Folding@home

Folding@Home (F@H, FAH) er et distribueret computerprojekt til computersimulering af proteinfoldning . Projektet blev lanceret den 1. oktober 2000 af forskere fra Stanford University . Fra juli 2008 var  det det største distribuerede computerprojekt, både hvad angår strøm og antal deltagere [4] . I 2017 blev Bitcoin det største distribuerede computerprojekt og overhalede Folding@Home [5] .

Når det var afsluttet, blev Genome@home-projektet knyttet til Folding@home.

Projektets formål og betydning

Målet med projektet er at opnå en bedre forståelse af årsagerne til sygdomme forårsaget af defekte proteiner, såsom Alzheimers , Parkinsons , type 2-diabetes , Creutzfeldt-Jakobs sygdom (kogalskab), sklerose og forskellige former for kræft , ved at modellere processerne ved foldning/udfoldning af proteinmolekyler . Til dato har Folding@home-projektet med succes simuleret processen med at folde proteinmolekyler over 5-10 µs, hvilket er tusindvis af gange mere end tidligere modelleringsforsøg.

I 2007 opnåede projektet modellering af proteinfoldning på et millisekunds tidsinterval (NTL9 protein), i 2010 - på et 10 millisekunders tidsinterval (ACBP).

Ifølge resultaterne af eksperimentet blev mere end 212 videnskabelige artikler offentliggjort [6] .

Funktionsprincipper

Til at udføre beregninger bruger Folding@home ikke en supercomputer , men computerkraften fra hundredtusindvis af personlige computere fra hele verden. For at deltage i projektet skal en person downloade et lille klientprogram. Folding@Home-klientprogrammet kører i baggrunden og udfører kun beregninger, når processorressourcerne ikke udnyttes fuldt ud af andre applikationer.

Folding@home-klientprogrammet opretter periodisk forbindelse til serveren for at modtage den næste del af data til beregninger. Efter afslutningen af ​​beregningerne sendes deres resultater tilbage.

Projektdeltagere kan se statistikken over deres bidrag. Hver deltager kan køre klientprogrammet på en eller flere computere, kan tilslutte sig et af holdene.

Nuværende situation

Pr. 4. februar 2015 var omkring 8,2 millioner kerner aktive i Folding@Home-projektet [7] . Den samlede præstation var 9,3 petaflops .

I 2007 anerkendte Guinness Book of Records Folding@Home-projektet som det mest kraftfulde distribuerede computernetværk.

I de senere år er interessen for projektet faldet på grund af den øgede popularitet af cryptocurrency mining, som giver dig mulighed for at modtage en hypotetisk indkomst og betale udstyret tilbage på få år.

Den 27. februar 2020 annoncerede Gregory Bowman, at Folding@Home-projektet slutter sig til 2019-nCoV-coronavirusundersøgelsen [8] .

I begyndelsen af ​​marts 2020 var den samlede regnekraft for Folding@Home-projektet 98,7 petaflops [9] .

For 2020 var der 4 projekter (opgavetyper) i F@H til CPU'en og 24 til GPU'en.

Den 14. marts 2020 opfordrede Nvidia spillere til at bruge kraften fra deres hjemmecomputere til at bekæmpe coronavirus [10] . Et par dage senere meddelte CoreWeave, den største amerikanske minearbejder på Ethereum blockchain, at den deltog i kampen mod coronavirus [11] . Den russiske telegigant MTS stod heller ikke ved siden af ​​og annoncerede, at dens cloud-ressourcer ville blive dirigeret til Folding@Home-projektet for at fremskynde arbejdet med at finde en kur mod den nye coronavirus [12] .

Fire uger efter inddragelsen af ​​F@H i kampen mod coronavirus rapporterede Greg Bowman, at 400.000 frivillige rundt om i verden havde tilsluttet sig projektet [13] . Med tilgangen af ​​nye brugere efter meddelelsen om, at F@H melder sig ind i kampen mod den nye coronavirus, er projektets kapacitet øget til 470 petaflops. Folding@Home-projektet kan således kaldes den mest kraftfulde supercomputer i verden, kun næst efter Bitcoin , hvis kraft er 80.704.291 [14] petaflops. Til sammenligning er den første linje på verdensranglisten over TOP500 supercomputere besat af Summit -systemet med en teoretisk topydelse på omkring 200 petaflops.

Den 26. marts 2020 oversteg netværkets samlede regnekraft 1,5 exaflops, hvilket næsten svarer til den samlede ydeevne for alle supercomputere på TOP500 verdensranglisten  - 1,65 exaflops. [femten]

Den 26. april 2020 oversteg netværkets samlede computerkraft 2,7 exaflops.

Den 5. april 2021 faldt netværkets samlede regnekraft til 0,197 exaflops.

Nuværende og fremtidige platforme for projektet

Deltagere i ethvert distribueret computerprojekt stræber altid efter at udvide det til både nuværende og nye lovende platforme. Det gælder selvfølgelig også for Folding@Home, men for at oprette en klient til en ny platform, evalueres hver platform ud fra to simple parametre [16] :

• hastigheden af ​​systemerne på den nye platform;
• antallet af systemer på en given platform, der potentielt er i stand til at koble sig på projektet.

