Folding@home

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Folding@Home
Логотип программы Folding@Home
Скриншот программы Folding@Home
Скриншот клиента Folding@home дляPlayStation 3,показывающий3D модельмоделируемогобелка
Тип Распределённые вычисления
Автор Виджэй Панде[англ.]
Разработчики Стэнфордский университет/ Pande Group
Операционные системы Windows[2],macOS[2],GNU/Linux[2]иFreeBSD[3]
Языки интерфейса английский
Первый выпуск 1 октября2000
Аппаратная платформа Кроссплатформенное программное обеспечение
Последняя версия 7.6.21 (2020-10-20)
Лицензия Проприетарная[1]
Сайт foldingathome.org
Логотип ВикискладаМедиафайлы на Викискладе

Folding@Home(F@H, FAH) — проектраспределённых вычисленийдля проведения компьютерного моделированиясвёртывания молекул белка.Проект запущен1 октября2000 годаучёными изСтэнфордского университета.По состоянию наиюль2008 года— это был крупнейший проект распределённых вычислений, как по мощности, так и по числу участников[4].В 2017 году крупнейшим проектом распределённых вычислений сталБиткойн,обогнав Folding@Home[5].

После завершения проектGenome@homeподключился к Folding@home.

Цель и значение проекта

[править|править код]

Цель проекта — с помощью моделирования процессовсвёртывания/развёртывания молекул белкаполучить лучшее понимание причин возникновения болезней, вызываемых дефектными белками, таких какАльцгеймера,Паркинсона,диабет 2 типа,болезнь Крейтцфельдта — Якоба(коровье бешенство),склерози 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].

Принципы работы

[править|править код]

Для выполнения вычислений Folding@home использует несуперкомпьютер,а вычислительную мощь сотен тысячперсональных компьютеровсо 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.

Текущее состояние дел

[править|править код]
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 9,3петафлопса.

В 2007 годукнига рекордов Гиннессапризнала 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 коронавируса2019-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) дляCPUи 24 дляGPU.

14 марта 2020 года компанияNvidiaобратилась к геймерам с призывом использовать мощности своих домашних компьютеров для борьбы коронавирусом[10].Несколькими днями позже CoreWeave — крупнейший американский майнер наблокчейнеEthereum— заявил, что присоединяется к борьбе с коронавирусом[11].Российский телекомгигантМТСтакже 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 лишьBitcoin,мощность которого составляет 80 704 291[14]петафлопс. Для сравнения, первую строчку в мировом рейтинге суперкомпьютеровTOP500занимает 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 рейтингеTOP500— 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.

Настоящие и будущие платформы для проекта

[править|править код]

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]:

  • скорость работы систем на новой платформе;
  • количество систем на данной платформе, потенциально способных подключиться к проекту.

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 отIntelиAMD.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 преимуществеGPUнад «средним» процессором IntelPentium 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 процессоровCell,использовавшихся вSonyPlayStation 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 системWindowsх86 и х64,Mac OS X(только для процессоров Intel),Linuxх86 и х64.

Сравнение с другими молекулярными системами

[править|править код]

Rosetta@home— распределенный вычислительный проект, нацеленный на предсказание структуры белка, и является одной из самых точных систем для предсказаниятретичной 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]

Команды СНГ в проекте

[править|править код]

Российские

[править|править код]
  • TSC! Russia(номер команды 47191) — старейшая и самая производительная российская команда в проекте.
  • Russia (номер команды 279).
  • 22century (номер команды 241477).
  • PPRu (номер команды 258709).

