Schrödinger/GROMACS/AMBER药物筛选/虚拟筛选工作站/服务器硬件配置

药物筛选（Drug Screening）是一个从成千上万个候选分子中找出具有生物活性化合物的过程。根据算法原理的不同，其对计算资源（CPU/GPU）的需求差异巨大。

药物筛选是一个多环节、计算密集的科学过程。不同算法对硬件的侧重点完全不同：分子对接看重CPU核心数，分子动力学（MD）看重单核频率和GPU，而AI/深度学习则几乎完全依赖GPU性能。

以下是主流算法及其详细硬件要求清单：

1.分子对接 (Molecular Docking)

核心算法：模拟小分子与靶点蛋白的几何匹配和能量评分（如 AutoDock Vina, Glide）。

典型软件AutoDock / Vina、Glide、GOLD、DOCK：

算法特点

• 遗传算法、蒙特卡洛
• 化合物级并行，任务独立

硬件要求                                              

（1）CPU 要求：

核数（关键）：越高越好。对接任务是完全并行的，核心数直接决定了你每天能筛选的分子数量。单机建议 32 核 - 64 核。

频率：中等。主频在 3.0GHz 以上即可，核心总数比单核频率更重要。

（2）GPU 要求：

传统算法对 GPU 要求极低。但若使用 AutoDock-GPU 或 Vina-GPU，则需要 NVIDIA GPU（RTX 3060 或以上即可），可获得数十倍的速度提升。

（3）内存容量：中等。通常每核心配2GB-4GB内存（即32核配64GB-128GB）即可。

（4）硬盘读写与容量：

读写：高。涉及数百万个小文件的频繁读取。必须使用 NVMe SSD，否则CPU会因等待数据加载而闲置。

容量： 高。千万级分子库原始数据约为 100GB-500GB。

2 药效团筛选（Pharmacophore Screening）

典型软件 Phase、LigandScout、MOE

算法特点

• 几何特征匹配
• 计算相对轻量

硬件要求

瓶颈关键词：单核性能 + 低延迟

3 QSAR/机器学习虚拟筛选

典型软件 Random Forest、XGBoost，SVM，DNN / GNN（含深度学习）

硬件要求

瓶颈关键词：内存 + GPU（DL）

4.分子动力学模拟(Molecular Dynamics, MD)

核心算法：计算原子受力与运动轨迹，常用于对接后的复筛与结合能精确计算

典型软件： GROMACS, AMBER，NAMD，Desmond

硬件要求：

（1）CPU 要求：

核数： 适中。模拟规模较小时，超过 32 核会因核心间通信延迟导致效率下降。建议 16 核 - 32 核。

频率（关键）：越高越好。串行迭代逻辑强，建议主频 4.0GHz 以上。

（2）GPU 要求（核心指标）：

极高。现代MD计算90%以上的工作量由 GPU 完成。建议 RTX 5090 (32GB VRAM) 或企业级 A100/H100。显存大小决定了你能模拟的体系大小（原子数）。

数量1~4张

（3）内存容量：

较高。建议64GB - 256GB。

（4）硬盘读写与容量：

读写：极高。 模拟过程中会产生巨大的轨迹文件（Trajectory），高频持续写入。

容量： 极高。 单次100ns模拟可能生成50GB轨迹，建议配备4TB以上SSD + 10TB以上HDD备份。

5.自由能计算（FEP/TI/ MM-PBSA）

典型软件  FEP+、AMBER TI、GROMACS FEP

算法特点

• 多窗口并行MD
• 长时间、高精度

硬件要求

瓶颈关键词：GPU 显存 + 存储带宽

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