Living in Net(2009 . 01 . 15) -- SETI@home (在家搜尋外星人)

computer | 12 元月, 2009 14:06

SETI＠home (在家搜尋外星人)

　　電腦不用的時候，除了掛在線上遊戲練功、利用P2P抓歌之外，有沒有更有意義的用途？其實只要下載一個簡單的軟體，立刻就能讓自己的電腦成為「全世界最大的電腦」之一，而且不論是預測全球暖化、研究愛滋病、尋找重力波或是接觸外星人，各種影響人類未來發展的重大突破，都有可能在自己的電腦上完成。
　　科學研究計畫通常會產生大量的資料需要處理，有時候大到無法使用超級電腦處理，科學家因此發明了利用網際網路及個人電腦組成的「分散式運算」（distributed computing）。透過網際網路將資料分成千千萬萬個小檔案，傳送至志願參加的電腦，當這些電腦閒置的時候，預先安裝的軟體就會開始處理資料，運算完畢之後再傳回中央電腦
　　SETI@home（Search for ExtraTerrestrial Intelligence at Home，在家搜尋外星智慧），是一個通過網際網路利用家用個人電腦處理天文數據的分散式計算項目。該項目由美國加州大學柏克萊分校（University of California, Berkeley）的空間科學實驗室（Space Sciences Laboratory）主辦，試圖通過分析阿雷西博無線電望遠鏡（Arecibo radio telescope）採集的無線電信號，搜尋能夠證實外星智能生物存在的證據。
　　SETI@home程序在用戶的個人電腦上，通常以螢幕保護模式或後台模式運行。它利用多餘的處理器資源，不影響用戶正常使用電腦。
　　SETI@home自1999年5月17日開始正式運行。至2004年5月，在世界各地擁有近500萬參與者，積累了近200萬年的CPU運行時間，進行了近5×1021次浮點運算，處理了超過13億個數據單元，無疑是非常成功的分散式計算試驗項目。
　　台灣參加的網友十分踴躍，目前的排名是第17名。

　　雖然SETI@Home到現在還沒找到外星人，但利用網際網路及分散式運算所架構起來的虛擬超級電腦卻十分成功，於是SETI@Home又成立了柏克萊開放網路運算平台(BOINC)，除了原先的SETI@Home之外，類似的計畫都可以在BOINC上運行。
　　Folding@Home是模擬蛋白質折疊的計畫，可以協助人類了解阿茲海默症、狂牛症、賈庫氏症及帕金森氏症等疾病的原因，並研發許多疾病的新藥。FightAIDS@Home則是一個相對比較小的計畫，協助愛滋病研究，Evolution@Home模擬物種演進及滅亡、Predictor@Home預測蛋白質結構。在2005國際物理年，科學家也設計了Einstein@Home，希望找出脈衝星的重力波，驗證愛因斯坦的相對論預測，而歐洲核子研究組織(CERN)的LHC@Home則是協助大強子對撞機處理資料，這些都是物理界的大計劃。
　　寒假期間，同學不妨利用時間瀏覽一下SETI＠Taiwan 台灣團隊的網頁，把自己電腦閒置的時間貢獻出來，為這個世界的進步盡一些心力。

資料來源：
SETI＠home-維基百科
 網格運算跟分散式運算的差別-奇摩知識+

延伸閱讀：
SETI＠home(部分中文化)
SETI＠home BOINC教學(香港網頁)

BOINC

　　柏克萊開放式網路計算平台（Berkeley Open Infrastructure for Network Computing，簡稱BOINC）是目前主流的分散式計算平台之一，由加州大學柏克萊分校的電腦學系發展出來的分散式計算系統。它本身設計成用於SETI@home項目，但逐漸在其他領域包括數學、醫學、天文學、氣象學等。BOINC旨在為各研究者提供匯集全球各地大量個人電腦的強大運算能力。直至2008年1月25日，BOINC在全世界有約549,000台活躍的主機。
　　安裝BOINC軟體的個人電腦在閒置時會使用個人電腦的CPU進行運算。即使個人電腦正在使用，假如仍有空閒的CPU周期，BOINC也會用作計算。
　　當參與者使用個人電腦參與BOINC項目時，BOINC會與項目的伺服器通信，伺服器會向個人電腦提供工作包（Workunit，簡稱為WU），然後個人電腦會對工作包作出運算。完成後BOINC會把結果上傳至項目的伺服器。
　　每個項目有它的伺服器，用來協調各參與電腦的工作，包括發送工作包，接收已處理的結果，核對後再作處理，成為研究人員需要的數據。由於個別的個人電腦可能會在運算過程出現錯誤，所以伺服器一般會把同一工作包傳送至多個參與者，並比較各個結果。
　　BOINC設有積分系統，積分間接反映參與者的貢獻。因為在BOINC上可以運行的項目千差萬別，比如項目A的工作包在某台電腦上需要3個小時完成，而項目B的工作包在該電腦上需要30個小時才能完成，顯然用完成的工作包的數目來衡量工作量是不可行的；類似的，電腦性能也有差別，用CPU時間來衡量工作量更是不行的。積分系統只能通過一定的演算法得到參與者實際完成的計算量。

資料來源：
BOINC-維基百科

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