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Ready, set, Fold ! Folding@Home v7 final et arrivée du nouveau site !

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Ready, set, Fold ! Folding@Home v7 final et arrivée du nouveau site !
Environ 1 an après sa sortie en bêta publique, le client v7 (7.1.52) est enfin considéré comme assez stable pour devenir le client officiel de Folding@Home. Ses principales nouveautés par rapport à la famille v6 sont :

  • Une réécriture complète du code du client.
  • Un client unique par plateforme (GPU, SMP et monocore unifiés)
  • Une interface graphique unique pour gérer ses différents cores en cours de fonctionnement.
  • Un viewer de WU qui ravira ceux qui aiment voir les molécules qu'ils replient.




Cette sortie est accompagnée de la refonte du site officiel du projet. L'ancien site au look très "académique" laisse place à un site beaucoup plus orienté grand public s'axant autours de 3 étapes :

  • Ready : Découvrir Folding@Home, le monde des protéines, pourquoi les replier et surtout comment agir.
  • Set : Télécharger le client (affichage adapté en fonction de l'OS de la machine visitant le site)
  • Fold : Avec un guide d'installation, des informations sur le monitoring, le viewer. L'accès aux différents niveaux d'aide (FAQ, documentation technique et Forum officiel US) et enfin une section sur les points, le classement, les sites de statistiques et l'accès au classement des équipes.




Ce site plus simple et attractif et le nouveau client plus simple seront sûrement d'une grande aide pour vous aider à convertir vos proches au projet Folding@Home. Il n'y plus besoin d'être un power-user, FAH arrive entre les mains de tous !

Pour le moment le support international est limité, n'hésitez pas à venir contribuer sur notre wiki pour la traduction du guide d'installation officiel en français.

Source : Le blog de Vijay Pande
La page wiki du Guide d'Installation : ICI

Drivers nVidia 296.10 WHQL et 295.73 WHQL : des problèmes en GPGPU

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De nombreux utilisateurs ont rapporté avoir rencontré des problèmes de calcul en GPGPU après avoir installé les drivers 296.10 WHQL et 295.73 WHQL de nVidia.

Le problème se manifeste généralement par des plantages du client GPU au bout de quelques minutes/heures alors que tout fonctionne bien la plupart du temps. Le core se met à planter en boucle avec une erreur du type UNSTABLE_MACHNINE, ce qui conduit le client à se mettre en pause après avoir détecté un trop grand nombre d'erreurs.

Après investigations, il s'avère que le problème est lié à la mise en veille du moniteur. Lorsque celui-ci bascule dans se mode, l'unité qui était en cours de calcul se termine correctement, mais toutes les suivantes partent en erreur. Il semblerait que ces deux versions de drivers désactivent également le GPU lorsque le moniteur passe en veille, le rendant indisponible pour des taches GPGPU CUDA ou OpenCL.

Vous l'aurez compris, le contournement du problème est assez simple et peut se faire de deux façons :

  • conservez vos anciens drivers (les 285.62 par exemple) si vous n'avez pas besoin des nouvelles fonctionnalités
  • désactivez la mise en veille de l'écran et préférez une extinction manuelle du moniteur au bouton d'alimentation

Le problème a été remonté sur les forums nVidia, nous espérons donc que le constructeur le prendra en compte dans ses prochaines moutures des drivers.

Source : Forums nVidia

Mise à jour le 10/04/12 à 17H10 :
Il semblerait que la dernière version bêta des drivers sortie aujourd'hui (301.24) résolve le problème rencontré avec les versions WHQL précédente.

Source : Forum Officiel

Nouvelles méthodes pour la conception de médicaments

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Un des éléments clés de la recherche effectuée par le projet Folding@Home a été l'utilisation de méthodes de calculs pour la conception de nouveaux médicaments, principalement pour la maladie d'Alzheimer. A l'Université de Virginie, le laboratoire de Mickael Shirts développe ces méthodes pour utiliser la puissance de FAH dans ce but.

