Folding@home

title: 意义.
content: 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、亨廷顿舞蹈症、牛海绵状脑病(疯牛病、疯牛病)、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。  很多研究蛋白质结构的论文,都有引用这个计划的成果。  伊利诺伊大学香槟分校在2002年10月22日发表的报告证实,该计划采用分散模拟方式,所得出的结果是准确的。
title: 生物医学研究.
title: 亨丁顿舞蹈症.
content: 亨丁顿舞蹈症起因于第4对染色体异常,病发时会无法控制四肢,就像手舞足蹈一样,并伴随着智能减退,最后因吞咽、呼吸困难等原因而死亡。
title: 成骨不全症.
content: 成骨不全症,又称脆骨症,是一种先天性遗传疾病,男女性患病的比例大约相同。这种疾病会造成第一型胶原纤维缺陷,使骨骼忍受外力冲击的能力较正常人差,即使是轻微的碰撞,也会造成严重的骨折,因此这类的病患被称为「玻璃娃娃」或「玻璃骨」。
title: 病毒.
content: 彭德实验室正利用Folding@home对一些病毒进行研究,对象包括流行性感冒病毒、人类免疫缺陷病毒(HIV)等,以寻找阻止病毒进入细胞的方法。历史上全球曾多次出现高死亡率的周期性流感疫潮,其中1918年的西班牙流感导致全球近一亿人死亡。当病毒感染细胞时,会发生「脂质双层融合」(Lipid bilayer fusion/membrane fusion),其蛋白质会与细胞的蛋白质进行对接,过程之后或能进入细胞,或自我裹在细胞膜内。
title: COVID-19.
content: 2020年2月27日,Folding@home发布新的计算程序以研究2019-nCoV病毒。分布式运算项目 Folding@home 宣布加入新冠病毒 2019-nCoV 的研究以帮助研究人员开发出治疗方法。Folding@home 指出:2019-nCoV 是 SARS 冠状病毒(SARS-CoV)的「近亲」,并且以类似的方式起作用。为了了解这些讯息,需要我们对 2019-nCoV 峰值蛋白的结构进行建模。我们需要构建可以实现此目标的计算模型,但它需要大量的运算能力。  Folding @ Home正在模拟 COVID-19 蛋白质动态,以寻找新的治疗机会。Folding @ Home专案总监Greg Bowman说明,蛋白质是执行许多与生命相关之各种功能的分子机器,它们能够感应到味觉与嗅觉,也能执行肌肉收缩或食物分解等任务,还能发挥结构性作用,在许多情况下,会自发性地折叠成紧凑的功能结构。另一方面,病毒也具备蛋白质,可用来抑制人们的免疫系统并自我繁殖,为了对付COVID-19,必须了解这些病毒蛋白质的活动方式,以设计出能够阻止它们的疗法。但这样的模拟需要强大运算资源,因此Bowman号召全球电脑用户贡献自己的闲置运算资源。不过,目前Folding @ Home尚未替COVID-19设置独立类别,现在想贡献COVID-19蛋白质折叠运算的使用者可选择「Any Disease」,相关专案现都暂居于该类别中。  前一阵子Nvidia在官方Twitter推文,呼吁PC游戏玩家联合起来对抗新型冠状病毒(COVID-19),方法是把自己闲置的GPU算力都捐出来,帮助科学家们做病毒研究──透过采用名为Folding@home的软件,就能让每个在家使用电脑的人把算力捐出来,每个人一点,就能以全球组合成网络的方式,构建起一个庞大的超级电脑。Folding@home在官网上提到,SARS-CoV病毒的「低分辨率」结构已经有了,外加SARS-CoV和COVID-19的已知差别,Folding@home的这个项目就是要帮助构建起COVID-19棘突蛋白的结构,并识别抗体的靶点。而构建计算模型是需要海量算力的,这是Folding@home介入的原因。
title: Folding@home和Rosetta@home.
content: Folding@home和另一个分布式计算计划Rosetta@home都做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、潘德实验室的领导人费积·潘德教授解说道:
title: 运作方式.
content: 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斯坦福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。
title: 分析软件.
content: Folding@home的用户端利用了经修改的TINKER、GROMACS、AMBER及CPMD这四款分子模拟程序进行运算,并会在许可的情况下作出优化,以把运算速度加快。这四款模拟程序也被修改成多个不同版本,供多款作业平台使用,每款程序的变体会以编号“Core xx”作分类。
title: 命令行界面版本.
content: Folding@home Console version是Folding@home的命令行接口版本,由史丹佛大学化学系的潘德实验室主持,于2000年10月1日正式启动,可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,Folding@home目前是世界上最大的分布式计算计划。
title: 高性能平台支援.
title: 图形处理器.
content: 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使用的程序,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的显卡进行运算,效能就可以达到7PFLOPS,远超过超级电脑的计算水平。现时已推出供启用CUDA的NVIDIA GPU使用的公开测试版本。
title: PlayStation 3.
content: 索尼已加入Folding@home计划,从PS3的1.6版本固件开始,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,就会启动运算程序,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。  PS3曾经为Folding@home提供最多的运算能力,随着供NVIDIA GPU使用的软件推出,NVIDIA GPU取代了PS3,成为了Folding@home的主力。截至2008年9月初,参与的PS3游戏机为该计划提供1,200多TFLOPS的运算能力,占总数近35%。
title: 多核处理器.
content: 随着更多不同款式的多核处理器陆续推出,支援多核心的软件也越来越多,Folding@home也加入支援对称多处理机(SMP),希望借此增强软件的运算能力。透过利用MPI,软件可同时使用多个内核进行运算。  支援SMP的Folding@home于2006年11月13日推出供x86-64 Linux及x86 Mac OS X执行的beta测试版本,现时也已推出供Win32使用的试版本,而供32位Linux执行的版本则仍在开发中。
title: 估计能源消耗.
title: PS3相关.
content: 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%。但根据斯坦福方面有关PS3主机的常见问题,指出每台主机「在执行该程序时,其估计功率约为200W左右」。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。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。
title: PC相关.
content: 取决于PC本身CPU最大能耗以及计算程序设置。

Summary: Folding@home(简称FAH或F@h)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。由斯坦福大学化学系的潘德实验室(Pande Lab)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。