KRC wiki

Эта страница только для чтения. Вы можете посмотреть её исходный текст, но не можете его изменить. Сообщите администратору, если считаете, что это неправильно.
====== BOINC-сервер ======
[[installation | Установка BOINC-сервера]]

[[projects | Создание и удаление проектов]]

[[containers | Запуск контейнеров с BOINC-сервером]]

[[faq | BOINC FAQ]] (реальные проблемы, которые возникали)

====== BOINC-клиент ======

[[boinc_client_installation | Установка BOINC-клиента]]

[[boinc_client_commands | Управление BOINC-клиентом (справочник команд)]]

====== Актуальные задачи по разработке BOINC ======
[[http://boinc.berkeley.edu/trac/wiki/ResearchProjects | In English]]

1. Эффективные способы управления заданиями (на стороне сервера или клиента), много предложений в архивах списков рассылки BOINC.
  * использовать в нынешней системе управления заданиями среднеквадратическое отклонение вместо среднего значения
  * на стороне клиента - отслеживать и учитывать время загрузки файлов
  * на стороне сервера - реализовать возможность присылать клиенту мелкие задания, даже если он набрал больших
2. Исследовать на стороне клиента, какие приложения эффективно работают вместе во многопроцессорном режиме (есть наблюдение, что из-за особенностей обращения к памяти некоторые комбинации приложений работают эффективнее других). Оценить, стоит ли реализовать эти наблюдения для распределения заданий. Если стоит, то реализовать.

3. Вычисления, интенсивные по передаче данных.
  * выполнять на одном и том же клиенте задания с общими "промежуточными" файлами
  * потоковые вычисления (например, см. IBM Infosphere)
  * модели вычислений на большом статическом множестве данных (например, см. MapReduce, веб-сервис Amazon EC2)
  * оценка и использование физической близости клиентов
  * передача данных напрямую между клиентами 

4. Виртуальная машина на стороне клиента (http://boinc.berkeley.edu/trac/wiki/VmApps). 
  * "Volunteer cloud" для ученых (есть совместный проект CERN и INRIA) 

5. Адаптивная репликация. В BOINC реализован эвристический алгоритм назначения разных уровней репликации в зависимости от надежности клиентов. Подумать над альтернативами, оценить эффективность того, что есть, оптимизировать.

6. В BOINC реализован механизм защиты от 'cherry picking', когда клиенты выполняют только маленькие задания, чтобы получать больше кредитов. Исследовать его эффективность.

7. Исследовать (!) и оптимизировать способы разделения ресурсов между проектами. (INRIA, Arnaud Legrand)

8. Обобщить систему кредитов за вычисления.
  * назначать кредиты не только за время ЦП, но и за место на диске и др. ресурсы. Здесь была бы эффективна игровая модель.

9. Априорные оценки длительности выполнения батчей заданий. Эффективное управление батчами заданий.

10. Квотирование в зонтичных проектах.

11. Реализовать систему распределенного хранения данных на основе BOINC.

12. Оптимизировать вычисления на GPU, чтобы они работали и в фоновом режиме.

13. Включить GPU и многопоточные приложения в механизм homogeneous redundancy ([[http://boinc.berkeley.edu/trac/wiki/HomogeneousRedundancy]]).

14. "Микрозадания" (не поняла смысл).

15. Исследовать возможности подключения BOINC к GRID и облакам. 

16. Эффективные способы сбора статистики доступности клиента.
KRC wiki

Инструменты пользователя

Инструменты сайта

Инструменты страницы