Hovedplatformen for projektet fra begyndelsen af ​​2013 er multi-core pc-processorer ( CPU'er ). Det største antal job (jobs) er dannet til denne platform. Single-core processorer, selvom de understøttes af projektet, finder mindre og mindre brug på grund af behovet for hurtigt at læse job. Fra hinanden står specielle Big Jobs (BJ), som kræver 16 eller flere beregningsmæssige kerner/tråde i processoren.

De mest lovende platforme for projektet er grafikbehandlingsenheder ( GPU'er ). Det særlige ved denne platform er, at mange tråde udføres parallelt i GPU'en, på grund af hvilken overlegenhed i beregningshastighed over de mest moderne CPU'er fra Intel og AMD opnås . Ifølge arrangørerne af projektet har moderne grafikprocessorer begrænsninger på de udførte beregninger forbundet med deres snævrere specialisering, så de er ikke i stand til helt at erstatte konventionelle processorer i projektet. Men i disse beregninger, hvor de er anvendelige, taler projektarrangørerne om en 40-dobbelt fordel ved GPU'en i forhold til den "gennemsnitlige" Intel Pentium 4-processor , og de praktiske resultater af de første dage af betaversionen af ​​klienten viste en ca. 70 gange fordel ved denne platform i forhold til den "gennemsnitlige" processor, der deltager i projektet.

En klient til de celleprocessorer , der blev brugt i Sony PlayStation 3 , blev også gjort tilgængelig til åben brug . Disse processorer er også multi-threaded (multi-core), hvilket giver dem fordele i forhold til konventionelle CPU'er, som i øjeblikket har maksimalt 15 kerner. Den 6. november 2012 blev denne del af projektet afsluttet i cirka fem år.

Skaberne af projektet stræber efter at gøre det så nemt som muligt for brugerne at forbinde til projektet. Hvis det tidligere, for at bruge CPU'en og GPU'en, var nødvendigt at starte og konfigurere to forskellige klienter, så fra version 7, kan et klientprogram bruge både CPU'en og en eller flere kompatible GPU'er installeret på computeren.

Klientversion 7.x er tilgængelig til de mest almindelige operativsystemer Windows x86 og x64, Mac OS X (kun for Intel-processorer), Linux x86 og x64.

Sammenligning med andre molekylære systemer

Rosetta@home  er et distribueret computerprojekt rettet mod forudsigelse af proteinstruktur og er et af de mest nøjagtige systemer til forudsigelse af tertiær struktur. [17] [18] Fordi Rosetta kun forudsiger den endelige foldede tilstand uden at modellere selve foldningsprocessen, fokuserer Rosetta@home og Folding@home på forskellige molekylære spørgsmål. [19] Pande-laboratoriet kan bruge de konformationelle tilstande fra Rosetta-softwaren i Markov-tilstandsmodellen som udgangspunkt for modellering i Folding@home. [20] Omvendt kan strukturforudsigelsesalgoritmer forbedres ved hjælp af termodynamiske og kinetiske modeller og prøveudtagningsaspekter til at modellere proteinfoldning. [21] [22] Således komplementerer Folding@home og Rosetta@home hinanden. [23]

CIS-teams i projektet

Russisk

• TSC! Rusland (holdnummer 47191) er det ældste og mest produktive russiske hold i projektet.
• Rusland (holdnummer 279).
• 22 århundrede (holdnummer 241477).
• PPRu (holdnummer 258709).

