[翻译][硬件]精挑细选～～～搭建专属Folding@home跑分平台～～～

前言

Folding@home是由著名的纽约斯坦福大学创立的分布式计算项目，其工作原理是科研人员用于模拟医疗研究的进行方法和步骤，以便了解蛋白质的折叠 过程。在蛋白质实现它的生物功能之前，它们会把自己装配起来，或者说是折叠；虽然蛋白质折叠对所有的生物来说是最基本的和最明确的事实，但它的折叠过程对 人类而言仍然是个未解之谜。此外，当蛋白质没有正确的折叠时（误折）无疑会产生严重的后果，包括许多知名的疾病，比方阿兹海默症 （Alzheimer's），疯牛病（Mad Cow, BSE），可传播性海绵状脑病（CJD），肌萎缩性脊髓侧索硬化症（ALS），还有帕金森氏症（Parkinson's）等。Folding@home是 一个研究研究蛋白质折叠，误折，聚合及由此引起的相关疾病的分布式计算工程。使用联网式的计算方式和大量的分布式计算能力来模拟蛋白质折叠的过程，并指引 医疗研究人员近期对由折叠引起的疾病的一系列研究。任何人都可以下载并运行folding@home客户端程序。这个程序是这样的，更多的计算机加入此工 程，此工程计算的速度就越快。

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1 小时前

你可以在网络上找到很多有关Folding@home的内容，其中包括如何在自家的PC上运行Folding@home客户端程序的步骤说明等等。

尽管你可以在几乎所有的CPU和显卡上进行folding的工作，不过本文的目的是告诉你如何搭建专属的folding平台以帮助你对医学研究做出贡献（当然还有折叠排行榜的名次提升）。基于此目的，我们来看看有哪些硬件是比较适合进行folding的。

首先需要考虑的第一个问题是如何才能使投入回报率最高。换句话说，在搭建平台花出去的每一分钱和日常运行消耗的每一瓦功率里面，能够产生最高的 ppd（point per day，每日点数）。斯坦福大学经常更改他的积分机制，在目前的积分机制里，使用多个显卡能够比多个CPU产生更多的点数，或者多台PC中的CPU运行 SMP客户端。

接下来需要考虑的问题就是使用什么型号和类型的显卡，以及配套硬件的情况，还有就是操作系统的选择。需要知道的是，选择专用的多显卡folding机器并不像选择多显卡游戏机器一样，它们之间存在着很大的不同，这就是本文将要深入探讨的问题。

主板的选择

在主板的选择上，首先需要注意的是，选择具有多个PCI-E显卡插槽的主板。不过由于每个显卡都运行各自独立的folding客户端，所以没必要刻意去购买一定具备有CF或者SLI认证的主板。

此外，由于folding并不像游戏一样对PCI-E显卡插槽的带宽有较高的需求，folding任务在PCI-E 8x插槽上也能工作得很好，而且性能没有损失。这意味着对主板的选择范围比游戏机器要宽泛得多。

说起来也许很讽刺，很多忽略了游戏玩家的主板反而非常适合搭建folding平台。例如，虽然具有AM2+插槽的AMD 790FX芯片组主板并不是一套游戏机器的最佳选择，但许多这样的主板具有四条PCI-E 16x插槽，这使得它们成为运行folding的理想选择。

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1 小时前

一个这样的主板就是微星K9A2 Platinum，这是款非常适合搭建专属folding平台的主板，因为它具有足够的空间可以容纳四块双插槽显卡（第四块显卡会超出主板PCB的边缘）。

虽然也有一些可以容纳四块显卡的主板，不过微星K9A2 Platinum却是最便宜的，目前的价格大约在1200元左右，比起其他LGA 775或者LGA 1366的主板来说便宜了很多，这些节约下来的钱可以用于购买更高档的显卡用于跑分。

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1 小时前

如果你愿意多花点钱，那么同样来自微星的790FX-GD70也是值得考虑的购买对象，这块主板和K9A2 Platinum的最大区别是加入对AM3处理器和DDR3内存的支持，价格方面，目前大约在1500元左右。

