Folding@home — Wikipédia

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Folding@home
Description de l'image Logofolfing@home.png.
Description de cette image, également commentée ci-après
Rendu 3D d'un travail en cours.
Informations
Créateur Vijay S. PandeVoir et modifier les données sur Wikidata
Développé par Cauldron Development LLC
Première version
Dernière version 7.6.21 ()
Dépôt github.com/FoldingAtHome
Système d'exploitation Microsoft Windows, macOS, GNU/Linux et FreeBSDVoir et modifier les données sur Wikidata
Environnement MultiplateformeVoir et modifier les données sur Wikidata
Langues Anglais
Type Calcul distribué
Licences Propriétaire (client), GPL (autres composants)
Site web (en) foldingathome.org

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Folding@home, parfois désigné par l'abréviation FAH, est un projet de recherche médicale dont le but est de simuler le repliement des protéines dans diverses configurations de température et de pression afin de mieux comprendre ce processus, et d'en tirer des connaissances utiles qui pourraient, entre autres, permettre de développer de nouveaux médicaments, notamment contre la maladie d'Alzheimer, la drépanocytose, certains types de cancers et la maladie à coronavirus 2019. C'est un projet de calcul distribué qui fonctionne avec la puissance de calcul non utilisée des ordinateurs et, anciennement, des smartphones et des PlayStation 3 de milliers de volontaires.

Folding@home est un des systèmes les plus rapides au monde, avec une vitesse qui dépasse le seuil symbolique de l'exaFLOPS le 25 mars 2020, plus rapide que les 7 premiers superordinateurs du monde cumulés ainsi que tous les projets distribués de BOINC combinés. Toute cette puissance a permis aux chercheurs de faire des simulations d'une complexité inégalée et plusieurs milliers de fois plus longues qu'auparavant. Depuis 2001, les données de simulation ont permis de publier plus de 200 articles dans des revues scientifiques[1]. Les résultats expérimentaux concordent avec les simulations.

Le projet a été fondé, et dirigé pendant plus de 18 ans, par Vijay S. Pande, à l'université Stanford, en Californie.

Organisation

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Le projet Folding@home est développé, déployé et maintenu par le Pande Lab, une structure pluridisciplinaire à but non lucratif émanant du département de chimie de l'université Stanford, ce qui est une garantie que les résultats des calculs seront accessibles aux chercheurs et autres scientifiques du monde entier[2].

Le projet est en grande partie financé par les National Institutes of Health (NIH) et la National Science Foundation (NSF) des États-Unis. Folding@home est ou a été également soutenu – financièrement et/ou techniquement – par quelques entités privées : Intel, Google (barre d'outils), Sony (PS3), ATI, Nvidia (CUDA), Apple et Dell[3].

En février 2019, Greg Bowman, désigné par Vijay Pande, prend le relais à la direction du projet, désormais basé à l'école de médecine de l'université Washington de Saint-Louis, dans le Missouri[4].

Fonctionnement

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Répartition du travail

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L'étude est effectuée par un moteur ou client, que chacun peut installer sur son ordinateur (sous Windows, Linux, macOS, en ligne de commande ou en mode graphique, sous forme d'un écran de veille). Ce client, va effectuer les calculs sur le CPU ou le GPU de l'ordinateur (selon la formule choisie). Le code source de ce logiciel n'est pas diffusé afin de complexifier la communication de faux résultats aux serveurs, ce qui fausserait le projet[2].

Chaque calcul occupe le processeur ou le GPU client quand il n'est pas utilisé. Cela ne donne donc lieu à aucun ralentissement de la machine. Chaque calcul dure de 4 à 200 heures environ, selon la configuration matérielle de l'ordinateur.

Le client télécharge une nouvelle unité de travail (en anglais « WU » pour work unit) de manière automatique dès qu'il a fini de calculer la précédente.

Une unité de travail définit un ensemble de paramètres pour la simulation de repliement de protéines. Les calculs eux-mêmes sont effectués par un des « cores » suivants : Tinker, Gromacs, Amber, CPMD, Sharpen, ProtoMol ou Desmond.

Types de client

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Console Linux

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Le logiciel peut fonctionner avec l'invite de commande sous Linux.

Windows, mode graphique

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Sous Windows, en mode graphique, le client se présente sous la forme d'un écran de veille.

