XDA-Developers menunjukkan minggu ini bahwa sebagian besar gamer menjalankan GPU idle 300W selama 20 jam sehari. Ia merender satu hal pada jam 8 malam, kemudian duduk pada 20W sepanjang waktu, dan menghabiskan penyusutan kartu seharga $600 tanpa melakukan apa-apa. Komputasi terdistribusi sukarela telah menjadi jawabannya selama satu dekade: sumbangkan siklus idle ke proyek penelitian yang membutuhkannya. Proyek-proyek itu nyata (lipatan protein untuk penemuan obat, analisis gelombang gravitasi, skrining kanker), klien sudah matang, dan GPU modern ini mengunyah pekerjaan yang dulunya membutuhkan supercomputer berminggu-minggu.
Kami menguji 7 aplikasi desktop yang mengarahkan GPU idle Anda (dan pada beberapa, CPU) ke proyek penelitian. Daftar mencakup dua klien middleware raksasa (BOINC, Folding@home), grid kemanusiaan yang didirikan IBM (World Community Grid), pekerjaan gelombang gravitasi dan pulsar di Einstein@Home, proyek desain protein yang didukung Rosetta, penjadwal payung untuk pendatang baru BOINC (Science United), dan grid fisika khusus GPU (GPUGRID). Setiap opsi berjalan di Windows, macOS, atau Linux; sebagian besar mendukung ketiganya.
Apa yang harus diperhatikan dalam klien komputasi terdistribusi
- Rasa hormat terhadap mesin: jeda saat bermain game, throttle saat baterai, mundur saat GPU mencapai batas termal.
- Dukungan GPU yang benar-benar menggunakan kartu, bukan hanya CPU. Nvidia CUDA, AMD OpenCL, dan Intel oneAPI semuanya telah matang selama beberapa tahun terakhir.
- Sebuah penyebab yang Anda percayai. Motivasi bertahan lebih lama dari default; proyek yang Anda pedulikan bertahan dari lonjakan termal pertama atau tagihan listrik yang besar.
- Sopan santun bandwidth: unit kerja dalam puluhan MB, bukan gigabyte, sehingga Anda dapat membiarkannya berjalan pada koneksi terukur.
- Transparansi kontribusi: dasbor publik menunjukkan apa yang sebenarnya telah diselesaikan mesin Anda.
Perbandingan cepat
| App | Best for | OS | Uses GPU | Cost |
|---|---|---|---|---|
| Folding@home | Protein folding, largest home compute network | Windows, macOS, Linux | Yes (CUDA, OpenCL) | Free |
| BOINC | Middleware for dozens of projects | Windows, macOS, Linux | Depends on project | Free |
| World Community Grid | Humanitarian and health research | Windows, macOS, Linux (via BOINC) | Some projects | Free |
| Einstein@Home | Gravitational waves and pulsar detection | Windows, macOS, Linux (via BOINC) | Yes (CUDA, OpenCL) | Free |
| Rosetta@home | Protein design | Windows, macOS, Linux (via BOINC) | CPU primarily | Free |
| Science United | BOINC scheduler for newcomers | Windows, macOS, Linux (via BOINC) | Depends | Free |
| GPUGRID | GPU-only molecular dynamics | Windows, Linux (via BOINC) | Yes (CUDA) | Free |
1. Folding@home — pilihan terbaik secara keseluruhan
Folding@home mensimulasikan cara kerja lipatan protein, yang mendasari penemuan obat untuk kanker, Alzheimer, dan penyakit menular. Ini adalah jaringan komputasi rumah terbesar di dunia; pada puncak pandemi, secara singkat melampaui 500 komputer teratas secara keseluruhan berkali-kali lipat. Klien GPU matang, mencapai utilasi tinggi pada kartu Nvidia dan AMD modern, dan secara otomatis berhenti ketika mendeteksi pengguna aktif atau game layar penuh.
Di mana kekurangannya: Hanya satu proyek (simulasi protein). Tidak ada pekerjaan alternatif yang berat CPU ketika antrian GPU habis, meskipun itu jarang terjadi.
