Один из крупнейших в мире проектов распределённых вычислений — Folding@home запустил проект для борьбы с COVID-19
Folding@home — это проект распределённых вычислений запущенный в 2000 году учёными из Стенфордского университета. Статья на вики.
Для того чтобы присоединиться вам нужен компьютер с видеокартой(вычисления конкретно для COVID-19 ведутся на видеокарте, на CPU производятся вычисления другого рода). На сайте Folding@home скачиваем клиент и устанавливаем его. Во время установки обратите внимание на галочку с автоматическим запуском программы при загрузке ОС.
После запуска софта у вас открывается веб панель.
В вебпанели вы можете настроить насколько интенсивно будут проходить вычисления, будут ли они проходить всегда или только тогда когда компьютером не пользуются. Закрытие вебпанели не приводит к приостановке вычислений.
Как отключить вычисления не связанные с COVID-19
Folding@home производит множество вычислений, если вы хотите помочь только проекту по борьбе с коронавирусом — следуйте инструкции ниже.
Находим в трее иконку клиента FAH, жмём по нему правой кнопкой мыши и выбираем Advanced Control.
Что такое майнинг? Эволюция folding@home или основы блокчейн
Майнинг — слово которое мелькает в новостных сводках уже не реже чем курс доллара или политическая обстановка в мире. Буквально несколько лет назад о том, что такое майнинг знали только продвинутые специалисты в IT индустрии. Именно они рассказывали своим друзьям и знакомым о таких загадочных понятиях как Bitcoin, блокчейн и майнинг. Постепенно эти определения из разряда мифологии начали перемещаться в обиход обычных людей. Всё больше и больше пользователей начали интересоваться, что такое майнинг, как им заниматься, и можно ли с этого заработать денег. В итоге дело дошло до того, что на данный момент о майнинге можно услышать даже из ежедневных сводок новостей с федеральных каналов российского телевидения.
Так что же это такое, майнинг? Почему в последние годы все буквально ринулись скупать видеокарты, вкладывая в это дело очень большие деньги. Порой даже рисковать не только всем своим состоянием, но и заемными средствами, говоря проще, набирая кредиты.
На эти вопросы мы сегодня и постараемся ответить.
Часть 1 — распределение вычислений.
Майнинг, то есть процесс добычи криптовалют, стал очень популярным в последние годы, однако сам он появился задолго до этого. Ажиотаж, вызванный вокруг него в 2017 — 2018 годах — это уже вторая по счёту волна. Впервые майнинг стал массовым явлением в 2010-2011 годах, ровно через год после добычи первого биткоина. Для того чтобы полностью понять картину происходящего необходимо перенестись на несколько лет ранее, а точнее в начало двухтысячных годов, когда персональные компьютеры пользователей впервые начали использоваться в специализированных задачах.
Любой персональный компьютер по сути является большим и мощным калькулятором, который занимается тем, что просчитывает те или иные действия, формулы, расчёты. Даже когда вы просто водите мышкой по экрану, процессор выполняет просчеты ее координат, то есть совершает математические действия. Итак во всём, начиная от работы в Microsoft Word и заканчивая играми.
Все эти математические расчёты могут быть, как простыми, так и сложными. Для первых хватит мощности обычного процессора, а вот уже для более сложных расчетов требуется суперкомпьютеры, которые занимают целые ангары, потребляют киловатты электроэнергии и выделяет большое количество тепла.
На этих монстрах ученые производили сложные вычисления формул лекарственных препаратов, конструкции мостов, ядерные реакции и так далее. Однако, настал момент когда даже самые мощные суперкомпьютеры стали не в силах выполнить поставленные задачи. Имеющегося уровня производительности стало катастрофически не хватать, либо же, для обеспечения необходимого уровня производительности требовалось привлечение слишком больших денежных средств. Выделение подобных сумм, оказались не в состоянии потянуть даже самые крупные мировые университеты. И в этот момент, ученым и энтузиастам, в голову пришла очень хорошая мысль. По всему миру насчитываются миллионы компьютеров, суммарная мощность которых сопоставима с одним, а может быть и несколькими суперкомпьютерами. При этом для их работы не требуются долгие месяцы предварительных разработок, строительство ангаров, и выделение больших электрических мощностей.
Так зародился один из самых популярных проектов по распределенным вычислениям folding@home.
