Derfor bruker leserne våre hundretusener på «folding»
Bidrar til forskning på sjeldne sykdommer.
Introduksjon
Denne artikkelen ble første gang publisert i 2013.
Få vet at personer rundt omkring i de tusen hjem årlig bruker mangfoldige tusen kroner på forskning rundt alvorlige og sjeldne sykdommer. Via noe som kalles Folding@Home kan hvem som helst bidra til å løse mysteriene rundt Alzheimers, AIDS og «kugalskap» – for å nevne noe.
Folding@Home er et prosjekt som er startet av Pande-laboratoriet ved universitetet i Stanford. Via en spesiell programvare tar de i bruk ledig kapasitet på tusenvis av datamaskiner rundt omkring i verden, slik at de kan forske på disse sykdommene på en effektiv, billig og spennende måte
Her kan også du hjelpe til, uten at du trenger å løfte stort mer enn en finger.
Denne artikkelen er skrevet av Stian Andersen, Arve Flesche, Knut-Eirik Baade og brukeren «-alias-». Artikkelen er kun bearbeidet av Tek.no.
Biologiens verden
For å starte med å forklare deg hvordan du kan hjelpe forskningen fra din egen stue, må vi ta en liten tur inn i biologiens verden – til proteinene.
Proteiner er kjeder av aminosyrer og er biologiens «arbeidshester». Proteiner hjelper blant annet kroppen med å bryte ned mat til energi, regulere humøret og bekjempe sykdommer.
Proteinene kommer i mange forskjellige former og størrelser. Som antistoffer gjenkjenner proteiner virus og bakterier, og tillater immunforsvaret å bli kvitt de uønskede inntrengerne i kroppen. Med dette som bakgrunn har forskere sekvensert det menneskelige genom, ved å lage en slags blåkopi for alle proteiner.
Utfordringen er å forstå hva disse proteinene gjør og hvordan de fungerer, noe vi bidrar til når vi «folder».
Må endre form
Selv om blåkopien beskriver aminosyresekvensen, forteller den oss lite om hva proteinet gjør og hvordan dette faktisk skjer. For å utføre sin funksjon, for eksempel som enzymer eller antistoffer, må proteinet transformere seg til en bestemt figur. Denne selvbyggingen kalles «folding», eller bretting på norsk.
Ut fra et astronomisk antall mulige måter å folde seg på, kan et protein velge en måte i løpet av noen få mikrosekunder eller et par millisekunder. Hvordan et protein gjør dette er et spennende mysterium. Det er derfor ønskelig å simulere proteinfoldingen, for å forstå hvordan proteiner bretter seg så raskt og pålitelig, og for å lære om hva som skjer når denne prosessen går galt og proteinet «misfolder».
Å kunne simulere disse proteinene, er regnet som «den hellige gral» innenfor feltet.
Feil gir alvorlige sykdommer
I ny og ne skjer det at proteinet bretter seg feil. Det leder til sykdommer som Alzheimers, cystisk fibrose, «kugalskap» og en arvelig form for lungeemfysem. Man antar også at mange kreftformer skyldes proteinmisfolding. Når proteiner misfolder, klumper de seg sammen. Om disse da samler seg i i hjernen, antar man at de kan føre til symptomer på blant annet Alzheimers.
Ikke bare bretter proteiner seg, men de gjør det altså så raskt som på en milliondel av et sekund. Dette er veldig raskt sett fra en menneskelig tidsskala, men det er faktisk bemerkelsesverdig lang tid for datamaskiner. Det kan ta én dag å simulere et hundretalls nanosekunder. Dessverre bretter mange proteiner seg på millisekundtidsskalaen og dermed vil det ta 10 000 «CPU-dager» å simulere en bretting , noe som tilsvarer 30 «CPU-år». Det er lang tid å vente på ett resultat.
Det er her folding@home kommer inn i bildet. Ved å installere et lite program på hundretusener av PC-er rundt omkring i verden og kjøre simuleringene parallellt, kan man kutte ned denne tiden drastisk.
Teknisk sett kaller man det distribuerte databehandlingsalgoritmer, noe som i praksis betyr at hver maskin simulerer en liten bit av hver proteinbretting.
Alle hjelper til
Pande lab ved Stanford University har utviklet flere nye måter å simulere proteinfolding på. Dette gjør de ved å simulere eksperimentelle tidsrammer, og ved å dele arbeidet mellom flere prosessorer på en ny måte.
