Milkyway@Home

计算机科学术语

MilkyWay@home 是一个基于 BOINC 平台的分布式运算项目。

基本信息
项目试图精确构建银河系附近星流的三维动态模型。与 SETI@homeEinstein@home 相比较,MilkyWay@home 同样把探索星际空间作为项目目标。项目的另一个目标是开发并优化分布式计算的算法。
加入方式
该项目基于BOINC 平台,简要的加入步骤如下(已完成的步骤可直接跳过):
下载并安装 BOINC 的客户端软件
点击客户端简易视图下的“Add Project”按钮,或高级视图下菜单中的“工具->加入项目”,将显示向导对话框
点击下一步后在项目列表中找到并单击选中 MilkyWay@home 项目,然后点击下一步
输入您可用的电子邮件地址,并设置您在该项目的登录密码(并非您的电子邮件密码)
再次点击下一步,如项目服务器工作正常,即已成功加入项目
目标计划
MilkyWay@home 是伦斯勒理工学院的计算机科学系、物理系(包括应用物理)与天文系的一个合作项目。该项目得到美国国家科学基金会的支持,由一个团队负责执行。这个团队包括了天体物理学家海蒂·乔·纽伯格(Heidi Jo Newberg)与计算机科学家马利克·美格登·伊斯梅尔(Malik Magdon-Ismail)、博莱斯瓦夫·斯曼斯基(Boleslaw Szymanski)、卡洛斯·瓦雷拉(Carlos A.Varela)等人。
直到 2009 年年中,项目组在天体物理学方面的研究兴趣(interest),主要集中在射手座流(the Sagittarius stream)上。射手座流由人马座矮椭圆星系(the Sagittarius Dwarf Elliptical Galaxy)射出,其中有一段进入到银河系所属的空间。据信,射手座流的轨道并不稳定,在与银河系接近或碰撞之后,会被银河系的强大引力俘获(subject)过来。科学家对高精度地绘制出这类星际流以及它们的运动方式(dynamics),寄予了厚望。因为,这对于了解恒星流的结构、形成、演化,以及银河系的引力势分布(gravitational potential distribution),都能提供关键性线索。其研究结果还可应用到同类星系中去。这还有助于人们进一步解开关于暗物质的谜题。 随着项目进程的推进,项目的注意力将转向其他恒星流。
MilkyWay@home 使用来自斯隆数字巡天的数据,以 2.5 度角来划分星空(starfields)。划分出来的星空,称之为“工作区(wedge)”。MilkyWay@home 采用了“自优化概率分类技术(self-optimizing probabilistic separation techniques)”,即进化算法,从数据中找出一些合适的潮汐流。然后,程序在原始(input)工作区中,尝试删除掉那些潮汐流的数据,以便建立一个新的、星星密度(分布)均匀的“工作区”。被删除的潮汐流会用 6 个参数记录下它们所在的区间(cylinder):恒星数在流中所占的比例,在数据条中的角度位置,标注被删除区间的球坐标(两个角度加上与地球距离),以及一个宽度单位。对于每次搜索,服务器程序都会持续跟踪那些单独的星群,以便加入到某个可能的银河系模型。
项目细节
MilkyWay@home 项目在 2007 年正式上马,优化过的客户端程序(包括 32 位和 64 位系统)也已于 2008 年发布。它的屏保程序只是简单地把用户的 BOINC 统计数据旋转显示,没有任何图形内容。
起初,主流(modern)CPU 需要花费 2 ~ 4 个小时来完成一个工作单元(workunits)。因此,返还工作单元的时限很短,一般设定为 3 天。到了 2010 年初,完成工作单元的平均时间提高到 15 ~ 20 个小时。相应地,返还时间也改为 7 天左右。这次调整使得 MilkyWay@home 更不适合那些几天都不开一次机的算友,也不适合那些不允许 BOINC 以后台模式运行的算友。
MilkyWay@home 的数据处理能力(data throughput)在近期得到飞速提高。2009 年 6 月中旬,分布在 149 个国家的 24,000 名算友,组成了大约 1,100 支队伍,贡献出每秒 31.7 万亿次的浮点计算能力。截止 2010 年 1 月 12 日,算友数量提升到 44,900,组成了分布在 170 个国家的 1,590 支队伍,而算力则激增至每秒 1,382 万亿次,令 MilkyWay@home 二度荣登超级计算机 500 强的名单。如今,MilkyWay@home 已经是全球第二大的分布式计算项目,紧跟在 Folding@Home 之后。名列第一的分布式计算项目 Folding@Home 在 2009 年的时候,算力就超过了每秒 5,000 万亿次。
数据处理能力的增长速度之所以能远超算友数的增长速度,主要是因为 MilkyWay 部署了使用 GPU 作为计算工具的客户端软件(包括 Windows 和 Linux 系统)。而通常情况下,只有媒体处理和高性能计算才会用到 GPU 技术。MilkyWay@home 写的 CUDA 代码,能运行在多种英伟达(NVidia)的 GPU 上。CUDA 版本的源代码在 2009 年 6 月 11 日首次公开,放在 MilkyWay@home(GPU) 分支下。不久,基于 ATI 技术的 GPU 程序也有了,而且效率比 CUDA 还高(暂时没有具体数据)。例如,如果一个任务需要在 HD3850 上跑 10 分钟,则 HD4850 只需 5 分钟,而 2.8 GHz 的 Phenom II CPU 只能作为单线程任务跑 6 个小时。
科学成果
MilkyWay@home 项目取得的主要成果,大部分都作为弥敦道·科尔(Nathan Cole)的论文,刊发在享誉盛名的天体物理学杂志上。其它成果也已在多个“天体物理学与计算”大会上讨论过。
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