Anzeige
Anzeige
News
Artikel merken

Coronakrise: Sars-CoV-2-Forschung überschreitet 1 Exaflops

Das Distributed-Computing-Projekt Folding@Home hat dank Coronavirus fast so viel Rechenkapazität wie kommende Supercomputer.

Von Golem.de
1 Min. Lesezeit
Anzeige
Anzeige

Folding@Home erreicht knapp 800 Petaflops. (Bild: Folding@Home)

Mit knapp 800 Petaflops an verteilter Rechenleistung hat Folding@Home vorerst einen neuen Rekord aufgestellt – noch vor wenigen Tagen lag die Kapazität bei unter 500 Teraflops. Das Distributed-Computing-Projekt aus weltweit vernetzten Computern nutzt die gestiegene Geschwindigkeit, um das Sars-CoV-2-Virus zu erforschen. In einem ersten Schritt wird die Interaktion mit dem ACE2-Enzym untersucht.

Anzeige
Anzeige

Folding@Home ist beileibe kein neues Projekt, seit bald zwei Jahrzehnten können Privatpersonen die Rechenleistung ihrer Computer oder Laptops für die Simulation von Proteinfaltung zur Verfügung stellen und so helfen, die medizinische Forschung an Krankheiten wie Alzheimer oder Krebs voranzubringen. Hinter dem gemeinnützigen Projekt steht die kalifornische Stanford University, die ursprüngliche Idee stammt von Vijay Pande.

Schneller als der schnellste Supercomputer

Die aktuellen 768 Petaflops bei doppelter Genauigkeit (FP64) sind weitaus mehr, als der derzeit schnellste Supercomputer der Welt erreicht. Der Summit am Oak Ridge National Laboratory nutzt IBMs Power9 und Tesla V100 von Nvidia, der schafft theoretisch 201 Petaflops und im Linpack-Benchmark kommt das System auf 149 Petaflops. Tatsächlich sind knapp 800 Petaflops an praktischer Rechenkapazität weitaus mehr, als die zehn leistungsfähigsten Supercomputer der Top-500-Liste zusammen liefern; die weisen gemeinsam 520 Petaflops auf.

Anzeige
Anzeige

Nicht nur Folding@Home widmet seine Ausführgeschwindigkeit der Erforschung von Sars-CoV-2. Auch besagte Supercomputer helfen: Gleich 16 Systeme werden unter der Federführung von IBM und des US-amerikanischen Energieministeriums (Department of Energy, DoE) dafür eingesetzt. Die aufaddierte Rechenkapazität beträgt rund 330 Petaflops – womit derzeit weit über ein Exaflops für die Erforschung des Coronavirus bereitsteht.

Anzeige
Anzeige

Autor des Artikels ist Marc Sauter.

Mehr zu diesem Thema
Fast fertig!

Bitte klicke auf den Link in der Bestätigungsmail, um deine Anmeldung abzuschließen.

Du willst noch weitere Infos zum Newsletter? Jetzt mehr erfahren

Anzeige
Anzeige
Schreib den ersten Kommentar!
Bitte beachte unsere Community-Richtlinien

Wir freuen uns über kontroverse Diskussionen, die gerne auch mal hitzig geführt werden dürfen. Beleidigende, grob anstößige, rassistische und strafrechtlich relevante Äußerungen und Beiträge tolerieren wir nicht. Bitte achte darauf, dass du keine Texte veröffentlichst, für die du keine ausdrückliche Erlaubnis des Urhebers hast. Ebenfalls nicht erlaubt ist der Missbrauch der Webangebote unter t3n.de als Werbeplattform. Die Nennung von Produktnamen, Herstellern, Dienstleistern und Websites ist nur dann zulässig, wenn damit nicht vorrangig der Zweck der Werbung verfolgt wird. Wir behalten uns vor, Beiträge, die diese Regeln verletzen, zu löschen und Accounts zeitweilig oder auf Dauer zu sperren.

Trotz all dieser notwendigen Regeln: Diskutiere kontrovers, sage anderen deine Meinung, trage mit weiterführenden Informationen zum Wissensaustausch bei, aber bleibe dabei fair und respektiere die Meinung anderer. Wir wünschen Dir viel Spaß mit den Webangeboten von t3n und freuen uns auf spannende Beiträge.

Dein t3n-Team

Melde dich mit deinem t3n Account an oder fülle die unteren Felder aus.

Bitte schalte deinen Adblocker für t3n.de aus!
Hallo und herzlich willkommen bei t3n!

Bitte schalte deinen Adblocker für t3n.de aus, um diesen Artikel zu lesen.

Wir sind ein unabhängiger Publisher mit einem Team von mehr als 75 fantastischen Menschen, aber ohne riesigen Konzern im Rücken. Banner und ähnliche Werbemittel sind für unsere Finanzierung sehr wichtig.

Schon jetzt und im Namen der gesamten t3n-Crew: vielen Dank für deine Unterstützung! 🙌

Deine t3n-Crew

Anleitung zur Deaktivierung
Artikel merken

Bitte melde dich an, um diesen Artikel in deiner persönlichen Merkliste auf t3n zu speichern.

Jetzt registrieren und merken

Du hast schon einen t3n-Account? Hier anmelden

oder
Auf Mastodon teilen

Gib die URL deiner Mastodon-Instanz ein, um den Artikel zu teilen.

Anzeige
Anzeige