Пытал тут нейросети на проверки актуальности и проверку их же ответов, исключая галлюцинации:
1. Folding@home — КРИТИЧЕСКИЙ ПРИОРИТЕТ №1 (Топовый GPU спасает ситуацию) Проверка статуса (2026): Проект полностью активен и развивается. Официальный роудмап на 2026 год включает масштабные спринты по стабилизации структуры мутировавшего белка BRCA1 (снижение риска рака) и блокировке криптических карманов в белках Эбола. Аргумент: Проект критически нуждается в мощных картах (уровня RTX 4080/5080). Им не хватает мощностей для «тяжелых» симуляций молекулярной динамики крупных белковых соединений (от 1 млн атомов). Карта Blackwell проглотит такую задачу за часы. Итог: Реальная польза, 10 из 10. Скачивать специализированный клиент Folding@home (V8.5+).
2. GPUGrid (Барселонский университет) — ВЫСОКИЙ ПРИОРИТЕТ ДЛЯ GPU Проверка статуса (2026): Проект жив, серверы выдают задачи регулярно. Проверено по логам хостов за июль-август 2026 года (пользователи на картах RTX 3090/4090 успешно сдают задачи). Аргумент: Этот проект принципиально не рассылает «мелкие» задания. Каждая задача требует огромного объема быстрой видеопамяти и ядер CUDA.GPU с 16 ГБ ультраскоростной памяти GDDR7 идеально подходит под их критерии. Вы будете рассчитывать высокоточную биомедицину и механизмы рака на атомарном уровне. Итог: Реальная польза, 9 из 10. Работает через BOINC.
3. World Community Grid (WCG) — ЛУЧШИЙ ПРОЕКТ CPU Проверка статуса (2026): Проект активен под управлением Крембильского института. Ведутся расчеты по поиску онкомаркеров, борьбе с малярией и изучению микробиома. Аргумент: WCG умышленно не использует видеокарты для большинства своих медицинских исследований (алгоритмы заточены строго под архитектуру CPU). Топовый CPU здесь действительно на вес золота, так как проект страдает от дефицита мощных процессоров. Итог: Реальная польза, 9 из 10. Позволяет задействовать процессор, пока видеокарта занята другим проектом.
❌ Коррекция данных (Что отфильтровано как неэффективное) Rosetta@home: Статус изменен. Согласно официальному заявлению Baker Lab, с приходом ИИ-моделей (AlphaFold и RoseTTAFold) проект радикально сократил классический CPU-фолдинг белков. Сейчас они используют волонтеров в основном для редкого виртуального скрининга малых молекул. Серверы часто простаивают без задач. Вывод: Не тратьте ресурсы.
PrimeGrid / Einstein@home: Проекты работают стабильно, но математический перебор простых чисел или поиск пульсаров силами GPU — это экономически нецелевой расход огромной мощности, так как дефицита волонтеров там нет.
Сейчас по направлению болезни Альцгеймера идет колоссальный объем вычислений.
Это один из главных приоритетов проекта.
Такой массовый наплыв задач по нейродегенеративным заболеваниям именно сейчас объясняется тремя ключевыми факторами:
1. Глобальный сдвиг в мировой науке (Уход от теории амилоидов)
В медицине и фармакологии происходит тектонический сдвиг. Долгое время считалось, что достаточно победить амилоидные бляшки, чтобы вылечить Альцгеймер. Однако терапия, нацеленная только на них, показала слабую эффективность.
Сейчас ученые массово переключились на Тау-белки, механизмы воспаления мозга и изменения в 3D-архитектуре генома клеток. Для этого требуются гигантские новые симуляции «с нуля», которые и легли на плечи волонтеров Folding@home.
2. Синергия с искусственным интеллектом (Интеграция ИИ)
Благодаря прорывам вроде AlphaFold, статическая структура большинства белков уже известна. Но ИИ не умеет точно симулировать динамику — то, как белок движется, скручивается и взаимодействует с лекарствами в реальном времени.
Ученые Пенсильванского университета используют мощности Folding@home, чтобы генерировать массивы данных о движении белков, а затем обучают на них новые нейросети (например, генеративные модели от Microsoft). Это ускорило появление новых проектов в разы.
3. Запуск крупных долгосрочных проектов (Гранты)
Лаборатории консорциума получили серию крупных грантов на детальное картирование кинетики мономеров Aβ42 (амилоид-бета). Цель — поймать момент, когда одиночные безобидные белки начинают склеиваться в токсичные бляшки, и создать молекулу-блокиратор. Поскольку это фундаментальное исследование, объемы данных (Work Units) там исчисляются миллионами задач.
F@h не умер. Он стал обучающей базой следующего поколения.
Когда вышел AlphaFold2, все ждали некролога: «Folding@home больше не нужен, белки предсказаны». Но проект живёт — и я понял почему.
Знать, где стоит шахматная фигура в конце партии — не значит понять, как она туда пришла. AlphaFold даёт снимок. Один кадр. F@h снимал видео — как белок дрожит, сгибается, открывает скрытые карманы.
Эти видео Microsoft взял и обучил на них BioEmu. Модель, которая воспроизводит динамику белка в десятки тысяч раз быстрее классической симуляции. Опубликовано в Science в 2025-м.
Поворот, который мне нравится: твой WU (задание) — это не просто кредиты в статистике. Это эталонные данные для AI, который теперь делает за секунды то, на что раньше уходили месяцы суперкомпьютерного времени.
Разберём по частям — что именно произошло и почему это меняет смысл кранчинга.
Структура vs динамика — в чём разница
AlphaFold решил задачу предсказания формы белка по его аминокислотной последовательности. Это была главная задача структурной биологии 50 лет. Сейчас в базе AlphaFold Database — предсказанные структуры почти для всех известных белков.