La plupart du temps, les petites molécules fonctionnent comme les médicaments en se liant spécifiquement à certaines parties de protéines importantes. Par exemple, un antibiotique fonctionne en se liant à la protéine d'une bactérie, ce qui interfère suffisamment avec les fonctions pathogènes pour les désactiver ou tuer la bactérie. En ciblant uniquement des sites des protéines qui sont spécifiques à l'élément infectieux, les médicaments peuvent avoir un effet très ciblé sans risquer de s'en prendre au reste du corps humain ou des bons microbes avec lesquels nous cohabitons en permanence (comme la flore intestinale qui contribue à la digestion). Les mêmes principes peuvent déclencher des éléments de notre propre mécanisme protéique ce qui permet le développement des médicaments qui combattent des maladies causées par la défaillance, la mutation ou le mauvais fonctionnement de notre propre machinerie cellulaire, comme la maladie d'Alzheimer, les maladies cardiaques, le diabète et bien d'autres maladies.

Il est cependant très difficile de calculer exactement à quel point une petite molécule donnée va se lier à sa protéine cible, ni même l'endroit où ce lien aura lieu ni quel mécanisme il suivra. Bon nombre des méthodes de simulation qui sont actuellement utilisée dans l'industrie estiment le degré d'affinité des petites molécules dans le processus de conception d'un médicament, mais elles se basent sur des approximations qui permettent d'économiser des calculs ce qui reste peu précis, plutôt que d'autre méthodes plus couteuses qui ont disposent d'une meilleure précision. Avec Folding@Home, les chercheurs disposent maintenant du moyen d'effectuer des évaluations rigoureuses des ces méthodes plus complètes, de comprendre leurs limites et de les rendre plus efficace et fiables.

L'équipe de Mikael Shirts a développé sa propre méthode qui travaille principalement sur des systèmes bien connus comme FKBP (an anglais), une protéine du système d'alerte de notre système immunitaire. Une fois que ces méthodes seront bien comprises, l'équipe tentera de concevoir des petites molécules qui cibleront le virus du VIH (la transcriptase inverse, une enzyme qui est nécessaire la réplication de l'ADN du virus) et celui de la grippe (diverse protéines impliquées dans l'entrée du virus dans les cellules cibles). Si de telles molécules s'avèrent correspondre à leur cible, le travail pour en faire des médicaments sera encore long, puisque les médicaments doivent se dissoudre rapidement, pénétrer les cellules et ne pas être éliminés trop rapidement mais le simple fait de pouvoir prédire plus simplement quelles molécules interagissent fortement avec les cibles voulues sera déjà un grand pas dans la bonne direction.

L'équipe de Mickael Shirts améliore aussi l'infrastructure de Folding@Home en participant au portage des nouvelles versions de la plateforme de simulation moléculaire Gromacs et en améliorant l'interface et l'intégration entre Gromacs et FAH.

Source : Blog de Vijay

Repliement des protéines et infection virale

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La compréhension du repliement des protéines a de nombreux champs d'application en biologie et biomédecine. Par exemple, prenez l'un des champs de recherche principal du Laboratoire du Docteur Peter Kasson à l'Université de Virginie : l'étude de l'infection des cellules par le virus de la grippe. Dans le passé, Docteur Kasson et Docteur Pande ont déjà étudié deux aspects de ce processus : la façon dont le virus de la grippe reconnaît les récepteurs de surface des cellules pour qu'il infecte les cellules du « bon » type et la façon dont les petites vésicules fusionnent.

Le groupe du Docteur Kasson s'intéresse maintenant à la fonction de la protéine virale qui contrôle l'entrée dans la cellule, une protéine appelée hémagglutinine. L'hémagglutinine interagit avec les membranes des cellules : une partie s'insère dans la membrane, se replie, et altère la membrane d'une manière encore inconnue pour favoriser l'entrée du virus dans la cellule. Une autre partie relie les membranes du virus et de la cellule et se replie pour les rassembler. Des simulations sont en cours sur Folding@Home pour étudier ces deux parties de l'hémagglutinine. Le laboratoire du Docteur Kasson conduit également des expériences autour de ces processus.


Une protéine d'hémagglutinine


Ces deux problèmes impliquent le repliement d'une protéine. Ceci étend le problème de la compréhension du repliement au delà du modèle « canonique » d'une protéine non structurée prenant sa forme finale dans l'eau, dans le premier cas il s'agit d'une petite protéine s'insérant dans la membrane graisseuse et changeant de forme en réponse à son environnement, et dans le second cas il s'agit d'une gosse protéine changeant de forme en réponse à des signaux physiologiques.

