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AllenLV

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2024-12-21

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生信服务器生产力工具配置分析

（202406 版）

CPU 配置要点解析

在生信服务器中，CPU 扮演着核心角色，其性能的优劣直接影响着整个生物信息分析工作的

效率和效果。

2024 年适用的 CPU 类型

2024 年，适合生信服务器的 CPU 类型有不少，其中英特尔的 Xeon 系列以及 AMD 的 EPYC

系列多核处理器备受关注。从性价比而言，一般选择 AMD 的 EPYC 系列多核处理器。

核心数量与主频的平衡

在选择 CPU 时，需要平衡核心数量和主频这两个关键要素。

从核心数量角度来看，服务器的核心数越多，通常意味着它具备更高的并发处理能力和计算能

力。在多核服务器中，每个核心都可以同时处理不同的任务或线程，这使得服务器能够同时处

理更多的请求和任务，对于生物信息学中需要处理大量数据、进行复杂计算的情况，比如基因

测序数据的分析、大规模蛋白质结构预测等任务，更多的核心数可以让不同的分析流程或计算

环节同时开展，大大提高整体的工作效率。像 AMD 的 EPYC 处理器最高支持 64 核心，在面

对海量的生信数据处理时，就能并行处理多个子任务，加速分析进程。

然而，核心数量增多往往伴随着主频的相对降低，主频代表着 CPU 每秒钟能够执行的指令数，

也就是 CPU 的运行速度，它同样影响着 CPU 的性能。对于一些对单核性能要求较高的生信分

析步骤，比如某些依赖单线程运算且计算密集型的算法应用场景，较高的主频能更快地完成单

个任务。例如在进行单个基因序列的高精度比对等任务时，如果主频较低，可能会导致该环节

处理速度慢，进而影响整个项目的推进速度。

所以，要根据实际的生信分析应用场景来平衡核心数量和主频。如果主要进行的是如全基因组

关联分析等多任务并行的分析工作，可适当倾向于选择核心数更多的 CPU；要是经常涉及到

对单个数据样本进行复杂且深度的分析，需要优先保障较高的主频。

多核对于生物信息分析并行计算的优势

在生物信息分析领域，多核 CPU 的并行计算优势十分显著。

许多生物信息学任务涉及大量的数据处理和复杂的计算流程，往往耗时很久，比如分析海量的

基因表达数据、进行生物分子模拟等。而多核 CPU 支持并行计算，就可以把一个大的任务拆

分成多个子任务，分配到不同的核心上同时进行处理。例如在利用 R 语言进行数据分析时，

像对 penguins 数据集进行随机森林分析，就可以通过设置并行计算，将不同参数组合下的模

型拟合等任务分配到多个 CPU 核心去执行，从而大大缩短整体的运算时间。

再比如在处理基因表达量文件时，如果需要依次提取大量基因的表达量数据，循环执行的次数

众多，耗时严重，但由于每个基因的提取任务相对独立，满足并行条件，利用多核并行计算，

就能同时处理多个基因的提取任务，快速完成整体数据的提取工作。而且，现在很多生信软件

也都支持利用多核的并行计算功能，像 bcftools 的 threads 参数、minimap2 的-t 参数等，只要

合理设置线程数目，就能充分发挥多核 CPU 的优势，加快程序运行速度，提高生信分析的效

率，让原本需要长时间运算的工作可以在更短时间内完成，助力科研人员更快地获得分析结果，

推动生物信息学研究不断向前发展。

内存配置不容忽视

在生信服务器的众多组件中，内存扮演着极为关键的角色，它是 CPU 和硬盘之间数据交流的

媒介。计算机的工作流程是先从硬盘读取数据，存入内存，然后 CPU 再从内存中读取数据进

行处理，处理完成后的数据又会写回磁盘。可以说，如果 CPU 是计算机的“大脑”，硬盘是计

算机的“五脏六腑”，那么内存就是计算机的“脖子”，是数据分析过程中的关键“瓶颈”所在。

CPU 的处理速度往往很快，但磁盘的读写速度相对较慢，这就凸显出内存作为临时缓存的重

要性，内存越大，能够缓存的数据量也就越多，进而可以让 CPU 更好地发挥作用，提升整个

服务器的数据处理效率。

在 2024 年，生信服务器的内存配备通常在 64GB 至 512GB 这个范围。不过，具体的配置还

需要依据实际应用场景来确定。对于那些需要处理海量生物信息数据以及运行在虚拟化环境下

的应用而言，为了避免出现性能瓶颈，往往建议配置更大容量的内存。

不同的生物信息数据量以及分析任务，对内存大小的需求有着显著差异。例如在进行全基因组

测序数据处理时，如果采用二代测序方法，以人类基因组 3G 为例，10 倍数据量就是 30G，

当把这些碱基切割成更小的 kmer 时，数据量可能会增加到 100G 甚至更多，并且实际过程中

还可能需要存储一些额外的信息，像序列拼接等操作就必须一次将所有数据同时存入内存，这

种情况下没有 100G 以上的内存根本无法完成任务。但要是进行与参考序列比对的操作，软件

只需将参考序列存储在内存中，然后依次读取测序数据，如此一来对内存的占用量就相对没那

么大了。再比如分析宏基因组、转录组等不同类型的数据，由于各自的数据特点以及分析流程

不同，所需要的内存资源也不尽相同。

此外，选择高带宽、低延迟的内存条，对于提升服务器的整体性能有着显著的作用。当下，

DDR4 内存依旧是主流选择之一， DDR4 支持每个模块的最大容量可达 512GB，能够满足较

大的数据存储需求。而正在逐步推广的 DDR5 内存，有着双倍的带宽，时钟频率能达到

3.2Gbps 至 6.4Gbps，可进一步满足数据中心在如今这个物联网时代不断增长的带宽需求。还