Client GPU

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Folding@home fonctionne aussi avec les GPU ATI/AMD (X18xx, X19xx, HD 2xxx, HD 3xxx, HD 4xxx et HD 5xxx), et les GPU Nvidia (GeForce 8xxx, 9xxx, GT 2xx, GTX 4xx, RTX 20xx et RTX 30xx). Cela a permis, sans surprise, de décupler la puissance de calcul dédiée au projet, grâce à l'architecture massivement parallèle des puces 3D actuelles.

Windows, dans la Google Toolbar

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Sous Windows dans Internet Explorer, une icône Folding@home pouvait être incluse dans la barre d'outils Google. Un menu était accessible via cette icône. Il permettait de mettre en pause le calcul, le paramétrer ou encore accéder aux statistiques.

Google a maintenant cessé d'inclure cette fonctionnalité dans sa barre d'outils.

PlayStation 3

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Total de la puissance de calcul des 500 meilleurs supercalculateurs mondiaux de 1993 à 2008. Source : TOP500.

La puissance de calcul et l'accès aux réseaux de la PlayStation 3 ont inspiré l'université Stanford qui coopère avec Sony pour que la PS3 participe à Folding@home sous le nom de cure@PS3.

Le projet a été lancé le (jour du lancement européen de la console) sous forme d'une mise à jour. Le 25 mars, plus de 30 000 PS3 avaient déjà renvoyé des unités de calcul et la puissance totale de calcul de Folding@home atteignait les 952 téraFLOPS, dont 697 pour les PS3. Folding@home a atteint le pétaFLOPS (1015 opérations par seconde) en [5].

Le , Sony annonce[6] la fin du projet sur sa console de jeux vidéo. Cet arrêt serait dû à l'écart de puissance entre les cartes graphiques apparues en 2012 et la PS3, rendant sans intérêt le calcul sur cette dernière.

Exemples d'utilisation en recherche biomédicale

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Contribution à la recherche lors de la pandémie de Covid-19

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Dans le cadre de la pandémie de Covid-19, Folding@home annonce, le , qu'une partie de ses efforts porteront sur l'identification de cibles pour un anticorps thérapeutique contre le virus SARS-CoV-2[7],[8].

À la suite d'une mobilisation massive le projet dépasse le seuil symbolique de l'exaFLOPS le et atteint une puissance de calcul dix fois supérieure à celle d'IBM Summit, le plus puissant supercalculateur alors en service[9].

Maladie d'Alzheimer

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Maladie de Huntington

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Cancers

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Équipes de minage

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Bien que les « plieurs » restent majoritairement anonymes, nombreux sont ceux à s'organiser en équipes, ce qui donne lieu à une « bataille » d'image, notamment à caractère industriel (ex. : équipes d'Amazon, Petrobras ou SAP) ou national (ex. : la Chine, la Russie ou la francophonie), voire commercial (ex. : équipes des cryptomonnaies Curecoin[10] ou Banano)[11].

Notes et références

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  1. ↑ (en) « Papers & Results – Folding@home », sur foldingathome.org (consulté le 5 avril 2020)
  2. ↑ a et b (en) « Frequently Asked Questions (FAQ) », sur folding.stanford.edu (consulté le 25 juillet 2005)
  3. ↑ (en) « Partners – Folding@home », sur foldingathome.org (consulté le 5 avril 2020)
  4. ↑ (en) « Bowman leading international supercomputing project », sur medicine.wustl.edu, 26 février 2019 (consulté le 30 mai 2020)
  5. ↑ Mark Whiting, Folding@home Breaks the PetaFLOP Barrier, 20/09/07. (date de la consultation : 24/09/07)[1]
  6. ↑ « playstation.com/life/en/index.… »(Archive.org • Wikiwix • Archive.is • Google • Que faire ?).
  7. ↑ Laurent Sacco, « Folding@home : comment participer à la recherche sur le coronavirus avec votre ordinateur ? », sur Futura (consulté le )
  8. ↑ (en-US) « Folding@home takes up the fight against COVID-19 / 2019-nCoV – Folding@home » (consulté le )
  9. ↑ Benjamin Bruel, « Folding@home dépasse l'ExaFLOP pour lutter contre le Coronavirus », sur clubic.com, (consulté le ).
  10. ↑ (en-US) « CureCoin Founder: My Cryptocurrency Can End All Disease in 100 Years | Finance Magnates », Finance Magnates | Financial and business news,‎ (lire en ligne, consulté le )
  11. ↑ (en) « Folding@home stats report » (consulté le 25 avril 2020)

Voir aussi

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Articles connexes

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Liens externes

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