速石科技全力加速新药研发,AutoDock Vina上云提速2920倍

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速石科技全力加速新药研发,AutoDock Vina上云提速2920倍

2020-12-2 11:55| 发布: |来自: 网络

摘要: 新药研发是一个漫长且昂贵的过程,海量的化合物在经过一系列的测试后,往往只有一种具备成为可行的药物的潜质。任何工具或技术,只要能在这个漫长的多步骤过程中加快其中一个步骤,就会对整个链条产生重大影响。比如 ...

新药研发是一个漫长且昂贵的过程,海量的化合物在经过一系列的测试后,往往只有一种具备成为可行的药物的潜质。任何工具或技术,只要能在这个漫长的多步骤过程中加快其中一个步骤,就会对整个链条产生重大影响。

比如在临床试验阶段,通常有10%的药物能够通过第一阶段,而如果通过技术手段(如AI)将成功率提高几个百分点,达到14%或16%,将为整个行业带来数十亿美元的价值。

分子对接,作为计算机辅助药物设计(Computer Aided Drug Design,CADD)的重要方法,已广泛应用于药物发现阶段的早期虚拟筛选、药物分子设计、先导化合物优化、药物潜在作用靶点发现、药物-靶点相互作用机制、为重要的药物代谢酶寻找特异性配体等。

目前,限于算力,或者高效灵活地调用大规模计算集群的能力,当前基于分子对接技术的虚拟筛选通常仅采样百万到千万个分子,而事实上目前可用于药物发现的有机分子已经超过10的60次方。

2020年3月,哈佛大学医学院的研究人员论证了:分子化合物的质量会随着虚拟筛选规模的扩大而提升

如何在本地资源有限的情况下,提高虚拟筛选规模和质量,把漫长的药物研发周期缩短一点?

最近,速石科技(fastone)在其一站式云端计算分析平台使用AutoDock Vina对接了2800万个分子,并成功地将运算时间从本地预估5年缩短到了云端15.23小时,该案例具有两大特点:

1. 任务数量多,云上同一地区某种类型机型可能不足,因此会涉及到多区域资源调度;

2. 可根据用户偏好匹配合适的资源调度策略,满足用户不同需求。

背景信息

某大型药企在本地建设有机房,计算资源总计为104核。使用AutoDock Vina进行小分子对接:当设定exhaustiveness=8时,筛选56643个原始分子共需90小时;当设定exhaustiveness=1时,耗时需18小时。

AutoDock Vina是用于分子对接和虚拟筛选的开源程序,由Scripps研究所分子图形实验室的Oleg Trott博士设计和实现,是目前使用最为广泛的分子对接软件之一。exhaustiveness是AutoDock Vina中的一个设定参数,用来控制对接的细致程度,会影响计算时间。)

当筛选范围扩大到整个VS数据库(2800万个分子)时,不同参数条件下本地资源所需的运算时间在约2.6-5年不等。

研发负责人认为这么长的时间周期是无法接受的,其本地现有IT架构和资源完全无法满足研发需求。

案例目标

1、AutoDock Vina任务能否在云端有效运行?

2、fastone平台能否大幅度缩短任务运行时间?

3、fastone平台能否有效控制任务运行成本?

4、针对AutoDock Vina任务小、数量大的特点,fastone平台是否有针对性策略?

案例参数

平台:

fastone企业版产品

应用:

AutoDock Vina

适用场景:

分子对接,研究配体(药物分子)与其受体(已知的靶蛋白或活性位点)之间的详细相互作用,预测其结合模式及亲合力,还可以用来发现并优化药物先导物分子,进而实现基于结构的药物设计

云端硬件配置:

AutoDock Vina在运行时需要对接海量分子,对计算性能要求较高,因此平台为用户推荐选择了匹配其应用特点的计算优化型实例机型。

技术架构图:

以下是两个场景。

场景一:我们通过10000分子分别进行了AutoDock Vina的云端线性扩展性验证及成本验证;

场景二:基于不同用户策略,我们帮用户进行了2800万量级的大规模分子对接。

1、时间优先策略以速度为第一优先级:资源选择以OD按需实例为主,在满足用户时间要求的前提下尽可能通过抢占SPOT实例来优化成本。

2、成本优先策略以成本为第一优先级:资源选择以SPOT实例为主,并在满足用户成本要求的前提下使用OD按需实例来优化时间效率。

SPOT:可被抢占实例,又称竞价实例。价格最低可达到按需实例价格的10%,相当于秒杀,手快有手慢无,价格可高可低波动大,随时可能被抢占中断,需要有一定的技术实力才能使用。

OD:On-Demand,按需实例。针对短期弹性需求,按小时计费,灵活精准,避免浪费,但价格比较高,通常为SPOT实例的3-10倍。

场景一:10000分子

AutoDock Vina云端线性扩展性及成本验证

结论一:在云端调度不同核数的计算资源对接10000分子,验证AutoDock Vina在云上具有线性扩展性,即当处理器数量增加一倍,运算时间也会缩短一半。

过程:

1、云端调度36核计算资源对接10000分子,采用时间优先策略需耗时527分钟;

2、云端调度80核计算资源对接10000分子,采用时间优先策略需耗时314分钟;

3、云端调度144核计算资源对接10000分子,采用时间优先策略需耗时215分钟;

4、云端调度288核计算资源对接10000分子,采用时间优先策略需耗时98分钟;

5、云端调度540核计算资源对接10000分子,采用时间优先策略需耗时52分钟;