Harga:
- Gratis
Platform: Windows, macOS, Linux
Unduh: foldingathome.org
Garis bawah: Terbaik jika Anda menginginkan dampak maksimal per jam idle dengan konfigurasi minimal.
2. BOINC — middleware terbaik
BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) bukanlah proyek itu sendiri; ini adalah klien yang berbicara dengan puluhan orang. Lampirkan satu atau lebih, atur berbagi sumber daya, dan BOINC menjadwalkan pekerjaan di antara mereka. Penggunaan klasik adalah menjalankan Einstein@Home, Rosetta@home, dan MilkyWay@home dari satu dasbor.
Di mana kekurangannya: UI terasa tua. Setup pertama kali (terhubung ke proyek, dapatkan kunci akun, verifikasi kredit) memiliki gesekan yang tidak dimiliki Folding@home.
Harga:
- Gratis (sumber terbuka, LGPL)
Platform: Windows, macOS, Linux, Android
Unduh: boinc.berkeley.edu/download.php
Garis bawah: Terbaik ketika Anda ingin menyumbangkan ke lebih dari satu proyek atau beralih proyek tanpa mengganti klien.
3. World Community Grid — fokus kemanusiaan terbaik
World Community Grid didirikan IBM, sekarang dijalankan Krembil Research Institute, dan mengoordinasikan penelitian kemanusiaan: skrining kanker (OpenPandemics), prediksi curah hujan untuk wilayah yang rentan iklim (Afrika Rainfall Project), dan penemuan obat tuberkulosis. Berjalan di atas BOINC, jadi setelah BOINC dipasang, terhubung ke WCG adalah satu pengajuan formulir.
Di mana kekurangannya: Tidak setiap proyek WCG memiliki unit kerja GPU; beberapa hanya CPU, yang berarti kartu gaming modern Anda duduk sebagian idle. Perputaran antar proyek bervariasi.
Harga:
- Gratis (melalui BOINC)
Platform: Windows, macOS, Linux, Android (melalui BOINC)
Unduh: worldcommunitygrid.org
Garis bawah: Terbaik ketika alasan itu penting sebanyak throughput.
4. Einstein@Home — utilasi GPU terbaik dalam fisika
Einstein@Home menganalisis data dari LIGO (gelombang gravitasi), teleskop Fermi (pulsar), dan survei teleskop radio, mencari sinyal dalam kebisingan. Unit kerja GPU berjalan pada CUDA dan OpenCL dan menggunakan kartu serumit apapun dalam daftar ini, yang merupakan intinya jika tujuannya adalah “membuat GPU itu bekerja.”
Di mana kekurangannya: Berjalan melalui BOINC; setup membawa gesekan yang sama. Beberapa tugas GPU menghasilkan panas yang berarti, jadi periksa suhu pada case yang ketat.
Harga:
- Gratis (melalui BOINC)
Platform: Windows, macOS, Linux (melalui BOINC)
Unduh: Terhubung melalui einsteinathome.org
Garis bawah: Terbaik jika Anda menginginkan beban GPU berat pada proyek fisika dengan hasil yang jelas.
5. Rosetta@home — pekerjaan CPU terbaik dalam desain protein
Rosetta@home merancang protein baru: enzim, antibodi, kandidat vaksin. Pekerjaan intensif CPU, jadi ini melengkapi mesin yang sudah menjalankan Folding@home atau GPUGRID di GPU tanpa bersaing untuk silikon yang sama.
Di mana kekurangannya: Sebagian besar CPU, jadi GPU gaming modern duduk idle kecuali Anda memasangkannya dengan proyek GPU juga. Beberapa siklus proyek berjalan lebih lambat dari yang lain.
Harga:
- Gratis (melalui BOINC)
Platform: Windows, macOS, Linux (melalui BOINC)
Unduh: Terhubung melalui boinc.bakerlab.org/rosetta
Garis bawah: Pendamping CPU terbaik untuk proyek GPU berat.
6. Science United — terbaik untuk pemula
Science United adalah antarmuka BOINC yang melewatkan pemilihan proyek. Daftar, pilih bidang sains yang luas (biomedis, fisika, iklim), dan Science United melampirkan mesin Anda ke proyek yang sesuai dan paling membutuhkan sukarelawan.
