Coronavirus : une étude met en lumière la contribution des utilisateurs via Folding@Home

Comme des millions d’utilisateurs, vous avez peut-être mis votre PC à contribution pour aider à faire avancer la recherche sur le coronavirus via Folding@Home. Un article publié dans la revue Nature revient sur cette mobilisation et ses effets.

Il rapporte qu’en moins de trois mois, le nombre de machines actives à travers le globe est passé de 30 000 à plus d’un million. Rapidement, la puissance de calcul obtenue par ce biais a dépassé celles de plusieurs des plus puissants supercalculateurs réunis ; elle a franchi la barre de l’exaFLOPS. Si en avril, le compte Twitter officiel de Folding@Home annonçait une puissance totale de 2,4 ExaFLOPS, pour le Coronavirus Sars-CoV-2, les auteurs de l’étude dont il est question ici estiment « prudemment que la performance maximale de Folding@Home a atteint 1,01 exaFLOPS. Cette performance a été atteinte à un moment où environ 280 000 GPU et 4,8 millions de cœurs de CPU effectuaient des simulations. Comme nous l’expliquons dans la section Méthodes, pour être prudents quant à nos affirmations, nous supposons que chaque GPU/CPU a des performances inférieures à celles d’une d’une puce sortie avant 2015 ».

Quoi qu’il en soit, même 1,01 exaFLOPS reste « cinq fois plus élevée que la performance maximale du superordinateur traditionnel le plus rapide du monde à l’époque, Summit. Cette performance surpasse celle des 100 premiers superordinateurs réunis. Avant Folding@Home, le premier supercalculateur exascale ne devait pas être mis en ligne avant la fin de 2021. »

0,1 seconde de simulation

En pratique, cela a permis de simuler 0,1 seconde du protéome du Coronavirus Sars-CoV-2 : « En utilisant cette ressource, nous avons construit des cartes quantitatives des ensembles structurels de plus de deux douzaines de protéines et de complexes relatifs au SRAS-CoV-2 à partir de millisecondes de données de simulation générées pour chaque système. Ensemble, nous avons effectué 0,1s de simulation ». Toujours selon l’article, les découvertes réalisées « élargissent les options de ciblage pour la conception d’antiviraux ». Enfin, les auteurs précisent que « toutes les données et tous les modèles sont disponibles gratuitement en ligne, fournissant ainsi un atlas structurel quantitatif ».

Source : Nature