Loading AI tools
Из Википедии, свободной энциклопедии
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 был крупнейший проект распределённых вычислений, как по мощности, так и по числу участников[4]. В 2017 году крупнейшим проектом распределённых вычислений стал Биткойн, обогнав Folding@Home[5].
| Folding@Home | |
|---|---|
 | |
 Скриншот клиента Folding@home для PlayStation 3, показывающий 3D модель моделируемого белка | |
| Тип | Распределённые вычисления |
| Автор | Виджэй Панде[англ.] |
| Разработчики | Стэнфордский университет / Pande Group |
| Операционные системы | Windows[1], macOS[1], GNU/Linux[1] и FreeBSD[2] |
| Языки интерфейса | английский |
| Первый выпуск | 1 октября 2000 |
| Аппаратная платформа | Кроссплатформенное программное обеспечение |
| Последняя версия | 7.6.21 (2020-10-20) |
| Лицензия | Проприетарная [3] |
| Сайт | foldingathome.org |
 Медиафайлы на Викискладе | |
После завершения проект Genome@home подключился к Folding@home.
Цель проекта — с помощью моделирования процессов свёртывания/развёртывания молекул белка получить лучшее понимание причин возникновения болезней, вызываемых дефектными белками, таких как Альцгеймера, Паркинсона, диабет 2 типа, 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.
В 2007 году в проекте было достигнуто моделирование сворачивания белков на миллисекундном временном интервале (белок NTL9), в 2010 году — на 10-миллисекундном (ACBP).
По результатам эксперимента вышло более 212 научных работ[6].
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.
| Вычислительная мощность, эксафлопс | Дата достижения |
|---|---|
| 0,001 | 16 сентября 2007 |
| 0,002 | 7 мая 2008 |
| 0,003 | 20 августа 2008 |
| 0,004 | 28 сентября 2008 |
| 0,005 | 18 февраля 2009 |
| 0,006 | 10 ноября 2011 |
| 0,01 | 19 сентября 2013 |
| 0,04 | 19 сентября 2014 |
| 0,1 | 19 июля 2016 |
| 0,47 | 20 марта 2020 |
| 1,5 | 26 марта 2020 |
| 2,43 | 12 апреля 2020 |
| 2,7 | 26 апреля 2020 |
По состоянию на 4 февраля 2015 года в проекте Folding@Home было активно около 8,2 млн вычислительных ядер[7]. Суммарная производительность составляла 9,3 петафлопса.
В 2007 году книга рекордов Гиннесса признала проект Folding@Home самой мощной сетью распределённых вычислений.
В последние годы интерес к проекту снизился из-за возросшей популярности майнинга криптовалют, позволяющему получать гипотетический доход и окупить оборудование всего за несколько лет.
27 февраля 2020 года Грегори Боумен (Greg Bowman) заявил, что проект Folding@Home подключается к исследованию коронавируса 2019-nCoV[8].
По состоянию на начало марта 2020 года суммарная вычислительная мощность проекта Folding@Home составляла 98,7 петафлопс[9].
На 2020 год в F@H существовало 4 проекта (типа заданий) для CPU и 24 для GPU.
14 марта 2020 года компания Nvidia обратилась к геймерам с призывом использовать мощности своих домашних компьютеров для борьбы коронавирусом[10]. Несколькими днями позже CoreWeave — крупнейший американский майнер на блокчейне Ethereum — заявил, что присоединяется к борьбе с коронавирусом[11]. Российский телекомгигант МТС также не остался в стороне и объявил, что его облачные ресурсы будут направлены в проект Folding@Home с целью ускорения работ по поиску лекарства от нового коронавируса[12].