Распределенные вычисления — это один из множества способов обработки больших массивов данных, которые делятся на множество маленьких частей и рассылаются пользователям для обработки.
Проект распределенных вычислений под названием folding@home был запущен 1 октября 2000 года. Его основателями стали ученые из стэнфордского университета, а непосредственным руководителем профессор Виджей Панде. На тот момент данный проект стал революционным, ничего похожего в мире тогда не существовало. Главная цель проекта folding@home — моделирование сложных процессов свертывания и развертывания молекулы белка. Это очень помогло ученым приблизиться к пониманию процессов возникновения обширного списка болезней. Среди них были такие диагнозы как: болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона, болезнь Хантингтона и так далее.
Для того чтобы присоединиться к команде единомышленников от пользователей не требовалось ничего сверхсложного. Работает folding@home довольно просто. Пользователи скачивают необходимое программное обеспечение, своего рода клиент, который сам в автоматическом режиме выполняет все необходимые действия. Единственное, зачем необходимо следить участникам распределённых вычислений, это работоспособность их оборудования.
Многим пользователям проект folding@home запомнился одним примечательным случаем. Когда данный проект принёс непосредственную пользу, а точнее выздоровление жене одного из участников. История умалчивает название конкретной болезни, поразившей девушку, однако одно известно точно. В определенный момент врачи попросили родственников помочь им в разработке лекарства, у них не было возможности быстро посчитать все необходимые формулы, которые бы помогли синтезировать препарат и спасти девушке жизнь. Тогда-то folding@home и пришел на помощь, молодой человек, участник данного проекта, купил около двух сотен видеокарт и заставил их рассчитывать необходимые формулы. В итоге всё закончилось очень хорошо, лекарство было найдено, оно спасло не только жизнь героев данной истории, но и множество других людей по всему миру.
В первые несколько лет никакого финансового вознаграждения участники folding@home не получали, они работали благодаря своему энтузиазму, и большому спасибо от ученых со всего мира. Однако позднее у данного проекта появилась своя криптовалюта, которой заказчики (ученые, разработчики лекарств и т.д.) расплачиваются с майнерами, хотя это определение мало подходит к участникам folding@home. Монета называется FoldingCoin, причем у нее даже есть свой слоган — Mine Medicine, Not Hashes (майни лекарства, а не хеши). Однако привлекательность данного проекта, как альтернативы традиционному майнингу, пока полностью не подтверждена.
Если перейти к более конкретным цифрам, то на конец 2012 года в системе folding@home работало около 250.000 процессоров, 22.000 видеокарт и почти 20.000 игровых приставок Sony PlayStation 3. Вся эта армада процессоров, видеокарт и игровых приставок обеспечивала уровень производительности около 6 ПетаФлопс, для сравнения один из немецких суперкомпьютеров «SuperMuc», на тот момент выдавал около 3 ПетаФлопс. А несколькими годами ранее данный проект даже попал в книгу рекордов Гиннеса, как самая мощная сеть распределенных вычислений.
Часть 2 — зарождение системы блокчейн
Переходя к рассмотрению самого процесса майнинга нельзя не рассказать о том, что непосредственно послужило его началом, а именно системе блокчейн.
Блокчейн — это своеобразная база данных с распределенным хранением информации на тысячах и десятках тысяч компьютеров по всему миру.
Говоря проще, блокчейн, по сути является обычной электронной книгой, хранящей информацию обо всех транзакциях. Работать с этой информацией может только один пользователь, остальные доступа к ней не имеют.
Одним из создателей данной системы считается японский программист Сатоши Накамото. Об этом человеке буквально ходят легенды. Кто-то считает, что это действительно японский парень, придумавший и оптимизированный код для системы блокчейн. Кто-то считает, что это целая группа программистов, и Сатоши Накамото является лишь их псевдонимом. А третьи, и вовсе заявляют что Сатоши Накамото является Илон Маск.
На данный момент абсолютно все криптовалюты существуют благодаря системе блокчейн. С ними осуществляются транзакции, покупка-продажа, переводы и т.д. Одной из отличительных особенностей системы блокчейн от других способов осуществления денежных транзакций, является хранение информации о каждой отдельной транзакции на всех носителях. Таким образом обеспечивается безопасность операций, так как фальсифицировать отдельный перевод невозможно.
