BOINC – Verteiltes Rechnen für die Wissenschaft

Ich habe mich in den letzten Tagen mit dem großartigen Projekt BOINC auseinandergesetzt:
BOINC – Verteiltes Rechnen im Hintergrund. Nutze die Ressourcen deines Computers die du gerade nicht brauchst um bei wissenschaftlichen Projekten zu helfen.

Ein üblicher PC nutzt wenn er eingeschaltet ist nur einen kleinen Bruchteil seiner Leistung. Wenn man sich anschaut das der standard PC heute mit zwei, vier oder mehr Kernen daherkommt und nicht selten eine leistungsfähigen Grafikkarte im Computer steckt ist das eine ganze Menge Rechenpower die nicht genutzt wird. Der BOINC Client, den man einfach und kostenlos runterladen kann, nutzt die Ressourcen die man gerade nicht braucht um an von dir bestimmten Projekten mitzurechnen.
Schaut man z.B. gerade einen Film oder ist auf Facebook & Co. unterwegs hilfst du bei der Forschung nach neuen Medikamenten, der Optimierung des LHC oder der Suche nach extraterrestrischem Leben. Brauchst du die Ressourcen selbst (zum Zocken, Arbeiten, …) pausiert BOINC automatisch und man hat die volle Leistung seines PCs für eigene Zwecke zur Verfügung.

Ich kann jedem empfehlen BOINC zu installieren um eines oder mehrere Projekte zu unterstützen. Die Liste ist lang und reicht von Krebsforschung und Proteinfaltung über Physikalische Simulation zur Erstellung von Astronomischen Modellen und der Suche nach extraterrestrischem Leben (SETI). Besonders die Nerds und Geeks da draußen haben meistens leistungsstarke Rechner von denen diese Projekte profitieren können.

Wer möchte kann sich auch einem Team anschließen oder ein eigenes gründen. So kann man beispielsweise an Challenges teilnehmen, bei denen man möglichst viel Rechenpower zur Verfügung stellt.

Auch für Unternehmen bietet es sich an auf den meist unterforderten PCs den BOINC Client zu installieren. Das kostet das Unternehmen nichts und ist gut für das Unternehmensbild.

One thought on “BOINC – Verteiltes Rechnen für die Wissenschaft

  1. “das kostet nichts” stimmt nicht ganz. Natürlich steigen die Stromkosten, wenn die Prozessoren unter Volllast fahren.

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