CPU

对于folding来说，CPU的性能并不重要，可以在folding平台中使用较便宜的CPU。如果平台选择了前面提到的微星K9A2 Platinum主板，我们建议你选择便宜的Athlon II X2系列CPU与其配套。尽管Athlon II X2只有两个内核，不过并不会影响到folding跑分的性能，这里我们选择了非常便宜的Athlon II X2 250，目前的价格大约在500元左右，已经可以满足folding平台跑分的需求了。

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1 小时前

这意味着，功率消耗和搭建成本都得到了控制，同时也减少了平台散发出来的热量，使得整个平台的组件都能够工作在更低的温度下——这将延长各个组件的使用时 间。不过，如果你计划安装超过四张显卡（或者使用多芯显卡），会需要个更强大的CPU。作为通用的原则，通常一个CPU核心对应管理两个显卡核心，因 此，8 GPU的系统将需要四核CPU才能确保最佳的运作。

机箱

下一项需要认真考虑的系统组件就是机箱。原因是，不同于单张显卡的游戏机器，多显卡的folding跑分机器将需要一个内部更宽敞、散热更通畅的良好机箱。

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1 小时前

如果你的folding平台使用的是些单插槽的中档显卡，例如8800GTS或者9600GSO，我们推荐你使用ANTEC A300这款机箱，它的价格很便宜，不到400元，能够满足这些中档显卡folding平台的需求。

ANTEC A300内部有两个排气风扇，一个120mm后方风扇和一个140mm顶部风扇，足以让两个中端显卡和CPU得到良好的散热，但如果你的folding平 台塞满了四个PCI-E显卡插槽，那么你还需要在机箱的前面板位置安装另外的120mm抽气风扇以帮助散热。

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1 小时前

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1 小时前

如果你的预算更高点，或者你使用两张中高端的双插槽显卡搭建folding平台，你应该花多点钱在机箱上面。显卡越是高端散发的热量也越多，你的机箱要有 足够的散热能力以使得显卡的温度能够控制在合理的范围之内。对于中高端显卡搭建的folding平台来说，我们的首选是ANTEC A1200机箱，然后就是更便宜的ANTEC A900 Ⅱ，同样值得考虑。这些机箱和A300具有类似的散热设计，从机箱前面板处吸入冷空气，然后将热气从机箱后面和顶部排出，但由于这两款机箱使用了更多的风 扇，因此具有更好的散热效果。

电源

你还需要考虑的系统组件是电源。事实上，由于在搭建folding平台的过程中存在太多的变数，推荐某个型号变成了不可能的任务。不过，我们可以告诉你正 确的方法。首先，需要确保有足够的PCI-E显卡电源接头（6或8针）。同时，我们还建议购买模组化设计的电源，folding平台仅需要安装一块硬盘， 模组化的电源可以减少各种SATA和大D口接头，避免机箱内各种接头混乱不堪，同时也可以改进机箱内部空气流通，对散热也有好处。还有，由于 folding平台几乎全部时间都在用于进行计算，显卡负载很高，直接造成电源负载也很高，电源的静音设计就很重要。至于说到电源的功率，你可以点击此处链接，使用免费的在线功率计算器进行估计。

一旦你知道了自己系统所消耗的功率，就可以查阅各大网站的评测报告，在预留一定的余量基础上，挑选出适合自己的电源产品。

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1 小时前

例如，我们最近评测过的Be Quiet! Dark Power Pro 650W就很适合搭建双中档显卡或者一张双芯显卡的平台。

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1 小时前

如果平台有两张以上的显卡，就会消耗更多的功率，并产生更多的热量，所以就有必要使用更高功率输出的高品质电源，例如Enermax Revolution 1050W。

剩下的，就是内存和硬盘（可能还需要个光驱安装系统），对于folding平台来说，这些部件都不会产生直接的影响，你不妨购买最便宜的型号，或者干脆使用升级换下来的旧货。

对于关注于folding的人来说，有几种方法可以降低成本，其中一种方法就是使用多个folding平台，请接着往下看。

显卡的选择

对于folding来说，选择显卡的依据就是性能。对于游戏来说，性能的衡量标准就是每秒帧数，对于folding来说，衡量的标准就是 ppd（point per day，每日点数）。不过，就像不同的显卡在不同的游戏中会有不同的表现一样，不同的显卡在folding中也会有不同的表现，不过ppd性能和显卡的价 格就无关了。