Так как же всё это работает? Для того чтобы это лучше понять рассмотрим одно изображение и на его примере разберем весь процесс.
Итак, например, пользователь хочет перевести деньги другому участнику данной системы. Информация об этой транзакции представляется в виде блока, блок зашифрован криптографическим ключом и хранится на всех устройствах, подключенных к системе блокчейн. Вовремя осуществления транзакции данный блок проверяется на наличие несоответствий, и в случае утвердительного ответа всех участников, позволяется проведение транзакции. Проверенный блок автоматически добавляется к цепочке предыдущих блоков (осуществленных переводов). В результате каждый пользователь системы содержит информацию обо всех транзакциях с выбранной криптовалютой с самого момента ее основания. Тем самым осуществить перевод в темную невозможно, так как требуется одобрение всех устройств, участников системы блокчейн.
Криптовалюта или cryptocurrency — определение, которое было впервые опубликовано в журнале Forbes в 2011 году. Это цифровая или электронная валюта, которая производится в интернете и хранится там же, на виртуальных кошельках.
Появление криптовалют, которые сейчас так жарко все обсуждают, было мотивировано потребностью провидения анонимных переводов денег по всему миру, а также возможностью унифицировать выплаты пользователям, задействованным в системе распределенной обработки блоков данных.
Первой криптовалютой в мире стала монетка Bitcoin, основанная тем самым загадочным японским программистом Сатоши Накамото. Именно он придумал и оптимизировал алгоритм SHA256, на котором и работала монетка Bitcoin (SHA256 алгоритм, на котором работал не только Bitcoin, но и множество других систем). Первый генезис блок Bitcoin был создан 3 января 2009 года, в клиенте сети bitcoin v0.1. Тогда была создано всего лишь 15 блоков, то есть Сатоши Накамото первым «намайнил» около 750 монет Bitcoin. В тот день с кошелька Сатоши было произведено 5 транзакций. Эти первые Биткоины использовались для передачи денег между узким кругом программистов.
В те далекие времена добывать биткоины можно было даже на самых простых компьютерах, так как расчет блоков можно было осуществлять даже на одноядерном или двухъядерном процессоре. Однако с течением времени сложность блоков серьёзно возрастала и мощности даже четырехъядерных процессоров стало не хватать. Одновременно с этим стоимость Bitcoin подскочила настолько, что его добыча стала приносить реальные деньги, конечно не такие большие как сейчас. Например, в июле 2010 года за один Bitcoin давали примерно 10 центов, таким образом за день можно было заработать около 5 долларов.
Мощность подключенных к сети компьютеров, а также сложность добычи самих монет постоянно росли, это заставило первых майнеров задуматься о переходе на более производительное устройство, нежели центральные процессоры. И тут им приглянулись видеокарты, которые даже на тот момент обладали несопоставимо большим количеством вычислительных блоков нежели ЦП (ядер CUDA или потоковых процессоров в случае AMD). Кроме того, стоимость компьютера с несколькими процессорами оказывалась значительно больше стоимости системы с несколькими графическими ускорителями.
Первая добыча криптовалюты на GPU была проведена 18 июля 2010 года, на модифицированном драйвере OpenCL, однако широкое распространение майнинг на графических процессорах получил только в сентябре 2010 года, когда были опубликованы первые майнеры на базе ПО CUDA для видеокарт nVidia, а в октябре для Radeon на базе OpenCL.
18 сентября того же года открылся первый пул для добычи криптовалюты bitcoincz, с общей мощностью 10 GH/s. После этого, меньше чем через полгода, bitcoin сравнялся с долларом и за несколько месяцев преодолел планку стоимости в 20 долларов за одну монету.
Первые майнеры, почувствовавшие вкус легких денег, сразу же кинулись скупать видеокарты по всему миру, это и была та самая первая волна майнинга, о которой до сих ходит множество слухов.
Дефицит видеокарт на рынке, а также дороговизна содержания и обслуживания системы привели к поиску альтернативного решения для добычи Bitcoin. Этим решением стали fpga-майнеры (Field-Programmable Gate Array) –вычислительное устройство, состоящее из множества полупроводниковых юнитов (процессоров) с возможностью свободного конфигурирования производителем или самим пользователем.
