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CoronaVirus COVID-19 : Aidez la recherche avec nous !
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Le projet folding@home a rejoint les chercheurs du monde entier pour accélérer la compréhension du Coronavirus COVID-19 !

Vous pouvez faire don avec nous de la puissance de calcul inutilisée de votre ordinateur pour accélérer la recherche !

Les résultats seront diffusées publiquement dans le cadre d'une collaboration scientifique à travers le monde (Open Source), offrant aux chercheurs de nouveaux outils pour développer de nouvelles thérapies vitales !

  Je veux aider la recherche
sur le COVID-19 avec vous !

Sources officielles (en anglais) : Help us discover a new therapy, Folding@home : COVID-19, Going after the mysterious SARS-COV-2 envelope protein, Coronavirus : what were doing and how you can help, Folding@home takes up the fight against covid-19.

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Une version de folding@home optimisée pour les GPU NVidia (avec CUDA) !


Nous sommes le 7 octobre 2020 et la recherche d'un traitement pour le COVID-19 devient de plus en plus urgente !

Dans cette véritable course contre la montre, en plus d'un strict respect des rêgles sanitaires, toutes les ressources informatiques possibles doivent être mises à disposition de la recherche !
C'est bien dans cette optique que folding@home est important puisqu'il a un potentiel de puissance de calcul phénoménale avec tous les ordinateurs du monde comme seule limite !

Afin d'accélerer les calculs, il est aussi possible de passer par la case "optimisation" du programme de calcul (le "core" dans le cas de folding@home).

Dans le cadre d'une étroite collaboration entre NVidia et le projet folding@home, NVidia a permis d'intégrer CUDA (language de programmation maison de NVidia dédié au calcul intensif sur ses cartes graphiques) à la librairie de calcul scientifique open-source OpenMM utilisée par folding@home en plus de l'OpenCL.

Cette intégration de CUDA permet au contributeurs dotés de cartes graphiques NVidia compatibles de calculer plus rapidement les unités de calcul et pas qu'un peu puisque ce sont des gains compris entre 5 et 25% pour tous les projets et entre 50 et 400% pour les projets dédiés au COVID-19 du projet Open-Science Covid Moonshot sans changer de carte graphique !

Voici les optimisations dans le cas de la plus grosse unité de calcul (la protéine Spike SARS-CoV-2) :

Gains apportés par CUDA par rapport à OpenCL à folding@home pour les cartes NVidia compatibles
En bleu ciel, les gains apportés par CUDA par rapport à OpenCL (en gris).


Voici les optimisations dans le cas des projets Covid Moonshot :

Gains apportés par CUDA par rapport à OpenCL à folding@home pour les cartes NVidia compatibles
En bleu foncé, les gains apportés par CUDA par rapport à OpenCL !


Pour être certain de bénéficier des meilleures performances possible avec ce Core CUDA, il est grandement conseillé de mettre à jour vos drivers NVIDIA !

Le nouveau Core (Core22 version 0.0.13) est disponible dès a présent sans aucune intervention de votre part, pour toutes les cartes NVidia Kepler et supérieures (de la GTX 680 et certaines GTX 640 à la RTX 3090 et autres Quadro..). Vous trouverez l'ensemble des cartes graphiques NVidia utilisant la technologie Kepler dans cet article très complet de Wikipédia : https://fr.wikipedia.org/wiki/Kepler_(architecture_de_carte_graphique).

Un grand merci à Nvidia pour cette optimisation qui tombe à pic et espérons que cela donnera des idées aux autres acteurs !

Merci à tous ceux qui nous aide dans cette lutte contre le COVID mais aussi contre d'autres maladies incurables (certains cancers, Alzheimer, Parkinson, ..).

N'hésitez pas, si vous êtes à l'aise avec l'anglais, à consulter l'article sur le site officiel : https://foldingathome.org/2020/09/28/foldingathome-gets-cuda-support/.

NB: L'OpenCL n'a pas été implémenté pour fonctionner sur une marque en particulier, mais sur la majorité des cartes graphiques (et même plus : Cf l'article sur Wikipedia), ce qui explique, en partie le fait qu'il soit moins optimisé..


Créée le 07/10/2020 - Par : 6rill2000

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