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AutoDock Vina是用于分子對(duì)接和虛擬篩選的開源程序，由Scripps研究所分子圖形實(shí)驗(yàn)室的Oleg Trott博士設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，是目前使用最為廣泛的分子對(duì)接軟件之一。

分子對(duì)接技術(shù)，作為計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)（Computer Aided Drug Design，CADD）的重要方法，已廣泛應(yīng)用于藥物發(fā)現(xiàn)階段的早期虛擬篩選、藥物分子設(shè)計(jì)、先導(dǎo)化合物優(yōu)化、藥物潛在作用靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、藥物-靶點(diǎn)相互作用機(jī)制、為重要的藥物代謝酶尋找特異性配體等。

目前，限于算力，或者高效靈活地調(diào)用大規(guī)模計(jì)算集群的能力，當(dāng)前的虛擬篩選通常僅采樣百萬(wàn)到千萬(wàn)個(gè)分子，而事實(shí)上目前可用于藥物發(fā)現(xiàn)的有機(jī)分子已經(jīng)超過(guò)10的60次方。

在《15小時(shí)虛擬篩選10億分子，Nature+HMS驗(yàn)證云端新藥研發(fā)未來(lái)》這篇文章里，哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究人員論證了：分子化合物的質(zhì)量會(huì)隨著虛擬篩選規(guī)模的擴(kuò)大而提升。

如何在本地資源有限的情況下，提高虛擬篩選規(guī)模和質(zhì)量，把漫長(zhǎng)的藥物研發(fā)周期縮短一點(diǎn)？
我們用實(shí)證給你一個(gè)答案。

與前兩次實(shí)證不同，本次生信實(shí)證有兩大特點(diǎn)：

1. 任務(wù)數(shù)量多，云上同一地區(qū)某種類型機(jī)型可能不足，因此會(huì)涉及到多區(qū)域資源調(diào)度；
2. 可根據(jù)用戶偏好匹配合適的資源調(diào)度策略，滿足用戶不同需求。

實(shí)證背景信息

某大型藥企在本地建設(shè)有機(jī)房，計(jì)算資源總計(jì)為104核。
使用AutoDock Vina進(jìn)行小分子對(duì)接：
當(dāng)設(shè)定exhaustiveness=8時(shí)，篩選56643個(gè)原始分子共需90小時(shí)；
當(dāng)設(shè)定exhaustiveness=1時(shí)，耗時(shí)需18小時(shí)。

本地機(jī)房-運(yùn)行vina分子對(duì)接計(jì)算任務(wù)的耗時(shí)

（exhaustiveness參數(shù)：用來(lái)控制對(duì)接的細(xì)致程度，影響計(jì)算時(shí)間）

當(dāng)篩選范圍擴(kuò)大到整個(gè)VS數(shù)據(jù)庫(kù)（2800萬(wàn)個(gè)分子）時(shí)，不同參數(shù)條件下本地資源所需的運(yùn)算時(shí)間在約2.6-5年不等。

分子對(duì)接_分子虛擬篩選,不同exhaustiveness參數(shù)對(duì)應(yīng)不同的運(yùn)算時(shí)長(zhǎng)

研發(fā)負(fù)責(zé)人認(rèn)為這么長(zhǎng)的時(shí)間周期是無(wú)法接受的，其本地現(xiàn)有IT架構(gòu)和資源完全無(wú)法滿足研發(fā)需求。

實(shí)證目標(biāo)

1、AutoDock Vina任務(wù)能否在云端有效運(yùn)行？
2、fastone平臺(tái)能否大幅度縮短任務(wù)運(yùn)行時(shí)間？
3、fastone平臺(tái)能否有效控制任務(wù)運(yùn)行成本？
4、針對(duì)AutoDock Vina任務(wù)小，數(shù)量大的特點(diǎn)，fastone平臺(tái)是否有針對(duì)性策略？

實(shí)證參數(shù)

平臺(tái)：
fastone企業(yè)版產(chǎn)品

應(yīng)用：
AutoDock Vina

適用場(chǎng)景：
分子對(duì)接，研究配體（藥物分子）與其受體（已知的靶蛋白或活性位點(diǎn)）之間的詳細(xì)相互作用，預(yù)測(cè)其結(jié)合模式及親合力，還可以用來(lái)發(fā)現(xiàn)并優(yōu)化藥物先導(dǎo)物分子，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(jì)

