同样是一百 GB 数据，比对程序可能持续占用多个 CPU 核心，矩阵分解可能先耗尽内存，深度学习更适合 GPU，而结果导出又可能卡在磁盘与网络。配置选择必须从工作负载出发。
CPU 适合大量通用计算
序列比对、压缩、格式转换和许多统计任务可以使用多个 CPU 核心。
核心数增加是否有效取决于软件并行能力，单线程步骤不会按核心数线性加速。
先用代表性数据测试线程数与运行时间，再选择正式规格。
公开配置名称不能替代软件基准测试。
GPU 擅长特定并行任务
深度学习、部分矩阵计算和支持 GPU 的科学软件可以利用大量并行单元。
代码没有 GPU 实现时，购买 GPU 实例不会自动加速；数据搬移也可能成为新瓶颈。
确认框架、驱动、CUDA 或其他运行环境版本，再用小任务验证。
GPU 型号、显存和可用地区会变化，以产品页面为准。
内存决定数据能否留在工作集
大型表达矩阵、稀疏对象和中间模型可能远大于原始文件。
内存不足会触发交换、进程终止或极慢的磁盘访问，平均使用率可能看不出峰值。
记录峰值内存，并为并发任务和临时对象保留余量。
增加内存不能修复代码泄漏或重复复制数据的问题。
磁盘需要同时看容量与 I/O
参考基因组、原始测序和中间文件会快速占用空间，随机读写与连续吞吐需求也不同。
压缩文件体积小，不代表解压与分析阶段占用同样空间。
规划原始区、工作区和结果区，任务结束后清理可重建临时文件。
删除前确认备份与数据许可，不以成本为由误删唯一副本。
网络影响数据进入和离开
跨区域上传、对象存储读取和结果下载受到本地上行、区域路径与文件数量影响。
大量小文件可能比同体积归档包产生更多请求开销。
保留断点续传、校验与传输日志，重要任务提前安排窗口。
单次带宽测试不能代表整个传输过程。
并发会改变实际资源需求
多个任务同时运行会争用 CPU、内存、磁盘和网络。单任务测试正常，不代表批量运行也稳定。
为队列设置并发上限，并观察峰值而不是只看平均值。
高优先级任务可使用独立资源或时间窗口，避免与大规模后台处理重叠。
并发策略应根据项目紧急程度与预算调整。
容器限制帮助控制任务
容器资源请求与限制可以帮助调度和隔离，但设置过低会导致终止，设置过高则降低资源利用率。
结合历史运行记录估算请求，并对异常峰值设置合理余量。
日志应区分应用失败、超出内存和调度等待。
容器不是安全与复现的全部答案，镜像来源和数据权限仍需管理。
基准测试要贴近真实数据
通用跑分无法完整代表特定脚本、数据结构和区域传输。
使用脱敏且具有代表性的样本，记录实例、环境、数据量和完成时间。
比较时只改变一个主要配置，并同时记录结果是否一致。
基准结果有时间和环境范围，不应写成永久性能承诺。
成本与完成时间需要一起看
低规格任务运行更久，可能占用更多总时长；高规格若无法被程序利用，也会浪费预算。
比较每次成功任务的总成本、完成时间和失败率，而不是只看小时单价。
对周期性任务保留历史数据，逐步调整实例与并发。
价格、计费单位和活动优惠以奈云购买页面最新显示为准。
本文参考资料
- 奈云高性能云计算
- Kubernetes：管理计算资源
- Cloudflare Learning Center：CDN
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