Nous sommes le 7 octobre 2020 et la recherche d'un traitement pour le COVID-19 devient de plus en plus urgente !
Dans cette véritable course contre la montre, en plus d'un strict respect des rêgles sanitaires, toutes les ressources informatiques possibles doivent être mises à disposition de la recherche !
C'est bien dans cette optique que folding@home est important puisqu'il a un potentiel de puissance de calcul phénoménale avec tous les ordinateurs du monde comme seule limite !
Afin d'accélerer les calculs, il est aussi possible de passer par la case "optimisation" du programme de calcul (le "core" dans le cas de folding@home).
Dans le cadre d'une étroite collaboration entre NVidia et le projet folding@home, NVidia a permis d'intégrer CUDA (language de programmation maison de NVidia dédié au calcul intensif sur ses cartes graphiques)
à la librairie de calcul scientifique open-source OpenMM utilisée par folding@home en plus de l'OpenCL.
Cette intégration de CUDA permet au contributeurs dotés de cartes graphiques NVidia compatibles de calculer plus rapidement les unités de calcul
et pas qu'un peu puisque ce sont des gains compris entre 5 et 25% pour tous les projets et entre 50 et 400% pour les projets dédiés au COVID-19 du projet Open-Science Covid Moonshot sans changer de carte graphique !
Voici les optimisations dans le cas de la plus grosse unité de calcul (la protéine Spike SARS-CoV-2) :
| 1 | Tom_T | 22 251 986 |
| 2 | drvb | 9 880 969 |
| 3 | christophe62110 | 8 569 830 |
| 4 | Diako | 6 738 937 |
| 5 | Bluetr | 6 419 982 |
| 6 | ultrason | 4 535 767 |
| 7 | Jerec1607 | 3 810 635 |
| 8 | Tonio_Vega | 3 615 634 |
| 9 | sebastien4012 | 3 384 662 |
| 10 | GeGe_NeKLoF | 2 708 693 |
| 11 | StoBoy | 2 609 893 |
| 12 | CaptainArtichaut | 2 511 266 |
| 13 | Anonymous | 2 016 970 |
| 14 | 6rill2000 | 1 416 407 |
| 15 | PFR | 1 243 884 |
| 16 | fftreza | 1 067 471 |
| 17 | AnonymousVince | 813 660 |
| 18 | Gedeon | 801 067 |
| 19 | Yanopski | 612 667 |
| 20 | Antia | 599 386 |