Folding@home

Folding@Home (F@H, FAH) — проект распределённых вычислений для проведения компьютерного моделирования свёртывания молекул белка. Проект запущен 1 октября2000 года учёными из Стэнфордского университета. По состоянию на июль2008 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 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].

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.

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 блокчейнеEthereum — 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.

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 SonyPlayStation 3. Эти процессоры также являются многопоточными (многоядерными), что даёт им преимущества над обычными CPU, которые пока имеют максимум 15 ядер. 6 ноября 2012 года после 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.

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]

AlphaFold — разработка Google DeepMind на основе искусственного интеллекта, направленная на предсказание пространственной структуры белка^[24]. В 2020 году некоторые исследователи отметили, что точность результатов недостаточно высока для трети прогнозов и что нет оснований считать решённой проблему сворачивания белка^[25]. Но другие авторы выражали оптимизм, считая что достигнутого уже достаточно для практического применения, например, чтобы разобраться в механизмах некоторых болезней и создать для них лекарства^[26]. Руководители разработки AlphaFold Демис Хассабис и Джон Джампер были удостоены Нобелевской премии по химии 2024 года^[27].

• AlphaFold
• Foldit
• Парадокс Левинталя

• Официальный сайтАрхивировано 21 сентября 2012 года. (англ.)
• Русская версия официального сайтаАрхивная 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 statsАрхивная 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.).

Вы можете помочь проекту, расширив текущую статью с помощью перевода