在NVIDIA和Scripps Research的幫助下，橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室研究人員使用Summit超級計(jì)算機(jī)將搜索時(shí)間從數(shù)年縮短至數(shù)小時(shí)。

正在家中遠(yuǎn)程辦公的Ada Sedova，有時(shí)甚至穿著睡衣。她利用世界上功能最強(qiáng)大的超級計(jì)算機(jī)來尋找一個(gè)微小的分子，這種分子可以阻止人們感染新型冠狀病毒。

橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室（Oak Ridge National Laboratory）的生物物理學(xué)研究員Sedova表示：“我比以往任何時(shí)候都做得更多。出于對大流行的擔(dān)憂，我將許多私人時(shí)間投入到這項(xiàng)工作中?！?/p>

通過她的辛勤付出，團(tuán)隊(duì)最終在短短24小時(shí)內(nèi)執(zhí)行了20億次分子測試。

Sedova在尋求一個(gè)配位體，它是一種體積小于幾十個(gè)原子的有機(jī)分子。合適的配位體會(huì)將自身與冠狀病毒的蛋白質(zhì)結(jié)合，從而阻止其感染健康細(xì)胞。

但問題在于，要檢查的配位體和蛋白質(zhì)數(shù)量非常龐大，且它們的形狀會(huì)隨著原子力的變化不斷改變。在數(shù)十億種可能的化合物中找到合適的配位體仿佛大海撈針。

在濕實(shí)驗(yàn)室（用于開展基于實(shí)驗(yàn)藥劑的傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)室）中將全部可能性嘗試一遍需要若干年的時(shí)間， 即使通過ORNL的超級計(jì)算機(jī)Summit上的9，216個(gè)CPU上將它們?nèi)?a target="_blank">仿真，也需要四年時(shí)間才能完成。因此Sedova和她的同事們選擇裝備了27，648組NVIDIA GPU的 Summit超級計(jì)算機(jī)來加快工作速度。

他們最初使用的是AutoDock的OpenCL版本，這是一個(gè)用來模擬蛋白質(zhì)和配體如何結(jié)合的開源程序，由斯克里普斯研究所和達(dá)姆施塔特大學(xué)合作開發(fā)。與CPU相比，運(yùn)行在GPU上的OpenCL版本的處理速度提高了50倍。

CUDA切入正題

在NVIDIA和Scripps Research的幫助下，該團(tuán)隊(duì)將代碼移植到CUDA，使其可以在Summit上運(yùn)行，由此在原有50倍加速的基礎(chǔ)上，處理速度再次提升2.8倍。Jubilee Development的另一位研究人員Aaron Scheinberg發(fā)現(xiàn)，在使用OpenMP加速向GPU提供數(shù)據(jù)時(shí)，這項(xiàng)工作又實(shí)現(xiàn)了3倍增速。

對抗某一特定蛋白質(zhì)的化合物數(shù)量可達(dá)14億種，另一項(xiàng)測試結(jié)果表明，他們可以在短短12小時(shí)內(nèi)完成對這些化合物的高精度篩選。與運(yùn)行在CPU上的程序相比，該速度提高了33倍以上。

GPU將處理包含14億個(gè)配位體的數(shù)據(jù)庫所需的時(shí)間減少了一個(gè)數(shù)量級以上， 他們還縮小了結(jié)果間差異，由此解決了在超級計(jì)算機(jī)的CPU上的進(jìn)程安排問題。

她說：“GPU與Summit規(guī)模和體系結(jié)構(gòu)的結(jié)合，將化合物對接能力擴(kuò)充了數(shù)十億個(gè)?！?/p>

團(tuán)隊(duì)的另一位成員，生物物理學(xué)家Josh Vermaas特別對NVIDIA團(tuán)隊(duì)的Scott Le Grand幫助他們將AutoDock移植到CUDA表示感謝。Vermaas在關(guān)于工作開端的博客中寫到， “以前的平臺只支持OpenCL代碼，他的幫助對實(shí)現(xiàn)平臺性能提升至關(guān)重要?！?/p>

在24小時(shí)內(nèi)模擬20億種化合物

Sedova相信，通過進(jìn)一步改進(jìn)，團(tuán)隊(duì)可以實(shí)現(xiàn)將化合物檢測能力提升至24小時(shí)內(nèi)20億種。對于數(shù)目如此龐大的數(shù)據(jù)，這將是在高分辨率下完成的首次模擬。

研究人員在實(shí)現(xiàn)這一里程碑式的成就過程中仍然面臨一些挑戰(zhàn)。

蛋白質(zhì)-配位體對接的標(biāo)準(zhǔn)工作流程是一個(gè)緩慢的基于文件的流程。它可以在筆記本電腦上完成對數(shù)百種化合物的測試，但如此龐大的數(shù)據(jù)量即使交由世界上最大的超級計(jì)算機(jī)處理，計(jì)算機(jī)也會(huì)出現(xiàn)宕機(jī)的情況。

這是對那些希望幫助加速科學(xué)發(fā)展的開源開發(fā)者的號召。

Sedova的團(tuán)隊(duì)正在領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)工作，組建了一個(gè)新的工作流程，該工作流程有望安全地在Summit上啟動(dòng)大量工作。她正在咨詢系統(tǒng)的I / O專家，并試圖建立一個(gè)數(shù)據(jù)庫來容納所有配體。

下一步是在Summit的4，608個(gè)節(jié)點(diǎn)中的108個(gè)上啟動(dòng)約100萬種化合物的實(shí)驗(yàn)。她說：“如果行得通，我們將在Summit的所有節(jié)點(diǎn)上啟動(dòng)14億個(gè)化合物的大規(guī)模生產(chǎn)?！?/p>

聚焦搜索有希望成功的分子

如果該團(tuán)隊(duì)成功，他們將向孟菲斯的研究人員發(fā)送一份約9000種最有希望成功的化合物清單，以便在濕實(shí)驗(yàn)室中對真實(shí)的病毒開展測試。搜索范圍的縮小大大增加了配位成功的希望。

這個(gè)項(xiàng)目于今年開始，當(dāng)時(shí)ORNL的頂級研究人員Jeremy C. Smith展示了使用Summit超級計(jì)算機(jī)進(jìn)行藥物研究以對抗冠狀病毒的首個(gè)研究。目前項(xiàng)目仍處于初期階段。

展望未來，Sedova就橋接蛋白質(zhì)-配位體領(lǐng)域與高性能計(jì)算的典型方法提出了更多想法，她也有足夠的精力去進(jìn)一步探索。
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