Однако эра FPGA-майнеров была недолгой, так как желающих приобретать устройство с ограниченным функционалом за несколько тысяч долларов было очень мало. По своей сути fpga-майнеры представляли из себя специальные платы с распаянными на них версиями процессоров с уменьшенным энергопотреблением и функционалом. Например, для обеспечения уровня производительности в 1 GH/s fpga-майнеру требовалось всего 20 Вт электроэнергии, в то время как ферме с видеокартами, для обеспечения такого же уровня производительности, было необходимо в 20-30 раз больше электроэнергии.
За экономию электроэнергии пользователи расплачивались высокой стоимостью самих устройств. Цена одного устройства могла доходить до 15000 долларов. Тем не менее, несмотря на то, что данные устройства не прижились на рынке, их наработки были заложены в основу asic-майнеров, которые открыли новую главу в истории майнинга в 2013 году.
asic-майнер — узкоспециализированные устройства, способные выполнять только одну задачу — обработку определенного алгоритма. Эти устройства демонстрируют огромную производительность, по сравнению с видеокартами, но при этом покупатели очень рискуют, т.к. asic-майнеры очень дорого стоят и очень быстро обесцениваются.
На сегодняшний день майнить можно и на видеокартах, и на asic’ах. Просто для каждого из них необходимо выбрать правильный алгоритм, на котором они будут демонстрировать максимальную эффективность. Естественно, каждый из способов майнинга имеет свои достоинства и недостатки, однако о них мы поговорим в следующих материалах.
История майнинга пока что довольно непродолжительная, но при этом очень насыщенная. За восемь с небольшим лет существования добытчиков криптовалют, произошло множество событий, как внутри самой индустрии криптовалют, так и за ее пределами. Майнинг, из банального увлечения и способа легко подзаработать денег, перерос в огромную систему, которая затрагивает даже интересы некоторых государств, не говоря уж об обычных пользователях.
Система блокчейн, при помощи майнинга получила очень мощную пиар компанию, благодаря которой сейчас об использовании блокчейна задумываются многие. Причем не только для обеспечения работы своей криптовалюты, но и для обмена информацией между клиентами или государственными структурами. Первопроходцами в этом стали Арабские Эмираты, где обмен документацией между государственными учреждениями при помощи системы блокчейн уже идет полным ходом.
Сказать, что будет с майнингом дальше, очень сложно, практически не возможно. Эта индустрия меняется слишком быстро, технологии не стоят на месте, и с каждым годом делают все больше неожиданных мощных превращений (усовершенствований).
Выражаем благодарность компании 3Logic за предоставленное для тестирования оборудование, а также спонсорскую поддержку материалов, выходящих в разделе «Майнинг». В ближайшее время мы порадуем вас множеством исследовательских материалов в сфере майнинга, которые позволят вам полностью разобраться в данной теме.
Похожие новости из раздела:
- Гайд по установке внешнего блока питания на ASIC майнер Bitfury B8
- Биткойн упал ниже отметки 40 000 долларов, что повышает надежды на удешевление видеокарт
- Биткойн ASIC Intel «Bonanza Mine» обеспечивает первого крупного клиента, стартап по майнингу криптовалют стоимостью 3,3 миллиарда долларов
- Чипы AMD Navi непригодны для вычислений SETI @ Home
Folding home что это
О проекте Folding@Home
Проект распределённых вычислений Folding@Home проводится инициативной группой Pande Group из Стэнфордского университета. Цель проекта — исследование фолдинга белков (то есть их «сворачивания» в уникальную пространственную структуру, определяющую функции белка), преимущественно в аспекте борьбы с некоторыми заболеваниями, порождёнными нарушениями их функций (например, болезнь Альцгеймера, отдельные виды рака, «коровье бешенство» и др.). Проект носит некоммерческий характер, и — что особенно приятно некоторым, кого этот вопрос смущал в проекте Find-a-Drug — результаты его не продаются, а свободно предоставляются всем желающим. Некоторые результаты проекта опубликованы на его веб-сервере, ознакомиться с ними (на английском языке) можно здесь.
Нужно заметить, что на совсем слабых машинах (медленнее, чем, скажем, Celeron-500) или совсем не стоит запускать этот проект, или нужно выбирать задания, которые можно считать неограниченное время (без «дедлайна»), так как подавляющее большинство заданий взаимосвязаны, и поэтому их необходимо просчитать и отправить на сервер как можно быстрее (каждое задание является промежуточной точкой в долгом расчёте; соответственно, от результата расчёта вашего задания зависит, какое задание нужно выдать следующим клиентам).
