Почти два года назад мы сообщали о том, что обновление программы-клиента позволило владельцам ускорителей AMD серий Radeon X1800 и X1600 участвовать в проекте Folding@Home. Затем клиентское ПО обновлялось ещё несколько раз, но как и прежде, расчёты можно было осуществлять на адаптерах AMD.

Вплоть до вчерашнего дня приверженцы продукции NVIDIA оставались не у дел и не могли принять участие в стэндфордском проекте моделирования процессов свертывания/развёртывания молекул белка, помогающего получить лучшее понимание причин возникновения болезней, вызываемых дефектными белками, таких как болезнь Альцгеймера, Паркинсона, диабет типа II, коровье бешенство и склероз.

На конференции, устроенной NVIDIA и университетом Стэнфорда, Виджей Панде (Vijay Pande), глава проекта Folding@Home сказал, что кроме владельцев карт ATI / AMD принять участие в этом проекте очень скоро смогут и владельцы GPU NVIDIA.

При этом было отмечено, что уже порядка 70 млн. видеопроцессоров NVIDIA на базе архитектуры CUDA, выпущенных к этому дню компанией (GeForce 8xxx), являются большим потенциалом для проекта (суммарная производительность под 7000 PetaFLOPS).

Визуализация для GPU2/NVIDIA

В последнее время сотрудники проекта работали над новым GPU-клиентом серии GPU2, который бы мог работать с продуктами NVIDIA. Ядро GPU2/NVIDIA уже проходит бета-тестирование, закрытое, как обычно, и судя по официальному сообщению на сайте проекта распределенные вычисления на мощностях NVIDIA проходят успешно, несмотря на то, что ранее говорилось о том, что реализация клиента под карты NVIDIA очень непростой и трудоёмкий процесс.

На фото выше приведена сравнительная характеристика эффективности разных вычислительных средств задействованных в проекте. Как известно, все начиналось с CPU, затем к проекту были подключены мощности GPU и консолей на базе процессора Cell (PlayStation3).

Ожидается, что с приходом на рынок «будущего графического решения NVIDIA» (логично предположить, что речь идет о GT200) производительность GPU2/NVIDIA позволит существенно увеличить эффективность распределенных вычислений.

Подпроект FAH GPU1 (для видеокарт ATI /AMD Radeon X19xx) вскоре будет завершен. В Folding@Home говорят, что это был очень полезный урок, позволивший многому научиться и создать более надёжный и эффективный клиент GPU2/ATI (для карт серий Х24хх/2600 и HD38x0).

Источники: Folding@Home, PC Perspective