Производительность сети [email protected] стала выше, чем у всех суперкомпьютеров, вместе взятых

Решение многих исследовательских задач требует большой вычислительной мощности, не всегда доступной для ученых. Поэтому на помощь им приходит «гражданская наука» — добровольцы, предоставляющие свободное время своих компьютеров для проведения удаленных расчетов. Установив специальное приложение, они могут участвовать в классификации галактик и простых чисел, мониторинге астероидов и птиц, поиске гравитационных волн и новых антибиотиков — варианты есть на любой вкус.

Один из крупнейших таких проектов, [email protected], посвящен моделированию пространственной структуры крупных и сложных белков и белковых комплексов. Уже несколько месяцев главной его задачей стало моделирование S-белка нового коронавируса SARS-CoV-2, важнейшего «ключа», с помощью которого он связывается с поверхностью клетки, чтобы раскрыться тремя «лепестками», открывая вирусному геному путь внутрь.

Для ускорения работы организаторы проекта выступили с новым обращением к публике — и без ответа не остались. За несколько месяцев к нему присоединились более 700 тысяч новых участников, и уже в марте 2020 года производительность распределенной сети превысила один эксафлопс. Миллиард миллиардов операций в секунду — барьер, до которого далеко даже самым современным суперкомпьютерам. А недавно глава [email protected] Грег Боуман сообщил о достижении уровня в 2,4 эксафлопса, что делает сеть проекта мощнее, нежели все суперкомпьютеры списка Top500, вместе взятые.

Молекулярная структура S-белка была установлена еще в феврале, однако [email protected] привлекли для невероятно сложного моделирования его взаимодействий с клеточной мембраной. «Если вы попробуете симулировать раскрытие S-белка на своем домашнем компьютере, то вам повезет, если за сотню лет вы заметите хоть какой-нибудь прогресс, — говорит Грег Боуман. — К счастью, у нас есть подкрепление».