Folding@home

Folding@Home (F@H, FAH) je distribuovaný výpočetní projekt pro počítačovou simulaci skládání proteinů . Projekt byl zahájen 1. října 2000 vědci ze Stanfordské univerzity . V červenci 2008  se jednalo o největší distribuovaný výpočetní projekt, a to jak z hlediska výkonu, tak počtu účastníků [4] . V roce 2017 se bitcoin stal největším distribuovaným výpočetním projektem a předběhl Folding@Home [5] .

Po dokončení se projekt Genome@home připojil k Folding@home.

Účel a význam projektu

Cílem projektu je pomocí modelování lépe porozumět příčinám onemocnění způsobených defektními proteiny, jako je Alzheimerova choroba , Parkinsonova choroba , diabetes 2. typu , Creutzfeldt-Jakobova choroba (nemoc šílených krav), skleróza a různé formy rakoviny . procesy skládání / rozkládání molekul bílkovin . K dnešnímu dni projekt Folding@home úspěšně simuloval proces skládání proteinových molekul nad 5-10 µs, což je tisíckrát více než předchozí pokusy o modelování.

V roce 2007 projekt dosáhl modelování skládání proteinů na milisekundovém časovém intervalu (NTL9 protein), v roce 2010 na 10 milisekundovém časovém intervalu (ACBP).

Podle výsledků experimentu bylo publikováno více než 212 vědeckých prací [6] .

Principy činnosti

K provádění výpočtů Folding@home nepoužívá superpočítač , ale výpočetní výkon stovek tisíc osobních počítačů z celého světa. Pro účast v projektu si člověk musí stáhnout malý klientský program. Klientský program Folding@Home běží na pozadí a provádí výpočty pouze v případě, že zdroje procesoru nejsou plně využívány jinými aplikacemi.

Klientský program Folding@home se pravidelně připojuje k serveru a přijímá další část dat pro výpočty. Po dokončení výpočtů jsou jejich výsledky zaslány zpět.

Účastníci projektu mohou vidět statistiky svého příspěvku. Každý účastník může spustit klientský program na jednom nebo více počítačích, může se připojit k jednomu z týmů.

Aktuální stav věcí

Ke 4. únoru 2015 bylo v projektu Folding@Home aktivních asi 8,2 milionu jader [7] . Celkový výkon byl 9,3 petaflops .

V roce 2007 Guinessova kniha rekordů uznala projekt Folding@Home za nejvýkonnější distribuovanou výpočetní síť.

V posledních letech zájem o projekt poklesl kvůli zvýšené popularitě těžby kryptoměn, která vám umožňuje získat hypotetický příjem a splatit zařízení během několika let.

27. února 2020 Gregory Bowman oznámil, že projekt Folding@Home se připojuje ke studii o koronaviru 2019-nCoV [8] .

Na začátku března 2020 byl celkový výpočetní výkon projektu Folding@Home 98,7 petaflopů [9] .

Pro rok 2020 existovaly 4 projekty (typy úloh) v F@H pro CPU a 24 pro GPU.

14. března 2020 Nvidia vyzvala hráče, aby využili sílu svých domácích počítačů k boji s koronavirem [10] . O pár dní později CoreWeave, největší americký těžař na blockchainu Ethereum, oznámil, že se připojuje k boji proti koronaviru [11] . Ruský telekomunikační gigant MTS také nezůstal stranou a oznámil, že jeho cloudové zdroje budou nasměrovány do projektu Folding@Home, aby se urychlily práce na nalezení léku na nový koronavirus [12] .

Čtyři týdny po zapojení F@H do boje proti koronaviru Greg Bowman oznámil, že se do projektu zapojilo 400 000 dobrovolníků po celém světě [13] . S přílivem nových uživatelů po oznámení, že se F@H zapojuje do boje proti novému koronaviru, se kapacita projektu zvýšila na 470 petaflopů. Projekt Folding@Home lze tedy nazvat nejvýkonnějším superpočítačem na světě, hned za Bitcoinem , jehož výkon je 80 704 291 [14] petaflops. Pro srovnání, první řádek světového žebříčku TOP500 superpočítačů zaujímá systém Summit s teoretickým špičkovým výkonem okolo 200 petaflopů.

Dne 26. března 2020 přesáhl celkový výpočetní výkon sítě 1,5 exaflops, což se téměř rovná celkovému výkonu všech superpočítačů ve světovém žebříčku TOP500  – 1,65 exaflops. [patnáct]

Dne 26. dubna 2020 přesáhl celkový výpočetní výkon sítě 2,7 exaflop.

5. dubna 2021 klesl celkový výpočetní výkon sítě na 0,197 exaflops.

Současné a budoucí platformy pro projekt

Účastníci jakéhokoli projektu distribuovaného počítače se vždy snaží rozšířit jej na současné i nové slibné platformy. To samozřejmě platí i pro Folding@Home, ale pro vytvoření klienta pro novou platformu je každá platforma hodnocena dvěma jednoduchými parametry [16] :

• rychlost systémů na nové platformě;
• počet systémů na dané platformě, které jsou potenciálně schopny se k projektu připojit.

