Folding home что это
Без малого десять лет назад, в октябре 2000-го, был запущен проект ученых из Стэндфордского университета, получивший название Folding@home. Идея его была насколько благой, настолько и фантастической. Это сейчас мы привыкли ко всяким облачным игрушкам, вроде антивирусов или даже целых компьютеров. А в далеком 2000-м возможность объединиться всем миром и, овладев тайной свертывания молекул белка, одолеть такие страшные недуги, как болезни Паркинсона и Альцгеймера, склероз, коровье бешенство, диабет второго типа, рак и многие, многие другие, казалась настоящим чудом. И сделать-то для этого надо было всего ничего: просто установить на свой компьютер специальную программку, которая будет использовать свободные вычислительные мощности для обработки относительно небольших порций данных, скачиваемых с главного сервера. Когда расчет закончен, результаты закачиваются туда же, и цикл повторяется снова и снова. Учитывая, что у многих компьютеры работали круглосуточно уже тогда, возможность серьезно помочь человечеству, ничего, по сути, не делая, понравилась многим.
Всего с момента старта вычислений клиент Folding@Home был установлен более чем на 4,2 миллиона машин, и на сегодня данный проект является самым мощным в сфере распределенных вычислений, что подтверждает и Книга рекордов Гиннесса.
⇡#Если забыть про цифры
За десять лет Folding@home существенно изменился. Остались в прошлом, прямо скажем, недостаточно качественные версии клиента, имеющие привычку рушиться и уносить с собой результаты расчетов за сутки. Нынешние версии, как для CPU, так и для GPU, довольно стабильны, и сейчас не услышишь историй, как десять crash подряд заставили пламенного альтруиста плюнуть на благо человечества и покинуть проект. Остались в прошлом и подозрения, что под видом борьбы с раком идет расчет какой-нибудь гадости, вроде нового вида бактериологического оружия: практически все данные проекта поступают в открытом виде, и если бы там пряталось что-то нехорошее, это давно бы вычислили. В конце концов, нигде нет столько параноиков, как в тусовке альтруистов.
Но может быть, работы настолько глубоки, что количество не имеет никакого значения? Если вы в достаточной мере владеете научным английским и разбираетесь в биологии, можете ответить на этот вопрос сами, ознакомившись с кратким описанием каждой работы. К сожалению, автор этой статьи, не может похвастаться такими знаниями, и ему пришлось прибегнуть к консультации профессора кафедры биомедицинского инжиниринга из Ben-Gurion University of the Negev (Израиль), давшего ее на условиях анонимности. По мнению профессора, если сравнить проект с попыткой понять принцип работы автомобиля, сейчас можно было бы говорить о постижении причин, из-за которых колеса сделали круглыми, а не квадратными. Но есть еще некоторые сомнение по поводу восьмиугольников. Все же остальное, от устройства двигателя внутреннего сгорания и климат-контроля до формулы краски кузова, не изучено вообще никак. Тем не менее, профессор считает Folding@home достаточно полезным и даже рекомендует подключаться к нему своим студентам. Парадокс? Ничуть не бывало. «Folding@home сильно напоминает тыкание пальцем в небо. Но иногда в науке это срабатывает, плюс нельзя переоценить важность чувства причастности к важному делу, возникающего у молодых исследователей. Да и палец сейчас стал таким мощным, что того и глядишь, попадет в нужное место».
PC-геймеры Reddit объединяют свои вычислительные мощности вокруг проекта Folding@Home для борьбы с COVID-19
Модераторы сабреддита «PC Master race» призвали владельцев мощных игровых видеокарт присоединиться к научным облачным вычислениям Стэнфордского проекта Folding@Home, который прямо сейчас занимается расчетом моделей сразу по восьми направлениям для борьбы с COVID-19. Инициативу сообщества Reddit уже поддержала компания Nvidia, которая призвала через твиттер своих потребителей предоставить ученым вычислительные мощности своих видеокарт:
Важно отметить, что сабреддит «PC Master race» не пытается хайпануть на теме коронавируса: поддержка Folding@Home и первый систематизированный мега-тред, посвященный проекту, был опубликован еще 4 месяца назад, когда о коронавирусе даже не слышали. Кроме того, пользователи упоминали F@H в сабреддите на протяжении последних пяти лет.
