为什么需要专用服务器
生信分析（基因组比对、变异检测、单细胞聚类）的数据量和计算量远超个人电脑承受范围。一台 MacBook Pro（16GB 内存）跑 BWA 比对一个 WGS 样本需要 20+ 小时，而 64 核服务器只需 1.5 小时。
按场景推荐
| 场景 | CPU | 内存 | 存储 | GPU | 参考月费 |
|---|---|---|---|---|---|
| 个人入门（RNA-seq/小数据） | 8 核 | 32 GB | 1 TB | — | 较低 |
| 单细胞分析 | 32 核 | 128 GB | 4 TB | — | 中等 |
| WGS/WES 队列 | 64 核 | 256 GB | 16 TB | — | 较高 |
| 宏基因组组装 | 64 核 | 512 GB | 16 TB | — | 高 |
| 深度学习训练 | 32 核 | 128 GB | 4 TB | A100 80G | 高 |
| 团队共享（10人+） | 96 核 | 512 GB | 32 TB | 可选 | 高 |
独享物理机 vs 公有云
| 对比项 | 独享物理机 | 公有云（AWS/阿里云） |
|---|---|---|
| 长期成本（1年+） | 低（一次性投入） | 高（按小时计费） |
| 性能 | 独享 100% | 虚拟化损耗 10-30% |
| 灵活性 | 低（固定配置） | 高（随时扩缩） |
| 运维 | 需自行管理 | 平台托管 |
建议：长期分析项目（>3 个月）选独享物理机；短期验证选公有云。