Задачи, которые стоят перед проектом, весьма важны. Человек давно уже научился эффективно бороться с подавляющим большинством заболеваний, вызываемых бактериями, не столь успешно, но всё же довольно продуктивно действует медицина в отношении вирусных заболеваний (пока явным «белым пятном» служит неизлечимость СПИД), но вот заболевания, вызванные нарушением функций белков — этих уникальных «наномашин» всякого живого организма — пока человеку поддаются с огромным трудом. Проект подходит к данной проблеме немного с иного угла, чем CommunityTSC или Find-a-Drug — не перебором соединений, которые имели бы лекарственную ценность для того или иного конкретного заболевания, а исследованием причин, по которым белки перестают выполнять свои «законные» функции. Поняв эти причины, можно уже осмысленно создавать и лекарства, которые бы побеждали подобного рода болезни.
На этой страничке официального сервера проекта можно изучить текущие цели (краткое описание и основные характеристики), и заодно посмотреть, сколько за них будет начислено очков.
Кстати, суммарная мощность занятых в проекте систем сопоставима с любым известным на сегодня суперкомпьютером, достаточно сказать, что в проекте одновременно участвуют более СТА ТЫСЯЧ CPU (!).
Организаторы любого проекта распределённых вычислений уважают и поддерживают спортивный дух участников. Одним из важных достоинств всякого проекта РВ является качественная статистика и более-менее эффективная (а лучше наиболее эффективная 😉 защита от читинга (подтасовки результатов). В данном проекте читинг практически невозможен, потому что заранее известны очки, которые будут начислены за то или иное задание. Очки вычисляются по тестовому просчёту задания (или его части — пока точно сказать не могу) «эталонным» компьютером перед его «выкладкой» на сервер.
Сервер автоматически, хотя и не гарантированно (очевидно, роль играет и текущая потребность в вычислительных ресурсах, и наличие свободных для выдачи заданий), раздаёт задания, оптимальные для данного типа машины. Разные ядра дают разные результаты на разных типах процессоров, что отражается на раздаче заданий (например, задания под ядра, оптимизированные под SSE2, не раздаются процессорам без поддержки этого расширения команд x86, вернее, раздаются крайне редко). В результате преимущества того или иного процессора редко можно использовать для подбора оптимальных заданий (так как это и без того делает сервер, причём для всех).
Статистика проекта обновляется примерно один раз в час, кроме того, существует несколько общедоступных альтернативных серверов, обобщающих и обрабатывающих исходную статистику проекта для получения более наглядных и красивых результатов.
Пока мы можем порекомендовать вам следующие странички для изучения статистики:
— список участников нашей команды (официальная статистика проекта, самое оперативное обновление);
— список участников нашей команды (статистика сервера fahstats.com, более богатая возможностями);
— прогноз для нашей команды (статистика сервера folding.extremeoverclocking.com — некоторым кажется более симпатичной).
По ссылкам с этих страничек можно попасть на странички отдельных участников команды, с прогнозом их продвижения и т. п.
За достигнутые успехи в деле счёта выдаются сертификаты (по количеству заданий и по количеству очков), которые можно увидеть, перейдя по ссылке из профиля команды или пользователя.
В перспективе мы постараемся создать для этого проекта нашу собственную статистику — на русском языке, оптимизированную конкретно под участников нашей команды. 🙂
А сейчас, если вас заинтересовал проект, вы можете изучить наше описание клиентского ПО Folding@Home, зайти на страничку установки и настройки клиента в Windows и начать свою деятельность в команде TSC! Russia .
Страничка составлена Hil.
Цели и научные достижения Folding@home
Folding@home (F@H, FAH) — это проект распределённых вычислений, который изучает поведение белков (сворачивание и агрегацию молекул). F@H разработан и запущен 1 октября 2000 года учёными из «Pande laboratory» (факультеты химии, структурной биологии и Медицинский центр Стэнфордского университета). Непосредственным руководителем лаборатории является профессор Виджей Панде (Vijay Pande). Для своего времени Folding@home стал революционным в области использования для распределённых вычислений и научных исследований вычислительной мощности видеоускорителей (GPU), игровых консолей PlayStation 3 и программного интерфейса MPI, используемого для вычислений на многоядерных процессорах.
