World Community Grid, I’m back again

Dopo un’assenza di parecchi mesi (circa 18), ho ripreso in mano l’account per il progetto di calcolo distribuito, con un nuovo host (“turtle”).

Precedentemente avevo lasciato a sé un po’ il progetto, perché non avevo un PC sottosfruttato da dedicare, tranne alcuni irrilevanti (dal punto di vista del calcolo) mini-pc e un AMD d’annata (la CPU risale allo scorso millennio).

In settimana ho acquistato una nuova macchina, very-low cost, una cosa da utilizzare come muletto. Fortuna ha voluto trovare un Packard-Bell basato su processore Intel i3 e scheda video nVidia GeForce 315. Dozzinale, allo stato attuale della tecnologia.

La mia sorpresa è stata notevole quando ho deciso di fare un test delle prestazioni della scheda Video, in particolare della sezione GPGPU, ovvero quella parte della scheda video che può essere utilizzata per il calcolo puro.

Le GPGPU sono quegli elementi della scheda video utilizzati originariamente per fare il rendering delle immagini 3D, ma oggi utilizzate anche per il calcolo generico puro. Sono componenti altamente parallelizzati, in grado di svolgere centinaia di calcoli parallelamente in unità operative ottimizzate.

L’utilità di queste unità è impressionante: utilizzando un programma apposito (“MediaCoder“), ho convertito un film di 90 minuti in poco più di 5. Senza utilizzare le GPGPU, il processore i3 (ultima generazione, quindi) ne avrebbe spesi più di 50.

Perché non utilizzarli allora per il folding delle proteine? Infatti. In poche ore ho accumulato tanti punti che 18 mesi fa avrebbero richiesto giorni interi.

Per una volta, la tecnologia può sorprendere anche un professionista della tecnologia stessa. E questo è un bene.

 

(Prossimamente qualche altro articolo sul calcolo parallelo, spero.)