El proyecto Folding@Home

Tú y tu ordenador pueden formar parte de esta iniciativa de la Universidad de Stanford para acelerar las investigaciones que allí se llevan a cabo. Entérate de qué se tratan, a continuación.Cuanto ha aumentado el poder de procesamiento de los ordenadores en los últimos años, ¿no les parece?. Desde los procesadores centrales, que vienen duplicando y cuadruplicando sus núcleos de a poco, hasta los chips gráficos de última generación. Éstos últimos, aunque no lo crean, tienen un descomunal poder de cálculo, especialmente a la hora de trabajar con números con coma flotante. Si, incluso mayor al de los procesadores. Y con la aparición de tecnologías como píxel shaders y HDR, se han vuelto autenticas unidades programables; por el momento, solamente orientadas hacia todo lo que sea tridimensional y, en las últimas tarjetas, también hacia la decodificación de video de alta definición. A pesar de los logros a nivel gráfico que han conseguido ciertos videojuegos, estos chips son capaces de dar muchísimo más, y podrían ser útiles en otras tareas fuera de este ámbito.

El proyecto
Por estas razones –y por otras un tanto más complejas– no resulta extraño que los directivos del proyecto Folding@Home hayan adoptado a las unidades de procesamiento gráfico para que contribuyan al objetivo principal que persiguen: el plegamiento proteico y el estudio de las enfermedades relacionadas (como el Mal de Alzheimer). Este proyecto, a cargo del Dr. Vijay Pande, comenzó en el año 2000 y, desde entonces, ha habido más de 400.000 colaboradores alrededor del mundo. La base del funcionamiento es el procesamiento distribuido a nivel mundial, por lo que cada uno de nosotros, teniendo un buen acceso a Internet, puede formar parte del mismo, prestando su ordenador con fines benéficos. Sólo hace falta descargar un programa cliente y disponer de una tarjeta aceleradora con chipset ATI R580 o superior, que en el mercado se conocen bajo el nombre de Radeon X1900 y X1950.

La adopción de las GPU
Por el momento, sólo las tarjetas basadas en procesadores gráficos (GPU) de ATI sirven para participar. Esto se debe a cuestiones de arquitectura, principalmente por la cantidad de unidades de píxel shader (totalizan 48) con las que cuentan. Si bien en videojuegos puede llegar a influir o no en el rendimiento final, aquí resulta fundamental para llevar a cabo los cálculos.
El proceso del plegamiento proteico es una fase clave para entender y conocer cómo prevenir muchas de las enfermedades que aquejan hoy en día a la humanidad. De hecho, es tan importante saber cómo se lleva a cabo, tanto para conocer la solución como el problema en forma más profunda. El gran inconveniente con estas investigaciones es que demandan un poder de procesamiento inimaginable. Por ejemplo, un simple cálculo puede tomar un millón de días –cerca de 2.700 años– en un procesador moderno. Como se necesitan varios de estos cálculos para simular el proceso de plegamiento, no vale la pena aclarar que resulta una tarea casi imposible, incluso para las supercomputadoras. Ni siquiera invirtiendo en una gran línea de ordenadores interconectados ayudaría a acelerar el asunto lo suficiente.
Es por eso que se planteó el esquema de procesamiento distribuido a nivel mundial. Y para obtener mejores resultados, se cambió la CPU por la GPU como chip encargado de realizar los cálculos. Esta modificación, según el equipo encargado del proyecto, colaboraría para que el proceso sea entre veinte y cuarenta veces más rápido. Además, esperan que estos beneficios sean aún mayores luego de practicarle varias optimizaciones al programa cliente, con el correr de los meses.

El futuro
El proyecto Folding@Home es uno de los primeros que propone utilizar todo el poderío de los chips gráficos fuera de sus aplicaciones tradicionales. Se espera que, dentro de poco tiempo, los desarrolladores de este equipo liberen una versión del programa cliente compatible con el sistema CrossFire, algo que sería más que estupendo. Sólo por ahora, la implementación en los productos de NVIDIA parece ser demasiado lenta, así que habrá que esperar a ver qué sucede con ello.
Gracias al uso de las GPU, el proyecto Folding@Home comenzará a investigar terrenos nunca antes vistos en materia de proteínas (previamente inaccesibles). Las simulaciones del plegamiento podrán ser más duraderas y aplicarse en proteínas más complejas que las tratadas con anterioridad. En fin, esto recién comienza, pero pueden ayudar a que avance. La decisión es suya.