30-40 万美元预算怎么花：癌症中心算力主管公开征询 AlphaFold 集群方案
starkruzr · reddit · 2026-10-24
某癌症中心科学计算总监发帖，为一间新实验室征询 GPU 采购方案：预算 30-40 万美元，跑 AlphaFold 2 负载。关键约束：单任务需要较高 VRAM 但约 50GB 后边际收益递减；计算密集但数据量极小（输入输出都只是文本）；挑战在于数百万个小文件的存储 IOPS，可用 prolog/epilog 脚本在节点本地存储与 Isilon 间搬运数据来解决。
现有设施：70 节点 Dell R7525 集群，三代 EPYC、每节点 1TB 内存和一张 A30（AI 热潮前采购），Slurm 调度，2x25Gb 网络明年升级 400GbE。已实测 Qwen 27B 双卡 TP=2 推理效果不错。
两个方案：
- 买整机配 8x RTX Pro 6000 Blackwell（预算只够一台）或 8x RTX Pro 5000 72GB（勉强两台）——要为 CPU 和内存花钱，卡数必然更少。
- 只买 RTX Pro 5000 72GB 卡：单卡分装到更多节点，或双卡一节点做到每节点 144GB VRAM。
作者倾向方案 2.2（双卡一节点），既服务 AlphaFold 也让全中心本地跑模型受益；同时倾向旧 R7525 用到坏为止，把未来大预算留给网络、存储和真正的训练级 GPU。评论区在征集 LLM 负载与科学计算硬件兼容性的经验。
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