Но белок — не камень. Он не стоит в одной позе. Он постоянно движется: немного разворачивается, прячет один участок, открывает другой. Эта подвижность — не шум, это функция. Именно в «открытом» состоянии белок может связаться с лекарством. Именно в скрытом кармане может быть мишень для терапии рака.
F@h 25 лет симулировал эту динамику. Накопил гигантский массив траекторий — в том числе больше 200 миллисекунд симуляционного времени, которые вошли в обучающий датасет BioEmu. Каждая миллисекунда — детальная траектория атомов. Таких данных нет ни у одного суперкомпьютера в мире.
Что такое BioEmu и зачем он нужен
BioEmu-1 (Biomolecular Emulator-1) — генеративная модель от Microsoft Research, опубликованная в Science в июле 2025-го. Код открытый, MIT-лицензия: http://github.com/microsoft/bioemu
Задача: дашь ей аминокислотную последовательность — она выдаст тысячи возможных конформаций белка с правильным распределением вероятностей. По сути — имитация того, что делали симуляции F@h, только в десятки тысяч раз быстрее. Конкретно: 1000 структур за несколько минут до пары часов на одной GPU — в зависимости от размера белка. Классическое молекулярное моделирование заняло бы недели на кластере.
Точность модели такова, что учёные доверяют предсказанию достаточно, чтобы идти с ним в лабораторию — это порог реального drug discovery.
Данные F@h как сырьё для AI
Официальный блог F@h (август 2025) прямо называет датасет проекта одним из ключевых источников для обучения BioEmu. Смена роли: F@h из вычислительной лаборатории становится поставщиком эталонных данных.
На практике: каждый WU — не просто цифра PPD. Это отрезок траектории белка, который учит модель понимать динамику так же хорошо, как учёные понимают её по годам экспериментов. Разнообразие траекторий в датасете F@h — результат того, что тысячи разных хостов считали одни и те же белки в разных условиях. Это не воспроизвести на централизованном суперкомпьютере.
Личная позиция
Честно: я долго смотрел на F@h с вопросом — зачем кранчить, если AlphaFold уже всё предсказал? BioEmu дал ответ.
Смысл кранчинга сместился. Раньше — симуляция = результат. Теперь — симуляция = обучающий сигнал для следующего поколения инструментов. Distributed computing становится не конечным вычислителем, а генератором данных для AI.
Это хорошая новость для сообщества. Белки, над которыми F@h работает сейчас — KRas (один из самых упрямых онкогенов), BRCA1, белки Эболы с криптическими карманами — реальные мишени, не учебные задачи.
Если ещё не кранчите F@h: foldingathome.org. Клиент v8.4.9, стабильный.
В апреле 2023 года мы запустили необычный для нас проект - ремонтный сервис нового формата. Первого клиента нашли только в начале лета, но уже с первого проекта удалось достичь запланированной прибыли. Расскажу, как мы создали современную компанию для поколения "новых денег", которые не готовы к тому, что прораб будет класть половину стоимости ремонта себе в карман, а сроки растягиваются без ограничений и почему это оказалось прибыльным бизнесом.
Как всё начиналось
Конец 2022 года. Я работал менеджером проектов в крупной IT-компании, мой друг Антон - тимлидом в другой известной технологической компании, а Дима занимал позицию backend-разработчика в третьей. У всех стабильные зарплаты, интересные проекты - жизнь шла своим чередом, пока Антон не решил купить квартиру в новостройке.
После долгих поисков он остановился на 85-метровой квартире в ЖК около метро Саларьево - современный комплекс с подземным паркингом и зелёным двором. Как типичный программист, к поиску ремонтников он подошёл педантично: изучил десятки предложений, провёл собеседования с кандидатами. В итоге выбрал бригаду с Авито с "15-летним опытом работы".
Денис (это я:) - один из создателей сервиса
За время ремонта у Антона мы с Димой часто приезжали к нему - помочь, посоветовать, и просто поржать над очередными косяками строителей. У нас обоих за плечами был серьёзный опыт управления командами, внедрения процессов, автоматизации и контроля качества. И знаете что? Нам казалось, что главное в ремонтном бизнесе - это грамотный менеджмент и организация процессов. И на самом деле, все примерно так и есть.
День когда мы решились
Если честно, мысли о собственной ремонтной компании появились у нас задолго до этого случая. В IT-тусовке часто шутят, что в России есть три верных пути: вебкам, айти и стройка. И мы, насмотревшись на хаос в ремонтной сфере, не раз обсуждали возможность открытия своей “фирмы”.
Мы выделили основные проблемы, которые должны были исправить с помощью своего сервиса
Первое - это постоянно растущие сметы и "задранная стоимость" на работы. Ну вы серьезно? Почему для меня ремонт в квартире должен чем-то отличаться от заказа носков на Вайлдберриз? Почему-то там нет такого, что цена носков может вырасти в 2 раза за время доставки. А тут начальная смета в 1 миллион превратилась почти в 1,7! И каждый раз это "ой, тут стены кривые", "ой, а тут придется докупить", "ой, а это мы не учли".
Второе - это бесконечно растущие сроки. Это еще хуже. Как люди с опытом в менеджменте, мы прекрасно знали, что растущие сроки – это всегда раздолбайство управления и ленивые рабочие. Но тут было чуть посложнее, об этом чуть позже. У Антона обещали сделать за 4 месяца, а в итоге растянули на 8.
Третье - хитрые прорабы. Это вообще отдельная история. Когда прораб говорит "давайте я сам закуплю материалы, у меня скидки", знайте - он накинет сверху процентов 30-40. А еще есть "срочные работы", которые почему-то не были учтены в смете. И конечно, вечная классика - экономия на материалах: заказываешь одно, а привозят что-то попроще, но по той же цене.
