Folding@Home ( https://foldingathome.org/ ) ist ein Wissenschaftsprojekt zur Coronaforschung. Ziel ist zu verstehen wie der COVID19-Virus funktioniert und was man dagegen gegen tun kann. Man könnte also etwas vereinfacht sagen, das es um die Suche nach einem Impfstoff geht.
Mit dem Name „Folding@Home“ (sinngemäß auf deutsch: Proteinfaltungssimulation auf dem Computer zu Hause) ist zum einen der wissenschaftliche Ansatz und zum anderen die Nutzung gewönlicher PCs statt Großrechner gemeint. PCs, wie sie sonst für Online-Teamspiele oder auch Echtzeit-„Ballerspiele“ benutzt werden, sollen hier nun helfen Leben zu retten, statt virtuelle Computerspielgegner zu töten.
Mit dem Installieren von Folding@Home auf deinen PC kannst auch Du einen kleinen Beitrag zur Corona-Forschung leisten und Punkte sammeln für dich oder dein Team.
Nee, bei SETI gehts um Daten aus Radioantennen, um da extraterrestrisches Leben zu finden. Bei Folding@Home gehts um Proteinfaltung (auch ne Rechenaufwendige Operation), z.B. für pharmazeutische Zwecke.
Wie siehts aus, wollen wir bei Fold@Home ein Team aufmachen? Das könnte man dann sogar noch bewerben etwa:
deine 3D-Grafikkarte langweilt sich/ wird durch dein Onlinegame nicht wirklich gefordert/ verbraucht einfach nur sinnlos Strom, dann probier doch mal Folding@Home
ein wichtiger Bestandteil unserer Heimelektronik sind sogenannte „seltene Erden“, für die Menschen am anderen Ende der Welt unter wiedrigsten Umständen schutften - nutze deine Technik nun um Leben zu retten!
Gibt es dazu belastbare Zahlen wie effizient die Software ist?
Meine naive Annahme war, dass Consumer-GPUs/CPUs zwangsläufig schlechter und ineffizienter sein müssen als ähnlicher Job auf einem HPC-Cluster. Meine groben Überschlagsrechnungen gehen eher in die andere Richtung.
Die fragen die sich mir da stellen:
Lohnt es überhaupt auf CPUs zu rechnen?
Wie hoch ist die zusätzliche Last auf dem System? (verglichen mit Idle)
Ab wann lohnt es sich eine GPU zu verwenden? (z.B. ab 1,2345 TFLOPS)
Wie effizient arbeitet Folding@Home auf „langsamen“ verglichen mit „schnellen“ GPUs?
Die Stromkosten für eine GPU liegen bei wenigen Cent die Stunde (meine braucht 0.018 €/h + Grundlast).
Bleibt die Frage: Stehen die Kosten in einem Verhältnis zum Ergebnis?
Oder sollten wir lieber Unis, Forschungseinrichtungen usw. dazu bringen ihre Cluster auf Folding@Home anzusetzen?