La Plateforme de Recherche du Laboratoire Bowman

Greg Bowman a profité de l'été pour nous partager des informations sur la conf. machine utilisée dans son laboratoire.

Avec un peu de délai, nous vous proposons la traduction de l'article qu'il a publié sur le site Folding@home.

Le projet Folding@home est une ressource inégalée pour exécuter des simulations de dynamique moléculaire à grande échelle.

Le besoin de disposer de ressources informatiques importantes ne s’arrête pas à la génération de données. En effet, l’analyse de tous les résultats reçus nécessite également de lourds calculs.

Le laboratoire Bowman dispose d'une belle installation à cet effet

Le matériel comprend :

• 1,5 pétaoctets de stockage Flashblade par Pure Storage
• 12 nœuds CPU avec chacun 128 cœurs AMD et 512 Go de RAM
• 20 GPU NVIDIA A5000 Ada
• 28 GPU NVIDIA A5000
• 10 GPU NVIDIA Quadro RTX 6000
• 15 GPU NVIDIA Tesla P100
• 4-12 cœurs Intel associés à chaque GPU

Synthèse des réalisations du projet F@h durant ces 20+ dernières années

Un message Twitter du projet Folding@home nous informe de la publication d'un papier retraçant les nombreuses réalisations du projet durant ces 20+ dernières années.

Le document est disponible en suivant ce lien.

En voici la synthèse, traduite avec l'aide de DeepL :

Les simulations de biomolécules ont un énorme potentiel pour éclairer notre compréhension de la biologie, mais elles nécessitent des calculs extrêmement exigeants.

Depuis plus de vingt ans, le projet de calculs distribués Folding@home est à l'origine d'une approche massivement parallèle de la simulation biomoléculaire, en exploitant les ressources des scientifiques citoyens du monde entier. Nous résumons ici les avancées scientifiques et techniques que cette perspective a permis.

Comme le nom du projet l'indique, les premières années de Folding@home ont été consacrées à faire progresser notre compréhension du repliement des protéines en développant des méthodes statistiques pour saisir les processus à long terme et faciliter la compréhension des processus dynamiques complexes.

Ce succès a permis d'élargir le champ d'application de Folding@home à d'autres changements de conformation pertinents sur le plan fonctionnel, tels que la signalisation des récepteurs, la dynamique des enzymes et la liaison des ligands.

Les progrès algorithmiques continus, les développements matériels tels que l'informatique basée sur le GPU et l'ampleur grandissante de Folding@home ont permis au projet de se concentrer sur de nouveaux domaines où l'échantillonnage massivement parallèle peut avoir un impact.

Alors que les travaux antérieurs cherchaient à s'étendre à des protéines plus grandes avec des changements de conformation plus lents, les nouveaux travaux se concentrent sur des études comparatives à grande échelle de différentes séquences de protéines et de composés chimiques afin de mieux comprendre la biologie et d'éclairer le développement de médicaments à petites molécules.

Les progrès réalisés sur ces fronts ont permis à la communauté de réagir rapidement à la pandémie COVID-19, en se développant pour devenir le premier ordinateur exascale au monde et en déployant cette ressource massive pour mieux comprendre le fonctionnement interne du virus SARS-CoV-2 et contribuer au développement de nouveaux antiviraux.

Ce succès donne un aperçu de ce qui se passera lorsque les superordinateurs exascales seront en ligne et que Folding@home poursuivra son travail.