Folding@home

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск
Folding@Home
Abeta-PS3.png
Скриншот клиента Folding@home для PlayStation 3 , показывающий 3D модель моделируемого белка
Тип

Распределённые вычисления

Автор

Vijay Pande

Разработчик

Стэнфордский университет / Pande Group

Операционная система

Mac OS X, GNU/Linux и Microsoft Windows

Языки интерфейса

Английский

Первый выпуск

1 октября 2000

Аппаратная платформа

Кроссплатформенное программное обеспечение

Последняя версия

7.4.4 (19.03.2014)

Лицензия

Проприетарная [1]

Сайт

http://folding.stanford.edu/Russian/HomePage

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[2].

После завершения проект Genome@home подключился к Folding@home.

Цель и значение проекта[править | править вики-текст]

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[3].

Принципы работы[править | править вики-текст]

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 вики-текст]

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 15 мая 2013 года в проекте Folding@Home активны около 220 000 CPU, 23 000 GPU[4]. Суммарная производительность составляет 7 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 «K computer» с мощностью около 10,5 петафлопс, второе место у «Tianhe-1A» (2,5 петафлопс).

Настоящие и будущие платформы для проекта[править | править вики-текст]

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[5]:

  • 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 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 15 ядер.

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.

Сравнение с другими молекулярными системами[править | править вики-текст]

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]

Команды СНГ в проекте[править | править вики-текст]

Российские[править | править вики-текст]

  • TSC! Russia (номер команды 47191) — в настоящее время самая успешная и производительная российская команда в проекте, занимающая 7-е место (02.03.2013) по скорости вычислений и 5-е место (на 02.03.2013) по количеству набранных очков в мире (из более чем ста тысяч команд).
  • Russia (номер команды 279) — одна из первых российских команд в проекте Folding@Home, сейчас занимает 74 место среди всех команд (01.01.2013), 92 место по скорости (01.01.2013). Долгое время занимала первое место среди российских команд, сейчас стабильно на втором месте.
  • Transhumans (номер команды 43003) — молодая команда, созданная российскими сторонниками трансгуманизма. С момента создания поднялась до 278 места среди всех команд (01.01.2013).
  • leprosorium — интернациональная русскоязычная команда, созданная коллективным блогом Leprosorium.ru. На 01.01.2013 занимает 452-е место в рейтинге всех команд.

Украинские[править | править вики-текст]

  • Ukraine — украинская команда, входящая в топ-50 (39 место по состоянию на 04.10.2013) лучших команд проекта. По скорости команда занимает 27 место в мире (04.10.2013). Номер команды 2164.
  • overclockers.ua — украинская, перспективная, молодая и стремительно развивающаяся команда[источник не указан 880 дней]. Номер команды 156571. Команда занимает 88-е место (04.10.2013).

Белорусские[править | править вики-текст]

Казахстанские[править | править вики-текст]

  • KazakhstanTeam (номер команды 163012) — первая команда Казахстана, занимает 2936 место (01.01.2013).
  • BenchMark.kz@Home |Kazakhstan| (номер команды 164129) — новая команда, присоединившаяся к Folding@Home 01.05.09. Занимает 1871 место(01.01.2013). На данный момент не активна.

Примечания[править | править вики-текст]

  1. Folding@home — License
  2. 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.
  3. Folding@home — Papers
  4. Folding@home — Client statistics by OS
  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). Проверено 6 апреля 2012. Архивировано из первоисточника 5 августа 2012.
  9. TJ Lane (Pande lab member). Re: Course grained Protein folding in under 10 minutes. Folding@home. phpBB Group (June 9, 2011). Проверено 26 февраля 2012. Архивировано из первоисточника 5 августа 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). Проверено 26 февраля 2012. Архивировано из первоисточника 5 августа 2012.

См. также[править | править вики-текст]

Ссылки[править | править вики-текст]