Целевая аудитория
А параллельно с этим мы определили нашу целевую аудиторию. Чтобы выделиться на конкурентном рынке, мы решили ориентироваться на молодых IT-специалистов и представителей “современных” профессий, живущих в Москве в возрасте 30-40 лет. Тех, кто покупает квартиру в новостройке и привыкших к хорошему сервису. Кто не готов, что его будут водить за нос и разводить на деньги.
Что с ценой?
При этом очень важно было держать цены НИЖЕ, чем у других компаний, иначе на рынке просто не выжить. В премиум сегмент нужен "пропуск" в виде большого количества работ для определенного типа клиентов, поэтому нам было понятно, что "брать" много - пока что, непозволительно. Но мы нашли способ: автоматизация процессов, прямые поставки материалов, четкое планирование работ и никаких скрытых накруток. Но несбыточной мечтой это покажется только обывателю: на самом деле сервис и правда должен быть таким, вообще любой.
История первого заказа летом 2023 года
А теперь самое интересное - наш первый заказ. Это была отдельная эпопея. Начало лета 2023, звонок от потенциального клиента.
Первый клиент оказался прямо "в яблочко" - тоже айтишник (пришедший из первой контекстной рекламы в яндексе запущенной на 20 тыс.), работал в крупной компании, купил двушку в панельке 80-х годов. Причем достаточно убитую - стены местами с дырками, старый паркет, трубы помнящие еще Горбачева... Но нам, если честно, даже повезло что первый объект был не новостройкой. На старом фонде учиться легче - там хотя бы есть на что посмотреть, в отличие от новостроек, где все "сюрпризы" спрятаны в голых стенах.
Дырка в стене была ДО демонтажа. Клиент купил квартиру с "убитым" ремонтом подешевле, в надежде сэкономить
Как мы мастеров искали
Начали с поиска бригады. Вот тут был первый холодный душ - оказалось, что найти классных специалистов без своей наработанной базы очень сложно. Мастера хорошего уровня либо уже при деле, либо просят космос. А те, кто сразу соглашается - ну, вы понимаете. За две недели провели больше 10 собеседований (назовем их так😊). Причем процесс собеседования мы сразу сделали "как в айти" - тестовые задания, проверка портфолио, разбор технологий работы. Бригадиры были в шоке - некоторые прямо уходили с собеседований, когда мы начинали распрашивать про технологии укладки плитки и показывали фотографии косяков с объектов с форумов.
В итоге нашли бригаду - два брата, которые до этого работали в крупной ремонтной компании, но ушли потому что устали от "серых" схем – по отношению К НИМ ЖЕ. В основном - задержки з/п и прорабы.
В том же санузле, но уже после демонтажных и некоторых черновых работ. Братья очень помогли нам с первым ремонтом, кроме этого, они дали нам контакты проверенных рабочих, которые впоследствии делали ремонт вместе с ними
Купили первый комплект инструмента - это отдельная история на 100 тысяч рублей. Ещё сразу купили свою тепловую пушку - это из необычного. Большинство компаний привлекают "потолочников" на субподряд. Мы захотели сразу начать формировать свой инструментарий для будущих сотрудников. Зато потом эта закупка очень помогла - не зависели от того, что принесет с собой бригада. Позже, когда начали расширяться купили свою штукатурную станцию. Это, на удивление, было самой выгодной покупкой.
Первые сложности
Начали ремонт. И тут поехало... Первый сюрприз - когда начали снимать старую штукатурку, оказалось что стены буквально рассыпались. Плюс под старым линолеумом в коридоре нашли деревянный пол с насыпью под ним.
Тут был первый серьезный разговор с заказчиком. Объяснили ситуацию, показали все фотки, рассказали что сколько будет стоит в соответствии с прайс-листом. Тут очень помогло то, что мы сразу взяли за правило - фотографировать вообще все. Каждый этап, каждый слой, каждую трубу.
С материалами тоже было весело. Первый месяц я лично объездил все крупные строительные магазины в радиусе 30 км. Искал поставщиков, договаривался о скидках. Помню, как чуть не купили партию плитки по "супер-выгодной" цене, а потом выяснилось что это условно "второй сорт" - брак, который продают через "серые" схемы.
Cделали систему закупок: (Первый заказ полностью сделан из материалов, купленных в Петровиче и на маркетплейсах). Бригада присылает список - мы проверяем цены у 3-4 поставщиков и заказываем где дешевле.
Мы сразу внедрили систему ежедневных фото-отчетов и еженедельных созвонов. Плюс сделали чат в телеграме, куда скидывали все чеки, все накладные, все фотки. Такая прозрачность очень помогла - клиент видел, что мы не химичим с ценами и не пытаемся на нем нажиться.
В итоге сделали.
Братья советовали нам недостающих специалистов по ходу ремонта и постепенно, укладываясь в срок мы сдавали клиенту новый и новый этап. Честно, это было не так сложно как казалось в начале, но нужно понимать, что на самом деле, проблем по ходу ремонта и мелких трудностей было ОЧЕНЬ много, просто мы как люди привыкшие, понимали что сейчас это и есть наша работа , за которую нам платит клиент - взять на себя все заботы по ремонту. Но серьезных форс-мажоров не возникало, максимум понервничали, когда внесли предоплату потолочникам, которых нашли по объявлению, после чего они явно начали задерживать сроки, но в итоге, все обошлось. Нам и до этого было ясно, что чем быстрее мы соберем свой , хотя бы, небольшой штат, тем лучше и выгоднее. Но для этого надо быть уверенным в постоянном потоке заказов, что мы на тот момент, не могли себе позволить.
Главное - мы поняли как надо и как не надо. Все закупки только через нас. Все договоренности - только в письменном виде.
