Folding@home

Folding@Home

Скриншот клиента Folding@home для PlayStation 3 , показывающий 3D модель моделируемого белка
Тип	Распределённые вычисления
Автор	Vijay Pande
Разработчик	Стэнфордский университет / Pande Group
Языки интерфейса	Английский
Первый выпуск	1 октября 2000
Аппаратная платформа	Кроссплатформенное программное обеспечение
Последняя версия	Windows: 6.23 (Uniprocessor) 6.34 (32/64-bit SMP) 6.41 (GPU3) Mac OS X: 6.24.1 (PPC-Uniprocessor) 6.29.3 (32/64-bit SMP) Linux: 6.02 (Uniprocessor) 6.34 (x64-SMP) PlayStation 3: 1.3.1 [1]
Тестовая версия	7.1.48 beta (Windows & Linux 32/64-bit SMP)
Лицензия	Проприетарная [2]
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.

Цель и значение проекта

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].

Принципы работы

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.

Текущее состояние дел

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).

Новые и будущие платформы для проекта

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]:

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

В настоящее время осуществляется активная работа по совершенствованию клиента Folding@Home для графических процессоров (на момент написания официально поддерживаются графические процессоры фирмы AMD/ATI), устанавливаемые на видеокарты ATI серий 24xx и выше (через интерфейс CAL) [1], а также графические процессоры NVIDIA серий 8400 и выше (через интерфейс CUDA) [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.

Сравнение с другими молекулярными системами

Rosetta@home — распределенный вычислительный проект, нацеленный на предсказание структуры белка, и является одной 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]

Примечания

1. ↑ Folding@home
2. ↑ Folding@home — License
3. ↑ По состоянию на 16 июня 2008 года общее число участников проекта составило 1006595 пользователей (использовавших при этом 3149921 процессоров) в то время как в ближайшем по мощности проекте SETI@home участвовало 834261 пользователей. Мощности обоих проектов (по состоянию на 16 июня 2008 года) составили соответственно 2577 (июль 2008) и 541 терафлопс.
4. ↑ Folding@home — Papers
5. ↑ 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.
6. ↑ Lensink MF, Méndez R, Wodak SJ (December 2007). «Docking and scoring protein complexes: CAPRI 3rd Edition». Proteins 69 (4): 704–18. DOI:10.1002/prot.21804. PMID 17918726.
7. ↑ Gregory R. Bowman and Vijay S. Pande (2009). «Simulated tempering yields insight into the low-resolution Rosetta scoring function». Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics 74 (3): 777–88. DOI:10.1002/prot.22210. PMID 18767152.
8. ↑ Gen_X_Accord, Vijay Pande Folding@home vs. Rosetta@home. Rosetta@home forums. University of Washington (June 11, 2006). Архивировано из первоисточника 5 августа 2012. Проверено 6 апреля 2012.
9. ↑ TJ Lane (Pande lab member) Re: Course grained Protein folding in under 10 minutes. Folding@home. phpBB Group (June 9, 2011). Архивировано из первоисточника 5 августа 2012. Проверено 26 февраля 2012.
10. ↑ G. R. Bowman and V. S. Pande (2009). «The Roles of Entropy and Kinetics in Structure Prediction». PLoS ONE 4 (6): e5840. DOI:10.1371/journal.pone.0005840. PMID 19513117. Bibcode: 2009PLoSO...4.5840B.
11. ↑ Bojan Zagrovic, Christopher D. Snow, Siraj Khaliq, Michael R. Shirts, and Vijay S. Pande (2002). «Native-like Mean Structure in the Unfolded Ensemble of Small Proteins». Journal of Molecular Biology 323 (1): 153–164. DOI:10.1016/S0022-2836(02)00888-4. PMID 12368107.
12. ↑ Vijay Pande Re: collaborating with competition. Folding@home. phpBB Group (April 26, 2008). Архивировано из первоисточника 5 августа 2012. Проверено 26 февраля 2012.

См. также

• Добровольные вычисления
• BOINC
• Парадокс Левинталя

Ссылки

• Официальный сайт (англ.)
• Русская версия официального сайта
• «Создан первый в мире искусственный белок» — статья об успехе Folding@home
• Сравнение биомедицинских проектов распределённых вычислений
• Kakao Stats (англ.) — подробная статистика по командам и участникам.
• ExtremeOverclocking stats (англ.) — подробная статистика по командам и участникам.
• Сергей Вильянов Folding@home - виртуальная битва за благо человечества. 3DNews.ru (02.06.2010). Проверено 4 июня 2010.