De prochaines news parleront des méthodes que l'équipe du Docteur Kasson a développé pour aider toutes ces études ainsi que d'autre problèmes importants sur lesquels ils travaillent. Ils contribuent également à l'élaboration de méthodes qui devraient contribuer à améliorer l'efficacité des simulations et de l'analyse des résultats. La communauté des plieurs a grandement contribué à la puissance de calcul impliquée dans ces études (comme vous pouvez le voir sur la page des résultats du projet) et les chercheurs l'en remercient.

Source : Blog de Vijay

Repliement des protéines et reconnaissance moléculaire

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Ce qui suit est un message du laboratoire du Professeur Xuhui Huang de l'Université de Science et de Technologie de Hong Kong, un autre groupe qui collabore au projet Folding@Home. Le Professeur Huang et son laboratoire ont créé de nombreuses applications méthodologiques importantes à FAH (voir cet article) ainsi que des recherches importantes sur la nature moléculaire de la Chorée de Huntington. Voici un point par le Professeur Huang :

Au cours des deux dernières années, Folding@Home a grandement contribué aux recherches de l'équipe portant sur la compréhension des mécanismes de reconnaissance moléculaire. La reconnaissance moléculaire, comme les enzymes qui ont besoin de reconnaître leurs substances ou les médicaments qui doivent être conçus pour se lier à des récepteurs spécifiques, est cruciale en biologie et en médecine. Rechercher expérimentalement les détails chimiques de la reconnaissance moléculaire s'avère être un challenge, alors que la simulation informatique a le potentiel de fournir des éléments détaillés de tels évènements. Avec l'aide des plieurs, l'équipe effectue à grande échelle des simulations sur un groupe de protéines de liaison périplasmiques qui tentent de révéler les relations générales entre la structure des protéines, leur dynamique intrinsèque et le mécanisme de reconnaissance.

Les projets Folding@Home faisant partie de cette recherche faut partie de la gamme 7700 à 7712. L'équipe du Professeur Huang apprécie l'aide de l'ensemble des plieurs, des bêta-testeurs ainsi que du reste de l'équipe du projet qui rend leur recherches possibles.

Source : Blog de Vijay

LTMD : Une nouvelle technologie clé pour accélérer les simulations sous Folding@Home

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Voici une nouvelle qui provient d'une des recherches clés du projet qui s'intéresse au repliement des protéines réalisées en collaboration avec le laboratoire du Professeur Jesus Izaguirre à l'Université de Notre Dame.

Le laboratoire Izaguirre de l'Université de Notre Dame collabore avec celui de Vijay Pande à Stanford pour produire un nouveau core GPU qui s'appuie sur les performances impressionnantes des calculs de force dans un solvant implicite d'OpenMM (le cœur du core GPU Folding@Home) et y ajoute une nouvelle méthode appelée LTMD (Long Timestep Molecular Dynamics). Cette combinaison permet une amélioration de presque 10 fois de la vitesse de simulation d'OpenMM seul pour des système allant du domaine WW (35 résidus, 544 atomes) au répresseur Lambda (80 résidus, 2000 atomes). Ceci se traduit par environ 10 microsecondes simulées par jour de simulation, ce qui rapproche de la capacité à simuler un seule trajectoire de l'ordre la milliseconde sur la plateforme Folding@Home.

En collaboration avec Cauldron Development (dirigé par Joseph Coffland, développeur principal du client Folding@Home v7 et de quelques cores), les chercheurs espèrent produire un core GPU qui pourrait être le premier core hybride CPU/GPU. Il y a encore quelques questions techniques en suspend sur la façon de réaliser au mieux ceci et une discussion avec les bêta-testeurs devrait s'engager lorsque ce core s'approchera de la mise en production.

Pour aller plus loin, les chercheurs vont continuer à améliorer la technologie GPU LTMD pour obtenir des améliorations de performances sur des systèmes plus grand et plus intéressants biomédicalement parlant. Une amélioration particulièrement intéressante serait d'étendre cette technologie aux simulations utilisant des solvants explicites.

