Folding@home

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Folding@Home
F@H Logo 2012.png
Abeta-PS3.png
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[2], macOS[2] и GNU/Linux[d][2]
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 folding.stanford.edu/Rus…
Commons-logo.svg Folding@Home на Викискладе

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 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 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].

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]

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 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).

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[7]:

  • 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.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).

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.[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]

Команды СНГ в проекте[править | править код]

Российские[править | править код]

  • 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).

О существовании других активных команд неизвестно.

Примечания[править | править код]

  1. Folding@home — License Архивировано 21 сентября 2012 года.
  2. 1 2 3 http://folding.stanford.edu/home/guide
  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. [1]
  5. Folding@home — Papers
  6. Folding@home — Client statistics by OS
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. Gen_X_Accord, Vijay Pande. Folding@home vs. Rosetta@home. Rosetta@home forums. University of Washington (June 11, 2006). Проверено 6 апреля 2012. Архивировано 4 августа 2012 года.
  11. 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 4 августа 2012 года.
  12. 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. Bibcode2009PLoSO...4.5840B.
  13. 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.
  14. Vijay Pande. Re: collaborating with competition. Folding@home. phpBB Group (April 26, 2008). Проверено 26 февраля 2012. Архивировано 4 августа 2012 года.

См. также[править | править код]

Ссылки[править | править код]