По деньгам первый проект получился условно в ноль - не считая наших вложений в инструмент и рекламу. Но мы получили бесценный опыт, наработали связи с поставщиками (если это можно назвать так пафосно) и главное - поняли, что наша модель рабочая, хотя на тот момент не были в этом до конца уверены. Наши сомнения развеяло лето 2023 года.
1/5
Наша первая работа, которую нам помогли закончить "братья", советуя недостающих мастеров на каждый этап работ. Цена работ для заказчика вышла 750 000 рублей. Летом 2023 года, за аналогичный объём работ авитовские бригады просили до миллиона(!)
Сайт и маркетинг или как мы общаемся с клиентами ещё до первого звонка
Кстати, про сайт. Первую версию мы сделали за пару вечеров на Тильде - максимально простую: фотки, цены, контакты. Знаете что? Он у нас до сих пор такой – но с значительно изменённым UI/UX. Я иногда ловлю себя на мысли - вот мы же, можем сделать что-то крутое, с личным кабинетом, онлайн-сметами... Но потом смотрю вордстат, статистику и думаю - а зачем? Клиенты находят нас, звонят, все работает. Иногда лучшее решение - самое простое.
1/2
На главной странице "в лоб" о том кто мы, наши конкурентные преимущества, специализация и примеры работ
1/2
Сразу "ярко" заявляем о действующих скидках. Кроме этого, простым текстом пытаемся общаться с клиентом и убедить его в нашем сервисе, пока что, не общаясь с ним лично - конверсия в лиды увеличилась значительно, но важно, чтобы все предложения были реальны
А вот ворд стат. За последний месяц нас искали 680 раз не считая статистики переходов по прямой ссылке. Доказательство того, что дорогой сайт не нужен. Наш стоит 6 000 рублей в год, а сделан за 20 часов
Примеры лучших работ как маркетинговый инструмент
1/4
Оставляли подобные фото с примерами работ и вотермаркой в отзывах к жилым комплексам. Отличный маркетинговый инструмент - сразу определяем нужную ЦА и бесплатно заявляем о себе. Точно знаем, что минимум один клиент был из отзывов яндекс - поэтому работает
Как мы масштабировались и разбирались в проблемах ремонта
Теперь про то, как мы начали разбираться в проблемах ремонта и потихоньку расти. Знаете, за этот год мы много думали - почему вообще ремонтные компании задерживают сроки и не могут сделать работу по первоначальной цене? И нашли несколько интересных моментов.
Первое - сроки. Тут даже копать глубоко не пришлось - сам рынок сформирован так, что клиенты просто привыкли к задержкам. "А, ну это ремонт, тут всегда так" - классическая фраза. Благо тут нам помог опыт организации процессов из айти. Четкие спринты, ежедневные отчеты, календарный план. Работает как часы, если не филонить.
Второе - вечно растущая цена. Вот это было сложнее. В новостройках еще можно точно посчитать, а во вторичке... Но благодаря наработкам этот вопрос стал гораздо яснее. При правильно организации процессов, непредвиденные работы лучше оплатить из своих средств, чем терять клиента. Только так и делается сервис.
Третье - больная тема - воровство на материалах. Тут мы конкретно закрутили гайки. Завели строгий учет, до последнего мешка штукатурки. Прорабам сразу сказали - любая жалоба от клиента на нечестность - это конец сотрудничества. Знаете что самое смешное? Когда начали работать честно, оказалось что маржа все равно хорошая. Просто многие привыкли что надо обязательно накручивать еще и еще.
Неприятные особенности прозрачного сервиса
Большинство компаний, которые начинают работать честно, быстро сдуваются. Потому что сам потребитель привык к плохому сервису. Приходишь к клиенту, говоришь "мы все сделаем четко по смете и в срок", а он смотрит с недоверием - "да ладно, так не бывает". Сейчас в 2024-м ситуация получше, но рынок все еще очень консервативный.
Продвижение или как мы брали “Новую Москву”
Наш любимый Прокшино в Новой Москве - в 2024 году, это самый перспективный район в котором покупатели - наши потенциальные клиенты
Расти начали потихоньку. Сначала сделали специальные цены для новой Москвы - там как раз много новостроек, где мы хорошо научились работать. Потом пошли заказы по рекомендациям. Когда я говорю “пошли” заказы нужно понимать, что это 1-3 заказа в месяц стабильно, что на самом деле, тогда казалось не мало. С рекламой экспериментировали забавно - оставляли визитки в подъездах (да, просто старые добрые визитки!), ставили рекламные ящики у офисов продаж в дни выдачи ключей.
Был случай, когда на одном ЖК поставили такую стойку, а через неделю риелтор оттуда сам позвонил и предложил взять себе процент, если клиент пойдет к нам.
Сейчас берем 2-5 заказов в месяц, (летом было 5 в месяц, если разделить). Большинство клиентов приходят по рекомендациям. Штат за год работы постепенно собрали свой. Трудоустроено 14 сотрудников. Если их не хватало (как летом), привлекали мастеров с которым уже работали раньше, по договору ГПХ. Просили всех регистрировать самозанятость или ИП – это было тяжело, но зато честно платим налоги по Доходы – расходы.
Как устроен процесс
Знаете, что самое сложное в ремонтном бизнесе? Нет, не поиск клиентов и не работа с материалами. Самое сложное - это выстроить систему, которая будет удовлетворять запросы клиента и при этом позволит компании зарабатывать. Мы долго думали над этим и придумали несколько интересных решений.
Начнем с оплаты. Если посмотреть на московский рынок, там забавная система - вроде бы без предоплаты, но это только за первый, самый дешевый этап. А потом - бац, и клиент должен внести 50% от всей суммы. И попробуй не внеси - бригада уйдет на другой объект. Мы сделали иначе: разбили весь ремонт на этапы (их получилось 12 для капитального ремонта), и берем предоплату только за текущий этап. То есть клиент всегда понимает, за что именно платит, и может контролировать процесс.
С договорами тоже интересно получилось. Сначала делали один стандартный, а потом поняли - люди разные, запросы разные. Сейчас у нас три варианта: просто на работы (для тех, кто сам хочет закупать материалы), на работы плюс материалы (самый популярный), и полный пакет с дизайн-проектом. Кстати, про дизайн - мы не держим штатных дизайнеров, работаем с фрилансерами. Так получается и дешевле для клиента, и качество выше - каждый дизайнер специализируется на своем стиле.
Первый образец договора, который ставили на сайт
Расчёт стоимости
Расчет стоимости работ - отдельная история. Когда начинали, было очень сложно. На рынке нет четких цен - один мастер берет 3 тысячи за квадрат стяжки, другой - тысячу, третий вообще говорит "ну давайте посмотрим по факту". Сначала работали по среднему прайсу, но часто уходили в минус по отдельным этапам - то бригада дороже встанет, то материала больше уйдет. Сейчас, когда появились постоянные сотрудники, стало проще - мы точно знаем их расценки и можем давать фиксированную цену.
Материалы
Выяснилось, что в крупных магазинах часто дешевле в сравнении с рынками стройматериалов, особенно если ловить акции. Плюс появились маркетплейсы - там вообще красота по ценам. И главное - полная прозрачность, клиент сам видит все позиции. Если находим материал дешевле - возвращаем разницу. Был случай, когда на керамограните сэкономили клиенту почти 30 тысяч - просто потому что, нашли ту же плитку в другом магазине по акции.
Как работаем сейчас
Сейчас берем 2-5 заказов в месяц, зависит от сезона и сложности объектов.
Процесс обкатан до мелочей: сначала выезд на замер, потом предварительная смета. Если клиента все устраивает - детальный расчет и договор. Дальше начинается самое интересное - согласование материалов, закупки, работа.
Особенности продвижения и подводные камни
С продвижением интересно получилось. Сначала, как все, полезли на Авито. И знаете что? Не зашло. Там своя специфическая аудитория и конкретно у нас, с Авито “ не пошло”.
Свежий пример страницы с авито в категории "Ремонт квартир". Как клиенты определяются с подрядчиком среди тысяч однотипных объявлений - хороший маркетинговый вопрос, который мы решаем, после чего полноценно "зайдём" на авито
Пробовали контекстную рекламу яндекс - тоже так себе результат. Клики дорогие, конверсия низкая. Зато отлично зашла таргетированная реклама в Instagram* (*запрещен в РФ) и реклама в районных пабликах ВКонтакте. Особенно в группах новостроек в ТГ - там как раз наша целевая аудитория.
Но главный канал - сарафанное радио. Причем работает оно интересно. Всегда знаешь , от кого пришли заказчики и проще выстраивать коммуникацию. Есть клиент - он доволен, рассказал коллегам - и понеслось. За три месяца получили еще два заказа от сотрудников той же компании. Выходит такой “корпоративный ремонт”)))
Были, конечно, и провалы в продвижении. Пытались работать с риелторами - предлагали им комиссию за клиентов. Не пошло - у них свои схемы, свои бригады. Пробовали давать рекламу в лифтах, входных группах - тоже мимо, ни одного обращения, но тут скорее из-за того что эта реклама буквально на день.
ИТОГ
Сейчас мы существуем уже чуть больше года и в целом смотрим на ремонтный рынок не так, как раньше. За это время мы сделали несколько важных заметок для себя:
Оказывается, большинство проблем в ремонте - это не технические сложности, а банальная организация процессов. Когда все четко спланировано и каждый знает что делать - даже самый сложный ремонт идет как по маслу.
Мы поняли, почему многие компании "химичат" с ценами и сроками - просто потому что не умеют нормально считать и планировать. Когда все процессы выстроены правильно, можно работать честно и все равно оставаться в плюсе.
Самое сложное - это не найти клиентов или научиться делать ремонт. Самое сложное - это переломить привычку рынка работать "по-серому". И заказчики, и исполнители настолько привыкли к непрозрачным схемам, что честный подход вызывает удивление.
Мы до сих пор учимся. Каждый объект - это новый опыт и новые вызовы (особенно по части коммуникаций с клиентами). Но главное - мы видим, что наша модель работает и пока что, нам удается держать ценник немного ниже рыночного, за счёт того что до сих пор не имеем в найме маркетологов, IT, отдела продаж и менеджеров по продажам. Стараемся нанимать именно рабочих, все остальное можно отдать на аутсорс.
Уважаемые пикабушники, были рады составить для вас эту статью! С любовью, СК Комната
После, купил GTX1070 этого же исполнения: холодная тихоня Palit Jetstream. Суточные очки приблизились к 800 тыс :) GTX1080Ti добавила уже 1,2-1,8 лимонов!
Сейчас считаю на 2680v4 и RTX3070 в режиме экономии мощности - 3,5 миллиона.
Ниже меня конкурентов нет!! 🤩
В чем мораль то? Вряд ли что-то другое мотивировало меня делать апгрейд. Людям нравится думать, что они кому-то помогают. Даже если эти кто-то не пациенты онкодиспансеров — а хитрые дяди программисты, криптовалютчики и фарм-террористы. Нравится кого-то обгонять, быть не одинокими а частью большого коммьюнити. Можете дальше думать что это шпионаж (или прочьяя шляпа), но в глубине души вы согласны, что доверия в наше непростое время не хватает. С Наступающим!🎅
Folding@Home в Linux на зелёных картах работает заметно производительнее винды, т.к. Linux-драйвера NVIDIA по умолчанию устанавливаются с максимальным % загрузки GPU в 100%.