例如，当GeForce 8系列的显卡引入CUDA API时，这些GPU相对新近的贵得多的GeForce 200系列GPU来说，进行folding运算同样很好（而且价格还较低）。需要注意的是ATI显卡和Nvidia显卡之间的区别：相对来 说，Nvidia显卡更适合进行folding运算，可以得到更好的ppd/￥效益。

另外一项需要考量的项目是功耗，一些显卡功耗会大些，同时进行folding运算也会更快些。我们提醒你需要注意那些预超频版本的显卡，这些显卡得益于其 较高的频率，会在游戏中得到较好的表现，不过它们在高负荷的folding运算下，往往过不了几天就会因为过热而烧毁或坏掉。另外还需要注意的是多GPU 的显卡，例如GeForce GTX 295和Radeon HD 4870 X2等。

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1 小时前

ATI的显卡通常都能在游戏中取得不错的表现

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1 小时前

Nvidia的显卡通常在folding时拥有不错的效能

Nvidia的显卡在这里有一项突出的优势——在控制面板中禁用SLI选项，可以使得每个folding客户端对应着一个特定的GPU核心。HD 4870X2就没有这么幸运了，尤其是在64-bit Vista系统下，每个核心运行特定的客户端几乎成了不可能的任务。

还需要注意的是，在一台机器里面混插不同的显卡不是个好主意。这是由于受到了CUDA API的限制——如果Nvidia显卡具有不同的流处理器，你可以把流处理器最多的显卡插到最靠近CPU的插槽来避免这个问题，不过这样的方法不能从根本 上解决问题。最好的方法就是，使用具有同样数量流处理器的GPU核心，尽管这些核心可以具有不同的频率和显存容量。例如，你可以同时使用GeForce 9800 GX2和512MB GeForce 8800 GTS，因为它们都具有128个流处理器。

Folding性能

为了帮助你选择正确的显卡，我们测试了几款不同型号的显卡，并将它们的成绩做成下面的图表以便查阅。下面的图表以ppd排序，而不是价格，你可以看到更具 有经济效益的显卡。不过需要注意的是，由于客户端每次从服务器上得到的运算任务并不唯一，因此结果有很大的不确定性，下图中的数据仅供参考。

我们同样测试了单显卡系统的功率消耗，同样制成了图表方便查阅，你可以看到每张卡的能源效率。

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1 小时前

就像你在上面图表中看到的，这张图的上半部被GeForce显卡占据。尽管ATI可能是最先提出通用计算的显卡厂商，不过他们的显卡产品的folding性能却落在了Nvidia的后面。另外可以看到，GTX 295的多GPU方式比SLI方式具有更好的性能。

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1 小时前

很不幸的，功耗图表看起来对ATI非常不利——它们消耗了更多的能源，folding运算却非常慢。

操作系统的选择

对于搭建专用的folding平台来说，你可以选择将要使用的操作系统。由于Windows系统的广泛使用和良好的用户界面，大多数人都会选择在 Windows系统下运行folding，你可以选择的有XP和Vista，两者价格相近，不过XP系统更适合一些。当开发Vista的时候，微软决定操 作系统将会对那些没有连接显示器的显卡予以关闭，尽管你可以将每张显卡都连上显示器或者使用假负载插头以骗过操作系统的检查，XP系统却没有这样的限制， 在XP系统下进行多GPU配置将更加简单。Nvidia试图说服微软在Windows 7中取消这个限制，不过目前为止微软官方还没有任何回应。

Folding“农场”

初看到“农场”这个词，你的脑海中也许会浮现出大型收割机、牛仔夹克和稻田的影子。不过我们在这里说的是folding@home项目，农场这个词在这里 指代的是那些具有多台电脑的计算机集合。尽管folding@home是分散式计算项目，不过它却不能运行在集群上，这里有几种方法和步骤可以用于优化农 场机器的表现。

我们主要的目标是在不影响效能的前提下降低能源消耗和废热。例如，由于GPU在同样能源消耗的前提下可以产生更多的ppd，所以你可以在系统中使用更便 宜、更低功耗的CPU。如果你已经搭建起了农场，你可以通过降低CPU的运行频率来减少它的能耗，这个可以通过在BIOS中调低CPU倍频来做到。不过， 对某些CPU来说，频率低于1.5GHz可能会对folding性能产生影响。

你同样可以在存储设备和显示器上节约开支。在安装系统的时候你也许需要用光驱，不过一旦系统安装完毕，就不再需要用到光驱了，你可以几台机器共享同一台光 驱，在需要的时候再插到主板上。另外，你可以通过远程网络管理多台电脑，这样就没必要在每台电脑上都接个显示器，甚至，你可以只用一套键盘、鼠标。

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1 小时前

与“农场”的概念一致，拥有多台folding机器的人被称为“地主”。地主saspro的机器有：一套Core 2 Quad Q6600+三张GeForce 8800 GTX/Ultra，三套K9A2 Platinum+四张GeForce 8800 GT。右边的三台HP双核/四核XEON服务器则运行的是CPU SMP客户端。

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1 小时前

世界最大地主：Atlas，一共有23张GeForce GTX 295、32张GeForce 9800 GX2。

更多来自大地主Atlas的图片：

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1 小时前

几位DELL工程师的“农场”。

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1 小时前

Arthur Buse的农场，每台机器都有自己古怪的名字。

当你有足够的资源可以建立自己的农场，你还需要有合适的地方来放置这些电脑。对于初手来说，多台机器7×24的运行会消耗大量的电能和产生大量的废热，所 以放置的地方要能满足这些要求。如果你的地方实在受限，你可以考虑使用机架来放置这些机器。机架可以将机器分层放置，便于维护和管理，不过机架往往价格昂 贵，你可以到eBay等地看看有没有合适的二手货，它们要便宜得多。

另外的办法就是不使用机箱。不过你需要确保每套系统之间互不干扰和影响，一个比较低成本的方法是使用超市内的搁物架，你可以在某些DIY自助超市找到合适 的配件。必须要记住的是，要在主板的下面放置一层不导电材料（例如薄木板等），以防止短路。另外，你也许还需要安装另外的散热风扇以帮助系统冷却。无机箱 的方式最大的缺点就是容易积尘，但却是最具成本效益的多套系统搭建方法。

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1 小时前

如果你没办法将这些机器放置在一起，你也可以分开放置它们，阁楼或者地下室均是很不错的地点。得益于现在电力线网络传输技术的成熟，Edimax HP-2001AV的价格大约为40英镑，你甚至无需重新布线，也不需要在墙壁上钻孔、在地面上开洞，使用电力线网络设备就可以传输网络信号。

超级folding运算机

我们决定测试下单台电脑可以提供的最大ppd，为此我们采用了两种方案，搭建了两套超级folding跑分系统。

• 一：多GPU方案
  
  目前大多数的主板都只支持两块显卡，有一些支持三块或四块显卡，你很难找到支持四块显卡以上的主板，直到华硕P6T7 WS SuperComputer的出现。这块主板用于代替P6T6 WS Revolution，P6T6 WS Revolution在使用六张以上的Nvidia显卡时会出现些驱动方面的问题。
  
  受限于ATX的尺寸，P6T7 WS SuperComputer提供了七条PCI-E x16显卡插槽，不过并不是所有的插槽都具有x16带宽，中间的三条插槽只有x8带宽。
  
  在P6T7 WS SuperComputer上只能使用单插槽设计的显卡。在我们早前的测试中，GeForce 9600 GSO是最具经济效率和能源效率的单插槽显卡，不过现在越来越难以买到了，BFG给我们送来了七张GeForce 9600 GT——下一张最具经济效率的单插槽显卡。
  
  
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  1 小时前
  
  在华硕P6T7 WS SuperComputer主板上安装和配置七个GPU客户端非常的容易。
  
  
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  1 小时前
  
  对于七显卡的系统来说，你需要款强劲的电源，还需要迅速散发掉这些显卡的热量。
  
  P6T7 WS SuperComputer基于X58芯片组，因此只支持Core i7处理器——它的高价对于folding机器来说真是难以接受。为了尽可能的降低成本，我们使用了最低端的i7-920处理器，海盗船XMS 3GB内存，操作系统我们选择了XP，放弃使用Vista。我们同样还需要个高品质的电源以满足Core i7处理器和七张显卡的胃口，所以我们选择了Enermax Revolution 1050W。你当然可以使用功率低些的电源，不过一千瓦以下的电源却没有足够的PCI-E显卡电源接头用以连接七张显卡。我们花了几个小时组装硬件、安装 系统以及所需的GPU客户端。当确认系统工作正常后，我们先接入了一张GeForce 9600 GT显卡，运算开始一段时间后，我们得到了ppd值：3,221，此时的功率消耗为167W，我们又逐一接入剩下的几张显卡。
  
  当所有的七张显卡都投入运算后，ppd值达到了惊人的22,742，功耗也达到了524W。在这样的功耗下能得到这样的ppd值已经很不错了，并且整个系统的温度也很理想，噪音也比下面的方案二要低。
  
  

  方案一明细
  

  • 显卡：七张Nvidia GeForce 9600 GT，每张59.75英镑
    
  • 主板：P6T7 WS SuperComputer，325.65英镑
    
  • CPU：Core i7-920，208.35英镑
    
  • 内存：海盗船PC3-10666 3GB，48.42英镑
    
  • 硬盘：日立250GB HDT721025SLA380，30.58英镑
    
  • 电源：Enermax Revolution 1050W，195.04英镑
    
  • 操作系统：Windows XP，61.86英镑
    
  • 总价：1288.15英镑
    
  • 整机功耗：524W
    
  • ppd值：22,742

  
  
  
• 二、8 GPU方案
  
  当我们先前在P6T6 WS Revolution主板上使用六张显卡失败后，我们就在想另外的平台搭建方法。我们从评测中知道，目前GeForce GTX 295是最具效能的folding显卡，可以同时运行两个folding进程，我们的下一步目标就是搭建四张GeForce GTX 295的系统。对于主板的选择，那就是微星K9A2 Platinum，它可以支持四张双插槽设计的显卡，并使用更便宜的AM2+接口的CPU和DDR2内存，有利于控制整机成本。
  
  整套系统还需要个能提供8个6针PCI-E接头和8个8针PCI-E接头的电源，并且通过我们的粗略计算得知，整个系统的功耗大约在1000W左右，我们 于是仍然选择了Enermax Revolution 1050W。为了降低整体成本，我们选择了Athlon X2 7750 Black Edition CPU以及2GB DDR2内存。至于操作系统，因为有四张显卡，所以选择了更容易配置的XP。另外，由于第三张显卡挡住了SATA接口，所以需要另购一条直角弯头的 SATA线缆。
  
  
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  1 小时前
  
  八个GPU客户端完全占据了整个Windows桌面。
  
  
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  1 小时前
  
  整套系统产生的热量让放置的房间热浪滚滚，热情十足。
  
  这套系统在仅仅安装了两张GeForce GTX 295显卡后就显露出来不凡的运算能力：当四个GPU客户端同时运算时，ppd得分达到27,224，功耗则为528W。加入第三张GeForce GTX 295后，ppd则上升到41,331，功耗则达到了778W。由于显卡之间隔得太近，显卡的温度非常热，我们不得不手动使用RivaTuner将显卡风 扇的转速调整到75%以避免出现过热现象。
  
  最初我们还预想将这套超级跑分机塞进某个机箱，后来发现，现有的机箱都没有办法处理多张显卡同时高负荷工作时散发出来的热量。主板的布局也有点小问题：当 插满四张双插槽设计的显卡时，电源按钮和跳线被第四张显卡挡住，装进机箱后将无法开机。我们仍然使用RivaTuner将显卡风扇的转速调整到100%， 并在这些显卡的上面增加了额外的两个高转速120mm风扇以辅助散热。这些吵闹的部件产生了巨大的噪音，已经没有人愿意坐在旁边了。当插上第四张 GeForce GTX 295后，我们遇到了点问题：ppd只能小幅上升到42,643，此时的整机功耗为895W。我们以为其中的某张显卡已经因为高温罢工了，因为所有的客户 端看起来都没有什么问题。最后还是FahMon指出了问题：所有的GPU客户端此时的ppd已经下降到～5,300左右，而不是通常的～6,900。
  
  经过一番排查，我们注意到此时的CPU总使用率并不算高，所有的GPU客户端都运行于CPU core 0，而CPU core 1则完全闲置。我们想也许是这个原因导致了ppd的下降，于是我们使用“任务管理器”手动将前面四个GPU客户端指定到CPU core 0，另外四个GPU客户端则指定到CPU core 1。这个小小的调整就解决了问题，每个GPU客户端的ppd又回升到～6,900左右。不过此时CPU使用率一直在100%徘徊，造成ppd无法达到最 高。我们接下来就更换了CPU，换成更快的四核型号：Phenom II X4 810，以避免CPU成为系统的瓶颈。
  
  当所有的8个GPU经过上面的优化后，ppd分值达到了恐怖的55,013，此时的功耗也上升到983W。尽管如此，这套系统的经济效率也双倍于上面的华 硕+七显卡组合。很明显的是，尽管初期投入有些高，不过微星K9A2 Platinum+四张GTX 295显卡的组合却是目前终极的folding跑分机器！
  
  

  方案二明细
  

  • 显卡：四张GeForce GTX 295，每张价格348.73英镑
    
  • 主板：微星K9A2 Platinum，105.79英镑
    
  • CPU：AMD Phenom II X4 810，126.47英镑
    
  • 内存：海盗船 XMS2-8500 2GB，33.18英镑
    
  • 硬盘：日立250GB HDT721025SLA380，30.58英镑
    
  • 电源：Enermax Revolution 1050W，195.04英镑
    
  • 操作系统：Windows XP，61.86英镑
    
  • 总价：1947.84英镑
    
  • 整机功耗：983W
    
  • ppd值：55,013

下面推荐一套价位比较适中的folding平台


主板：微星：790FX-GD70
上面提到的具有四条PCI-E显卡插槽的微星K9A2 Platinum主板现在似乎性价比并不高，而且现在AMD的接口已经过渡到AM3，内存也已全面升级到DDR3。微星的790FX-GD70是现时一块 非常适合搭建folding平台的主板，同样具有四条PCI-E x16插槽（插满四条时的带宽下降为x8，不过仍然足够folding使用），这块板虽然比较K9A2 Platinum稍贵，不过整块主板的质素和架构布局等要更好一些。

CPU：AMD Athlon II X2 240
内存：4GB 1,066MHz DDR3
由于folding平台对CPU的依赖较小，所以这里使用了便宜的双核型号：Athlon II X2 240，不仅控制了整机成本，也不会成为系统的瓶颈。至于内存，对系统的性能没什么影响，所以选择了最便宜的1,066MHz DDR3。

显卡：Nvidia GeForce GTS 250 512MB GDDR3
显卡是folding平台的重中之重，早前我们评测过的GeForce 9600GSO具有最佳的经济效益，其96个流处理器和GDDR3显存的搭配组合在成本控制的前提下提供了不错的ppd效能。

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半小时前

不过现在我们使用的是GeForce GTS 250显卡，几乎和几个月前的9600GSO一样便宜，不过却有128个流处理器，在我们下面的这张对比表格中你可以看到，GeForce GTS 250是目前最具经济效益的folding显卡。

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半小时前

电源：海韵M12D 750W
由于folding平台都是7×24不间断的运作，因此需要台高品质、高可靠的电源产品。基于这个理由，我们选择了海韵M12D 750W，这台电源是我们这套平台中最贵的部件了，不过物有所值，要知道，任何电源方面的不稳定都会造成ppd分值的波动。而且，M12D 750W还有足够的PCI-E显卡电源接头，这也是我们选择它的一个理由。

