Folding@home (Folding@home)
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[2], macOS[2], GNU/Linux[2] и FreeBSD[3] |
Языки интерфейса | английский |
Первый выпуск | 1 октября 2000 |
Аппаратная платформа | Кроссплатформенное программное обеспечение |
Последняя версия | 7.6.21 (2020-10-20) |
Лицензия | Проприетарная [1] |
Сайт | foldingathome.org |
![]() |
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].
После завершения проект Genome@home подключился к Folding@home.
Цель и значение проекта
[править | править код]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].
Принципы работы
[править | править код]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
[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 9,3 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.
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 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.
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 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]
Команды СНГ в проекте
[править | править код]Этот раздел имеет чрезмерный объём или содержит маловажные подробности неэнциклопедичного характера. |
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]- ↑ Folding@home — License . Дата обращения: 12 июля 2009. Архивировано из оригинала 16 июля 2011 года.
- ↑ 1 2 3 http://folding.stanford.edu/home/guide
- ↑ https://www.freshports.org/biology/linux-foldingathome
- ↑ 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.
- ↑ Биткоин Hashrate график . Дата обращения: 25 декабря 2017. Архивировано 25 декабря 2017 года.
- ↑ Folding@home — Papers . Дата обращения: 2 апреля 2020. Архивировано 28 марта 2020 года.
- ↑ Folding@home — Client statistics by OS . Дата обращения: 15 мая 2013. Архивировано 28 ноября 2012 года.
- ↑ Folding@home takes up the fight against COVID-19 / 2019-nCoV (англ.). Дата обращения: 22 марта 2020. Архивировано 28 августа 2020 года.
- ↑ Pande lab. Client Statistics by OS . foldingathome.org. Дата обращения: 10 мая 2019. Архивировано 8 апреля 2020 года.
- ↑ NVIDIA призвала геймеров использовать свои ПК для борьбы с COVID-19 . 3DNews - Daily Digital Digest. Дата обращения: 22 марта 2020. Архивировано 17 марта 2020 года.
- ↑ Thousands of these computers were mining cryptocurrency. Now they’re working on coronavirus research (англ.). CoinDesk (19 марта 2020). Дата обращения: 22 марта 2020. Архивировано 22 марта 2020 года.
- ↑ Облако МТС поддержит проект Folding@Home для поиска лекарства от нового коронавируса . ServerNews - все из мира больших мощностей. Дата обращения: 22 марта 2020. Архивировано 20 марта 2020 года.
- ↑ В поиск лекарства от коронавируса через проект Folding@Home включилось более 400 000 добровольцев . 3DNews - Daily Digital Digest. Дата обращения: 22 марта 2020. Архивировано 22 марта 2020 года.
- ↑ Bitcoincharts | Bitcoin Network . bitcoincharts.com. Дата обращения: 10 сентября 2019. Архивировано 11 сентября 2019 года.
- ↑ Anton Shilov. Folding@Home Reaches Exascale: 1,500,000,000,000,000,000 Operations Per Second for COVID-19 . www.anandtech.com. Дата обращения: 27 марта 2020. Архивировано 26 марта 2020 года.
- ↑ 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.
- ↑ 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. — PMID 17918726.
- ↑ 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. — PMID 18767152.
- ↑ Gen_X_Accord, Vijay Pande. Folding@home vs. Rosetta@home . Rosetta@home forums. University of Washington (11 июня 2006). Дата обращения: 6 апреля 2012. Архивировано 4 августа 2012 года.
- ↑ TJ Lane (Pande lab member). Re: Course grained Protein folding in under 10 minutes . Folding@home. phpBB Group (9 июня 2011). Дата обращения: 26 февраля 2012. Архивировано 4 августа 2012 года.
- ↑ 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. — . — PMID 19513117. — PMC 2688754.
- ↑ 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. — PMID 12368107.
- ↑ Vijay Pande. Re: collaborating with competition . Folding@home. phpBB Group (26 апреля 2008). Дата обращения: 26 февраля 2012. Архивировано 4 августа 2012 года.
См. также
[править | править код]Ссылки
[править | править код]- Официальный сайт Архивировано 21 сентября 2012 года. (англ.)
- Русская версия официального сайта Архивная копия от 3 августа 2008 на Wayback Machine
- «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 Архивная копия от 8 декабря 2007 на Wayback Machine (англ.) — подробная статистика по командам и участникам.
- Сергей Вильянов. Folding@home - виртуальная битва за благо человечества . 3DNews.ru (2 июня 2010). Дата обращения: 4 июня 2010. Архивировано 6 июня 2010 года.
![]() | В другом языковом разделе есть более полная статья Folding@home (итал.). |