Målet med Folding@Home är att bättre förstå sjukdomar som Alzheimers och cancer. Precis som liknande distribuerade projekt installerar man en klient och låter sin dator beräkna när den inte används. Ungefär 200 000 datorer har klienten installerad vilket gör att Folding@Home presterar bättre än många superdatorer.
För att öka prestanda ytterliggare jobbar Stanford, som står för projektet, på en klient som kan utnyttja GPU:n på ATI:s grafikkort. Detta ska tydligen ge upp till 20 till 40 gånger så hög prestanda som med den vanliga klienten som använder datorns CPU. Enligt Stanford ska ATI ge mycket bättre prestanda än Nvidia i deras fall.
GPU's are Graphics Processing Units -- chips used in today's PC's to help speed high performance graphics, such as 3D games or 3D scientific visualization. GPUs have the possibility to perform an enormous number of Floating Point OPerations (FLOPs). However, they achieve this high performance by losing generality -- there are only certain types of calculations which would be well-suited to GPUs. However, after much work, we have been able to write a highly optimized molecular dynamics code for GPU's, achieving a 20x to 40x speed increase over comparable CPU code for certain types of calculations in FAH.
Mer information hos Folding@Home.
