Скриншот клиента Folding@home для PlayStation 3 , показывающий 3D модель моделируемого белка |
|
Тип | |
---|---|
Автор | |
Разработчик |
Стэнфордский университет / Pande Group |
Языки интерфейса | |
Первый выпуск | |
Аппаратная платформа | |
Последняя версия |
Windows: |
Тестовая версия |
7.1.48 beta (Windows & Linux 32/64-bit SMP) |
Лицензия | |
Сайт |
folding.stanford.edu |
Folding@Home (F@H, FAH) — проект распределённых вычислений для проведения компьютерного моделирования свёртывания молекул белка. Проект запущен 1 октября 2000 года учёными из Стэнфордского университета. По состоянию на июль 2008 года — это крупнейший проект распределённых вычислений, как по мощности, так и по числу участников[3].
После завершения проект Genome@home подключился к Folding@home.
Содержание |
Цель проекта — с помощью моделирования процессов свёртывания/развёртывания молекул белка получить лучшее понимание причин возникновения болезней, вызываемых дефектными белками, таких как Альцгеймера, Паркинсона, диабет типа II, болезнь Крейтцфельдта — Якоба (коровье бешенство), склероз и различных форм онкологических заболеваний. К настоящему времени проект Folding@home успешно смоделировал процесс свёртывания белковых молекул на протяжении 5—10 мкс — что в тысячи раз больше предыдущих попыток моделирования.
По результатам эксперимента вышло чуть менее 200 научных работ[4].
Для выполнения вычислений Folding@home использует не суперкомпьютер, а вычислительную мощь сотен тысяч персональных компьютеров со всего мира. 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 видеть статистику своего вклада. Каждый участник может запустить программу-клиент на одном или более компьютерах, может вступить в одну из команд.
Рубежи (Петафлопс) | Дата достижения |
---|---|
1,0 | 16 сентября 2007 |
2,0 | 7 мая 2008 |
3,0 | 20 августа 2008 |
4,0 | 28 сентября 2008 |
5,0 | 18 февраля 2009 |
6,0 | 10 ноября 2011 |
По состоянию на 9 декабря 2011 года, в проекте Folding@Home активны около 407000 CPU, 37000 GPU и 22000 PS3. Суммарная производительность составляет 6,7 петафлопс. В 2007 году книга рекордов Гиннесса признала проект Folding@Home самой мощной сетью распределённых вычислений. В данное время (декабрь 2011 года) проект Folding@Home занимает вторую строчку мирового рейтинга самых мощных систем распределённых вычислений, уступая лишь Bitcoin, мощность которого составляет 161 петафлопс. Для сравнения, первую строчку в мировом рейтинге суперкомпьютеров TOP500 занимает система «K computer» с мощностью около 10,5 петафлопс, второе место у «Tianhe-1A» (2,5 петафлопс).
Участники всякого проекта распределённых вычислений всегда стремятся к его распространению на всё новые и новые платформы. Разумеется, это относится и к Folding@Home, но для того, чтобы создать клиент для новой платформы, каждая платформа оценивается по двум несложным параметрам[5]:
В настоящее время осуществляется активная работа по совершенствованию клиента Folding@Home для графических процессоров (на момент написания официально поддерживаются графические процессоры фирмы [1], а также графические процессоры [2]. Поддержка продукции ATI серий 1xxx прекращена из-за неудовлетворительных результатов расчётов через интерфейс DirectX. Особенность данной платформы в том, что в графическом процессоре выполняется множество потоков, благодаря чему достигается многократное превосходство в скорости расчётов над самыми современными CPU от Intel и AMD. По уверениям компании NVIDIA, мощность новых GPU GeForce применительно к проекту должна превзойти мощность процессоров общего назначения примерно в 163 раза. По информации организаторов проекта, современные графические процессоры имеют ограничения по выполняемым вычислениям, связанные с их более узкой специализацией, поэтому полностью заменить CPU в проекте они не в состоянии. Однако в тех расчётах, где они применимы, организаторы проекта говорят о 40-кратном преимуществе GPU над «средним» процессором Intel Pentium 4, а практические результаты первых дней работы бета-версии клиента показали примерно 70-кратное преимущество данной платформы над «средним» процессором, принимающим участие в проекте.
Уже доступен для открытого использования клиент для процессоров Cell от Sony (PlayStation 3). Эти процессоры также являются многопоточными (многоядерными), что даёт им преимущества над обычными CPU, которые пока имеют максимум 12 ядер.
Вместе с тем, не забывают и другое важное направление работы — в связи с массовым распространением многоядерных центральных процессоров от AMD и Intel, выпущен в открытое бета-тестирование клиент с поддержкой SMP — симметричной многопроцессорности. Если ранее участники проекта должны были запускать на таких процессорах несколько клиентов, чтобы загрузить все ядра, что могло немного замедлять вычисление каждого отдельного потока, то теперь один клиент ускоряет расчёт одного задания, используя все доступные ядра центрального процессора (процессоров) в системе. Как уже говорилось выше, такие вычисления важнее для проекта, чем более массовый расчёт с более низкой скоростью получения результата. SMP-клиент в настоящее время доступен для всех наиболее популярных операционных систем Unix (Mac OS X, Linux) и Windows.
Скачать версии для разных платформ можно с официального сайта проекта.
Rosetta@home - распределенный вычислительный проект, нацеленный на предсказание структуры белка, и является одним из самых точных систем для предсказания третичной структуры.[6][7] Поскольку Розетта только предсказывает конечное свернутое состояние, не моделируя сам процесс фолдинга, Rosetta@home и Folding@home акцентируются на разных молекулярных вопросах. [8] Лаборатория Pande может использовать конформационные состояния от программного обеспечения Розетты в модели состояний Маркова как отправные точки для моделирования в Folding@home. [9] Наоборот, алгоритмы предсказания структуры могут быть улучшены с помощью термодинамических и кинетических моделей и аспектов осуществления выборки для моделирования сворачивания белка. [10][11] Таким образом, Folding@home и Rosetta@home дополняют друг друга.[12]
Folding@home benchmark 1.2.0, folding@home как удалить.
Гайшун, Иван Васильевич, Файл:Nijland crater 5124 med.jpg, Белецкий, Степан Петрович, Pratt & Whitney America, Глупыш.