Multilevel Parallelization of AutoDock 4.2.
Multilevel Parallelization of AutoDock 4.2.
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DOI：
10.1186/1758-2946-3-12
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发表时间：
2011-04-28
影响因子：
8.6
通讯作者：
Sosa CP
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Norgan AP;Coffman PK;Kocher JP;Katzmann DJ;Sosa CP
虚拟（计算）筛选是药物发现日益重要的工具。 AutoDock 是一种流行的开源应用程序，用于执行分子对接、预测配体-受体相互作用。 AutoDock 是一个串行应用程序，尽管之前的一些努力已经将该程序的各个方面并行化。在本文中，我们报告了 AutoDock 4.2 (mpAD4) 的多级并行化。使用 MPI 和 OpenMP，AutoDock 4.2 被并行化，可在支持 MPI 的系统上使用，并以多线程方式执行各个对接作业。此外，还实施了代码，通过在每个对接节点重复使用网格图来减少输入/输出 (I/O) 流量。 mpAD4 的性能在两台多处理器计算机上进行了检查。将 MPI 与 OpenMP 多线程结合使用，mpAD4 在测试的多处理器系统上可实现接近线性的扩展。在 I/O 有限的情况下，网格图的重用可减少系统 I/O 和总体筛选时间。 AutoDock 的 Lamarkian 遗传算法与 OpenMP 的多线程提高了单个对接作业的执行速度，与 MPI 并行化相结合可以显着减少虚拟屏幕的执行时间。这项工作的意义重大，因为 mpAD4 加速了某些分子对接工作负载的执行，并允许用户优化系统级 (MPI) 和节点级 (OpenMP) 并行化程度，以最好地适应工作负载和计算资源。
Virtual (computational) screening is an increasingly important tool for drug discovery. AutoDock is a popular open-source application for performing molecular docking, the prediction of ligand-receptor interactions. AutoDock is a serial application, though several previous efforts have parallelized various aspects of the program. In this paper, we report on a multi-level parallelization of AutoDock 4.2 (mpAD4). Using MPI and OpenMP, AutoDock 4.2 was parallelized for use on MPI-enabled systems and to multithread the execution of individual docking jobs. In addition, code was implemented to reduce input/output (I/O) traffic by reusing grid maps at each node from docking to docking. Performance of mpAD4 was examined on two multiprocessor computers. Using MPI with OpenMP multithreading, mpAD4 scales with near linearity on the multiprocessor systems tested. In situations where I/O is limiting, reuse of grid maps reduces both system I/O and overall screening time. Multithreading of AutoDock's Lamarkian Genetic Algorithm with OpenMP increases the speed of execution of individual docking jobs, and when combined with MPI parallelization can significantly reduce the execution time of virtual screens. This work is significant in that mpAD4 speeds the execution of certain molecular docking workloads and allows the user to optimize the degree of system-level (MPI) and node-level (OpenMP) parallelization to best fit both workloads and computational resources.
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