Folding@home
 Folding@home |
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 在Windows上执行的Folding@home，模拟蛋白质分子的折叠过程。 |
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| 作者 | Vijay Pande |
| 开发者 | 史丹福大学 / Pande Group |
| 初始版本 | 2000年10月1日 |
| 最新版 | 5.04 (Windows CLI) 5.03 (Windows GUI) 5.04 (Linux and BSD) 5.02 (Mac OS X-PPC) 1.31 (PlayStation 3) / 2008年2月15日 (PS3) |
| 最新预览版 | Windows: 6.10beta3 (单处理器) 5.92beta1 (x86-SMP) 5.91beta6 (x64-SMP) 6.12beta6 (GPU2) Mac OS X: 6.02beta1 (PPC) 6.10beta2 (x86-SMP) Linux: 6.02beta1 (SMP & Uniprocessor) / 2008年6月17日 (Windows GPU2) |
| 系统平台 | 跨平台 |
| 可用语言 | 英语 |
| 类型 | 分布式计算 |
| 许可协议 | 专有 [1] |
| 网站 | folding.stanford.edu |
Folding@home是一个研究蛋白质折叠、误折、聚合及由此引起的相关疾病的分布式计算工程。由史丹佛大学化学系的潘德小组（Pande Group）主持，于2000年10月1日正式启动。Folding@home现时是世界上最大的分布式计算计划，于2007年为吉尼斯世界纪录所承认。[2]
2004年3月8日，研究基因结构的Genome@home计划终止，并入Folding@home。
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意义
Folding@home专注于精确地模拟蛋白质折叠和错误折叠的过程，以便能更好地了解多种疾病的起因和发展，包括阿兹海默症、牛海绵状脑病（疯牛症）、癌症和囊胞性纤维症。到目前为止，Folding@home 已成功模拟5—10微秒的折叠过程，超出先前估计可模拟的时段数千倍。
伊利诺伊大学香槟分校在2002年10月22日发表的报告証实，该计划采用分散模拟方式，所得出的结果是准确的。
Folding@home和Rosetta@home
Folding@home和另一个分布式计算计划Rosetta@home都作和蛋白质相关的研究，导致公众常常把两者的目标混淆，或不知道应该参加哪个计划。为此，Folding@home的管理者、潘德小组的领导人费积‧潘德教授（Professor Vijay S. Pande）解说道：[2]
- 我熟悉贝克、朗根纳顿和他们的工件，并（正如整个蛋白质研究社群一样）觉得他们的工作至关重要，使我印象深刻。但是，Rosetta@home和Folding@home两者想要解决的，是很不同的问题。
- Rosetta@home只着重蛋白质完成折叠后的最终状态，并非折叠的过程。而且，Rosetta@home也不会探究折叠可能出现的错误。他们的研究方法，对我们感兴趣的问题和要对付疾病（例如阿兹海默症），也没有帮助。
- 同时，人们也该明白，用电脑去准确预测蛋白质的结构，比起进行真正的实验，仍是更艰难的。而从Folding@home所获得的有关蛋白质折叠和误折的资料（例如速度、能量）是和实验结果相符合的，也告诉我们更多实验不能发现的东西。而Rosetta@home，虽然已进行了很长时间，也取得一些很可观的成果，但当要在Rosetta@home预测的结构和晶体结构（crystal structure）之间选择时，都会选取晶体结构。因为他们的努力，我相信这将会改变，但要这梦想成真，还有一段很长的路要走。
- 因此，两个计划都很有价值，但处理的却是不同的问题。我想有些人误解了，以为Folding@home是关于预测蛋白质的结构（其实并不是，这是Rosetta@home的专长），Rosetta@home是研究与蛋白质折叠错误相关的疾病（其实并不是，这是Folding@home的专长）。希望这篇贴文有助澄清一下。
运作方式
Folding@home并不依靠强大的超级电脑进行计算，反而主要的贡献者是成千上万的个人电脑。每部参与的电脑都安装了一个在背景执行的客户端程序，在系统不忙碌的时候调用中央处理器执行模拟工作。现时世界上绝大部分的个人电脑，在一般的情况下都很少用尽本身的计算能力。Folding@home就是使用这些本来都浪费了的运算力量。
Folding@Home的客户端会定时连接设于史丹佛大学的服务器去取得“工作单元”（work units），即一种存有实验资料的数据包，根据实验资料进行计算。每个工作单元计算完成后，再传回服务器。
高性能平台支援
图形处理器
要快速运算蛋白质的折叠效应，得需以高浮点运算能力的处理器进行，GPU具备强大浮点运算性能的优势，Folding@home方面也着手开发供GPU使用的程式，把作业交给GPU运算。2006年10月2日，Folding@home公开发行供Windows系统使用的GPU测试版本，测试期间收到由450颗ATI X1900 GPU提供的31 TFLOPS运算性能，每颗显核平均运算运力为一颗传统CPU的70多倍。至2008年4月10日，第二代Windows GPU公开测试版推出，新版本支援ATI/AMD HD2xxx及HD3xxx系列，不用再透过DirectX接口与显示核心沟通，并支援多GPU核心。供NVIDIA GPU使用的版本则在开发当中，利用CUDA技术，就可以使到GPU可以进行蛋白质折叠运算。NVIDIA官方表示，只需全球0.1%支援CUDA的显示卡进行运算，效能就可以达到7PFLOPS，远超超级电脑的计算水平[3]。现时已推出供启用CUDA的NVIDIA GPU使用的公开测试版本。
PlayStation 3
索尼已加入Folding@home计划，从PS3的1.6版本韧体开始，支援该项目科学运算。由于PS3使用了Cell处理器，能提供强大的运算性能。当PS3闲置时，就会启动运算程式，计算蛋白质的折叠效应，利用结果去研究各种疑难杂症。当CELL处理器运算时，NVIDIA的RSX显核就会提供立体的蛋白质折叠实时图形展示。该图形展示效果不错，支援1080p输出，还有HDR效果。用家可利用手柄来控制观赏角度。
截至2008年5月中，参与的PS3游戏机为该计划提供1,400多TFLOPS的运算能力，佔总数近80%。
估计能源消耗
一台PlayStation 3游戏机的标称功率为380W，由于Folding@Home是设计供CPU使用，因此会造成主机功耗达100%。但根据史丹福方面有关PS3主机的常见问题，指出每台主机「在执行该程式时，其估计功率约为200W左右[4]」。截至2008年5月底，共有51,000多台PS3主机为该计划提供1,400多TFlops的运算能力，每台PS3平均提供近30,000MFlops，以史丹福的每台主机200W输出（使用90nm制程的处理器）估计，每瓦输出提供150多MFlops[3]。随着PS3的Cell处理器改用更微细的65nm及45nm制程，处理器的功耗会进一步下降，其每瓦输出提供的运算的能力也会提高。
参考资料
- ^ 参阅 Folding@home 网站上的论文列表。
- ^ 原文：Quote from Mr. Vijay Pande
- ^ NVIDIA GPU通用计算将加入Folding@Home
- ^ Folding@Home on the PS3
参见
外部链接
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