Как принять участие в коллективных вычислениях, даже если вам плевать на COVID-19 и вы хотите, чтобы побыстрее нашлось лекарство от рака — под катом.
Для того, чтобы принять участие в вычислениях и поддержать ученых собственными мощностями, у вас есть три варианта.
Первый: присоединиться к вычислительной реддит-группе сабреддита «PC Master race».
Второй: ввести конкретный код интересующего исследования и считать самостоятельно, по выбранному направлению.
Вариант для тех, кому плевать на COVID-19: выбрать из четырех предлагаемых направлений (рак, альцгеймер и т.д.) и считать там.
Для того чтобы стать часть вычислительной группы, потребуется установить на ПК специальное программное обеспечение F@H. Полный перечень инсталляторов можно забрать тут. Сейчас из коробки поддерживаются Windows 10, MacOS, Ubuntu, CentOS, Fedora, RedHat, Debian и Mint. Также стоит ознакомиться с этой статьей и ранее упоминаемым тредом на самом Reddit. Для интересующихся — репозиторий на GitHub.
Чтобы вы не тратили время: для того чтобы подключиться к вычислениям, надо указать код проекта (расчетной группы) в настройках ПО F@H. Разработчики предлагают использовать веб-интерфейс, но стабильным его назвать можно с большим трудом. В конфигурации клиента в поле «Team number» вводим код группы Reddit, которая считает все подряд, либо конкретного вычисления по COVID.
14530/14531: Coronavirus SARS-CoV-2 (COVID-19 causing virus) protease — potential drug target
14328: Coronavirus SARS-CoV-2 (COVID-19 causing virus) protease — potential drug target
11741: Coronavirus SARS-CoV-2 (COVID-19 causing virus) receptor binding domain in complex with human receptor ACE2.
11746: Coronavirus SARS-CoV-2 (COVID-19 causing virus) receptor binding domain in complex with human receptor ACE2 (alternative structure to 11741).
11742: Coronavirus SARS-CoV-2 (COVID-19 causing virus) protease in complex with an inhibitor.
11743: Coronavirus SARS-CoV-2 (COVID-19 causing virus) protease – potential drug target.
11744: Coronavirus SARS-CoV (SARS causing virus) receptor binding domain trapped by a SARS-CoV S230 antibody.
11745: Coronavirus SARS-CoV (SARS causing virus) receptor binding domain mutated to the SARS-CoV-2 (COVID-19 causing virus) trapped by a SARS-CoV S230 antibody.
Для мощных рабочих станций с видеокартами последнего поколения, либо с полноценными ригами на GPU, рекомендуется получить персональный ключ, связавшись со Стэнфордом. Это позволит оптимизировать нагрузку и вычисления.
Важно! Изначально вам может показаться, что FAHControl не подает признаков жизни и на автоматических настройках все сломалось. Если так, то вы, скорее всего, столкнулись с теми же проблемами, что и редакция блога: очень долгое получение задания. После нескольких сессий и подключений ПО наконец-то должно получить данные для расчета и ваша видеокарта все же займется работой.
В Folding@Home насчитывается уже 23 проекта по исследованию COVID-19. Подключились геймеры
На прошлой неделе основатели Стэнфордского проекта Folding@Home предложили добровольцам объединить процессорные мощности в общей системе для исследования COVID-19. Данные, поступающие от проекта, будут оперативно направлять в лаборатории по всему миру.
В рамках проекта распределенных вычислений уже добавлено 23 новых проекта. Folding@Home позволяет исследователям использовать пожертвованные циклы CPU и GPU для имитации сворачивания белка.
Изначально было добавлено три новых проекта (11741, 11742 и 11743). Затем исследователи из Мемориального онкологического центра Слоана Кеттеринга, Вашингтонского университета в Сент-Луисе и Университета Темпл добавили еще 20 проектов.
Вот текущие идентификаторы проекта Folding@Home, которые соответствуют исследованию COVID-19: 11741, 11742, 11743, 11744, 11745, 11746, 11747, 11748, 11749, 11750, 11751, 11752, 11759, 11760, 11761, 11762, 11763, 11764, 14328, 14329, 14530, 14531 и 14532.