Med over 163 000 prosessorer, som var status i fjor høst, er Folding@Home en av verdens raskeste datamaskiner, med en hastighet på omtrent 12 petaFLOPS.
Folding@home har nemlig vært en suksess det siste tiåret. Ved tusenårsskiftet brettet Pande lab flere små og «raske» proteiner, før de videreutviklet metodene for å bruke de til mer komplekse og interessante proteiner, proteinfolding- og misfoldingsspørsmål.
Siden 2002 har prosjektet studert mer komplekse proteiner på mikrosekundtidsskalaen, blant annet «BBA5», «the villin headpiece» og «Trp Cage». Siden 2006 har Pande lab lagt ned en stor innsats i å studere proteiner som er relevante for sykdommer som Alzheimers og Huntingtons, før de i 2007 krysset millisekundmilepælen, ved å simulere et protein kalt «NTL9».
Bli med over til neste side, så forteller vi hvordan vi jobber sammen med foldingen »
Se en video som illustrer Folding@Home her:
Hardware.no-laget
Nordens største lag
For å sørge for at arbeidsoppgavene som deles ut til hver enkelt maskin blir fullført så fort som mulig, mottar deltakerne poeng for hver oppgave som leveres innen en gitt tidsfrist. Disse poengene skal reflektere hvor nyttig du er i forskningen. Altså, desto raskere du kan levere resultater, desto mer poeng får du. Dette avhenger i stor grad av hvor kraftig datamaskin du har.
Poengenes funksjon er rett og slett å være en motivator, de gir bidraget ditt en synlighet. Når man folder kan man samle seg i lag, som sammen jobber og rangeres på verdensbasis.
Vi som leser Hardware.no (nå Tek.no. Red. anm) har samlet oss i et slikt lag, der vi sammen bruker våre private datamaskiner til forskningen på sykdommer via folding@home. Laget, som har lagnummer 37651, ble startet i mars 2004 av en gjeng entusiaster som tente på ideen om å bruke sine private datamaskiner til noe nyttig. I mars 2013 teller vi 3000 unike medlemmer, hvorav 120 er aktive.
Team Hardware.no er størst i Norge og Norden, og leverer i skrivende stund omtrent 81 000 poeng per aktive medlem. Siden desember 2011 har laget tredoblet produksjonen.
Flere av medlemmene har de siste årene gått til innkjøp av maskiner som er dedikert til folding, noe som har gitt laget en betydelig økning i poeng. Vi har også med oss bedrifter som lar sine servere folde for laget, når de har ledig kapasitet, noe vi setter utrolig stor pris på.
Samtidig er det å sette en server til å folde over tid, en praktisk og effektiv måte å teste hvorvidt maskinen og kjølesystemet tåler full belastning over lang tid.
Likevel er Stanford mest tjent med det enorme utvalget av “vanlige” PC-er som gjør denne jobben verden over, og det er disse datamaskinene hos den enkelte som samlet gjør det meste av arbeidet.
En av de beste i verden
Team Hardware.no har helt siden starten hevdet seg bra i konkurransen med utenlandske lag, og ligger i dag som nummer 9 på den offisielle verdenstoppen.
Bli med over til neste side, så forteller vi deg hvordan du kan bidra »
Slik kan du bidra
Hvis du vil bidra til forskningen på sjeldne sykdommer, med ledig kapasitet fra din egen maskin, tar det bare noen minutter å komme i gang.
Det er imidlertid et par krav maskinen din må oppfylle, men disse er helt greie for de aller fleste maskiner i dag. Du må ha en vanlig x86-prosessor, og da minst en gammel Pentium 3. Skal du bruke skjermkort til å folde må imidlertid dette være en nyere type, gjerne fra de siste tre årene.
Du kan folde både på Mac, Windows og Linux, og installasjonsprosessen er den samme. Du trenger heller ikke å være redd for at maskinen din skal bli tregere fordi du bidrar. I utgangspunktet bruker Folding@Home kun ledige ressurser på maskinen din. Starter du et program, som Photoshop eller nettleseren din, vil operativsystemet automatisk sette foldingen på pause, og heller sette kreftene til de til programmet du vil bruke.
Enkel installering
Det er temmelig enkelt å komme i gang. Gå til Folding@home sine hjemmesider, og trykk på den store «Start Folding»-knappen. Da får du med en gang lastet ned en installasjonsfil på maskinen din.