Примечания

[править|править код]
  1. ↑Folding@home — License.Дата обращения: 12 июля 2009. Архивировано изоригинала16 июля 2011 года.
  2. ↑123http://folding.stanford.edu/home/guide
  3. ↑https:// freshports.org/biology/linux-foldingathome
  4. ↑По состоянию на16 июня2008 годаобщее число участников проекта составило 1006595 пользователей (использовавших при этом 3149921процессоров) в то время как в ближайшем по мощности проектеSETI@homeучаствовало 834261 пользователей. Мощности обоих проектов (по состоянию на16 июня2008 года) составили соответственно 2577 (июль 2008) и 541терафлопс.
  5. ↑Биткоин Hashrate график.Дата обращения: 25 декабря 2017.Архивировано25 декабря 2017 года.
  6. ↑Folding@home — Papers.Дата обращения: 2 апреля 2020.Архивировано28 марта 2020 года.
  7. ↑Folding@home — Client statistics by OS.Дата обращения: 15 мая 2013.Архивировано28 ноября 2012 года.
  8. ↑Folding@home takes up the fight against COVID-19 / 2019-nCoV(англ.).Дата обращения: 22 марта 2020.Архивировано28 августа 2020 года.
  9. ↑Pande lab.Client Statistics by OS.foldingathome.org. Дата обращения: 10 мая 2019.Архивировано8 апреля 2020 года.
  10. ↑NVIDIA призвала геймеров использовать свои ПК для борьбы с COVID-19.3DNews - Daily Digital Digest. Дата обращения: 22 марта 2020.Архивировано17 марта 2020 года.
  11. ↑Thousands of these computers were mining cryptocurrency. Now they’re working on coronavirus research(англ.).CoinDesk (19 марта 2020). Дата обращения: 22 марта 2020.Архивировано22 марта 2020 года.
  12. ↑Облако МТС поддержит проект Folding@Home для поиска лекарства от нового коронавируса.ServerNews - все из мира больших мощностей. Дата обращения: 22 марта 2020.Архивировано20 марта 2020 года.
  13. ↑В поиск лекарства от коронавируса через проект Folding@Home включилось более 400 000 добровольцев.3DNews - Daily Digital Digest. Дата обращения: 22 марта 2020.Архивировано22 марта 2020 года.
  14. ↑Bitcoincharts | Bitcoin Network.bitcoincharts. Дата обращения: 10 сентября 2019.Архивировано11 сентября 2019 года.
  15. ↑Anton Shilov.Folding@Home Reaches Exascale: 1,500,000,000,000,000,000 Operations Per Second for COVID-19.anandtech. Дата обращения: 27 марта 2020.Архивировано26 марта 2020 года.
  16. ↑В силу стремления проекта к увеличению размеров заданий и анализу более длительных временны́х промежутков фолдинга белков, скорость системы сильнее влияет на принятие решения о портировании клиента на новую платформу, чем возможное число систем, которые будут подключены к проекту.
  17. ↑Lensink M.F., Méndez R., Wodak S.J.Docking and scoring protein complexes: CAPRI 3rd Edition(англ.)// Proteins: journal. — 2007. — December (vol. 69,no. 4). —P. 704—718.—doi:10.1002/prot.21804.—PMID17918726.
  18. ↑Gregory R. Bowman and Vijay S. Pande.Simulated tempering yields insight into the low-resolution Rosetta scoring function(англ.)//Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics[англ.]:journal. — 2009. —Vol. 74,no. 3.—P. 777—788.—doi:10.1002/prot.22210.—PMID18767152.
  19. ↑Gen_X_Accord, Vijay Pande.Folding@home vs. Rosetta@home.Rosetta@homeforums.University of Washington(11 июня 2006). Дата обращения: 6 апреля 2012.Архивировано4 августа 2012 года.
  20. ↑TJ Lane (Pande lab member).Re: Course grained Protein folding in under 10 minutes.Folding@home.phpBBGroup (9 июня 2011). Дата обращения: 26 февраля 2012.Архивировано4 августа 2012 года.
  21. ↑G. R. Bowman and V. S. Pande.The Roles of Entropy and Kinetics in Structure Prediction(англ.)//PLoS ONE:journal / Hofmann, Andreas. — 2009. —Vol. 4,no. 6.—P. e5840.—doi:10.1371/journal.pone.0005840.—Bibcode:2009PLoSO...4.5840B.—PMID19513117.—PMC2688754.
  22. ↑Bojan Zagrovic, Christopher D. Snow, Siraj Khaliq, Michael R. Shirts, and Vijay S. Pande.Native-like Mean Structure in the Unfolded Ensemble of Small Proteins(англ.)//Journal of Molecular Biology[англ.]:journal. — 2002. —Vol. 323,no. 1.—P. 153—164.—doi:10.1016/S0022-2836(02)00888-4.—PMID12368107.
  23. ↑Vijay Pande.Re: collaborating with competition.Folding@home.phpBBGroup (26 апреля 2008). Дата обращения: 26 февраля 2012.Архивировано4 августа 2012 года.

См. также

[править|править код]

Ссылки

[править|править код]
Источник —https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=Folding@home&oldid=138994059