6、云端调度1080核计算资源对接10000分子,采用时间优先策略需耗时20分钟。

结论二:在云端调度不同核数的计算资源对接10000分子,当用户选择成本优先策略时,fastone平台以SPOT实例为主要资源选择,确保成本为第一优先级。

比时间优先策略,成本降幅最多可达67%-90%。

过程:

1、云端调度36核计算资源对接10000分子,采用成本优先策略抢占SPOT实例,耗费82元;

2、云端调度80核计算资源对接10000分子,采用成本优先策略抢占SPOT实例,耗费84元;

3、云端调度144核计算资源对接10000分子,采用成本优先策略抢占SPOT实例,耗费79元;

4、云端调度288核计算资源对接10000分子,采用成本优先策略抢占SPOT实例,耗费64元;

5、云端调度540核计算资源对接10000分子,采用成本优先策略抢占SPOT实例,耗费58元;

6、云端调度1080核计算资源对接10000分子,采用成本优先策略抢SPOT实例,耗费68元。

场景二:2800万分子

大规模业务验证:基于不同用户策略

fastone基于用户2800万分子对接需求,提供时间优先成本优先两种策略供用户选择。

1、用户以时间为第一优先级

结论:

1、通过fastone平台采用时间优先策略调用10万核计算优化型实例对接2800万个分子,耗时约15.23小时,运算效率提高2920倍;

2、fastone平台根据用户计算需求,自动化构建并调度云上10万核大规模算力集群,完成计算任务;

3、时间优先策略下,当任务数量达到一定规模时,云上同一地区某种类型机型可能不足,fastone平台可跨区、跨类型自动为用户调度云资源,以最快速度完成计算任务;

4、fastone平台自动帮用户确定中断可能性最低的SPOT池,保障任务顺利高效完成,本次案例任务的中断率为0.95%(通常<5%)。

过程:

1、设定exhaustiveness=8,本地104核计算资源对接约2800万个分子,经估算需耗时约1853天

2、设定exhaustiveness=8,云端调度10万核计算资源对接约2800万个分子,采用时间优先策略需耗时约15.23小时(含配置,安装,调度等时间)。

计算资源越多,运算时间越短。

在满足用户时间要求的前提下,可通过尽可能抢占SPOT实例来帮助用户优化成本。当所需的计算资源达到十万核这个数量级以后,单个区域内我们的目标类型资源可能会瞬间告罄,造成任务排队,从而大大拖慢运算时间。

我们需要通过fastone平台的Auto-Scale功能自动调度本区域及其他区域的目标类型或相似类型SPOT实例资源,以最快速地完成任务。

简单说,就是优先抢低价的SPOT实例,抢完同类型的再抢其他类型的,抢完同区域的再抢其他区域的

这只是Auto-Scale功能的一部分。fastone的Auto-Scale功能可以自动监控用户提交的任务数量和资源的需求,动态按需地开启所需算力资源,在提升效率的同时有效降低成本。可以让用户根据自身需求,设置调度集群规模上下限,且所有操作都是自动化完成,无需用户干预

2、用户以成本为第一优先级

使用AutoDock Vina进行分子对接的一大特征是任务数量庞大而单个任务计算时间短,单个分子对接的时间通常在几分钟以内(与参数设置有关)。这一特征天然匹配云端的SPOT实例。

云端SPOT实例有四大特点:

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,不是你想用的时候就能用。

4、 或迟或早,最终一定会被抢走。

OD按需实例价格通常为SPOT实例的3-10倍。

当便宜且随时可能被抢占中断的SPOT实例遇到迷你却海量的分子对接任务,简直就是天造地设的一对。

1、常规分子对接任务几分钟即可算完,特别适合SPOT这种分分钟可能被抢走的状态;

2、fastone平台具备自动重试功能,一个任务被中断可以自动重新提交,任务之间互相不影响,重新提交单个任务影响很小。

fastone平台会按以下顺序依次进行自动化调度:

1、同一区域目标类型的SPOT实例;

2、同一区域其他类型的SPOT实例;

3、其他区域目标类型的SPOT实例;

4、其他区域其他类型的SPOT实例;

5、同一区域目标类型的OD实例;

6、同一区域其他类型的OD实例;

7、其他区域目标类型的OD实例;

8、其他区域其他类型的OD实例。

小结

最后回顾一下目标:

1、AutoDock Vina任务能在云端有效运行;

2、fastone平台能够大幅度缩短任务运行时间;

3、fastone平台能够有效控制任务运行成本;

4、fastone平台的Auto-Scale功能可完美匹配AutoDock Vina任务小、数量大的特点;

5、fastone平台能根据用户不同需求,为用户提供不同的自动化调度策略。

至此,由速石科技实施的本次生信行业Cloud HPC实操案例已经取得了预期的结果,未来速石科技还会带给大家更多领域的用云“真香”案例,请保持关注哦!

关于速石:

速石科技(fastone)为有高算力需求的用户提供一站式多云算力运营解决方案,基于本地+公有混合云环境的灵活部署及交付,帮助用户提升10-20倍业务运算效率,降低成本达到75%以上,加快市场响应速度。速石平台对药物研发/基因分析/CAE/EDA/AI等行业应用进行分析与加速,通过Serverless框架屏蔽底层IT技术细节,实现用户对本地和公有云资源无差别访问,产品包括:云上的SaaS平台、多云PaaS平台、软硬一体算力解决方案。

想了解更多,可添加小F微信(ID:imfastone) 

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