Dette er V7-klienten, som brukes når du folder. Åpne filen, avgjør om du vil være anonym eller registrere deg med et navn, og følg installasjonsstegene videre. Underveis vil du få spørsmål om en «passkey». Denne er valgfri, men vi anbefaler at du tar denne nøkkelen i bruk. Dette er en unik nøkkel som gjør at bidragene du gjør til folding-prosjektet blir knyttet direkte til din bruker. Du kan hente en slik nøkkel via denne siden.
Underveis får du også muligheten til å skrive inn ett lagnummer. Der kan du gjerne legge inn 37651, som gjør deg til et medlem på Hardware.no-laget.
Når det er gjort blir installasjonsprosessen fullført, og maskinen begynner automatisk å folde. Om du vil trenger du ikke lenger å bry deg om programmet, det jobber helt usynlig i bakgrunnen, og bruker kun ledig datakraft.
Klienten viser poeng
Programvaren har imidlertid et kontrollpanel du gjerne kan kikke på, da det blant annet lar deg sette foldingen på pause.
I V7-klienten, den du lastet ned da Folding@Home ble installert på maskinen din, vil i Windows vise deg et estimat av hvor mange poeng du har generert. Poengsummen varierer avhengig av hvilke oppgaver du får tildelt fra prosjektet, om du har satt den på pause i perioder. I tillegg har prosjektene typisk en tidsfrist på noen dager, og desto raskere du fullfører desto flere poeng får du.
Vil du ta i bruk en mer avansert programvare, som lar deg se tilstanden til flere maskiner, kan du ta i bruk HFM.NET. Dette programmet kan konfigureres til å legge listene dine ut på nett, og sende deg en e-post hvis en av klientene dine stopper å fungere. En større guide til denne programvaren finner du på denne siden.
Koster deg ikke mye
De enkelte prosjektene som lastes ned og opp mot maskinen din, kan være på flere megabyte hver, og gjerne opp mot 100 megabyte om dagen. Så sant du ikke sitter på en mobil oppkobling, er ikke dette rare greiene for nettlinjen i de fleste hjem.
Strømforbruket i hjemmet ditt vil naturlig nok bli noe påvirket, da maskinen vil jobbe mer enn normalt mens Folding@Home kjører. Det er imidlertid ikke spesielt mye, har du et middels kraftig skjermkort som Geforce GTX 660 Ti vil dette normalt øke strømforbruket ditt med 123 watt. Det tilsvarer omtrent bare en krone om dagen på strømregningen. Samtidig genererer det noe varme, som holder seg i boligen din.
Investerer man i en dedikert server til foldingen, kan denne plasseres i et kaldt rom for å utnytte varmen den vil produsere. Med andre ord skal liten til moderat folding ikke påvirke strømregningen i nevneverdig grad.
Den ekstra belastningen på komponentene utgjør heller ingen reell fare. Den mest prominente trusselen er overoppvarming, men moderne prosessorer og skjermkort har mekanismer som hindrer at dette er et problem. Så lenge temperaturer på komponentene holder seg under de generelle anbefalingene på omtrent 75 varmegrader på prosessoren og 95 varmegrader på skjermkortene, går dette helt fint.
Medlemmer av Hardware.nos lag kan vise til skjermkort med temperaturer på 104 varmegrader, som har foldet over 1 år i strekk uten å ha tatt noe skade. Mange prosessorer tåler samtidig å bli kjørt på 97 – 100 varmegrader over lengre perioder uten problemer. Slike temperaturer pleier imidlertid ikke å oppstå med mindre man har overklokket komponentene
Linux gir bedre ytelse
Om du virkelig ønsker å satse på Folding@Home, er Linux det beste operativsystemet. Generelt sett får du nemlig bedre ytelse her enn i Windows, gjerne opp mot 15 prosent mer.
Det finnes nemlig ingen 64-bits-versjon av folding-klienten til Windows, samtidig som programvaren er mer optimalisert for Linux. Om du vil kan du kjøre Linux som en virtuell maskin under Windows, men dette er en litt mer avansert prosess.
Det skal også neves at å folde med skjermkortet ditt på Linux, kan være noe komplisert. Dette jobber imidlertid utviklerne med, og i løpet av 2013 vil det forhåpentligvis bli lettere å bruke skjermkortet, samtidig som det vil yte bedre.
Ønsker du å bruke flere prosessorer, er dette en mer avansert prosess. Ikke vær redd for å spørre de kompetente brukerne som har gjort dette før, i vår dedikerte forumtråd. Du finner også en god oversikt for hvordan du installerer programvaren på rett måte for slike oppsett, på denne siden.