Hlavní platformou projektu jsou od počátku roku 2013 vícejádrové procesory osobních počítačů ( CPU ). Pro tuto platformu vzniká největší počet pracovních míst (jobů). Jednojádrové procesory, přestože jsou projektem podporovány, nacházejí stále menší uplatnění kvůli potřebě rychlého čtení úloh. Samostatně stojí speciální Big Jobs (BJ), které vyžadují 16 nebo více výpočetních jader/vláken v procesoru.

Nejslibnějšími platformami pro projekt jsou grafické procesorové jednotky ( GPU ). Zvláštností této platformy je, že v GPU je paralelně vykonáváno mnoho vláken, díky čemuž je dosaženo převahy v rychlosti výpočtu nad nejmodernějšími CPU od Intel a AMD . Moderní grafické procesory mají podle organizátorů projektu omezení na prováděné výpočty spojená s jejich užší specializací, nejsou tedy schopny v projektu zcela nahradit klasické procesory. V těchto výpočtech, kde jsou použitelné, však organizátoři projektu hovoří o 40násobné výhodě GPU oproti „průměrnému“ procesoru Intel Pentium 4 a praktické výsledky prvních dnů beta verze klienta ukázaly přibližně 70násobnou výhodu této platformy oproti „průměrnému“ procesoru účastnícímu se projektu.

Klient pro procesory Cell používané v Sony PlayStation 3 byl také zpřístupněn pro otevřené použití . Tyto procesory jsou také vícevláknové (multi-core), což jim dává výhody oproti běžným CPU, které mají v současnosti maximálně 15 jader. 6. listopadu 2012 byla tato část projektu na cca pět let ukončena.

Tvůrci projektu se snaží uživatelům co nejvíce usnadnit připojení k projektu. Pokud dříve bylo pro použití CPU a GPU nutné spustit a nakonfigurovat dva různé klienty, pak od verze 7 může jeden klientský program používat CPU i jeden nebo více kompatibilních GPU nainstalovaných v počítači.

Klientská verze 7.x je dostupná pro nejběžnější operační systémy Windows x86 a x64, Mac OS X (pouze pro procesory Intel), Linux x86 a x64.

Srovnání s jinými molekulárními systémy

Rosetta@home  je distribuovaný výpočetní projekt zaměřený na predikci struktury proteinů a je jedním z nejpřesnějších systémů pro predikci terciární struktury. [17] [18] Protože Rosetta pouze předpovídá konečný složený stav bez modelování samotného procesu skládání, Rosetta@home a Folding@home se zaměřují na různé molekulární problémy. [19] Laboratoř Pande může použít konformační stavy ze softwaru Rosetta v Markovově státním modelu jako výchozí body pro modelování v Folding@home. [20] Algoritmy predikce struktury lze naopak zlepšit pomocí termodynamických a kinetických modelů a aspektů vzorkování pro modelování skládání proteinů. [21] [22] Folding@home a Rosetta@home se tedy vzájemně doplňují. [23]

Týmy CIS v projektu

ruština

• TSC! Rusko (číslo týmu 47191) je nejstarším a nejproduktivnějším ruským týmem v projektu.
• Rusko (číslo týmu 279).
• 22. století (číslo týmu 241477).
• PPRu (číslo týmu 258709).