云端硬件配置：
AutoDock Vina在運(yùn)行時(shí)需要對(duì)接海量分子，對(duì)計(jì)算性能要求較高，因此平臺(tái)為用戶推薦選擇了匹配其應(yīng)用特點(diǎn)的計(jì)算優(yōu)化型實(shí)例機(jī)型。

技術(shù)架構(gòu)圖：

以下是兩個(gè)實(shí)證場(chǎng)景。
實(shí)證場(chǎng)景一：我們通過(guò)10000分子分別進(jìn)行了AutoDock Vina的云端線性擴(kuò)展性驗(yàn)證及成本驗(yàn)證；
實(shí)證場(chǎng)景二：基于不同用戶策略，我們幫用戶進(jìn)行了2800萬(wàn)量級(jí)的大規(guī)模分子對(duì)接。
1、時(shí)間優(yōu)先策略以速度為第一優(yōu)先級(jí)：資源選擇以O(shè)D按需實(shí)例為主，在滿足用戶時(shí)間要求的前提下盡可能通過(guò)搶占SPOT實(shí)例來(lái)優(yōu)化成本。
2、成本優(yōu)先策略以成本為第一優(yōu)先級(jí)：資源選擇以SPOT實(shí)例為主，并在滿足用戶成本要求的前提下使用OD按需實(shí)例來(lái)優(yōu)化時(shí)間效率。

SPOT：可被搶占實(shí)例，又稱競(jìng)價(jià)實(shí)例。價(jià)格最低可達(dá)到按需實(shí)例價(jià)格的10%，相當(dāng)于秒殺，手快有手慢無(wú)，價(jià)格可高可低波動(dòng)大，隨時(shí)可能被搶占中斷，需要有一定的技術(shù)實(shí)力才能使用。
OD：On-Demand，按需實(shí)例。針對(duì)短期彈性需求，按小時(shí)計(jì)費(fèi)，靈活精準(zhǔn)，避免浪費(fèi)，但價(jià)格比較高，通常為SPOT實(shí)例的3-10倍。

實(shí)證場(chǎng)景一：10000分子
AutoDock Vina云端線性擴(kuò)展性及成本驗(yàn)證

結(jié)論一：在云端調(diào)度不同核數(shù)的計(jì)算資源對(duì)接10000分子，驗(yàn)證AutoDock Vina在云上具有線性擴(kuò)展性，即當(dāng)處理器數(shù)量增加一倍，運(yùn)算時(shí)間也會(huì)縮短一半。

高性能計(jì)算集群,vina分子對(duì)接,不同核數(shù)的耗時(shí)

實(shí)證過(guò)程：
1、云端調(diào)度36核計(jì)算資源對(duì)接10000分子，采用時(shí)間優(yōu)先策略需耗時(shí)527分鐘；
2、云端調(diào)度80核計(jì)算資源對(duì)接10000分子，采用時(shí)間優(yōu)先策略需耗時(shí)314分鐘；
3、云端調(diào)度144核計(jì)算資源對(duì)接10000分子，采用時(shí)間優(yōu)先策略需耗時(shí)215分鐘；
4、云端調(diào)度288核計(jì)算資源對(duì)接10000分子，采用時(shí)間優(yōu)先策略需耗時(shí)98分鐘；
5、云端調(diào)度540核計(jì)算資源對(duì)接10000分子，采用時(shí)間優(yōu)先策略需耗時(shí)52分鐘；
6、云端調(diào)度1080核計(jì)算資源對(duì)接10000分子，采用時(shí)間優(yōu)先策略需耗時(shí)20分鐘。

結(jié)論二：在云端調(diào)度不同核數(shù)的計(jì)算資源對(duì)接10000分子，當(dāng)用戶選擇成本優(yōu)先策略時(shí)，fastone平臺(tái)以SPOT實(shí)例為主要資源選擇，確保成本為第一優(yōu)先級(jí)。
比時(shí)間優(yōu)先策略，成本降幅最多可達(dá)67%-90%。

