Autodock 通过PipePool并行加速的方法

PipePool

Autodock 在需要对接的分子非常多的时候，单台机器算力不够，可以有很多方法进行并行。

说在最前面，我感觉这种蒙特卡洛算法的东西不要搞特别多的线程，从费效的角度来看8核就挺好。

有很多方式去并行，比如传统超算用slurm，所有公有云的batch批量计算。本地可以用airflow、nextflow、dask等等一系列的框架。

下面来介绍一种简单粗暴的，通过PipePool并行加速的方法。
大体是在原有bash基础上加一行命令，改一下受体或配体的名字，把文件整理一下。
bash脚本如下：

#!/bin/bash
#pp -nodes 100
vina --config config.txt --receptor $1 --ligand ligand.pdbqt --out ../$1.output.pdbqt --log ../$1.log.txt

这个和slurm很像，这段脚本第二行会开启100台服务器进行并行计算，其中命令部分的$1会根据一系列的receptor的名字进行自动替换，比如有1000个receptor，100台服务器，每台运行10个，结果是$1.output.pdbqt，有很多这样的文件。ligand也是同理。

从费效的角度看，应当让每个节点运行的时间大于30分钟小于1小时最好，建议合理配置nodes的大小。