散热器：Akasa AK-876或Arctic Cooling Freezer 64 Pro等等
Akasa AK-876足够冷却我们的双核Athlon II X2，而且我们的folding平台也是默频使用，并不会超频（虽然即便超频也够用）。还有一点，Akasa AK-876的体积很适当，并不会妨碍到我们插满四条内存。对于其他地区的玩家来说，也许买不到Akasa AK-876，我们另外推荐的散热器就是Arctic Cooling Freezer 64 Pro。或者，你也可以根据自己所在地区的供货情况，酌情购买适当的散热器。

硬盘：Seagate 7200.12 250GB SATA
其实你完全可以使用旧的硬盘，不过对于新组建的系统，我们选择了Seagate 7200.12 250GB SATA硬盘，这块硬盘是单盘设计，因此具有更低的能源消耗和更少的热量排放。

风扇：Antec Big Boy 200mm
目前我们暂时还找不到一款可以完美散发四张显卡热量的普通机箱，所以我们另外选择了一款200mm风扇放置在四张显卡的上方辅助散热。当然，说到风扇，自由度非常大，只要是自己满意就行。而且，还可以根据机箱的情况，放置多个风扇散发热量。

以下为本套平台的配置明细

• 显卡：四张GeForce GTS 250 512MB GDDR3，311.88英镑
  
• 主板：微星790FX-GD70，125.91英镑
  
• CPU：AMD Athlon II X2 240，43.99英镑
  
• 内存：OCZ/Crucial 4GB DDR3-1,066MHz，58.10英镑
  
• 硬盘：Seagate 7200.12 250GB SATA，28.65英镑
  
• 电源：海韵M12D 750W，114.99英镑
  
• 散热器：Akasa AK-876或Arctic Cooling Freezer 64 Pro：14.02～27.98英镑
  
• 风扇：Antec Big Boy 200mm：25.12英镑
  
• 总价：～723.00英镑

Folding@home GPU客户端

下面的压缩包为Folding@home单GPU客户端，适合只有一张显卡的朋友，已经做了绿色处理，解压到任意目录，双击[e-mail]程序即可开始使用显卡进行folding了！

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使用说明：

请在启动前用记事本或其他文本编辑器打开此目录下client.cfg文件，修改如下内容：

1.请将“username=ONLY”此行中的ONLY改成自己的用户名（任意）；
2.请将“team=3213”此行中的队伍号3213改成自己所在的队伍号（3213为中国队的编号）。

Folding@home是一项分布式计算项目，需要持久的参与！

感谢您对医学研究做出的无私奉献！

Folding的监控

请使用FahMon程序监测folding的状态，下面的压缩包为绿色汉化版，解压到任意目录，双击fahmon.exe即可！

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下面简要说明一下使用方法：

开始使用fahmon前，需要添加客户端的信息，如下图：

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半小时前

在对话框中填入客户端的信息，名称栏作为识别，任意填写即可，只要自己知道含义即可！位置栏点击右边的浏览按钮，找到刚才解压的[e-mail]程序所在目录即可，选择完毕点击确定退出。

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返回到监控窗口，此时可以看到已经添加进来的客户端的运行情况。最前面的小方块显示客户端的运行状态：黑色：断开连接；黄色：连接不稳定（有时刚启动时如此）；红色：客户端出错；绿色：客户端运行状态良好。

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半小时前

偶的机器配置很低：E7200 + 2GB + GeForce 8300GS，可以看到，CPU的运算得分只有324.70，而8300GS这样低端的显卡得分已经有333.32，超过CPU得分，而且完成时间上看起 来，GPU更有优势。所以推荐使用GeForce 8系列以上档次显卡的朋友使用GPU客户端。

说明一下，由于folding使用了显卡的流处理器进行运算，所以会对电脑的操作造成一定的负面影响：例如画面卡、反应不流畅等等。对于这样的情况，尤其是游戏时，可以手动降低GPU占用率：

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在任务栏托盘区GPU客户端上右键单击，选择“Configure...”

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在“Advanced”选项卡中，将“CPU Usage Perent”（实际是GPU占用率）滑动条拉到较低的位置（上网、聊天、高清等），或者，拉到最低（游戏）即可（视流畅程度调整）！

对于机器内有多张显卡的朋友，请参阅下面这个由本站网友金鹏编写的详细设置步骤：



最后，感谢那些为Folding@home项目无私奉献的玩家！

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