Цели и научные достижения.
Цель проекта Folding@home — с помощью компьютерного моделирования процессов свёртывания/развёртывания молекул белка, получить лучшее понимание причин возникновения болезней, вызываемых дефектными белками, таких как:
Болезнь Альцге́ймера (также сенильная деменция альцгеймеровского типа) — наиболее распространённая форма деменции, неизлечимое нейродегенеративное заболевание, впервые описанное в 1906 году немецким психиатром Алоисом Альцгеймером. Как правило, она обнаруживается у людей старше 65 лет, но существует и ранняя болезнь Альцгеймера — редкая форма заболевания. Общемировая заболеваемость на 2006 год оценивалась в 26,6 миллионов человек, а к 2050 году число больных может вырасти вчетверо. У каждого человека болезнь протекает по-своему, но при этом наблюдается ряд общих симптомов. Первые заметные проявления обычно по ошибке связывают с преклонным возрастом или объясняют влиянием стресса. Наиболее часто на ранних стадиях распознаётся расстройство памяти, этот симптом может проявляться, например, неспособностью вспомнить недавно заученную информацию. При обращении к врачу и подозрении на болезнь Альцгеймера для уточнения диагноза обычно анализируют поведение, проводят серию когнитивных тестов, если возможно, проводится магнитно-резонансная томография (МРТ). С развитием болезни проявляются такие симптомы, как спутанность, раздражительность и агрессивность, колебания настроения, нарушается способность говорить и понимать сказанное (афазия), происходит потеря долговременной памяти и общее самоустранение больного от дел по мере затухания сознания. Постепенная потеря функций организма ведёт к смерти. Индивидуальный прогноз затруднён из-за вариаций в длительности течения болезни, которая может развиваться подспудно на протяжении длительного времени, прежде чем станут заметны симптомы и будет поставлен диагноз. Средняя продолжительность жизни после установления диагноза составляет около семи лет, менее трёх процентов больных живут более четырнадцати лет.
Болезнь Паркинсо́на — хроническое заболевание, характерное для лиц старшей возрастной группы. Вызвано прогрессирующим разрушением и гибелью нейронов чёрного вещества среднего мозга и других отделов центральной нервной системы, использующих в качестве нейромедиатора дофамин. Для болезни Паркинсона характерны двигательные нарушения: тремор, гипокинезия, мышечная ригидность, постуральная неустойчивость, а также вегетативные и психические расстройства — результат снижения тормозящего влияния бледного шара (паллидума), расположенного в переднем отделе головного мозга, на полосатое тело (стриатум). Повреждение нейронов паллидума приводит к «торможению торможения» периферических двигательных нейронов (мотонейронов спинного мозга). На данный момент болезнь неизлечима, однако существующие методы консервативного и оперативного лечения позволяют значительно улучшить качество жизни больных. Своим названием болезнь обязана французскому неврологу Жану Шарко. Он предложил назвать её в честь британского врача и автора «Эссе о дрожательном параличе» Джеймса Паркинсона, чей труд не был должным образом оценён при жизни.
Болезнь Хантингтона (синдром Хантингтона, хорея Хантингтона или Гентингтона) — генетическое заболевание нервной системы, характеризующееся постепенным началом обычно в возрасте 30-50 лет и сочетанием прогрессирующего хореического гиперкинеза и психических расстройств. Заболевание вызывается умножением кодона CAG в гене IT-15. Этот ген кодирует 350-kDa белок хантингтин с неизвестной функцией. В гене дикого типа (не мутантного) у разных людей присутствует разное количество CAG повторов, однако, когда число повторов превышает 36, развивается болезнь. Нейроморфологическая картина характеризуется атрофией стриатумa, а на поздней стадии также атрофией коры головного мозга.
Несовершенный остеогене́з (лат. osteogenesis imperfecta; иначе «несовершенное костеобразование», болезнь «хрустального человека») — группа генетических нарушений. Одно из заболеваний характеризующееся повышенной ломкостью костей. Люди с НО либо имеют недостаточное количество коллагена, либо его качество не соответствует норме. Так как коллаген важный белок в структуре кости, это заболевание влечёт за собой слабые или ломкие кости. Будучи генетическим нарушением, НО является аутосомно-доминантным дефектом. В большинстве переданным по наследству от родителей, однако, возможна и индивидуальная спонтанная мутация.