Винда же оставляет часть ресурсов видеочипа для своего интерфейса и плавного UI, настройка % максимальной compute-загрузки в драйверах на обычных GeForce отсутствует, но есть на Quadro и Grid. И эти несколько дополнительных % утилизации GPU в Linux - приводят к на 10-20% большему PPD с учётом TPF и бонус-фактора. И за розничную стоимость Win10 Pro - можно пару лет кормить миддл-видеокарту электричеством в бесплатном Linux.
Другой хитрый зелёный план для Folding Home в Linux: с помощью vGPU_unlock c гитхаба и enterpise-драйверов NVIDIA нарезать GeForce видеокарты с числом СU кратным 640 в KVM-виртуалки с подменой device-id на Grid M10 с четырьмя чипами GM107 на одной плате М10. 640 СU NVIDIA-видеокарты это species=4 в соответствии с GPUs.txt фолдинга, и только на такие слабые видеокарты неделями приходит 13447-й проект симуляции протеинов ковидных шипов, с небольшим количеством одновременно моделируемых атомов по сравнению с остальными проектами (и который очень хорошо ложится на архитектуру GM107 по количеству её CU, но вызывает большую недоутилизацию на мощных GPU c большим числом CU, поэтому на них он и не отправляется), с редкими перерывами на 1-2 дня на менее производительные проекты.
В этом проекте PPD для GM107 - более чем вдвое выше обычного для неё же на такой же частоте. В результате GTX 1070 и 1080 нарезанные в Grid M10 в KVM-виртуалке, с учётом их на 600-7500 МГц более высоких частот чипа по сравнению с 1400 МГц у GM107 - на 13447 проекте на 3-4 виртуальных GM107 будут в сумме молотить каждая примерно на уровне RTX 2070 и 2080 соответственно.
В виртуалках само собой нужен тоже Linux, т.к. PPD для FAH Project 13447 на 750ti @1400 МГц c актуальными драйверами под Linux vs Windows7 выглядит как ~400к vs ~250k
Для отображения интерфейса хоста потребуется или встройка или любая слабая видеокарта NVIDIA
Folding@home (F@H, FAH) — это проект распределённых вычислений, который изучает поведение белков (сворачивание и агрегацию молекул). F@H разработан и запущен 1 октября 2000 года учёными из "Pande laboratory" (факультеты химии, структурной биологии и Медицинский центр Стэнфордского университета). Непосредственным руководителем лаборатории является профессор Виджей Панде (Vijay Pande). Для своего времени Folding@home стал революционным в области использования для распределённых вычислений и научных исследований вычислительной мощности видеоускорителей (GPU), игровых консолей PlayStation 3 и программного интерфейса MPI, используемого для вычислений на многоядерных процессорах.
Цели и научные достижения.
Цель проекта Folding@home — с помощью компьютерного моделирования процессов свёртывания/развёртывания молекул белка, получить лучшее понимание причин возникновения болезней, вызываемых дефектными белками, таких как:
Болезнь Альцге́ймера (также сенильная деменция альцгеймеровского типа) — наиболее распространённая форма деменции, неизлечимое нейродегенеративное заболевание, впервые описанное в 1906 году немецким психиатром Алоисом Альцгеймером. Как правило, она обнаруживается у людей старше 65 лет, но существует и ранняя болезнь Альцгеймера — редкая форма заболевания. Общемировая заболеваемость на 2006 год оценивалась в 26,6 миллионов человек, а к 2050 году число больных может вырасти вчетверо. У каждого человека болезнь протекает по-своему, но при этом наблюдается ряд общих симптомов. Первые заметные проявления обычно по ошибке связывают с преклонным возрастом или объясняют влиянием стресса. Наиболее часто на ранних стадиях распознаётся расстройство памяти, этот симптом может проявляться, например, неспособностью вспомнить недавно заученную информацию. При обращении к врачу и подозрении на болезнь Альцгеймера для уточнения диагноза обычно анализируют поведение, проводят серию когнитивных тестов, если возможно, проводится магнитно-резонансная томография (МРТ). С развитием болезни проявляются такие симптомы, как спутанность, раздражительность и агрессивность, колебания настроения, нарушается способность говорить и понимать сказанное (афазия), происходит потеря долговременной памяти и общее самоустранение больного от дел по мере затухания сознания. Постепенная потеря функций организма ведёт к смерти. Индивидуальный прогноз затруднён из-за вариаций в длительности течения болезни, которая может развиваться подспудно на протяжении длительного времени, прежде чем станут заметны симптомы и будет поставлен диагноз. Средняя продолжительность жизни после установления диагноза составляет около семи лет, менее трёх процентов больных живут более четырнадцати лет.
Болезнь Паркинсо́на — хроническое заболевание, характерное для лиц старшей возрастной группы. Вызвано прогрессирующим разрушением и гибелью нейронов чёрного вещества среднего мозга и других отделов центральной нервной системы, использующих в качестве нейромедиатора дофамин. Для болезни Паркинсона характерны двигательные нарушения: тремор, гипокинезия, мышечная ригидность, постуральная неустойчивость, а также вегетативные и психические расстройства — результат снижения тормозящего влияния бледного шара (паллидума), расположенного в переднем отделе головного мозга, на полосатое тело (стриатум). Повреждение нейронов паллидума приводит к «торможению торможения» периферических двигательных нейронов (мотонейронов спинного мозга). На данный момент болезнь неизлечима, однако существующие методы консервативного и оперативного лечения позволяют значительно улучшить качество жизни больных. Своим названием болезнь обязана французскому неврологу Жану Шарко. Он предложил назвать её в честь британского врача и автора «Эссе о дрожательном параличе» Джеймса Паркинсона, чей труд не был должным образом оценён при жизни.
