2026 生信服务器配置速查表
| 分析类型 | 关键软件 | CPU | 内存 | 存储 | 瓶颈 |
|---|---|---|---|---|---|
| 单细胞基础 | Seurat/Scanpy | 72核 | 256-1024G | 1-2T | 内存 |
| 单细胞深度 | Monocle3/CellRank | 72核 | 512-1024G | 2-4T | 内存 |
| WGS 全基因组 | BWA/GATK | 64核 | 128G | 5-10T | I/O+内存带宽 |
| WES 外显子组 | GATK Best Practices | 72核 | 256G | 3-5T | CPU 频率 |
| RNA-seq 转录组 | STAR/DESeq2 | 48核 | 128G | 2-3T | 比对 CPU |
| 宏基因组 | MEGAHIT/QIIME2 | 48核 | 96-512G | 3-6T | 内存（组装） |
| 基因组组装 | SPAdes/Flye/Canu | 96核 | 512G | 10-20T | 内存（最大） |
| 群体遗传 GWAS | PLINK/SAIGE | 48核 | 192G | 2-4T | 矩阵运算内存 |
| 表观遗传 | Bowtie2/MACS2/ArchR | 64核 | 192G | 2-4T | 峰值检测内存 |
| 空间转录组 | Space Ranger/SPARK | 64核 | 384G | 3-5T | 图像+矩阵 |
| 多组学整合 | MOFA+/Seurat v5 | 80核 | 256G | 2-3T | 多矩阵叠加 |
| 蛋白组学 | MaxQuant/OpenMS | 32核 | 64G | 1-2T | 并行效率中等 |
| 深度学习 | PyTorch/TensorFlow | 32核 | 128G | 4T | GPU 显存 |
| 分子动力学 | GROMACS/NAMD | 64核 | 128G | 2T | GPU+浮点 |
三句话总结
- RNA-seq 看 CPU，比对步骤是瓶颈，48 核够用
- WGS/单细胞看内存和带宽，DDR5 高频内存是关键
- 宏基因组/基因组组装看超大内存，512GB 起步