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【導入&詳細な使い方】Folding@Homeでコロナの解析に貢献!

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「そうだ!コロナ解析に貢献しよう!」



誰でも簡単に貢献できる方法の一つに

自分のコンピュータ資源を

解析者に提供する方法があります。



そして現在最も有名なのが

「Folding@Home」です。



Folding@Home自体は、

20年ほど前からあったみたいですが、

コロナの影響で利用者が急増しています。



ではさっそくインストールしていきましょう。



こちらのサイトからダウンロードできます。


Windwos、MacOS、Linuxと

たくさんのOSに対応しています。




インストーラを起動します。



利用規約に「同意」すると、

次の画面が出てきます。

Express install でOKです。



インストール先を変えたい場合は、

「Custom install」を選びましょう。



インストールが始まります。



インストールが終わると起動します。

おそらくファイヤーウォールに

ブロックされるかと思います。



ノートパソコンであれば

上のプライベートにチェックを、

デスクトップであれば、

どちらでも良いと思います。



無事に起動すると

Welcome to Folding@Home

という画面が表示されます。



上のアノニマスを選択します。

下の個人設定をしてもよいです。



後からでも設定可能なので、

とりあえずは上のアノニマスを押して、

次に進んでいきます。



するとメイン画面になります。


左上の赤枠「Change Identity」

個人設定を出来ます。



個人設定といっても、

名前、チーム所属、パスキー

この3つの設定くらいです。




右上の赤枠内が示すスクロールで、

解析対象を選ぶことができます。

・Any disease(最近だとコロナが優先)
・Alzheimer's(アルツハイマー)
・Canser(癌)
・Huntington's(ハンチントン)
・Parkinson's(パーキンソン)



左下の赤枠内にあるボタンで

パソコンの設定を変更できます。



ハードウェア資源をどの程度解析に使用するか

解析はどのタイミングで行うか

この2つを設定することができます。



このメイン画面で待っていると、

いつか解析がスタートします。



いつまでたっても動かない場合は

再起動してみたり、

解析のスタート&ストップボタンを

繰り返し押してたりすると始まるそうです。



しっかり解析が始まるかは、

どうやら人によってまちまちみたいです。

私の場合は数分待ってたら始まりました。



ちなみにノートパソコンの場合は、

バッテリーが充電されていないと

いつまでたっても起動しません。






ログみたいなところで、

「Paused on Battery」となってました。



解析が実際に始まると、

真ん中の黄色丸が緑色に変わります。


これで簡単な導入は完了です!



次はもう少し詳細な使い方を

みていきましょう!


Folding@Homeをもう少し使いこなす方法(自分のチーム作成法など)



先ほど説明したChange identityを

クリックすると以下の画面になります。



あくまで解析はボランティアなので、

すべてのフィールドは任意です。



もし自分のチームを作成したい場合は、

こちらで作成することが出来ます。



チームを作成すると、

その貢献度に応じてランキングに載ります。

こんな感じです。



また「Change identity」のところで、

Get Keyというところをクリックすると、

パスキーを取得することが出来ます。

こちらからでも行けます。




このFolding@Homeは、

基本的にバックグラウンドで動きます。

デスクトップ右下からでも設定可能です。




初めてFolding@Homeを起動したときは、

解析が始まっても貢献している

プロジェクト番号などが表示されませんでした。



上記の「Web contorol」を選択して

再度メイン画面を表示させると、

以下の画面のように、

プロジェクト番号などが表示されていました。




デスクトップ右下にあるアイコンから

「Advanced Control」を選択すると

以下の画面になります。



ここではログを見たり、

システムの状態を調べたり出来ます。




デスクトップ右下にあるアイコンから

「Protein Viewer」を選択すると

以下の画面になります。


生物学者になった気分を味わえます。



最後に「Full」で稼働させた場合、

ハードウェア資源はどの程度

動いているのかを見てみましょう。



CPUは90%近くまで稼働します。



続いてGPUを見てみます。

一見40%程度のように思えます。



しかしCUDAを見てみると100%近くまで

動いているのでGPUの性能は、

しっかりと発揮されていると思います。




以上です。

最後まで読んでいただきありがとうございました。




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