En ce qui concerne les simulations scientifiques, nous simulons le repliement d'environ 80 mutants du domaine WW Pin1, une protéine impliquée dans certains cancers et la maladie d'Alzheimer. La compréhension du rôle de ces mutations dans le mauvais repliement peut avoir de grandes conséquences biomédicales, puisque beaucoup de maladies ont au moins quelques composantes liées au mauvais repliement des protéines. Un autre projet sur le point de démarrer simule la dimérisation lors du repliement de la proinsuline et de ses mutants, qui conduit à certaines diabètes de type IA.

Le laboratoire Izaguirre remercie les plieurs, les testeurs et le laboratoire de Vijay pour leur générosité et leur conseils qui ont permis la réalisation de simulations aussi avancées.


Le domaine WW



Source : Blog de Vijay

Déploiement progressif des « BigAdv-16 »

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Comme déjà signalé, des changements sont en cours dans le projet « BigAdv » : le nombre minimal de cores nécessaires augmente et les deadlines sont réduites en conséquence pour refléter le besoin de retour encore plus rapide des ces nouveaux projets. Vijay Pande a posté des explications quant à ces changements :
Le projet « BigAdv » est volontairement conçu pour s’adresser aux machines les plus puissantes, ce qui en fait forcément un objectif variable. Ce projet utilise donc le haut de gamme des machines participant au projet Folding@Home sur des projets qui sont particulièrement gros (en termes de besoins mémoire ou d’envoi/réception de données) et qui nécessite beaucoup de puissance de calcul. Heureusement, au fil du temps, la puissance des processeurs augmente et le haut de gamme des machines participant au projet suit cette tendance. Les recherches scientifiques rendues possibles par les participants au projet sont excitantes et elle a lieu à tous les niveaux de besoin de puissance de calculs et de retour rapide des résultats. Par conséquent, avoir 50% de machines participant aux projets « BigAdv » n’aiderait pas le projet, tout comme si des machines anciennes ou limitées en bande passante disponible continuaient à calculer ces projets où le retour rapide des résultats est primordial.

Comme annoncé précédemment, l’objectif du Pande Group est de réduire les deadlines des projets « BigAdv ». Par conséquent, seules les machines disposant de 16 cores au minimum pourront participer à l’avenir. De nouveaux projets sont en cours de développement pour ce nouveau tournant du projet que l’on appellera « BigAdv-16 ». Ce développement a pris un peu plus de temps que prévu, mais les chercheurs ont terminé les tests internes et ils commencent maintenant les bêta tests. Un nouveau serveur a été mis en ligne pour distribuer ces projets. Bien que ces nouveaux projets commencent à être disponibles pour le bêta test, les points et les deadlines sont encore surveillés de près. Vous pouvez vous attendre à des ajustements pendant les tests.

Une fois que les nouveaux projets « BigAdv-16 » seront stabilisés, les anciens « BigAdv-12 » seront repris pour être convertis en « BigAdv-16 ». Le planning pour ces changements n’est pas encore connu. Par contre, les anciens projets « BigAdv-8 » seront définitivement abandonnés (même s’il ne sont déjà presque plus assignés en ce moment).

Pour terminer, le Pande Group est bien conscient que le nombre de cores n’est pas une mesure parfaite des performances d’un système. A l’avenir, les équipes vont essayer concevoir un système de mesures. Nous vous tiendrons au courant des changements lorsqu’ils seront annoncés.

Bon pliage à tous et merci de votre soutien au projet.

Source : Blog de Vijay

Linux 3.2 Cross Memory Attach : nos performances sur SMPv1 y auraient gagné !

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Linux 3.2 Cross Memory Attach : nos performances sur SMPv1 y auraient gagné !
C'est la news qui arrive avec un train de retard, mais qui fera resurgir une petite pointe de nostalgie ... ou de rage ... :D

Citation:
Le patch de « cross memory attach » développé par Christopher Yeoh a été incorporé dans le noyau Linux 3.2.
Le but de ce travail est d'améliorer les performances des processus qui utilisent le protocole MPI (Message Passing Interface). Cette norme est souvent utilisée dans le calcul haute performance puisqu'elle permet aux très nombreux processeurs d'un supercalculateur d'échanger des messages pour traiter les données.


