冷冻电镜(cryo-EM)三维图像重构软件Relion工作站配置探讨

单颗粒冷冻电镜是结构生物学研究的重要手段之一,冷冻电镜的模型重构通常需要对几万甚至几十万张投影图片进行分析、组装和优化,计算量巨大,这需要先进的计算架构配合有效的算法才能实现。

冷冻电镜1.png

冷冻电镜(cryo-EM)三维图像重构软件Relion工作站配置探讨的图2

Relion是专门为低温电子显微镜(cryo-EM)设计的图像处理软件。由MRC分子生物学实验室的Sjors Scheres组开发的Relion框架正在革新冷冻电磁领域。该软件在通过电子冷冻显微镜数据的单颗粒分析来优化大分子结构。Relion采用经验贝叶斯方法对多个3D重建或2D类平均值进行细化。借助GPU CUDA并行计算架构,改进了算法,GPU解决了Cryo-EM中计算量最大的过程,例如粒子自动选取,2D和3D图像分类以及高分辨率图像细化。

Relion硬件配置要求

冷冻电镜2.png

冷冻电镜(cryo-EM)三维图像重构软件Relion工作站配置探讨的图4

GPU:Relion经过优化,选用单精度的游戏卡就可以胜任超算,另外GPU显存容量随着图片分辨率提升,目前单卡可提供显存8GB、11GB、24GB、32GB、48GB冷冻电镜(cryo-EM)三维图像重构软件Relion工作站配置探讨的图5

CPU:承担数据准备、预处理、图像优化,CPU频率高加速整个计算过程
内存: 图片分辨率和内存容量配备参考:


图片分辨率

内存容量最低

1

200x200

64GB

2

360x360

128GB

3

480x480

192GB

4

512x512

256GB

6

640x640

384GB

数据盘:几十万张供成像的图片,需要一个海量存储系统
高速缓存盘:为了加速图像转换处理,重构,配备一个高速ssd盘,大幅降低硬盘io延迟

Relion图像处理工作站硬件配置推荐

求解能力

图片分辨率参考





1

图灵计算工作站

GX380i 14864-SA24T2X

6核@4.8GHz /   64GB DDR4 /2*RTX2080S/960GB   SSD系统盘 +2*12TB SATA企业级/塔式(1500w)/32寸-4K显示器

59990

200x200

2

图灵计算工作站

GT400i 146128-PA28T4X

10核@4.6GHz / 128GB DDR4   /4*RTX2080S /960GB SSD系统盘 +1.6TB闪电盘/2*14TB SATA企业级/塔式(2000w)/ 32寸-4K显示器

88500

360x360

3

图灵计算工作站

GT400i 145192-PA28T4X

12核@4.5GHz / 192GB   DDR4 /4*RTX2080Ti /960GB   SSD系统盘 +1.6TB闪电盘/2*14TB SATA企业级/塔式(2000w)/ 32寸-4K显示器

105000

360x360

4

图灵超算工作站GX630M 226192-PA70T6X

2颗Xeon G5218(32核@2.6GHz )/ 192GB DDR4 /6*RTX2080S/960GB SSD系统盘 +1.6TB闪电盘/70TB并行存储/双塔(2*2000w)/ 32寸-4K显示器

158000

360x360

冷冻电镜(cryo-EM)三维图像重构软件Relion工作站配置探讨的图65

图灵超算工作站GX630M 226192-PC98T8X

2颗Xeon 金5218(32核@2.6GHz )/ 192GB DDR4/ 8*RTX2080ti /1.9TB SSD系统盘 +3.2TB闪电盘/98TB并行存储/双塔(2*2000w)/ 32寸-4K显示器

225000

400x400

6

图灵超算工作站GX630M 226768-PC98T8T

2颗Xeon 金5218(32核@2.6GHz )/ 384GB DDR4 /8*Titan RTX /1.9TB SSD系统盘 +3.2TB闪电盘/98TB并行存储/双塔(2*2000w)/ 32寸-4K显示器

358000

500x500

7

图灵超算工作站GX630M 226192-PC98T8F

2颗Xeon 金5218(32核@2.6GHz )/ 768GB DDR4 /8*RTX8000/1.9TB SSD系统盘 +6.4TB闪电盘/98TB并行存储/双塔(2*2000w)/ 32寸-4K显示器

650000

600x600

实验结果表明:
基于GPU的RELION实现可以获得良好的性能,相比于单CPU,整个应用的加速比超过36倍,计算密集型算法的加速比达到75倍以上.在多GPU上的测试结果表明基于GPU的RELION具有很好的可扩展性

 

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