Болезнь Хантингтона (синдром Хантингтона, хорея Хантингтона или Гентингтона) — генетическое заболевание нервной системы, характеризующееся постепенным началом обычно в возрасте 30-50 лет и сочетанием прогрессирующего хореического гиперкинеза и психических расстройств. Заболевание вызывается умножением кодона CAG в гене IT-15. Этот ген кодирует 350-kDa белок хантингтин с неизвестной функцией. В гене дикого типа (не мутантного) у разных людей присутствует разное количество CAG повторов, однако, когда число повторов превышает 36, развивается болезнь. Нейроморфологическая картина характеризуется атрофией стриатумa, а на поздней стадии также атрофией коры головного мозга.
Несовершенный остеогене́з (лат. osteogenesis imperfecta; иначе «несовершенное костеобразование», болезнь «хрустального человека») — группа генетических нарушений. Одно из заболеваний характеризующееся повышенной ломкостью костей. Люди с НО либо имеют недостаточное количество коллагена, либо его качество не соответствует норме. Так как коллаген важный белок в структуре кости, это заболевание влечёт за собой слабые или ломкие кости. Будучи генетическим нарушением, НО является аутосомно-доминантным дефектом. В большинстве переданным по наследству от родителей, однако, возможна и индивидуальная спонтанная мутация.
Болезнь Кройцфе́льдта — Я́коба (более распространена транскрипция Крейтцфельдта — Якоба, названо по именам немецких врачей Hans Gerhard Creutzfeldt, Alfons Maria Jakob; синонимы: псевдосклероз спастический, синдром кортико-стриоспинальной дегенерации, трансмиссивная спонгиоформная энцефалопатия, коровье бешенство) — прогрессирующее дистрофическое заболевание коры большого мозга, базальных ганглиев и спинного мозга. Считается основным проявлением губчатой энцефалопатии (прионная болезнь).
К настоящему времени проект Folding@home успешно смоделировал процесс свёртывания белковых молекул на протяжении 5-10 мкс — это в тысячи раз больше предыдущих попыток моделирования. По результатам эксперимента вышло чуть менее 200 научных работ.
Производительность.
В 2007 году книга рекордов Гиннесса признала проект Folding@home самой мощной сетью распределённых вычислений. В июле 2008 года F@H признан крупнейшим проектом распределённых вычислений, как по мощности, так и по числу участников. Кроме того, до середины 2011 года он был самым мощным в мире симулятором молекулярной динамики. В декабре 2011 года проект Folding@home занимал вторую строчку мирового рейтинга самых мощных систем распределённых вычислений, уступая лишь Bitcoin.
В настоящее время Folding@home является одной из самых быстрых систем в мире компьютеров. По состоянию на 20 октября 2012, в проекте задействованы 215312 активных CPU, 20530 активных GPU и 17257 активных PS3 (с 6.11.2012 поддержка этой игровой консоли прекращена, задания не выдаются). Суммарная производительность составляет около 6 Pflops (петафлопс). Для сравнения, немецкий суперкопьютер "SuperMUC" занимает четвёртую строчку в мировом рейтинге суперкомпьютеров (TOP500 - 06/2012) и имеет вычислительную мощь равную примерно 3 Pflops, мощь американского "Mira" равна 8 Pflops.
Особенности.
В отличие от многих других проектов распределённых вычислений, Folding@home ведётся некоммерческим образовательным учреждением, занимающимся научными исследованиями и образованием. Полученные данные не предназначены для продажи, поэтому заработать деньги на этом невозможно. Более того, Стэнфордский университет открыто публикует результаты полученных данных. Анализ процессов отправляется в научные журналы для публикации и в дальнейшем эти статьи будут размещаться в сети. Затем, после публикации статей с анализом данных, результаты вычислений становятся доступны на веб-сайте университета и все желающие, включая других исследователей, могут ими воспользоваться.
Что же такое распределённые вычисления?
Распределённые вычисления это метод компьютерной обработки данных при котором несколько частей программы или несколько порций данных одновременно обрабатываются на двух и более компьютерах, которые связаны между собой локальной сетью или интернетом. Чтобы участвовать в проекте, человек должен загрузить небольшую программу-клиент. Клиентская программа Folding@home запускается в фоновом режиме и выполняет вычисления лишь в то время, когда ресурсы процессора не полностью используются другими приложениями. Программа-клиент Folding@home периодически подключается к серверу для получения очередной порции данных для вычислений. После завершения расчётов их результаты отсылаются обратно. Участники проекта могут оценить свой вклад по средствам статистики. Каждый участник может запустить программу-клиент на одном или более компьютерах, может вступить в одну из команд.
Для выполнения вычислений Folding@home использует вычислительную мощь сотен тысяч персональных компьютеров со всего мира. Так почему же нельзя просто использовать суперкомпьютер? Современные суперкомпьютеры на самом деле являются кластерами сотен процессоров связанных высокоскоростной сетью. Скорость этих процессоров сравнима (и часто даже ниже) со скоростью процессоров в обычных компьютерах! Таким образом, если алгоритм (такой как наш) не требует быстрого сетевого подключения, он будет исполняться с той же скоростью, что и суперкомпьютер. Конечно, нашей программе нужны не сотни процессоров современных суперкомпьютеров, а сотни тысяч процессоров. Следовательно, вычисления выполняемые Folding@home невозможны иным методом!
Более того, даже если бы нам дали доступ ко всем суперкомпьютерам мира, мы всё равно делали бы меньше циклов вычислений чем на нашем кластере под именем Folding@home! Это возможно потому, что процессоры сейчас очень быстрые и в мире простаивают сотни миллионов компьютеров.
Если вы прочитали весь пост и читаете эти слова, то наверняка у вас возникло желание попробовать свои силы.
На прошлой неделе основатели Стэнфордского проекта Folding@Home предложили добровольцам объединить процессорные мощности в общей системе для исследования COVID-19. Данные, поступающие от проекта, будут оперативно направлять в лаборатории по всему миру.
