyteam: Team Nummer ist 169422
Statistik / Leistung: http://fah-web.stanford.edu/cgi-bin/main.py?qtype=osstats
Aktueller speed der Berechnungen ca 7300 Tflops
zum Vergleich die schnellsten Supercomputer:
Man stellt seine Rechenkraft der GPU (Grafikkarte Nvidia oder Ati) zur Verfügung ohne nennenswerte Performanceeinbrüche beim arbeiten oder pokern festzustellen.
(Ab Geforce 8 oder gleichwertiger Ati Karte - neuste Treibersoftware auf den Hersteller HPs. Kenne es nur für Geforce da ist Cuda und der neue Forceware Treiber von Nutzen)
Warum?: Proteinfaltung und "falsche Proteinfaltung" im Körper wird per PC simuliert braucht aber einen unvorstellbar großen Rechenaufwand, den die Uni Standfort niemals alleine bewältigen kann. Bisher arbeiten 4,4 Millionen PCs weltweit mit um an diesen krankheiten zu forschen. Der Arbeitsaufwand von ca 30 Jahren Rechenzeit eines Großrechners wird auf viele PCs Weltweit verteilt.
Den Rest kann man auf der Seite nachlesen.
Ich lasse die Anwendung nun immer im Hintergrund mitlaufen und fertig und trage nen Teil durch Rechenkraft dazu bei, dass die schneller vorankommen ...
Warum die viele PCs brauchen und alles über das Netzt machen ist dort auch beschrieben.
Vielleicht ist ja der ein oder andere mit einem guten GPU ausgestattet der eh immer "langsam" vor sich hinwerkelt und hat Rechenkapazität frei die er für ein gutes Projekt zur Verfügung stellt.
(schnelle CPU bringen realtic wenig da schnelle GPU ab Geforce 8 oder gleichwertiger ATI Reihe bis zu 100 mal schneller rechnen als aktuelle CPU)
Aja persönlich hab ich da nix von ♦ also ist alles für nen guten Zweck ... wer weiß vllt seid ihr irgendwann froh wenn ihr an Parkinson erkrankt und mitgeholfen habt ne Lösung zu finden :).
ANHANG auch auf der HP nachzulesen:
Was sind Proteine und warum „falten“ sie sich? Proteine sind biologische Arbeitspferde – es sind „Nanomaschinen“. Bevor Proteine ihre biochemische Arbeit aufnehmen, bauen sie sich bemerkenswert selbst zusammen oder „falten“ sich. Obwohl der Prozess der Proteinfaltung entscheidend ist und die Grundlage der ganzen Biologie darstellt, ist er für uns noch immer ein Geheimnis.
Es ist daher wohl nicht überraschend, dass es schwere Auswirkungen hat, wenn sich Proteine nicht richtig falten (im englischen „misfold“). So entstehen viele bekannte Krankheiten, wie Alzheimer, BSE, CJD (Creutzfeldt-Jakob-Krankheit), ALS (Amyotrophe Lateralsklerose) oder Parkinson.
Was macht Folding@Home? Folding@Home ist ein Projekt für verteiltes Rechnen (Distributed Computing) - Menschen aus der ganzen Welt scharen sich zusammen und führen unsere Software aus. Auf diese Weise entsteht einer der größten Supercomputer der Welt. Unsere Algorithmen sind so entworfen, dass wir für jeden Computer, der an dem Projekt teilnimmt, eine angemessene Zunahme der Simulationsgeschwindigkeit erhalten. Die einzigartige Kombination unserer neuen Methoden und des verteilten Rechnens ermöglicht uns Probleme zu bearbeiten, welche zigtausendmal aufwändiger sind als zuvor gelöste Probleme.
Was haben wir bisher getan? Wir hatten bereits einige Erfolge. Mehr darüber lesen können Sie auf unserer Wissenschaftsseite, im Ergebnisbereich oder besuchen Sie unsere Presse- und Veröffentlichungs-Webseiten.
Sie möchten mehr lernen? Klicken Sie auf die Links am oberen Rand zum Download oder für weitere Informationen. Sie können noch mehr lernen durch Seminare (Stanford BMI; Xerox PARC; YouTube). Weiterhin besteht auch die Möglichkeit durch Spenden, via die Stanford University, zu helfen.
Deutsche Version durch Beiträge von: Markus Wagner und Edgar Luttmann.
... merkste was? Obs funzt oder nicht merkt man eh erst später. Aber das Risiko für nen Einsatz ist halt nicht automatisch der Scheiterhaufen...