我已经编写了snakemake规则，它运行muscle（msa工具）来计算目录中所有文件的多序列比对（msa）。由于不同的文件彼此不依赖，因此该任务基本上是并行的。问题是，snakemake在n个“批次”中运行此规则，其中n是作为参数提供给snakemake的核心数： snakemake -j 4 msa .
snake make以并行运行4个作业开始，并在开始新的“批处理”4个作业之前等待每一个作业完成。这会浪费cpu时间，因为输入文件的大小变化很大，其msa计算时间可能从几秒到几分钟不等。导致以下执行流：

job1|-----           |job5|-----     |...|->
job2|---             |job6|--------  |...|->
job3|----------------|job7|--        |...|->
job4|-               |job8|----------|...|->

我怎样才能让snakemake真正实现工作的并行化？

CLUSTER_IDS, = glob_wildcards(os.path.join(WORK_DIR, "fasta", "{id}.fasta"))
rule msa:
    input:
       expand(os.path.join(WORK_DIR, "msa", "{id}.afa"), id=CLUSTER_IDS)
rule:
    input:
        os.path.join(WORK_DIR, "fasta", "{id}.fasta")
    output:
        os.path.join(WORK_DIR, "msa", "{id}.afa")
    shell:
        "{MUSCLE_PATH}/muscle3.8.31_i86darwin64 -in {input} -out {output}"