Folding@home — проект распределённых вычислений для проведения компьютерной симуляции свёртывания молекул белка. Проект запущен 1 октября 2000 года учёными из Стэнфордского университета. По состоянию на июль 2008 года — это крупнейший проект распределённых вычислений, как по мощности, так и по числу участников[3].
После завершения проект Genome@home подключился к Folding@home.
Цель и значение проекта

Цель проекта — с помощью моделирования процессов свёртывания/развёртывания молекул белка получить лучшее понимание причин возникновения болезней, вызываемых дефектными белками, таких как Альцгеймера, Паркинсона, диабет типа II, болезнь Крейтцфельдта — Якоба (коровье бешенство) и склероз. К настоящему времени проект Folding@home успешно смоделировал процесс свёртывания белковых молекул на протяжении 5—10 мкс — что в тысячи раз больше предыдущих попыток моделирования.
По результатам эксперимента вышло несколько научных работ[4].
Принципы работы

Для выполнения вычислений Folding@home использует не суперкомпьютер, а вычислительную мощь сотен тысяч персональных компьютеров со всего мира. Для того, чтобы участвовать в проекте, человек должен загрузить небольшую программу-клиент. Часто персональные компьютеры пользователи загружают не на все 100%, поэтому становится возможным запустить клиентскую программу Folding@Home в фоновом режиме и выполнить вычисления лишь в то время, когда ресурсы процессора не полностью используются другими приложениями.
Программа-клиент Folding@home периодически подключается к серверу для получения очередной порции данных для вычислений. После завершения расчётов их результаты отсылаются обратно.
Участники проекта могут видеть статистику своего вклада. Каждый участник может запустить программу-клиент на одном или более компьютерах, может вступить в одну из команд.
Текущий прогресс и планы на будущее

Рубежи (Петафлопс) Дата достижения 1,0 16 сентября 2007 2,0 начало мая 2008 3,0 20 августа 2008 4,0 28 сентября 2008 5,0 18 февраль 2009 К августу 2008 года более 3 млн процессоров успело поучаствовать в проекте, а участников, зарегистрировавшихся на сайте, более миллиона (один участник может вычислять на многих компьютерах). Этого количества процессоров было достаточно, чтобы сравнивать проект Folding@home с наиболее мощными суперкомпьютерами мира, с вычислительным уровнем порядка 1026 Тфлопс[5]. По состоянию на середину февраля 2009 года, производительность проекта превышает 5033 Тфлопс (более 5 ПФлопс).[6] По состоянию на 1 февраля 2010 года, производительность проекта составляет 8,542 Пфлопс.[6]. В планах руководителей проекта достичь в ближайшем будущем производительности в 100 Пфлопс.
Новые и будущие платформы для проекта

Участники всякого проекта распределённых вычислений всегда стремятся к его распространению на всё новые и новые платформы. Разумеется, это относится и к Folding@Home, но для того, чтобы создать клиент для новой платформы, каждая платформа оценивается по двум несложным параметрам[7]:

• скорость работы систем на новой платформе;
• количество систем на данной платформе, потенциально способных подключиться к проекту.

В настоящее время осуществляется активная работа по совершенствованию клиента Folding@Home для графических процессоров (на момент написания официально поддерживаются графические процессоры фирмы AMD/ATI), устанавливаемые на видеокарты ATI серий 24xx и выше (через интерфейс CAL) [1], а также графические процессоры NVIDIA серий 8400 и выше (через интерфейс CUDA) [2]. Поддержка продукции ATI серий 1xxx прекращена из-за неудовлетворительных результатов расчётов через интерфейс DirectX. Особенность данной платформы в том, что в графическом процессоре выполняется множество потоков, благодаря чему достигается многократное превосходство в скорости расчётов над самыми современными CPU от Intel и AMD. По уверениям компании NVIDIA, мощность новых GPU GeForce применительно к проекту должна превзойти мощность процессоров общего назначения примерно в 163 раза. По информации организаторов проекта, современные графические процессоры имеют ограничения по выполняемым вычислениям, связанные с их более узкой специализацией, поэтому полностью заменить CPU в проекте они не в состоянии. Однако в тех расчётах, где они применимы, организаторы проекта говорят о 40-кратном преимуществе GPU над «средним» процессором Intel Pentium 4, а практические результаты первых дней работы бета-версии клиента показали примерно 70-кратное преимущество данной платформы над «средним» процессором, принимающим участие в проекте.
Уже доступен для открытого использования клиент для процессоров Cell от Sony (PlayStation 3). Эти процессоры также являются многопоточными (многоядерными), что даёт им преимущества над обычными CPU, которые пока имеют максимум 6 ядер.
Вместе с тем, не забывают и другое важное направление работы — в связи с массовым распространением многоядерных центральных процессоров от AMD и Intel, выпущен в открытое бета-тестирование клиент с поддержкой SMP — симметричной многопроцессорности. Если ранее участники проекта должны были запускать на таких процессорах несколько клиентов, чтобы загрузить все ядра, что могло немного замедлять вычисление каждого отдельного потока, то теперь один клиент ускоряет расчёт одного задания, используя все доступные ядра центрального процессора (процессоров) в системе. Как уже говорилось выше, такие вычисления важнее для проекта, чем более массовый расчёт с более низкой скоростью получения результата. SMP-клиент в настоящее время доступен для всех наиболее популярных операционных систем Unix (Mac OS X, Linux) и Windows.
Скачать версии для разных платформ можно с официального сайта проекта