Eh oui vous avez bien lu, si nous sur Folding avons maintenant de magnifiques implémentations multicores du core Gromacs, MPI ayant été abandonné l'an passé par Folding@Home lors du passage en SMPv2, le reste du monde ne l'a pas abandonné ! Pour résumer la modification : MPI gère la communication entre les processus. L'ancienne implémentation générait 2 opérations de copie. La nouvelle implémentation n'en nécessite plus qu'un réduisant drastiquement le volume de données interprocessus.

Bilan ?

Citation:
Christopher Yeoh a modifié la bibliothèque Open MPI pour qu'elle exploite cette nouvelle possibilité de « cross memory attach » et il a lancé plusieurs benchmarks sur une machine ayant 64 coeurs POWER6. Comme on pouvait s'y attendre en supprimant une coûteuse opération de copie, les tests montrent un gros gain de performance :

Bilan
Nombre de Processus 4 8 16 32
Nb de Mo/s sans le patch 1235 935 622 419
Nb de Mo/s avec CMA 4741 3769 1977 703


Bref des gains importants qui auraient bien aidé nos chers Core 2 Quad à l'époque ! Bravo Christopher Yeoh et aux autres contributeurs du noyaux Linux de ne pas se contenter de l'existant et de toujours aller plus loin !

Même si nous n’utilisons plus ce type de technologies sur Folding@Home, certains projets BOINC planchent sur des core SMP utilisant OpenMPI. On ne peut que se réjouir que cette technologie puisse leur être profitable.

Source : Linux FR

Bonne année ! Bilan 2011 et perspectives 2012

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Bonne année ! Bilan 2011 et perspectives 2012
Salutations noble visiteur ! L'équipe de FAH-Addict te souhaite une très bonne année 2012, peut-être la dernière d’après certaines prédictions, mais justement ... autant en profiter :D

2011 n'a vraiment pas été une très bonne année pour FAH-Addict, vos admins ont eu la tête sous l'eau toute l'année pour de bonnes raisons voir de très bonnes raisons ! Encore bravo à Frodo pour son mariage ! En 2012, on va essayer de faire mieux, on vous le doit bien vu votre fidélité inébranlable !

Retours sur ce que nous avions annoncé !



2011 Folding passe en V7 : VRAI !
Enfin ! Il est là ! Et il marche plutôt bien. Bien qu'il ne soit pas indispensable il fonctionne à merveille et réconcilie le pliage avec les novices !

2011 année du retour de BigAdv sous Linux : VRAI !
Ceci s'est fait par l'arrivée d'un nouveau core, le A5.

2011 année de GPU3 sur ATI : VRAI !
Mais ce n'est pas complètement au point. On va espérer que les drivers ATI mûrissent et que le code soit plus optimisé.

Mais ce n'est pas tout ... il y a eu aussi : l’introduction du bonus pour des projets monocore, A4 qui a gagné la possibilité de fonctionner en SMP, une mise à jour du système de stats, l'ouverture de la bêta fermé.

Consultation la boule de cristal FAH-Addict


Pour 2012 ce n'est pas très clair. La certitude c'est le repositionnement de BigAdv sur les machines à 16 coeurs dés le 12 janvier.
Et à part ces évidences ? Pas grand chose mais on peut spéculer. Le projet a gagné en maturité, maintenant il faut plier ;)

Alors, le retour en force des GPU (avec Southern Island chez ATI et Kepler chez nVidia) ou un core Folding pour ARM en 2012 ?

GeForce 600, Radeon 7000 ... ou pas ...

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GeForce 600, Radeon 7000 ... ou pas ...
Enfin les nouvelles générations de GPU arrivent ! Geforce 600 et Radeon 7000 nous promettent de sérieux gains de performance ... ou pas ...
En effet les références des fabricants commencent à faire apparaître les nouvelles générations de cartes. Malheureusement une étude en détail des spécifications nous apprend que ce sont seulement les GPU actuels qui sont renommés. Ne vous laissez pas surprendre par les nouveaux noms, il n'y a même pas d'overclock d'usine pour justifier le changement de nom, il s'agit de reconstruire les gammes pour l'an prochain.

Cette pratique qui commence à être assez ancienne et récurrente entraîne toujours son lot de réactions négatives... les passionnés technophiles que nous sommes aimons tellement la nouveauté.

Source : Tom's Hardware France