Чтобы начать работу с Folding@Home, нужно загрузить клиент Folding@Home и установить его. Клиент будет автоматически настроен для легкого использования ресурсов процессора ПК для выполнения сворачивания белка при входе в Windows. Графический процессор будет использоваться только в том случае, если поддерживается его аппаратное и программное обеспечение. При желании увеличить нагрузку на процессор и графический процессор можно щелкнуть правой кнопкой мыши значок Folding@Home в своей системе Windows и выбрать уровни «Легкий», «Средний» или «Полный». Однако, чем выше интенсивность, тем медленнее будет работать компьютер, тем больше тепла он будет генерировать и тем больше электроэнергии будет использовать.
Чтобы проверить, над каким проектом работает ПК, или изменить некоторые настройки программы через веб-интерфейс, можно выбрать опцию «Веб-контроль», как показано на рисунке. Это откроет веб-страницу, показывающую текущую работу.
Между тем модераторы сабреддита «PC Master race» призвали владельцев мощных игровых видеокарт присоединиться к Folding@Home. Компания Nvidia также обратилась к потребителям с призывом предоставить ученым вычислительные мощности своих видеокарт.
Folding@Home достиг мощности вместе взятых 7 лучших суперкомпьютеров из Top500, у проекта уже более 400 тыс. участников
Согласно информации издания Tom’s Hardware, научный проект распределенных вычислений Folding@Home с каждым днем наращивает свои мощности для исследования коронавируса (COVID-19). Благодаря большому росту добровольцев, которые подключились к проекту за последние две недели, проект Folding@Home теперь достиг 470 петафлопс вычислительных мощностей. А это в два раза больше, чем у Summit, самого быстрого суперкомпьютера в мире, по данным Top500 лучших суперкомпьютеров. Текущие возможности Folding@Home сопоставимы с суммарной мощностью семи лучших суперкомпьютеров мира вместе взятых. Оценочные данные о количестве пожертвованных пользователями для исследований ядер СPU/GPU: более 27 млн.
В текущей сложной ситуации во время эпидемии коронавируса уже более четырехсот тысяч добровольцев пожертвовали свои вычислительные ресурсы, чтобы помочь в изучении коронавируса (COVID-19). Сейчас проект Folding@Home занимается расчетом моделей сразу по нескольким направлениям для борьбы с COVID-19.
В рамках проекта распределенных вычислений уже добавлено двадцать три новых подпроекта. Folding@Home позволяет исследователям использовать пожертвованные циклы CPU и GPU, например, для изучения работы молекул белка, участвующего в подавлении COVID-19 иммунной системой. Также все данные, полученные в результате работы проекта Folding@Home, оперативно отправляются в исследовательские лаборатории по всему миру для анализа и изучения.
На данный момент в этих экспериментах по поиску лекарства от коронавируса с помощью Folding@Home участвуют лаборатории Bowman lab, Chodera lab, Voelz lab. Их текущие проекты направлены на исследование процессов взаимодействия короновируса с рецептором ACE2, который присутствует в организме человека, и через который вирус проникает в клетки. Список научных лабораторий и исследователей, работающих с проектом Folding@Home постоянно пополняется.
20 марта 2020 года руководитель инициативы Folding@Home Грегори Боуман (Gregory Bowman) на ресурсе Reddit рассказал, что за последние две недели количество участников проекта выросло на 1200 %.
«У нас было около тридцати тысяч активных пользователей до начала пандемии коронавируса. Но за последние две недели еще более четырехсот тысяч добровольцев присоединились к проекту Folding@Home», — написал Грегори Боуман в Reddit.
Текущая статистика и информация о количестве занятых в проекте ресурсах доступна на том портале.
Чтобы помочь исследователям в изучении коронавируса, необходимо скачать клиент Folding@Home на свой компьютер. Полный перечень альтернативных инсталляторов находится на этой странице проекта. В настоящее время поддерживаются ОС Windows 10, MacOS, Ubuntu, CentOS, Fedora, RedHat, Debian и Mint. Вдобавок у проекта есть репозиторий на GitHub. Руководство по установке и настройке клиента Folding@Home.