Болезнь Кройцфе́льдта — Я́коба (более распространена транскрипция Крейтцфельдта — Якоба, названо по именам немецких врачей Hans Gerhard Creutzfeldt, Alfons Maria Jakob; синонимы: псевдосклероз спастический, синдром кортико-стриоспинальной дегенерации, трансмиссивная спонгиоформная энцефалопатия, коровье бешенство) — прогрессирующее дистрофическое заболевание коры большого мозга, базальных ганглиев и спинного мозга. Считается основным проявлением губчатой энцефалопатии (прионная болезнь).
К настоящему времени проект Folding@home успешно смоделировал процесс свёртывания белковых молекул на протяжении 5-10 мкс — это в тысячи раз больше предыдущих попыток моделирования. По результатам эксперимента вышло чуть менее 200 научных работ.
В 2007 году книга рекордов Гиннесса признала проект Folding@home самой мощной сетью распределённых вычислений. В июле 2008 года F@H признан крупнейшим проектом распределённых вычислений, как по мощности, так и по числу участников. Кроме того, до середины 2011 года он был самым мощным в мире симулятором молекулярной динамики. В декабре 2011 года проект Folding@home занимал вторую строчку мирового рейтинга самых мощных систем распределённых вычислений, уступая лишь Bitcoin.
В настоящее время Folding@home является одной из самых быстрых систем в мире компьютеров. По состоянию на 20 октября 2012, в проекте задействованы 215312 активных CPU, 20530 активных GPU и 17257 активных PS3 (с 6.11.2012 поддержка этой игровой консоли прекращена, задания не выдаются). Суммарная производительность составляет около 6 Pflops (петафлопс). Для сравнения, немецкий суперкопьютер «SuperMUC» занимает четвёртую строчку в мировом рейтинге суперкомпьютеров (TOP500 — 06/2012) и имеет вычислительную мощь равную примерно 3 Pflops, мощь американского «Mira» равна 8 Pflops.
В отличие от многих других проектов распределённых вычислений, Folding@home ведётся некоммерческим образовательным учреждением, занимающимся научными исследованиями и образованием. Полученные данные не предназначены для продажи, поэтому заработать деньги на этом невозможно. Более того, Стэнфордский университет открыто публикует результаты полученных данных. Анализ процессов отправляется в научные журналы для публикации и в дальнейшем эти статьи будут размещаться в сети. Затем, после публикации статей с анализом данных, результаты вычислений становятся доступны на веб-сайте университета и все желающие, включая других исследователей, могут ими воспользоваться.
Что же такое распределённые вычисления?
Распределённые вычисления это метод компьютерной обработки данных при котором несколько частей программы или несколько порций данных одновременно обрабатываются на двух и более компьютерах, которые связаны между собой локальной сетью или интернетом. 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 оценить свой вклад по средствам статистики. Каждый участник может запустить программу-клиент на одном или более компьютерах, может вступить в одну из команд.
Для выполнения вычислений Folding@home использует вычислительную мощь сотен тысяч персональных компьютеров со всего мира. Так почему же нельзя просто использовать суперкомпьютер? Современные суперкомпьютеры на самом деле являются кластерами сотен процессоров связанных высокоскоростной сетью. Скорость этих процессоров сравнима (и часто даже ниже) со скоростью процессоров в обычных компьютерах! Таким образом, если алгоритм (такой как наш) не требует быстрого сетевого подключения, он будет исполняться с той же скоростью, что и суперкомпьютер. Конечно, нашей программе нужны не сотни процессоров современных суперкомпьютеров, а сотни тысяч процессоров. Следовательно, вычисления выполняемые Folding@home невозможны иным методом!
Более того, даже если бы нам дали доступ ко всем суперкомпьютерам мира, мы всё равно делали бы меньше циклов вычислений чем на нашем кластере под именем Folding@home! Это возможно потому, что процессоры сейчас очень быстрые и в мире простаивают сотни миллионов компьютеров.
Если вы прочитали весь пост и читаете эти слова, то наверняка у вас возникло желание попробовать свои силы.
Что ж, мануалы и наши советы вам в помощь!
Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда: