Folding@Home(大型分布式计算项目)

　　Folding@Home提供丰富的计算功能，可以帮助用户在软件上快速运算项目，从而分析复杂的实验数据，您可以将蛋白质数据添加到软件分析，从而更好地了解多种疾病的起因和发展，支持传染性疾病、恰加斯病、神经系统疾病、阿尔茨海默氏病、亨廷顿氏病、帕金森氏病等多种疾病分析，软件可以无限次计算数据，借助电脑显卡快速运算，就像是超级计算机一样，帮助用户精准分析数据，适合科学领域以及疾病分析领域使用，新版也提供COVID-19项目分析，让用户可以分析新型病毒，需要注意的是这款软件调用显卡性能较多，需要保证你的显卡性能够用！

软件功能

　　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。由斯坦福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 目前是世界上最大的分布式计算项目，于2007年为吉尼斯世界记录所承认。

　　Folding@home 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(脑退化症)、牛海绵状脑病(疯牛症)、多种癌症和癌症相关综合症、囊胞性纤维症。到目前为止，Folding@home 可成功模拟长达5秒时段的折叠过程，超出先前估计可模拟的时段数百万倍。

　　正如大家所知，Folding@home项目目前是世界上最大的分布式计算项目，于2007年为吉尼斯世界记录所承认，截止目前有超过百万人参与项目并提交成果，它的计算能力总和也能达到全球超级计算机TOP10水平。同时该项目也是AMD和NVIDIA等GPU厂商最早参与推进的分布式计算项目，这让项目进程大大加快，用户参与更加方便

　　Folding@home项目硬件性能体现与影响

　　Folding@home的客户端利用了经修改的TINKER、GROMACS、AMBER及CPMD这四款分子模拟程式进行运算，并会在许可的情况下作出优化，以把运算速度加快。2006年9月底，ATI宣布了通用计算GPGPU架构，并得到了斯坦福大学Folding@Home项目的大力支持，加入了人类健康研究。2007年3月22日，PS3正式加入史丹佛大学分布式运算研究计划，至今已有超过百万名 PS3 玩家注册参与。NVIDIA于2008年6月宣布旗下基于G80及以上核心的显卡产品都支持该项目的通用计算，更是对分布式计算的重要贡献。

　　Folding@home项目由于其高密度分子动力学计算原理，对于CPU、GPU等硬件的资源消耗是非常明显的，因此它也几乎成为芯片性能测试的应用类项目之一。基于GPU的计算从概念上讲很容易理解，并且现有多种高级语言和软件工具可以简化GPU的编程工作，不过对于普通用户来说，通过该项目体验GPU计算是最合适不过的。

　　由于计算分子之间长程力的影响，Folding@home项目计算代码中代码条件分支也随处可见，对GPU Shader灵活度的要求很高，Folding@home在GPU使用量上也要大于图形编程。客观上讲，NVIDIA凭借GeForce 8800GTX业界首个DirectX 10 GPU，在GPU通用计算方面实现了大步跨越，而AMD的ATI Radeon X1900却是并行计算在民用级别第一次大规模推动的代表作。

　　Folding@home项目对于GPU的考验，主要集中在流处理器的计算自由度方面，这就迫使GPU具备更强大的调度能力、缓存体系。

　　Folding@home项目属于一般的蛋白质折叠模拟，它仅涉及分子动力学，通常都是把原子视为刚体，然后计算这些刚体之间的力学关系。Folding@home项目的热力学参数通常只有温度，会影响反应进程，但这些过程在folding里通常会被直接转化成力学关系的变化。归根结底，Folding@home项目基于GROMACS计算引擎的，是一个力学主导的分子动力学模拟，它的特点就在于支持大规模分布式计算。

　　Folding@home所研究的是人类最基本的特定致病过程中蛋白质分子的折叠运动。项目的核心原理，在于求解任务目标分子中每一个原子在边界条件限制下由肽键和长程力等作用所导致的运动方程，进而达到实现模拟任务目标分子折叠运动的目的。每一个原子背后都附庸这若干个方程，每一个方程都可以转换成一组简单的向量指令。

软件特色

　　1、Folding@Home可以在软件自定义配置计算任务，可以选定工作单位

　　2、可以在软件查看分析进展，可以在软件查看　预计到达时间

　　3、可以查看基础功劳780、预计学分780、PPD 339估计、预计TPF 33分钟07秒

　　4、提供可视化分析，您的分析过程都在软件显示，

　　5、客户端连接，配置FAHControl与实际的Folding @ home客户端的连接。客户端可以是本地客户端，也可以位于远程计算机上。

　　6、支持密码设置，指定用于安全访问客户端的密码。如果尚未受防火墙保护，则这将使其他人无法远程控制您的客户端。

　　7、配置客户端折叠槽，如果您没有定义任何折叠槽，则客户端将尝试自动为您选择合适的配置。因此，您可以放心地忽略此部分。

　　8、控制台客户端远程访问

　　配置可用于配置对Folding @ home客户端的远程访问。这仅对运行多个客户端并希望从另一台计算机进行监视和控制的专家用户有用。可以安全地忽略这些选项，因为默认设置是安全的，并且不允许任何远程访问。

　　除了此处的设置之外，您可能还需要打开对防火墙配置中已配置端口的访问权限，以允许一台或多台允许远程访问此客户端的计算机。

安装方法

　　1、启动主程序就可以执行安装，点击next

　　2、软件界面显示安装的协议内容，点击接受协议

　　3、提示软件的安装模式，这里默认就可以了，点击下一步

　　4、开始安装Folding @ home软件，等待几秒钟

　　5、如图所示，软件已经安装结束。可以开始启动主程序

使用说明

　　1、这里是Folding @ home的配置界面，显示多种项目，软件都是英文的

　　2、用户可以自行到网上查看Folding @ home的项目分析教程

　　3、名称

　　您在此处输入的名称或别名将显示在我们网站的统计信息页面中。 如果您选择不输入名称，您的计算机时间将以匿名方式捐赠。 这些设置可以随时更改。

　　4、队号

　　您也可以加入团队。 如果您希望您的工作计入一个团队，请在此处输入团队编号。 请参阅Folding @home网站，以了解如何组建团队。

　　5、单击此处打开Folding @home密码请求网页

　　6、为了提高安全性，您可以请求一个密码并在此处输入。 这有助于防止他人假装自己。 您有责任对您的密码保密。 还需要密码才能赚取积分。

　　7、该客户端尚未分配身份。

　　不需要任何配置，您可以匿名向Folding @ home捐款，但是为了使您赚取的积分记入您的账户，您必须至少选择一个用户名。

　　8、这里是用户信息设置界面，如果你会英文就可以在软件添加相关的配置内容

　　9、软件运行界面就是这样的。可以在软件执行当前的分析任务，可以查看参与计算的硬件,右键单击可单独控制启停

　　10、预计完成所需时间、基本分、奖励分、该任务的预计每日得分、每1%进度所需时间、项目编号,点击可查看该项目信息、运算核心编号

　　11、硬件信息查看，如果你的显卡性能很低电脑运行分析的时候速度就非常慢

　　12、CPU插槽使用1个或更多CPU。 一个插槽中的更多CPU可以比许多单个CPU插槽更快地完成仿真轨迹

　　13、CPU计算可以选择线程数，如果带着显卡跑，最好留出一个线程。如果想要显卡计算，点击左侧中间的圆点。记得保存。

更新日志

　　Folding @ home客户端变更日志

　　## v7.6.8

　　-删除错误提交对话框，改为指向GitHub

　　-使用PUT而不是GET来访问Web会话ID。可能更安全。

　　## v7.6.7

　　-确保在请求时打开Web控件。

　　## v7.6.6

　　-修复``slot-options''命令响应头

　　## v7.6.5

　　-始终允许127.0.0.1访问Web服务器。

　　-即使当前未启用GPU，也要更新GPU.txt。

　　-确认在Windows中不要更改数据目录。

　　-删除安装时不受支持的Windows主题。

　　## v7.6.4

　　-确保Windows数据目录以``\ FAHClient''结尾。

　　-修复了Linux服务关闭的问题。

　　-避免缓存旧的Web界面。

　　-修复了Windows服务安装。

　　-修复了Windows开始菜单。

　　## v7.6.3

　　-组织信息块

　　## v7.6.1

　　-屏蔽较新的GLIBC要求更好的Linux兼容性。

　　-添加COVID-19选项。

　　-增强了命令服务器和Web界面的安全性。

　　## v7.5.2

　　-更新了丢失的GPU插槽消息，提示用户安装驱动程序。

　　-更新了版权。

　　## v7.5.1

　　-OSX安装程序更新。 @kbernhagen

　　## v7.5.0

　　-修复了客户端内存泄漏。

　　-一些拼写修复。

　　## v7.4.18

　　-修复了Web控件中的用户统计信息链接。

　　-修复了Web控件中的创建团队链接。

　　-修复了Web控件中的Google+共享链接。

　　-在Windows安装程序中自动卸载有冲突的文件。

　　-Windows安装程序中F @ H应用程序的更彻底的终止。

　　-删除了为Windows安装程序中的所有用户安装的选项。

　　-修复了Windows CPUID问题，该问题导致无法分配给CPU插槽。

　　## v7.4.17

　　-更新了分配服务器。

　　-为GPU插槽使用相同的AS。

　　-更新网址以指向foldingathome.org。

　　## v7.4.16

　　-删除了对读取Gromacs轨迹文件的支持。

　　-在检测期间跳过非GPU OpenCL设备。

　　-在可用时将CUDA和OpenCL设备索引都传递到GPU内核。

　　-当无法加载驱动程序时，可以猜测GPU索引。

　　-添加了消息以指示为什么未检测到GPU驱动程序。

　　-不要无意中从配置中删除GPU索引选项。

　　-正确处理> 127的PCI总线/设备ID。

　　-修正了AMD PCI总线/插槽代码。

　　-在信息中报告GPU PCI功能。

　　-修复了对多个相同类型GPU的检测。 ＃1161

　　-max-packet-size = normal（默认）重新定义为25MiB。 ＃1154

　　-报告更多CPUID功能标志，专门用于检测RDTSCP。

　　## v7.4.15

　　-修复了与UTF-8编码有关的进一步FAHControl连接断开问题。

　　-修复了远程接口中无效的PyON转义序列。

　　-将Windows错误消息转换为UTF-8，以避免解析问题。

　　-更新了GPU.txt。

　　## v7.4.14

　　-修复了FAHControl连接丢失的问题。

　　## v7.4.12

　　-修复了AS分配的最大CPU。

　　## v7.4.11

　　-删除了小的主CPU计数避免代码。

　　-让AS为每个WU指定最大CPU。

　　-删除了libGL.so依赖性。

　　## v7.4.10

　　-尝试修复挂起的下载。 ＃983

　　-不要默认使用大于3的小素数的CPU计数。

　　## v7.4.9

　　-v7.4.8错误修复。

　　## v7.4.8

　　-使用GCC 4.8避免Linux中的libstd ++不兼容。 ＃1147

　　-修复了CUDA版本解析并删除了CUDA调试信息。

　　## v7.4.7

　　-向AS报告零CPU，以获取GPU插槽。 ＃1139

　　## v7.4.6

　　-更智能的GPU检测。

　　-在命令行上报告OpenCL设备。

　　-向AS报告OpenCL和CUDA设备。

　　## v7.4.5

　　-修复了核心0xa4爆炸蛋白上的100％CPU锁定。

　　-增加了对流核心的支持。

　　## v7.4.4

　　-修正了无法更新GPUs.txt文件的问题。 ＃1115

　　-不要在初始化错误时删除插槽。 ＃1117

　　-始终允许127.0.0.1（localhost）连接到FAHClient。 ＃1120

　　-调整Web控件。 ＃1116

　　-不显示匿名或小组0的得分。

　　## v7.4.3

　　-允许保存cuda-index = 0和opencl-index = 0。 ＃1106

　　-修复了无法删除目录'./work/00'的问题。 ＃1058

　　-修正GPU名称过长的问题。 ＃1061

　　-删除了指向高级控制和3D查看器的链接。 ＃1110

　　-更改后的“ Web控制”菜单看起来更像NaCl客户端。

　　-更新年份。 ＃1090

　　-ATI-> AMD。 ＃1091

　　-更改debian默认的“匿名”->“匿名”。 ＃1113

　　-改进了GPU.txt下载。

　　-增加了“暂停”，恢复了“启动暂停”功能。 ＃1100

　　-解析所有AS IP地址并尝试每个。 ＃1094

　　## v7.4.2

　　-不要无限期重复“帧计时器未运行”。＃1105

　　## v7.4.1

　　-保存config.xml进行任何更改。

　　-再次修正了QRB计算。 ＃1044

　　-报告进度降低到0.01％。

　　-更正报告帧/步数不正确的内核。 ＃888

　　-OSX：解决10.9作为服务的缓慢通信的方法。 ＃1103

　　-删除了trigger-save命令，不再需要。

　　-每个WU仅允许一种可视化类型。

　　-当gpu = true时更新GPUs.txt，记录更新消息。

　　## v7.4.0

　　-默认情况下禁用失速检测。

　　-添加了启用失速检测，失速超时和失速百分比的选项。