高性能計(jì)算集群,vina分子對(duì)接,不同核數(shù)的運(yùn)行成本

實(shí)證過(guò)程：
1、云端調(diào)度36核計(jì)算資源對(duì)接10000分子，采用成本優(yōu)先策略搶占SPOT實(shí)例，耗費(fèi)82元；
2、云端調(diào)度80核計(jì)算資源對(duì)接10000分子，采用成本優(yōu)先策略搶占SPOT實(shí)例，耗費(fèi)84元；
3、云端調(diào)度144核計(jì)算資源對(duì)接10000分子，采用成本優(yōu)先策略搶占SPOT實(shí)例，耗費(fèi)79元；
4、云端調(diào)度288核計(jì)算資源對(duì)接10000分子，采用成本優(yōu)先策略搶占SPOT實(shí)例，耗費(fèi)64元；
5、云端調(diào)度540核計(jì)算資源對(duì)接10000分子，采用成本優(yōu)先策略搶占SPOT實(shí)例，耗費(fèi)58元；
6、云端調(diào)度1080核計(jì)算資源對(duì)接10000分子，采用成本優(yōu)先策略搶SPOT實(shí)例，耗費(fèi)68元。

實(shí)證場(chǎng)景二：2800萬(wàn)分子
大規(guī)模業(yè)務(wù)驗(yàn)證：基于不同用戶策略

fastone基于用戶2800萬(wàn)分子對(duì)接需求，提供時(shí)間優(yōu)先和成本優(yōu)先兩種策略供用戶選擇。

01
用戶以時(shí)間為第一優(yōu)先級(jí)

結(jié)論：
1、通過(guò)fastone平臺(tái)采用時(shí)間優(yōu)先策略調(diào)用10萬(wàn)核計(jì)算優(yōu)化型實(shí)例對(duì)接2800萬(wàn)個(gè)分子，耗時(shí)約15.23小時(shí)，運(yùn)算效率提高2920倍；
2、fastone平臺(tái)根據(jù)用戶計(jì)算需求，自動(dòng)化構(gòu)建并調(diào)度云上10萬(wàn)核大規(guī)模算力集群，完成計(jì)算任務(wù)；
3、時(shí)間優(yōu)先策略下，當(dāng)任務(wù)數(shù)量達(dá)到一定規(guī)模時(shí)，云上同一地區(qū)某種類型機(jī)型可能不足，fastone平臺(tái)可跨區(qū)、跨類型自動(dòng)為用戶調(diào)度云資源，以最快速度完成計(jì)算任務(wù)；
4、fastone平臺(tái)自動(dòng)幫用戶確定中斷可能性最低的SPOT池，保障任務(wù)順利高效完成，本次實(shí)證任務(wù)的中斷率為0.95%（通常<5%）。

云端部署手動(dòng)模式 VS 自動(dòng)模式之間的巨大差異可查看 EDA云實(shí)證Vol.1：從30天到17小時(shí)，如何讓HSPICE仿真效率提升42倍？

實(shí)證過(guò)程：
1、設(shè)定exhaustiveness=8，本地104核計(jì)算資源對(duì)接約2800萬(wàn)個(gè)分子，經(jīng)估算需耗時(shí)約1853天；
2、設(shè)定exhaustiveness=8，云端調(diào)度10萬(wàn)核計(jì)算資源對(duì)接約2800萬(wàn)個(gè)分子，采用時(shí)間優(yōu)先策略需耗時(shí)約15.23小時(shí)（含配置，安裝，調(diào)度等時(shí)間）。

計(jì)算資源越多，運(yùn)算時(shí)間越短。

在滿足用戶時(shí)間要求的前提下，可通過(guò)盡可能搶占SPOT實(shí)例來(lái)幫助用戶優(yōu)化成本。
當(dāng)所需的計(jì)算資源達(dá)到十萬(wàn)核這個(gè)數(shù)量級(jí)以后，單個(gè)區(qū)域內(nèi)我們的目標(biāo)類型資源可能會(huì)瞬間告罄，造成任務(wù)排隊(duì)，從而大大拖慢運(yùn)算時(shí)間。

我們需要通過(guò)fastone平臺(tái)的Auto-Scale功能自動(dòng)調(diào)度本區(qū)域及其他區(qū)域的目標(biāo)類型或相似類型SPOT實(shí)例資源，以最快速地完成任務(wù)。

簡(jiǎn)單說(shuō)，就是優(yōu)先搶低價(jià)的SPOT實(shí)例，搶完同類型的再搶其他類型的，搶完同區(qū)域的再搶其他區(qū)域的。

這只是Auto-Scale功能的一部分。
fastone的Auto-Scale功能可以自動(dòng)監(jiān)控用戶提交的任務(wù)數(shù)量和資源的需求，動(dòng)態(tài)按需地開啟所需算力資源，在提升效率的同時(shí)有效降低成本。可以讓用戶根據(jù)自身需求，設(shè)置調(diào)度集群規(guī)模上下限，且所有操作都是自動(dòng)化完成，無(wú)需用戶干預(yù)。

02
用戶以成本為第一優(yōu)先級(jí)

使用AutoDock Vina進(jìn)行分子對(duì)接的一大特征是任務(wù)數(shù)量龐大而單個(gè)任務(wù)計(jì)算時(shí)間短，單個(gè)分子對(duì)接的時(shí)間通常在幾分鐘以內(nèi)（與參數(shù)設(shè)置有關(guān)）。
這一特征天然匹配云端的SPOT實(shí)例。

云端SPOT實(shí)例有四大特點(diǎn)：
1、便宜是真便宜。
2、不是人人都能用好。
3、不是你想要啥就有，不是你想用的時(shí)候就能用。
4、或遲或早，最終一定會(huì)被搶走。

云計(jì)算收費(fèi)模式-按需實(shí)例-預(yù)留實(shí)例-競(jìng)價(jià)實(shí)例

OD按需實(shí)例價(jià)格通常為SPOT實(shí)例的3-10倍。
可參考：《云資源中的低成本戰(zhàn)斗機(jī)——競(jìng)價(jià)實(shí)例，AWS、阿里云等六家云廠商完全用戶使用指南》

當(dāng)便宜且隨時(shí)可能被搶占中斷的SPOT實(shí)例遇到迷你卻海量的分子對(duì)接任務(wù)，簡(jiǎn)直就是天造地設(shè)的一對(duì)。
1、常規(guī)分子對(duì)接任務(wù)幾分鐘即可算完，特別適合SPOT這種分分鐘可能被搶走的狀態(tài)；
2、fastone平臺(tái)具備自動(dòng)重試功能，一個(gè)任務(wù)被中斷可以自動(dòng)重新提交，任務(wù)之間互相不影響，重新提交單個(gè)任務(wù)影響很小。

fastone平臺(tái)會(huì)按以下順序依次進(jìn)行自動(dòng)化調(diào)度：
1、同一區(qū)域目標(biāo)類型的SPOT實(shí)例；
2、同一區(qū)域其他類型的SPOT實(shí)例；
3、其他區(qū)域目標(biāo)類型的SPOT實(shí)例；
4、其他區(qū)域其他類型的SPOT實(shí)例；
5、同一區(qū)域目標(biāo)類型的OD實(shí)例；
6、同一區(qū)域其他類型的OD實(shí)例；
7、其他區(qū)域目標(biāo)類型的OD實(shí)例；
8、其他區(qū)域其他類型的OD實(shí)例。

實(shí)證小結(jié)

最后我們回顧一下實(shí)證目標(biāo)：

1、AutoDock Vina任務(wù)能在云端有效運(yùn)行；
2、fastone平臺(tái)能夠大幅度縮短任務(wù)運(yùn)行時(shí)間；
3、fastone平臺(tái)能夠有效控制任務(wù)運(yùn)行成本；
4、fastone平臺(tái)的Auto-Scale功能可完美匹配AutoDock Vina任務(wù)小，數(shù)量大的特點(diǎn)；
5、fastone平臺(tái)能根據(jù)用戶不同需求，為用戶提供不同的自動(dòng)化調(diào)度策略。

本次生信行業(yè)Cloud HPC實(shí)證系列Vol.3就到這里。

在下一期的實(shí)證中，我們將為大家?guī)?lái)Amber上云實(shí)證，這次涉及到了云端GPU資源的使用。

未來(lái)我們還會(huì)帶給大家更多領(lǐng)域的用云“真香”實(shí)證，請(qǐng)保持關(guān)注哦！

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