Folding@Home | |
---|---|
![]() | |
![]() Скриншот клиента Folding@home для PlayStation 3, показывающий 3D модель моделируемого белка | |
Тип | Распределённые вычисления |
Автор | Виджэй Панде[en] |
Разработчик | Стэнфордский университет / Pande Group |
Операционная система | Microsoft Windows[1], macOS[1] и GNU/Linux[d][1] |
Языки интерфейса | английский |
Первый выпуск | 1 октября 2000 |
Аппаратная платформа | Кроссплатформенное программное обеспечение |
Последняя версия | 7.4.4 (19.03.2014) |
Лицензия | Проприетарная [2] |
Сайт | folding.stanford.edu/Rus… |
![]() |
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[3]. В 2017 году крупнейшим проектом распределённых вычислений стал Биткойн, обогнав Folding@Home [4].
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 перешли рубеж миллисекунды , имитируя белок под названием NTL9, и 10 миллисекунды барьер в 2010 году с ACBP.
По результатам эксперимента вышло чуть менее 200 научных работ[5].
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 |
10 | 19 сентября 2013 |
40 | 19 сентября 2014 |
100 | 19 июля 2016 |
По состоянию на 4 февраля 2015 года в проекте Folding@Home активны около 8200000 вычислительных ядер[6]. Суммарная производительность составляет 9,3 петафлопс.
В 2007 году книга рекордов Гиннесса признала проект Folding@Home самой мощной сетью распределённых вычислений.
По состоянию на декабрь 2011 года проект Folding@Home занимал 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 «Tianhe-2» с мощностью около 33,9 петафлопс, второе место у «Titan» (17,6 петафлопс).
В последние годы интерес к проекту утрачен в связи с возросшей популярностью майнинга криптовалют, позволяющему получать конкретный доход и окупить оборудование всего за
несколько месяцев (по состоянию на на декабрь 2017 года).
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[7]:
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.х доступна для наиболее распространенных операционных систем Windows х86 и х64, Mac OS X (только для процессоров Intel), Linux х86 и х64.
Скачать версии для различных платформ можно с официального сайта проекта (недоступная ссылка).
Rosetta@home — распределенный вычислительный проект, нацеленный на предсказание структуры белка, и является одной из самых точных систем для предсказания третичной структуры.[8][9] Поскольку Розетта только предсказывает конечное свернутое состояние, не моделируя сам процесс фолдинга, Rosetta@home и Folding@home акцентируются на разных молекулярных вопросах.[10] Лаборатория Pande может использовать конформационные состояния от программного обеспечения Розетты в модели состояний Маркова как отправные точки для моделирования в Folding@home.[11] Наоборот, алгоритмы предсказания структуры могут быть улучшены с помощью термодинамических и кинетических моделей и аспектов осуществления выборки для моделирования сворачивания белка.[12][13] Таким образом, Folding@home и Rosetta@home дополняют друг друга.[14]
Информация в этой статье или некоторых её разделах устарела. |
О существовании других активных команд неизвестно.
|month=
(справка)Данная страница на сайте WikiSort.ru содержит текст со страницы сайта "Википедия".
Если Вы хотите её отредактировать, то можете сделать это на странице редактирования в Википедии.
Если сделанные Вами правки не будут кем-нибудь удалены, то через несколько дней они появятся на сайте WikiSort.ru .