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Team2chと分散コンピューティング

ショートカット: 違い類似点ジャカード類似性係数参考文献

Team2chと分散コンピューティングの違い

Team2ch vs. 分散コンピューティング

Team2ch(チーム2ちゃんねる)は、2ちゃんねるで大規模な活動に使われるチーム名である。AAを含めてTeam(・∀・)2chと表記されることもある。 1999年に筑波サーキットで行われたオートバイレースに、バイク板と車板住民が中心となり「2ちゃんねる」として参戦したのが始まりである。主に大規模な活動を各板住民有志がオンライン・オフライン問わず行う際に、2ちゃんねるのチーム名称として使われることが多い。主にUDがん研究プロジェクト等、ネット上のみで個人が自由意志で参加する活動が多かったが、2005年の関口太郎選手のスポンサー活動では、累計で約400万円(まとめサイト調べ)のスポンサー料を提供して注目された。2000年代後半以降はインターネット利用者の増加に伴い、2ちゃんねるも巨大化してコンテンツの変化が激しくなり全体像が把握できなくなったことや、各板の専門性が増して「板横断型」のイベントが組みにくくなったこともあり、2006年の銚子電気鉄道への支援活動を最後に、Team2ch名義のオフラインの大規模活動は行われていない。 なお、この名称を使用する際に2ちゃんねるの管理人である西村博之に使用許可を得る事で2ちゃんねる公認の活動として認められる(例:UD・関口太郎スポンサー・銚子電鉄支援活動)。. 分散コンピューティング(ぶんさんコンピューティング、英: Distributed computing)とは、プログラムの個々の部分が同時並行的に複数のコンピュータ上で実行され、各々がネットワークを介して互いに通信を行いながら全体として処理が進行する計算手法のことである。複雑な計算などをネットワークを介して複数のコンピュータを利用して行うことで、一台のコンピュータで計算するよりスループットを上げようとする取り組み、またはそれを実現する為の仕組みである。分散処理(ぶんさんしょり)ともいう。並列コンピューティングの一形態に分類されるが、一般に並列コンピューティングと言えば、同時並行に実行する主体は同じコンピュータシステム内のCPU群である。ただし、どちらもプログラムの分割(同時に実行できる部分にプログラムを分けること)が必須である。分散コンピューティングではさらに、それぞれの部分が異なる環境でも動作できるようにしなければならない。例えば、2台の異なるハードウェアを使ったコンピュータで、それぞれ異なるファイルシステム構成であっても動作するよう配慮する必要がある。 問題を複数の部分問題に分けて各コンピュータに実行させるのが基本であり、素数探索や数多く試してみる以外に解決できない問題の対処として用いられているものが多い。分散コンピューティングの例としてBOINCがある。これは、大きな問題を多数の小さな問題に分割し、多数のコンピュータに分配するフレームワークである。その後、それぞれの結果を集めて大きな解を得る。一般的に処理を分散すると一台のコンピュータで計算する場合と比べ、問題データの分配、収集、集計するためのネットワークの負荷が増加し、問題解決の為のボトルネックとなるため、部分問題間の依存関係を減らすことが重要な課題となる。 分散コンピューティングは、コンピュータ同士をネットワーク接続し、効率的に通信できるよう努力した結果として自然に生まれた。しかし、分散コンピューティングはコンピュータネットワークと同義ではない。単にコンピュータネットワークと言った場合、複数のコンピュータが互いにやり取りするが、単一のプログラムの処理を共有することはない。World Wide Web はコンピュータネットワークの例であるが、分散コンピューティングの例ではない。 分散処理を構築するための様々な技術や標準が存在し、一部はその目的に特化して設計されている。例えば、遠隔手続き呼出し (RPC)、Java Remote Method Invocation (Java RMI)、.NET Remoting などがある。.