«Данные, которые вы помогаете нам генерировать, будут быстро и открыто распространяться в рамках открытого научного сотрудничества множества лабораторий по всему миру», — пояснил глава проекта Грегори Боуман, который кстати является биохимиком и работает в Университете Вашингтона в Сент-Луисе.
Для мощных рабочих станций с видеокартами последнего поколения, либо с полноценными ригами на GPU, рекомендуется получить персональный ключ, связавшись со специалистами проекта Folding@Home. Это позволит оптимизировать нагрузку и вычисления.
«За три прошлых года огромное количество людей внесли свой вклад в проект Folding@Home. По нашим данным в нем в разное время принимали активное участие почти два миллиона пользователей, согласно данным нашего сервера статистики. Спасибо всем, кто вносит вклад в проект Folding@Home! За эти годы вы помогли реализовать много удивительных научных достижений, которые просто были бы невозможны без вашей помощи. Сейчас мы все вместе занимаемся исследованиями для борьбы с COVID-19», — заявил представитель проекта Folding@Home.
«Это громадные расчеты, и каждый может немного помочь. Каждая симуляция, которую вы запускаете, похожа на покупку лотерейного билета. Чем больше билетов мы купим, тем больше у нас шансов выиграть джекпот», — подытожил Боуман.
Ранее 13 марта 2020 года компания Nvidia призвала через твиттер своих пользователей предоставить для проекта Folding@Home вычислительные мощности их видеокарт:
Nvidia поддержали не только обычные пользователи, но даже IT-компании. Например, МТС предоставил для проекта Folding@Home свои облачные ресурсы, выделив для этого несколько графических ускорителей NVIDIA Tesla V100d 32Gb, объединенных высокоскоростной сетью 100 Гбит. «В текущей ситуации важно объединять усилия, чтобы сохранить жизни и здоровье людей. Мы решили присоединиться к проекту, который работает над изучением вируса COVID-19 и поиском лекарства от него», — объяснил Олег Мотовилов, директор облачного направления МТС.
С конца января 2020 года и по настоящее время альтернативный проект распределенных вычислений Rosetta@home также подключился к борьбе с коронавирусом. «Мы рады сообщить, что набор молекулярного моделирования Rosetta недавно использовался для точного прогнозирования структуры важного белка коронавируса в атомном масштабе за несколько недель до того, как его можно было измерить в лаборатории. В настоящее время знания, полученные при изучении этого вирусного белка, используются для руководства по разработке новых вакцин и противовирусных препаратов», — написали представители проекта Rosetta@home. С момента выпуска последовательностей генома SARS-CoV-2 в конце января 2020 года, ряд важных белков коронавируса был смоделирован на компьютерах добровольцев Rosetta@home. Список этих белков предоставлен Сиэтлским центром структурной геномики по инфекционным заболеваниям (SSGCID).
Folding@home приглашает владельцев смартфонов Sony помочь в борьбе с тяжёлыми недугами
Стэндфордский университет и корпорация Sony выпустили мобильное приложение, при помощи которого владельцы смартфонов Xperia могут подключиться к сети распределённых вычислений Folding@home.
Проект Folding@Home был запущен Стэндфордским университетом ещё в 2000 году. Цель инициативы — компьютерное моделирование процессов свёртывания и развёртывания молекул белка. Результаты исследований должны помочь в изучении причин возникновения болезней, вызываемых дефектными белками. Это, в частности, болезнь Альцгеймера, Паркинсона, коровье бешенство, склероз и различные формы онкологических заболеваний.
Изначально в проекте Folding@Home были задействованы только пользователи персональных компьютеров. В 2007 году возможность внести свой вклад в изучение тяжёлых недугов получили владельцы консолей PlayStation 3, но в 2012-м поддержка этого направления была прекращена.
Теперь Sony приглашает подключиться к Folding@Home обладателей своих смартфонов. Для этого необходимо загрузить и установить специальное мобильное приложение, которое будет задействовать вычислительные ресурсы сотового аппарата во время простоя на подзарядке (при 100-процентном заряде аккумулятора).
В настоящее время мобильное приложение Folding@Home можно использовать на аппаратах Xperia Z Series, Xperia T3, T2 Ultra, M2 Aqua и C3. Позднее появится поддержка любых устройств на базе Android 4.4 и выше.