Спустя четыре недели после включения F@H в борьбу с коронавирусом Грег Боумен сообщил, что к проекту присоединилось 400 тыс. волонтёров по всему миру[13]. С притоком новых пользователей после объявления о том, что F@H включается в борьбу с новым коронавирусом, мощность проекта увеличилась до 470 петафлопс. Таким образом, проект Folding@Home можно назвать самым мощным суперкомпьютером в мире, уступающим лишь Bitcoin, мощность которого составляет 80 704 291[14] петафлопс. Для сравнения, первую строчку в мировом рейтинге суперкомпьютеров TOP500 занимает система «Summit» с теоретической пиковой производительностью около 200 петафлопс.
26 марта 2020 года общая вычислительная мощность сети превысила 1,5 экзафлопса, что почти что равно суммарной производительности всех суперкомпьютеров в мировом рейтинге TOP500 — 1,65 экзафлопса.[15]
26 апреля 2020 общая вычислительная мощность сети превысила 2,7 экзафлопса.
5 апреля 2021 общая вычислительная мощность сети упала до 0,197 экзафлопса.
Участники всякого проекта распределённых вычислений всегда стремятся к его распространению как на текущие, так и на новые перспективные платформы. Разумеется, это относится и к Folding@Home, но для того, чтобы создать клиент для новой платформы, каждая платформа оценивается по двум несложным параметрам[16]:
Основной платформой для проекта по состоянию на начало 2013 года являются многоядерные процессоры для персональных компьютеров (CPU). Наибольшее число заданий (jobs) формируется именно для этой платформы. Одноядерные процессоры, хотя и поддерживаются проектом, находят все меньшее и меньшее применение в связи с потребностью быстро считать задания. Особняком стоят специальные Большие Задания (Big Jobs, BJ) для счёта которых требуется наличие в процессоре 16 и более вычислительных ядер/потоков.
Наиболее перспективными платформами для проекта являются графические процессоры (GPU). Особенность данной платформы в том, что в графическом процессоре параллельно выполняется множество потоков, благодаря чему достигается превосходство в скорости расчётов над самыми современными CPU от Intel и AMD. По информации организаторов проекта, современные графические процессоры имеют ограничения по выполняемым вычислениям, связанные с их более узкой специализацией, поэтому полностью заменить обычные процессоры 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.
Также был доступен для открытого использования клиент для процессоров Cell, использовавшихся в Sony PlayStation 3. Эти процессоры также являются многопоточными (многоядерными), что даёт им преимущества над обычными CPU, которые пока имеют максимум 15 ядер. 6 ноября 2012 года на протяжении около пяти лет данный раздел проекта был прекращен.
Создатели проекта стремятся максимально упростить для пользователей подключение к проекту. Если раньше для использования CPU и GPU требовалось запускать и настраивать два различных клиента, то начиная с версии 7 одна программа-клиент может задействовать как CPU, так один или несколько установленных в компьютере совместимых GPU.
Версия клиента 7.х доступна для наиболее распространенных операционных систем Windows х86 и х64, Mac OS X (только для процессоров Intel), Linux х86 и х64.
Rosetta@home — распределенный вычислительный проект, нацеленный на предсказание структуры белка, и является одной из самых точных систем для предсказания третичной структуры.[17][18] Поскольку Розетта только предсказывает конечное свернутое состояние, не моделируя сам процесс фолдинга, Rosetta@home и Folding@home акцентируются на разных молекулярных вопросах.[19] Лаборатория Pande может использовать конформационные состояния от программного обеспечения Розетты в модели состояний Маркова как отправные точки для моделирования в Folding@home.[20] Наоборот, алгоритмы предсказания структуры могут быть улучшены с помощью термодинамических и кинетических моделей и аспектов осуществления выборки для моделирования сворачивания белка.[21][22] Таким образом, Folding@home и Rosetta@home дополняют друг друга.[23]
 | Этот раздел имеет чрезмерный объём или содержит маловажные подробности неэнциклопедичного характера. |
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
Every time you click a link to Wikipedia, Wiktionary or Wikiquote in your browser's search results, it will show the modern Wikiwand interface.
Wikiwand extension is a five stars, simple, with minimum permission required to keep your browsing private, safe and transparent.