В рамках проекта распределенных вычислений уже добавлено 23 новых проекта. Folding@Home позволяет исследователям использовать пожертвованные циклы CPU и GPU для имитации сворачивания белка.
Изначально было добавлено три новых проекта (11741, 11742 и 11743). Затем исследователи из Мемориального онкологического центра Слоана Кеттеринга, Вашингтонского университета в Сент-Луисе и Университета Темпл добавили еще 20 проектов.
Вот текущие идентификаторы проекта Folding@Home, которые соответствуют исследованию COVID-19: 11741, 11742, 11743, 11744, 11745, 11746, 11747, 11748, 11749, 11750, 11751, 11752, 11759, 11760, 11761, 11762, 11763, 11764, 14328, 14329, 14530, 14531 и 14532.
Чтобы начать работу с Folding@Home, нужно загрузить клиент Folding@Home и установить его. Клиент будет автоматически настроен для легкого использования ресурсов процессора ПК для выполнения сворачивания белка при входе в Windows. Графический процессор будет использоваться только в том случае, если поддерживается его аппаратное и программное обеспечение. При желании увеличить нагрузку на процессор и графический процессор можно щелкнуть правой кнопкой мыши значок Folding@Home в своей системе Windows и выбрать уровни «Легкий», «Средний» или «Полный». Однако, чем выше интенсивность, тем медленнее будет работать компьютер, тем больше тепла он будет генерировать и тем больше электроэнергии будет использовать.
Чтобы проверить, над каким проектом работает ПК, или изменить некоторые настройки программы через веб-интерфейс, можно выбрать опцию «Веб-контроль», как показано на рисунке. Это откроет веб-страницу, показывающую текущую работу.
Между тем модераторы сабреддита «PC Master race» призвали владельцев мощных игровых видеокарт присоединиться к Folding@Home. Компания Nvidia также обратилась к потребителям с призывом предоставить ученым вычислительные мощности своих видеокарт.
Присоединяйтесь к Avast для поддержки проекта Folding@home по исследованию COVID-19!
Monika Seidlová, 16 апреля 2020
Поделитесь свободными вычислительными мощностями своего компьютера для поиска лекарства от COVID-19 и других болезней.
Многие из нас интересуются, каким образом можно помочь в поиске способов лечения и предотвращения эпидемии COVID-19.
Самое малое, что мы все можем сделать, — это следовать руководству местных властей, чтобы помочь остановить распространение болезни, и, по возможности, оставаться дома. Но есть способы сделать нечто большее, даже если вы на самоизоляции.
Возможно, вы слышали о проекте под названием Folding@home. Это проект, основанный в 2000 году в Стэнфордском университете. Сеть Folding@home сегодня является одной из крупнейших в мире компьютерных сетей, предназначенных для поиска лекарств от различных заболеваний.
Folding at Home получил беспрецедентный всплеск добровольцев в разгар пандемии коронавируса, и теперь проект поддерживает более миллиона устройств. Сеть объединяет обычных людей, которые добровольно делятся частью вычислительных мощностей своих компьютеров для нужд проекта. Эти данные помогают ученым разрабатывать вакцину.
«Эта важная работа может помочь нам определить паттерны белка и, возможно, понять, как остановить эту болезнь. Количество участников проекта значительно возросло. По вычислительной мощности мы обошли самые современные суперкомпьютеры. Все это стало возможным благодаря великодушию людей, предлагающих свободную часть своих вычислительных мощностей для поиска лекарства», — говорит доктор Грег Боумен, главный научный сотрудник проекта Folding@home.
Мы уверены, что проекты, подобные FAH, очень важны для ускорения исследований, связанных с такими вирусами как COVID-19, и хотим помочь поддержать усилия проекта FAH и поощрить наше сообщество стать его добровольными участниками.
Пользователи Avast могут посетить наш сайт Folding@home, чтобы узнать о том, как установить и запустить программное обеспечение FAH. Также вы найдете ответы и на другие вопросы.
Добровольцы предоставляют часть ресурсов своих компьютеров глобальной сети, занятой поиском вакцины от коронавируса. Программа Folding@Home запускается в фоновом режиме и выполняет вычисления, когда ресурсы процессора не полностью используются другими приложениями. Данные, созданные вашим компьютером, отправляются обратно в Folding@home, где они будут добавлены в общий массив информации и проанализированы.
Из разговора с Грегом Боуменом мы узнали, что к проект уже привлек большое количество новых добровольцев, но есть два способа, которыми мы можем им помочь. Во-первых, мы можем сделать проект более известным, сообщая пользователям о нем с помощью наших продуктов и привлекая их в качестве новых участников.
Во-вторых, мы можем помочь в устранении некоторых проблем, возникающих при подключении большего количества добровольцев, оказывая поддержку с настройкой серверов, автоматизацией и выстраиванием инфраструктуры проекта в целом.
«Важно сохранить возможность принимать новых участников для получения еще большего потенциала, но при этом нам необходимо быстро масштабировать нашу собственную архитектуру, чтобы поддерживать добавленные ресурсы. В обоих случаях компания Avast смогла нам помочь», — рассказал доктор Боумен.
Когда вы запустите Folding@home, программа будет использовать часть ресурсов ЦП, дискового пространства и пропускной способности сети. Вы можете сами контролировать, когда и сколько ваших ресурсов будет ей использоваться.
Может показаться, что мы проводим за компьютерами целые сутки. Но даже самый заядлый геймер не использует свой ноутбук круглосуточно. Пока вы спите, свободная часть ваших вычислительных мощностей может помогать ученым искать выход из кризиса, связанного с COVID-19.
Чтобы принять участие в проекте, посетите нашу страницу Avast Folding@home и узнайте, как подключить свое устройство к работе по противодействию коронавирусу. Пользователи Avast могут также подключиться к проекту, воспользовавшись сообщением, которое они могут увидеть в продуктах Avast.
