BOINC.Italy
La community italiana dedicata al calcolo distribuito
Daniel Gonzales, amministratore del progetto, è felice di annunciare che da oggi potete installare un addon per Firefox (è ancora in modalità beta ma lavora molto bene) che preleva automaticamente gli aggiornamenti delle vostre statistiche MCPLOTS.
Slicker, amministratore del progetto, annuncia che la versione 3.15 dell'applicazione CUDA per Windows è ora disponibile nelle versioni a 32 e 64bit. Sembra che sia approssimativamente il 20% più veloce della v2.03. Sta cercando persone che lo aiutino con i test su diverse GPU.
Greg, amministratore del progetto, annuncia che 3,725+ è stato fattorizzato in numeri primi di 79 e 102 cifre utilizzando GNFS. Il setaccio di 2,1037- sta procedendo bene
Siamo entusiasti di annunciare il rilascio della capacità di elaborazione della GPU per per il progetto di ricerca Help Conquer Cancer!
Questa capacità permette ai nostri membri di contribuire con le schede grafiche delle loro macchine, dando così alla nostra comunità di volontari un'altra strada per far avanzare il progetto di ricerca Help Conquer Cancer.
All'inizio di quest'anno, i ricercatori del Help Conquer Cancer hanno pubblicato un articolo che spiega la reimplementazione dei loro algoritmi per sfruttare le alte prestazioni hardware della GPU. È possibile esaminare un estratto del documento e l'accesso qui.
Inoltre, si può imparare di più sulla elaborazione GPU, rivedendo le nostre FAQ e visitando il nostro Forum GPU.
Ringraziamo di cuore tutti i nostri membri per la potenza di calcolo che donano per far avanzare il progetto di ricerca Help Conquer Cancer.
Eric Korpela, amministratore del progetto, annuncia che stanno solo cercando di indovinare i requisiti per questa versione: così fa puntare a se stesso tutti quegli host che hanno ripetuti fallimenti con questa versione dell'applicazione.
Nell'ambito dell'analisi dei risultati calcolati dal progetto Rice Nutritious for the World, i ricercatori dovrebbero essere in grado di confrontare strutture proteiche e calcolare un efficiente metodo di valutazione. Un metodo di valutazione sulla base di "Template Modeling", conosciuto come TM-score, fornisce risultati significativamente migliori rispetto al metodo "root-mean-square-deviatione", ma richiede molto più tempo di elaborazione del computer.