Di mana kekurangannya: Kontrol lebih sedikit jika Anda memiliki proyek spesifik yang ingin didukung. Masih memerlukan BOINC di bawahnya.
Harga:
- Gratis (melalui BOINC)
Platform: Windows, macOS, Linux (melalui BOINC)
Unduh: scienceunited.org
Garis bawah: Terbaik jika Anda ingin menyumbangkan siklus tetapi tidak ingin meneliti proyek sendiri.
7. GPUGRID — beban kerja GPU murni terbaik
GPUGRID menjalankan simulasi dinamika molekuler untuk penelitian biomedis (protein virus, ikatan obat), sepenuhnya di GPU. Jika Folding@home berlangganan berlebihan di puncak, GPUGRID adalah tempat Anda pergi untuk antrian pekerjaan GPU murni yang segar.
Di mana kekurangannya: CUDA-first; dukungan GPU AMD dan Intel tertinggal. Hanya Windows dan Linux. Tingkat aktivitas proyek telah bervariasi selama bertahun-tahun.
Harga:
- Gratis (melalui BOINC)
Platform: Windows, Linux (melalui BOINC)
Unduh: Terhubung melalui gpugrid.net
Garis bawah: Terbaik untuk GPU CUDA-berat yang mencari proyek kedua setelah Folding@home.
Cara memilih yang tepat
Jika Anda menginginkan dampak maksimal per jam idle dengan satu penginstalan: Folding@home.
Jika Anda menginginkan lebih dari satu proyek: BOINC dengan Einstein@Home (GPU) dan Rosetta@home (CPU) terlampir.
Jika alasan itu penting: World Community Grid melalui BOINC.
Jika Anda ingin BOINC memilih untuk Anda: Science United.
Jika Anda memiliki kartu Nvidia dan menginginkan pekerjaan GPU murni: GPUGRID, bersama Folding@home.
Lewati komputasi terdistribusi sepenuhnya jika mesin bertenaga baterai atau pada jaringan terukur. Kedua kategori biaya Anda lebih banyak daripada mereka berkontribusi.
FAQ
Apakah menjalankan Folding@home atau BOINC akan merusak GPU saya?
GPU modern menangani beban komputasi berkelanjutan selama bertahun-tahun tanpa degradasi terukur, asalkan kartu tetap dalam suhu nominalnya. Perhatikan suhu selama beberapa hari pertama dan atur kurva kipas jika suhu idle naik. Risiko lebih besar adalah penumpukan debu selama berbulan-bulan; bersihkan case.
Berapa banyak yang ditambahkan ke tagihan listrik saya?
GPU 250W berjalan 12 jam sehari pada $0,15/kWh menambah sekitar $12/bulan. Kurangi separuhnya jika Anda undervolt dan batasi waktu runtime klien.
Bisakah saya bermain game saat Folding@home berjalan?
Ya. Klien menjeda pekerjaan GPU ketika mendeteksi aplikasi 3D layar penuh atau input aktif. Anda akan melihat lipatan berhenti dalam beberapa detik setelah meluncurkan game.
Proyek mana yang menghasilkan output penelitian paling banyak untuk jam waktu GPU tertentu?
Itu bervariasi menurut siklus proyek dan perangkat keras. Folding@home secara konsisten mendapat peringkat tinggi untuk throughput GPU pada kartu Nvidia dan AMD modern. Einstein@Home dan GPUGRID bersaing untuk beban CUDA-berat.
Apakah saya membutuhkan kartu Nvidia?
Tidak. Folding@home, Einstein@Home, dan sebagian besar yang lain mendukung OpenCL pada GPU AMD dan Intel. Jalur CUDA Nvidia sering lebih cepat pada tingkat tertentu karena klien disetel di sana terlebih dahulu.
Apakah kontribusi saya benar-benar anonim?
Anda mendaftarkan nama pengguna (nama asli opsional) dan kontribusi Anda muncul di papan peringkat publik. Pekerjaan itu sendiri adalah sains anonim; kredit publik. Jika Anda menginginkan tidak ada visibilitas sama sekali, gunakan pseudonym saat mendaftar.
