🖥️ 단일입자 분석(SPA)을 위한 워크스테이션 구성 가이드
— 연구형과 실습형, 두 가지 현실적인 접근
1️⃣ 두 가지 목표
이 시리즈의 목적은
(1) 실제 Cryo-EM SPA 데이터를 처리할 수 있는 연구용 워크스테이션을 구축하고,
(2) 예산이 제한된 학생·연구자를 위한 실습용 시스템을 마련하는 것입니다.
| 구분 | 연구용 워크스테이션 | 실습용 워크스테이션 |
|---|---|---|
| 목적 | Cryo-EM SPA 전체 파이프라인 실행 | Negative-stain 및 소형 Cryo-EM 데이터 학습 |
| 예산 | $8,000–15,000 | $1,500–3,000 |
| 대상 | Cryo-EM 연구자, 장비 운영자 | 대학원생, 초보 연구자 |
| 데이터 크기 | 수백 GB–수 TB | 수백 MB–수십 GB |
2️⃣ CPU — 병렬 처리의 기반
SPA는 수많은 이미지를 정렬·평균화하는 과정이므로, CPU가 전체 속도를 좌우합니다.
CryoSPARC와 RELION 모두 Intel MKL(Math Kernel Library) 최적화를 활용하므로 Intel 계열이 안정적입니다.
| 구성 | 권장 사양 | 예시 모델 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 연구용 | 24–32코어, 3.5 GHz 이상 | Intel Xeon | MPI 기반 3D refinement 최적 |
| 실습용 | 8–16코어, 3.0 GHz 이상 | Intel i9 또는 i7 | 가성비·호환성 모두 우수 |
💡 Xeon은 멀티프로세싱과 ECC 메모리 지원으로 대형 Cryo-EM 데이터에 안정적이고, i9 시리즈는 개인용 실습 환경에 이상적입니다.
3️⃣ GPU — SPA 속도의 핵심
SPA의 3D 정렬과 refinement는 대부분 GPU에서 수행됩니다.
가장 중요한 요소는 VRAM(그래픽 메모리) 용량입니다.
| 구성 | 최소 | 권장 | 예시 GPU | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 연구용 | 16 GB VRAM | 24–48 GB | NVIDIA RTX A5000 / A6000 | 대형 입자, 수십만 입자 리파인 |
| 실습용 | 8 GB VRAM | 12–16 GB | NVIDIA RTX 4070 / 4070 Ti / RTX 5000 | 중소형 Cryo-EM, Negative-stain 실습용 |
⚠️ VRAM이 부족하면 고해상도 refinement 시 메모리 오류 발생. 16 GB면 대부분의 실습에 충분합니다.
4️⃣ RAM — 연산의 완충지대
RAM은 대규모 입자 스택을 버퍼링할 때 필수입니다.
| 구성 | 최소 | 권장 | 예시 |
|---|---|---|---|
| 연구용 | 256 GB | 512 GB | ECC 메모리 기반 시스템 |
| 실습용 | 32 GB | 64 GB | 일반 DDR5 메모리 |
💡 실습용은 64 GB로 CryoSPARC와 RELION 병행이 가능하지만, Cryo-EM 대형 데이터는 128 GB 이상을 권장합니다.
5️⃣ 스토리지 — 속도와 용량의 조화
SPA는 임시 파일을 대량 생성하므로 SSD와 HDD의 균형이 중요합니다.
| 용도 | 연구용 권장 구성 | 실습용 권장 구성 |
|---|---|---|
| OS + 프로그램 | NVMe SSD 1 TB | NVMe SSD 500 GB |
| Scratch (임시 작업) | NVMe SSD 2 TB | NVMe SSD 1 TB |
| 장기 보관 | HDD 10–20 TB 또는 NAS | 외장 SSD 4 TB |
💡 CryoSPARC는 scratch 디스크 속도에 매우 민감합니다. NVMe 기반 고속 드라이브를 반드시 별도로 설정하세요.
6️⃣ 예시 구성
| 구분 | CPU | GPU | RAM | 스토리지 | 용도 |
|---|---|---|---|---|---|
| 연구용 | Xeon (64코어) | RTX A4000 (24 GB) x 4 | 512 GB | NVMe 1 TB + Scratch 2 TB + HDD 20 TB | Cryo-EM SPA 전 과정 |
| 실습용 | i9-14900K (24스레드) | RTX 4070 Ti (12 GB) | 64 GB | NVMe 1 TB + 외장 SSD 4 TB | Negative-stain 및 소형 Cryo-EM 실습 |
7️⃣ 예산 전략
- 충분한 예산 → CryoSPARC + RELION + MotionCor2 + CTFFIND4 통합 설치
- 제한된 예산 → CryoSPARC Standalone + 소형 공개 데이터셋으로 학습
💡 핵심은 해상도가 아니라 전체 파이프라인을 직접 경험하는 것입니다.
8️⃣ 마무리
워크스테이션을 직접 구축하면 계산, 메모리, 스토리지의 상호작용을 몸으로 이해하게 됩니다.
다음 글에서는 Ubuntu 환경 설치 및 CUDA 설정,
그리고 CryoSPARC / RELION 통합 환경을 구축하는 과정을 다룹니다.
요약
- 연구용 : Xeon + A4000 x 4 + 512 GB RAM + NVMe 2 TB + HDD 20 TB
- 실습용 : i9 + RTX 4070 Ti + 64 GB RAM + NVMe 1 TB + 외장 SSD 4 TB
- 목표 : Cryo-EM SPA 전체 워크플로를 직접 경험 할 수 있는 환경 구축