Bli med over til neste side, så får du se noen av maskinene vi bruker til å folde »
Dette er maskinene
Brukerne har kraftige maskiner
For å kunne bidra til forskningen via Folding@Home, trenger du egentlig kun å bidra med den kapasiteten som er ledig på din egen maskin. Men enkelte tar satsningen langt lenger enn det. Flere av våre brukere har brukt mangfoldige tusener på maskiner, som kun står og jobber med proteinfoldingen.
Bildet over viser en av disse maskinene. Den er bygget opp av et Tyan S8812-hovedkort med fire AMD Opteron 6272 Interlagos-prosessorer, som er overklokket til 2,4 GHz og kjøles ned med vannkjølere fra Antec. Maskinen har videre 64 gigabyte med minne, fordelt over 16 brikker på fire gigabyte hver. Kabinettet er fra Xigmatek, mens strømforsyningen på 950 watt kommer fra Chieftec.
Denne serveren trekker 675 watt fra stikkontakten, og leverer mellom 335 000 og 525 000 poeng hver dag, avhengig av hvilket prosjekt den får tildelt. Dette er en relativt moderne server som gir et veldig godt forhold mellom poeng og strømforbruk. Veiledende pris er omtrent 50 000 kroner.
Det kan imidlertid gjøres billigere. Kjøper du komponentene brukt på nettet, kan du få den for ned til 20 000 kroner. Skal du virkelig spare, kan du få en server av samme type for mellom 10 000 og 12 000 kroner.
Den serveren i Hardware.no-laget som har det beste forholdet mellom poeng og strømforbruk, er en SuperServer 8047R-TRF+, som er overklokket til 3,1 GHz. Den trekker 725 watt fra veggen, og leverer mellom 560 000 og 980 000 poeng avhengig av prosjektet den får tildelt.
Maskinen står i et lite kabinett, med en strømforsyning på 1400 watt. Hovedkort er X9QRi-F+ fra Supermicro, bestykket med fire Intel Xeon E5-4650-prosessorer og 64 gigabyte med minne. Listeprisen på denne maskinen er omtrent 129 000 kroner, mens serveren på bildet over er bygget for rundt 45 000 kroner.
Disse serverne, samt ytterligere to til, er bygget av brukeren -alias- i 2012. Han sitter samlet med fire slike maskiner som til sammen produserer mellom 65 og 70 millioner poeng hver måned, hele året rundt. Strømforbruket for de fire serverne er 2,8 kilowatttimer, hvor det meste benyttes til oppvarming av eierens bolig.
Bildet over er en skjermdump fra programmet HFM.NET, som viser den samlede ytelsen for disse maskinene på en tilfeldig dag.
21 millioner poeng
Tilbake i 2010 var det populært å bygge dedikerte foldingservere med EVGAs SR2-hovedkort, med to 6-kjernede Xeon-prosessorer i seg. Her har medlemmet War satt sammen tre slike servere. De tre serverne bruker alle SR2-hovedkortet, to Xeon 5660- eller Xeon 5650-prosessor overklokket til 4,0 GHz og to Noctua NH-D14-luftkjølere.
Den samme brukeren har også serverparken på bildet til høyre. Den består av 48 prosessorkjerner, og produserte i januar 2010 hele 21 millioner poeng, med et strømforbruk på 2 kilowattimer.
Når man folder kan du også ha så mange skjermkort du vil i maskinen, antallet er kun begrenset av hvor mange kontakter du har for skjermkort på hovedkortet. For folding, og lignende databehandlingsoppgaver, går nemlig all informasjonen gjennom selve skjermkort-kontakten. Man trenger ikke en SLI- eller CrossFire-bro, noe man må ha om man skal spille.
Besøk vår forumtråd
Er det fortsatt noe du lurer på finnes det en stor gjeng med kompetente foldere som jevnlig besøker forumtråden på diskusjon.no. Ta gjerne turen innom der hvis du har spørsmål.
Til slutt kan det også være verdt å ta turen innom hjemmesiden til Folding@Home. Under informasjonssidene finnes mye god informasjon, både teknisk og vitenskapelig.
Team Hardware.no har også egen blogg som oppdateres med den nyeste informasjonen, både rundt laget og spennende utvikling innen Folding@Home.
Prosessoren din er viktig når du folder:
Se hvordan en toppmoderne prosessor lages »
