Semanas atrás comentábamos de uno de los proyectos de computación distribuida más importantes de la actualidad, Rosetta@Home, el cual usa el tiempo muerto de nuestros equipos para ayudar en la lucha contra el coronavirus.

Este no es el único, Folding@Home fue iniciado hace 20 años por la Universidad de Stanford para entender mejor cómo funcionan las proteínas, como se auto-organizan y por qué ese proceso a veces deriva en enfermedades como el Alzheimer o algunos tipos de cáncer.

El mayor momento en términos de desempeño de Folding@Home fue cuando Sony lo agregó a la Playstation 3, en 2007, pero a medida que la consola dejó de usarse —no se puede instalar en la Playstation 4— el proyecto fue perdiendo popularidad.

13 años más tarde, con el anuncio que se incluiría el SARS-CoV-2 entre los virus a investigar usando el poder de procesamiento distribuido de Folding@Home, el proyecto ha roto la barrera del exaFLOP, meses o años antes de que Intel, IBM o AMD lo logren.

Un exaFLOP representa un trillón (1.000.000.000.000.000.000) de operaciones flotantes por segundo.

De acuerdo a Greg Bowman, director de la iniciativa, el número activo de participantes pasó de 30 mil en febrero de 2020 a 400 mil a mediados de marzo. Después de eso, se han unido 300 mil personas más.

Parte importante del motivo por el cual tantas personas se unieron fue la campaña que hizo Nvidia para que más personas se unieran al proyecto, donde explican en una publicación de Reddit la disponibilidad de proyectos de Folding@Home que se puede no solo aprovechar el CPU, también el GPU.

El resultado fue que el proyecto alcanzó los 2,4 exaFLOPs. Por hacer una comparación, Summit lo que todos consideramos como la supercomputadora más potente del mundo, desarrollada por IBM en el Laboratorio Nacional de OAK Ridge, tiene una velocidad de 200 petaflops. Es decir: Folding@Home ha llegado a ser 12 veces más rápido.

2,4 exaflops

El incremento tan grande de participantes significó que en una semana procesaron con éxito más del 33% de la totalidad de "trabajos" completados durante todo 2019.

La investigación que está haciendo Folding@Home busca entender mejor los pliegos de las proteínas de la superficie del coronavirus. Esto es esencial en el camino del desarrollo de medicina para luchar en su contra.

Todos los resultados que se determinen a partir del inmenso análisis de datos que se están haciendo por medio del proyecto estarán disponibles para cualquiera que los necesite. Según declaraciones hechas a Ars Technica, Greg Bowman promete que publicará todos los datasets derivados para que terceras partes puedan usarlos en el diseño de nuevas medicinas.