Noter

1. ↑ Folding@home - Licens (downlink) . Hentet 12. juli 2009. Arkiveret fra originalen 16. juli 2011. (ubestemt) 
2. ↑ 1 2 3 http://folding.stanford.edu/home/guide
3. ↑ https://www.freshports.org/biology/linux-foldingathome
4. ↑ Pr . 16. juni 2008 var det samlede antal projektdeltagere 1.006.595 brugere (ved brug af 3.149.921 processorer ), mens 834.261 brugere deltog i det nærmeste SETI@home-projekt . Kapaciteten for begge projekter (pr . 16. juni 2008 ) beløb sig til henholdsvis 2577 (juli 2008) og 541 teraflops .
5. ↑ Bitcoin Hashrate-diagram . Hentet 25. december 2017. Arkiveret fra originalen 25. december 2017. (ubestemt)
6. ↑ Folding@home - Papirer . Hentet 2. april 2020. Arkiveret fra originalen 28. marts 2020. (ubestemt)
7. ↑ Folding@home - Klientstatistik efter OS . Dato for adgang: 15. maj 2013. Arkiveret fra originalen 28. november 2012. (ubestemt)
8. ↑ Folding@home tager kampen op mod COVID-19/2019-  nCoV . Hentet 22. marts 2020. Arkiveret fra originalen 28. august 2020.
9. ↑ Pandelab. Klientstatistik efter OS . foldingathome.org. Hentet 10. maj 2019. Arkiveret fra originalen 08. april 2020. (ubestemt)
10. ↑ NVIDIA opfordrer spillere til at bruge deres pc'er til at bekæmpe COVID-19 . 3DNews - Daily Digital Digest. Hentet 22. marts 2020. Arkiveret fra originalen 17. marts 2020. (Russisk)
11. ↑ Tusindvis af disse computere udvindede kryptovaluta. Nu arbejder de på coronavirus-  forskning . CoinDesk (19. marts 2020). Hentet 22. marts 2020. Arkiveret fra originalen 22. marts 2020.
12. ↑ MTS-skyen vil understøtte Folding@Home-projektet for at finde en kur mod den nye coronavirus . ServerNews - alt fra en verden af ​​høj magt. Hentet 22. marts 2020. Arkiveret fra originalen 20. marts 2020. (Russisk)
13. ↑ Mere end 400.000 frivillige deltog i søgen efter en kur mod coronavirus gennem Folding@Home-projektet . 3DNews - Daily Digital Digest. Hentet 22. marts 2020. Arkiveret fra originalen 22. marts 2020. (Russisk)
14. ↑ Bitcoincharts | bitcoin netværk . bitcoincharts.com. Hentet 10. september 2019. Arkiveret fra originalen 11. september 2019. (ubestemt)
15. ↑ Anton Shilov. Folding@Home når Exascale: 1.500.000.000.000.000.000 operationer pr. sekund for COVID-19 . www.anandtech.com Hentet 27. marts 2020. Arkiveret fra originalen 26. marts 2020. (ubestemt)
16. ↑ På grund af projektets ønske om at øge jobstørrelsen og analysere længere proteinfoldningstider, har systemets hastighed en stærkere indflydelse på beslutningen om at portere klienten til en ny platform end det mulige antal systemer, der vil blive forbundet til projektet .
17. ↑ Lensink MF, Méndez R., Wodak SJ Docking og scoring af proteinkomplekser: CAPRI 3rd Edition  //  Proteins : journal. - 2007. - December ( bind 69 , nr. 4 ). - S. 704-718 . - doi : 10.1002/prot.21804 . — PMID 17918726 .
18. ↑ Gregory R. Bowman og Vijay S. Pande. Simuleret temperering giver indsigt i Rosetta-scoringsfunktionen med lav opløsning  // Proteins: Structure, Function, and  Bioinformatics : journal. - 2009. - Bd. 74 , nr. 3 . - s. 777-788 . - doi : 10.1002/prot.22210 . — PMID 18767152 .
19. ↑ Gen_X_Accord, Vijay Pande. Folding@home vs. Rosetta@home . Rosetta@home- fora . University of Washington (11. juni 2006). Hentet 6. april 2012. Arkiveret fra originalen 4. august 2012. (ubestemt)
20. ↑ TJ Lane (medlem af Pande-laboratoriet). Re: Kursus kornet Proteinfoldning på under 10 minutter . Folding@home . phpBB Group (9. juni 2011). Dato for adgang: 26. februar 2012. Arkiveret fra originalen 4. august 2012. (ubestemt)
21. ↑ GR Bowman og VS Pande. Entropi og kinetiks roller i strukturforudsigelse  (engelsk)  // PLoS ONE  : journal / Hofmann, Andreas. - 2009. - Bd. 4 , nr. 6 . — P.e5840 . - doi : 10.1371/journal.pone.0005840 . - . — PMID 19513117 .
22. ↑ Bojan Zagrovic, Christopher D. Snow, Siraj Khaliq, Michael R. Shirts og Vijay S. Pande. Native-like Mean Structure in the Unfolded Ensemble of Small Proteins  //  Journal of Molecular Biology : journal. - 2002. - Bd. 323 , nr. 1 . - S. 153-164 . - doi : 10.1016/S0022-2836(02)00888-4 . — PMID 12368107 .
23. ↑ Vijay Pande. Re: samarbejde med konkurrence . Folding@home . phpBB Group (26. april 2008). Dato for adgang: 26. februar 2012. Arkiveret fra originalen 4. august 2012. (ubestemt)

Se også

• Fold det
• Frivillige beregninger
• BOINC
• Levinthals paradoks

Links

• Officiel side Arkiveret 21. september 2012.  (Engelsk)
• Russisk version af det officielle websted Arkivkopi af 3. august 2008 på Wayback Machine
• "Verdens første kunstige protein skabt"  - en artikel om succesen med Folding@home
• Sammenligning af biomedicinske distribuerede computerprojekter
• Kakao Stats  (engelsk)  - detaljerede statistikker om hold og deltagere.
• ExtremeOverclocking-statistikker Arkiveret 8. december 2007 på Wayback Machine  (engelsk)  - detaljerede statistikker om hold og deltagere.
• Sergei Vilyanov. Folding@home - en virtuel kamp for menneskehedens bedste . 3DNews.ru (2. juni 2010). Hentet 4. juni 2010. Arkiveret fra originalen 6. juni 2010. (ubestemt)

I sociale netværk	Twitter Facebook
Foto, video og lyd	Youtube