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24/01/09 12:32
해당 문서에 보면 cuda 쓰는것 같은데 그냥 예산에 맞는 CUDA 코어가 많은 RTX 버전을 사면 되지 않을까 싶긴 합니다.
T4 cuda코어가 2,560 개로 나오고 80만원대 RTX 4070 cuda코어는 5888개입니다.
24/01/09 12:54
정확히 용도가 어떤건가요?
Human Cel인가요? 아니면 Human 제외한 Mammalian Cell인가요 RNA긴 헌데 Plasmid DNA쪽의 transcription RNA인가요? 아니면 chromosomal DNA의 transcription RNA인가요? 그것도 아니면 둘다거나 reverse transcription에 대한 single cell내 RNA를 찾기 위함인가요? 단순히 reverse transcription관련이면 굳이 좋은 그래픽 카드를 살 필요는 없구요. Single Cell내에 RNA에 대한 모든걸 분석하겠다고 한다면야 좋은 걸 쓰는게 맞겠죠. 그전에 Cellblender랑 NIH BLAST랑 연동해서 쓰실건지요? 전문적이 아니고 분석량이 적으면 지금사양에도 충분하긴 하겠지만 (물론 세포의 종류 및 유래한 세포가 복잡한 구조가 아니라면 또 달라지겠지만) 뭘 하실건지 정확히 방향을 잡고 계시지 않으면 괜시리 돈만 낭비할 수도 있습니다.
24/01/09 13:17
전문자 분이시라서 역시 질문이 다르네요 덜덜
제 목표는 human/mouse에서 single nucleus RNA-seq 데이터를 가공하는 것입니다. 이미 CellRanger로 annotation된 Feature-Barcode Matrix 파일을 사용할 것이구요. (fastq 파일을 직접 가공하지는 않을 생각입니다) Raw matrix 파일을 가공할 것이고, 최대 세포(핵) 숫자는 20~30만개 정도가 될 예정입니다. NIH BLAST랑 연동하거나 DNA 정보를 사용하지는 않을 예정이구요. 완전히 RNA만 볼 예정입니다. CellBender 패키지가 raw matrix에서 ambient RNA를 잡아주는 패키지인데, 이것만 사용할 생각입니다. (다시 말해 CellBender 하나 쓰려고 이만한 돈을 투자하기는 아깝다.... 라는게 제 생각인거죠 흑흑)
24/01/09 13:57
아마 참고가 될지는 모르겠지만
single nucleus RNA-seq의 경우 어떤 상태였느냐에 따라서도 상당부분 달라질 수 있습니다. 일단 sc-RNA의 경우 복제, 분화 그리고 세포외 단순 호르몬 작용에 의한 molecular signaling pathway에 따라서 chromosome puffing에 의해 특정 단백질에 생성에 연계해서 실제 RNA의 expression에 대한 양적 변화 때문에 분석해야 하는 숫자가 달라질 수 있습니다. 만약에 정말 20-30만개 세포의 proliferation factor를 볼려고 RNA를 분석한다면 이게 분석하는 동안 세포 숫자가 늘어날 수도 있어서 마지막에 분석하는 세포의 숫자가 2배 이상도 될 수 있습니다.
24/01/09 19:46
해당 분야는 모르지만 보통 cuda에서는 속도, 드라이버, vram 영향이 큰데 드라이버는 옛 gpu만 아니면 상관없고 속도도 감수하면 되는데 vram은 부족하면 아예 안돌아갑니다. Vram 사용량 확인이 가능하다면 그 사양으로 견적내면 될 것 같아요.
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