测试应用与数据集

基于真实生命科学应用场景构建的评测基准。我们精选了覆盖基因组学、转录组学、分子动力学模拟、AI 蛋白质结构预测等关键领域的代表性软件，并配套了多规模标准数据集，确保评测结果能够真实反映集群在实际科研工作中的性能表现。

15+
代表性软件
9
CPU/MPI 应用
4
GPU 应用
2
AI 应用
“衡量性能的基准的最佳选择是真实的应用程序。”

—— John L. Hennessy, David A. Patterson

如何选择代表性软件？

应用领域代表性

覆盖基因组学、转录组学、单细胞多组学、分子动力学模拟、AI 结构预测等主要分支，反映不同研究场景的计算需求。

使用频率与影响力

优先选择领域内应用广泛、引用量高的主流软件（如 BWA、GATK、STAR、AMBER、AlphaFold3 等），评测结果具有更高的实际参考价值。

资源需求特征差异化

涵盖计算密集型、内存密集型、I/O 密集型、网络通信密集型及 GPU 加速型，全面检验集群各核心部件性能。

开放性与可扩展性

所有软件均为开源或广泛可获取的版本，框架本身也是开放的，支持用户自定义或扩展测试应用集。

代表性生命科学计算软件

数据来源说明

  • 引用数来源于 Google Scholar（截至白皮书编写日期）
  • 最佳并行模式表示在当前测试环境下获得最高并行效率的线程配置
  • 点击软件卡片查看完整的评测详情，包括资源使用雷达图和加速比曲线

多规模标准数据集

为每款软件配套了三种不同规模（小、中、大）的测试数据集，数据量级相差一个数量级， 以评估软件在不同工作负载下的性能表现和扩展能力。

规模多样性

从小型测试集到大型真实数据，覆盖多种数据量级。

真实性

均源自实际研究项目（如千人基因组、ENCODE 等公开数据库），而非人造数据。

标准化

使用公认的标准数据库，确保结果的可比性和可重复性。

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不仅评测性能，更保障结果准确

评测框架不仅关注计算速度，还内置了计算结果正确性验证机制， 解决异构环境下结果一致性的难题。不同类型的算法采用差异化的验证策略：

确定性算法

SPAdes 等

直接进行文件级严格比对，确保输出完全一致。

浮点敏感算法

BWA, GATK 等

检查核心生物学指标（比对率、变异位点一致性）是否在合理误差范围内。

随机性算法 / 混沌系统

分子动力学, AlphaFold3

验证关键统计量（能量、RMSD、TM-score）的分布和收敛性是否符合预期。

这一机制确保评测结果能够真实反映集群在“正确运行软件”前提下的性能， 是后续所有性能分析的可靠基础。同时，它也为用户跨平台部署软件时提供了结果一致性的校验工具。

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