проект Folding@home
Посмотреть статус (вашего) задания можно здесь, заполнив последние 4 поля. Видимо модераторы в техподдержке запарились сообщать о выполнении жаб «вручную»
Пример: проект 7526 (4, 7, 322)
Проект Folding@Home объявил, что нашел возможные цели для остановки вируса SARS-CoV-2. Он продемонстрировал новые результаты своих усилий по моделированию белков для противодействия коронавирусу.
В рамках проекта изучались конусообразные отростки на поверхности молекулы SARS-CoV-2, состоящие из трех белков, которые обеспечивали сцепление с человеческой клеткой и проникновение вируса внутрь. Миссия Folding@Home состояла в том, чтобы смоделировать этот процесс и найти способ подавить его.
Теперь команда проекта заявила, что смоделировала «беспрецедентные» 0,1 секунды вирусного протеома (совокупность экспрессированных белков в данном типе клеток в данный период времени при данных условиях). Они зафиксировали резкое раскрытие шипов молекулы, а также изменение формы других белков, что позволило выявить более 50 «загадочных» мест. Это и есть искомые цели для разработки противовирусных препаратов.
Проект Folding@Home нашел потенциальные цели для вакцины от COVID-19
Хитрый зелёный план для Folding Home в Linux
Folding@Home в Linux на зелёных картах работает заметно производительнее винды, т.к. Linux-драйвера NVIDIA по умолчанию устанавливаются с максимальным % загрузки GPU в 100%.
Винда же оставляет часть ресурсов видеочипа для своего интерфейса и плавного UI, настройка % максимальной compute-загрузки в драйверах на обычных GeForce отсутствует, но есть на Quadro и Grid. И эти несколько дополнительных % утилизации GPU в Linux - приводят к на 10-20% большему PPD с учётом TPF и бонус-фактора. И за розничную стоимость Win10 Pro - можно пару лет кормить миддл-видеокарту электричеством в бесплатном Linux.
Другой хитрый зелёный план для Folding Home в Linux: с помощью vGPU_unlock c гитхаба и enterpise-драйверов NVIDIA нарезать GeForce видеокарты с числом СU кратным 640 в KVM-виртуалки с подменой device-id на Grid M10 с четырьмя чипами GM107 на одной плате М10. 640 СU NVIDIA-видеокарты это species=4 в соответствии с GPUs.txt фолдинга, и только на такие слабые видеокарты неделями приходит 13447-й проект симуляции протеинов ковидных шипов, с небольшим количеством одновременно моделируемых атомов по сравнению с остальными проектами (и который очень хорошо ложится на архитектуру GM107 по количеству её CU, но вызывает большую недоутилизацию на мощных GPU c большим числом CU, поэтому на них он и не отправляется), с редкими перерывами на 1-2 дня на менее производительные проекты.
В этом проекте PPD для GM107 - более чем вдвое выше обычного для неё же на такой же частоте. В результате GTX 1070 и 1080 нарезанные в Grid M10 в KVM-виртуалке, с учётом их на 600-7500 МГц более высоких частот чипа по сравнению с 1400 МГц у GM107 - на 13447 проекте на 3-4 виртуальных GM107 будут в сумме молотить каждая примерно на уровне RTX 2070 и 2080 соответственно.
В виртуалках само собой нужен тоже Linux, т.к. PPD для FAH Project 13447 на 750ti @1400 МГц c актуальными драйверами под Linux vs Windows7 выглядит как ~400к vs ~250k
Для отображения интерфейса хоста потребуется или встройка или любая слабая видеокарта NVIDIA
В последние годы ученые выявили новый тип отсека в клетках, часто называемый конденсатом. Эти конденсаты образуются, когда слабо взаимодействующие белки и молекулы РНК отделяются от остального содержимого клетки, подобно тому, как масло отделяется от воды, образуя маленькие капельки. Открытие конденсатов привело к появлению потока статей о том, как клетки используют их для разделения процессов внутри клетки, и о физических механизмах, которые позволяют конденсатам образовываться и функционировать.
В недавней статье лаборатория Хуанга представила первое применение Folding@home для понимания динамики молекул в конденсатах. Они обнаружили, что количество водородных связей, которые белок (он же гостевой пептид) может образовывать с РНК, определяет, насколько быстро белок может перемещаться внутри конденсата.