Poznámky

1. ↑ Folding@home - Licence (downlink) . Získáno 12. července 2009. Archivováno z originálu 16. července 2011. (neurčitý) 
2. ↑ 1 2 3 http://folding.stanford.edu/home/guide
3. ↑ https://www.freshports.org/biology/linux-foldingathome
4. ↑ K 16. červnu 2008 byl celkový počet účastníků projektu 1 006 595 uživatelů (využívajících 3 149 921 procesorů ), přičemž nejbližšího projektu SETI@home se zúčastnilo 834 261 uživatelů . Kapacity obou projektů (k 16. červnu 2008 ) činily 2577 (červenec 2008) a 541 teraflopů .
5. ↑ Graf bitcoinového hashratu . Získáno 25. prosince 2017. Archivováno z originálu 25. prosince 2017. (neurčitý)
6. ↑ Folding@home - Papers . Získáno 2. dubna 2020. Archivováno z originálu dne 28. března 2020. (neurčitý)
7. ↑ Folding@home – Statistiky klienta podle OS . Datum přístupu: 15. května 2013. Archivováno z originálu 28. listopadu 2012. (neurčitý)
8. ↑ Folding@home se pouští do boje proti COVID-19/2019-  nCoV . Získáno 22. března 2020. Archivováno z originálu dne 28. srpna 2020.
9. ↑ Pandelab. Statistiky klientů podle OS . foldingathome.org. Získáno 10. května 2019. Archivováno z originálu dne 08. dubna 2020. (neurčitý)
10. ↑ NVIDIA vyzývá hráče, aby používali své počítače k ​​boji proti COVID-19 . 3DNews - Daily Digital Digest. Získáno 22. března 2020. Archivováno z originálu dne 17. března 2020. (Ruština)
11. ↑ Tisíce těchto počítačů těžily kryptoměny. Nyní pracují na  výzkumu koronaviru . CoinDesk (19. března 2020). Získáno 22. března 2020. Archivováno z originálu dne 22. března 2020.
12. ↑ MTS cloud podpoří projekt Folding@Home s cílem najít lék na nový koronavirus . ServerNews - vše ze světa vysoké moci. Získáno 22. března 2020. Archivováno z originálu dne 20. března 2020. (Ruština)
13. ↑ Více než 400 000 dobrovolníků se zapojilo do hledání léku na koronavirus prostřednictvím projektu Folding@Home . 3DNews - Daily Digital Digest. Získáno 22. března 2020. Archivováno z originálu dne 22. března 2020. (Ruština)
14. ↑ bitcoinové grafy | bitcoinová síť . bitcoincharts.com. Získáno 10. září 2019. Archivováno z originálu 11. září 2019. (neurčitý)
15. ↑ Anton Šilov. Folding@Home dosahuje Exascale: 1 500 000 000 000 000 000 operací za sekundu pro COVID-19 . www.anandtech.com Získáno 27. března 2020. Archivováno z originálu dne 26. března 2020. (neurčitý)
16. ↑ Vzhledem k přání projektu zvýšit velikost úloh a analyzovat delší časy skládání proteinů má rychlost systému větší vliv na rozhodnutí o portování klienta na novou platformu než možný počet systémů, které budou k projektu připojeny. .
17. ↑ Lensink MF, Méndez R., Wodak SJ Docking and scoring protein complexes: CAPRI 3rd Edition  //  Proteins : journal. - 2007. - Prosinec ( roč. 69 , č. 4 ). - str. 704-718 . - doi : 10.1002/prot.21804 . — PMID 17918726 .
18. ↑ Gregory R. Bowman a Vijay S. Pande. Simulované temperování poskytuje pohled na skórovací funkci Rosetta s nízkým rozlišením  // Proteiny: struktura, funkce a  bioinformatika : deník. - 2009. - Sv. 74 , č. 3 . - str. 777-788 . - doi : 10.1002/prot.22210 . — PMID 18767152 .
19. ↑ Gen_X_Accord, Vijay Pande. Folding@home vs. Rosetta@home . Fóra Rosetta@home . University of Washington (11. června 2006). Získáno 6. dubna 2012. Archivováno z originálu 4. srpna 2012. (neurčitý)
20. ↑ TJ Lane (člen laboratoře Pande). Re: Protein se složí za méně než 10 minut . Folding@home . phpBB Group (9. června 2011). Datum přístupu: 26. února 2012. Archivováno z originálu 4. srpna 2012. (neurčitý)
21. ↑ GR Bowman a VS Pande. The Roles of Entropy and Kinetics in Structure Prediction  (anglicky)  // PLoS ONE  : journal / Hofmann, Andreas. - 2009. - Sv. 4 , ne. 6 . — P.e5840 . - doi : 10.1371/journal.pone.0005840 . - . — PMID 19513117 .
22. ↑ Bojan Zagrovic, Christopher D. Snow, Siraj Khaliq, Michael R. Shirts a Vijay S. Pande. Nativní střední struktura v rozvinutém souboru malých proteinů  //  Journal of Molecular Biology : deník. - 2002. - Sv. 323 , č.p. 1 . - S. 153-164 . - doi : 10.1016/S0022-2836(02)00888-4 . — PMID 12368107 .
23. ↑ Vijay Pande. Re: Spolupráce s konkurencí . Folding@home . phpBB Group (26. dubna 2008). Datum přístupu: 26. února 2012. Archivováno z originálu 4. srpna 2012. (neurčitý)

Viz také

• Foldit
• Dobrovolné výpočty
• BOINC
• Levinthalův paradox

Odkazy

• Oficiální stránky Archivováno 21. září 2012.  (Angličtina)
• Ruská verze oficiálních stránek Archivní kopie z 3. srpna 2008 na Wayback Machine
• "První umělý protein vytvořený na světě"  - článek o úspěchu Folding@home
• Srovnání biomedicínských distribuovaných výpočetních projektů
• Kakao Stats  (anglicky)  - podrobné statistiky týmů a účastníků.
• Statistiky ExtremeOverclocking Archivováno 8. prosince 2007 na Wayback Machine  (anglicky)  - podrobné statistiky týmů a účastníků.
• Sergej Viljanov. Folding@home - virtuální bitva o dobro lidstva . 3DNews.ru (2. června 2010). Získáno 4. června 2010. Archivováno z originálu 6. června 2010. (neurčitý)

V sociálních sítích	Cvrlikání Facebook
Foto, video a zvuk	Youtube