Team2chと分散コンピューティング間の類似点

Team2chと分散コンピューティングは(ユニオンペディアに)共通で6ものを持っています: Berkeley Open Infrastructure for Network ComputingCell computingFolding@homeSETI@homeUnited Devices Cancer Research ProjectWorld Community Grid

Berkeley Open Infrastructure for Network Computing

Berkeley Open Infrastructure for Network Computing(バークレー オープン インフラストラクチャ フォー ネットワーク コンピューティング)とは、分散コンピューティングプロジェクトのプラットフォームとして開発されたクライアント・サーバ型のソフトウェアである。開発元はカリフォルニア大学バークレー校。略称は BOINC。 SETI@home の運用実績をもとに、より柔軟で汎用的なシステムを目指している。BOINC の公開後、SETI@home は BOINC ベースへと移行し、BOINC を使用しない単独プログラム用 SETI@home は2005年12月に運用を終了した。 BOINCはその開発に際し、アメリカ国立科学財団(NSF)の支援を受けている。(認可番号 AST-0307956 および SPNR 0138346).

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Cell computing

cell computing(セル・コンピューティング)は過去に行われていた分散コンピューティングの1つ。NTTデータが提供していたサービスであるが、収益の見通しが立たなかったため2008年3月31日に終了した。 BOINCプラットフォームが使われていた。 一般PC所有者に登録してもらい、分散コンピューティング技術を用いて、PCの遊休計算能力を利用する。当初はユーザが稼働させたコンピュータ資源に対し与えられるポイントを、商品等へ交換できるようにする計画があったが、実現はしなかった。また、そのPCの利用者に対する広告メディアとしての意味合いもあった。.

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Folding@home

Folding@home(FAH、フォールディング・アット・ホーム)は、2000年10月から北アメリカのスタンフォード大学を中心に行われている分散コンピューティングプロジェクトおよび、それに使用されているコンピュータプログラム。 たんぱく質の折りたたみ構造を解析することで、これに関係する様々な疾病(アルツハイマー病、がん、パーキンソン病、狂牛病など)の治療に役立てるのが目的。このプログラムをダウンロードし、パーソナルコンピュータなどで動作させると研究に必要な計算が行われ、その計算結果がインターネットを通じてスタンフォード大学に送られる。また、このプロジェクトではCPUだけでなく、GPGPUによる処理も行う事が出来る。.

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SETI@home

SETI@home(セティアットホーム)はインターネット接続されたコンピュータ群を使うボランティア・コンピューティングプロジェクトで、アメリカ合衆国のカリフォルニア大学バークレー校 Space Sciences Laboratory が運営している。SETI は "Search for Extra-Terrestrial Intelligence"(地球外知的生命体探査)の略で、SETI@homeはSETIの一部である。SETI@homeは1999年5月17日に一般公開された。.

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United Devices Cancer Research Project

United Devices Cancer Research Project(ユナイテッド デバイセズ キャンサー リサーチ プロジェクト、別名: grid.org、日本語名称: UDがん研究プロジェクト)は、かつて行われていた分散コンピューティングを用いたプロジェクトである。2001年に始まり、米国中央時間2007年4月27日正午をもってプロジェクト終了となった。.

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World Community Grid

World Community Grid(ワールドコミュニティーグリッド:以下WCG)は、2004年11月16日発足したグリッド・コンピューティングを構築する世界最大規模の非営利活動のプロジェクトおよびそのグリッド・コンピューティング。分散型コンピューティングの一つで、Windows、Linux、macOSなどのクライアントプログラムが用意されており、クライアントプログラムはコンピュータの余剰能力を用いて計算し、結果を送信することで、エイズをはじめとする未知のウイルスや病原体への対応、新薬の開発(バーチャルスクリーニング)につなげたり、病気の処置法の探求など、生体工学分野を中心に人類の脅威とされる課題の克服に貢献する。公式サイトではこれらのことから「ボランティア・コンピューティング」と称している。.

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上記のリストは以下の質問に答えます

Team2chと分散コンピューティングの間の比較

分散コンピューティングが127を有しているTeam2chは、22の関係を有しています。 彼らは一般的な6で持っているように、ジャカード指数は4.03%です = 6 / (22 + 127)。

参考文献

この記事では、Team2chと分散コンピューティングとの関係を示しています。情報が抽出された各記事にアクセスするには、次のURLをご覧ください:

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