【教學主題】如何使用顯示卡運算Folding@HOME

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天凶雲

名望的鄉紳

電梯直達

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「Folding@home」，相信有不少朋友聽過這名詞

「Folding@home」是史丹佛大學所主導的蛋白質摺疊研究計劃

由於蛋白質摺疊相關模擬所需的運算量非常龐大

使用單一電腦來運算，最多可能要花費 30 年的時間

因此史丹佛大學研發了分散式運算軟體

透過網際網路來將研究所需的相關運算分散到所有參與計劃的電腦上執行

並透過網路回傳運算完畢的資料，藉以達成超越超級電腦的龐大運算效能。

此計畫的主要目的是為了研究與蛋白質折疊錯誤相關的疾病

例如癌症、阿茲海默症、杭廷頓氏舞蹈症、狂牛病、帕金森氏症...等等

並找出蛋白質異變相關疾病的成因與治療方法

其利用的方法，就英文字面上就可以大略的知道

他是透過網際網路，來連結世界各地的電腦進行分散式運算

主要模擬蛋白質的折疊、誤折、聚合等變化

而當初這計畫開始的時候，主要是以 PC 為運算主力

就在新力電腦娛樂（SCE）的Playstation 3 簡稱 PS3 加入後

讓原本必須費時數年的模擬運算，現在已經能在數週內完成

整個計畫於 2007 年 9 月份，成為金氏世界紀錄最強大分散式運算網路

據 SEC 表示 PS3 所貢獻的運算能量約佔「Folding@home」總運算能量的 74 ％左右

來自維基百科的最新說明

Folding@home專注於精確地模擬蛋白質折疊和錯誤折疊的過程

以便能更好地了解多種疾病的起因和發展，包括阿茲海默症、牛海綿狀腦病（瘋牛症）

癌症和囊胞性纖維症。到目前為止，Folding@home 已成功模擬5—10微秒的折疊過程

超出先前估計可模擬的時段數千倍。

很多研究蛋白質結構的論文，都有引用這個計劃的成果。

伊利諾伊大學香檳分校在2002年10月22日發表的報告証實

該計劃採用分散模擬方式，所得出的結果是準確的

圖形處理器

要快速運算蛋白質的摺疊效應，得需以高浮點運算能力的處理器進行

GPU具備強大浮點運算性能的優勢，Folding@home方面也著手開發供GPU使用的程式

把作業交給GPU運算。2006年10月2日

Folding@home公開發行供Windows系統使用的GPU測試版本

測試期間收到由450顆ATI X1900 GPU提供的31 TFLOPS運算性能

每顆顯核平均運算運力為一顆傳統CPU的70多倍。至2008年4月10日

第二代Windows GPU公開測試版推出

新版本支援ATI/AMD HD2xxx及HD3xxx系列

不用再透過DirectX介面與顯示核心溝通，並支援多GPU核心。

供NVIDIA GPU使用的版本則在開發當中，利用CUDA技術

就可以使到GPU可以進行蛋白質摺疊運算。

NVIDIA官方表示，只需全球0.1%支援CUDA的顯示卡進行運算

效能就可以達到7PFLOPS，遠超超級電腦的計算水準

現時已推出供啟用CUDA的NVIDIA GPU使用的公開測試版本。

Folding@home官網FAQ的聲明：

1. 這個計畫跟其他類似的計畫不同，它這個計畫是由非營利機構來運轉的。
2. 所有運算成果會發表在科學期刊上面。
3. 運算結果的raw data會給大眾使用。

所以很多研究蛋白質結構的論文，都有引用這個計劃的成果。

了解何謂Folding@HOME之後

要如何運算呢?

運算效能最快的方法，就是使用顯示卡(GPU)來運算

目前支援的顯卡型號
ATI有26XX,29XX,38XX,48XX系列的顯卡

NVIDIA有GeForce 8,9,GTX200系列顯卡

往後新出的顯卡一定都會有支援了

首先至Folding@HOME官網的下載頁面
http://folding.stanford.edu/English/DownloadWinOther

下載GPU客戶端

安裝程式完畢之後，在右下角會顯示程式小圖示，按右鍵叫出選項選擇設定
開始運算的時候選擇Display，如下圖會展示運算模型
平常運算建議關閉，才不會影響到運算效能

ATI顯卡運算的Display畫面

NVIDIA顯卡運算的Display畫面

安裝之後的相關設定，平時也可在桌面右下角點選圖小圖示出來做設定

一個人做運算難免會無趣，建議加入團隊一起運算

可以看整體排行，團隊編號建議填上 31403

目前31403(台灣隊)，已是世界前50強

31403正是代表我們國家的團隊

最下面的允許接收大於5MB的工作，記得打勾

這樣才會運算分數較高的WU

這裡可以設定CPU使用率，平常如果覺得不順

可以在這調整

都設定完成之後就開始運算了，只要利用一點閒置的電腦資源

或是BT機農場機掛網的時候，開啟做運算

為世界醫學盡一份心力

再此建議加入31403 台灣隊
運算結束之後，可以在團隊網頁看見自己的積分狀況

http://fah-web.stanford.edu/cgi-bin/main.py?qtype=teampage&teamnum=31403

看logo就知道，明確的顯示我們的國家

也有詳細的分數統計
http://folding.extremeoverclocking.com/team_summary.php?s=&t=31403

http://kakaostats.com/t.php?t=31403

如還想了解更多的運算方法及詳細資料

可以到此專區
http://forum.coolaler.com/forumdisplay.php?f=295

你可以模擬蛋白質摺疊,從根本解決人類疾病的問題

為世界醫學盡一份力

就從加入Taiwan Team 31403開始

[ 本文章最後由天凶雲於 09-3-8 12:27 編輯 ]