Kryo-EM-GPU-Server und Workstation: Anforderungen und Auslegung für cryoSPARC und RELION

Was ein Rechner für die Kryo-EM-Auswertung braucht

Ein Kryo-EM-GPU-Server oder eine Kryo-EM-Workstation übernimmt die Auswertung nach dem Mikroskop in cryoSPARC oder RELION; beide Programme rechnen den aufwendigen Teil auf NVIDIA-GPUs in einfacher Genauigkeit. Der Hardwareleitfaden von cryoSPARC empfiehlt je GPU vier CPU-Kerne, 64 GB Arbeitsspeicher und eine schnelle SSD für den Partikel-Cache und hält fest, dass der Speicher jeder GPU die größte Boxgröße einer Rekonstruktion begrenzt. Eine Workstation mit vier NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell 72 GB oder ein Rack-Server mit vier NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition erfüllt diese Regeln mit Reserven für große Boxen.

Die Auswertung läuft in Schritten: Bewegungskorrektur und CTF-Bestimmung der Movies, Partikelsuche, 2D-Klassifizierung sowie 3D-Verfeinerung und 3D-Klassifizierung. Für die Leitung eines Instituts für Strukturbiologie oder einer Forschungsabteilung in der Pharmaindustrie hängt die Auslegung an drei Werten: den Datensätzen, die die Mikroskope pro Woche liefern, den Partikel- und Boxgrößen und der Zahl der Personen, die gleichzeitig auswerten. Ein Mikroskop und ein kleines Team kommen meist gut mit einer Workstation mit vier Karten neben dem Speicher der Facility aus. Eine Facility mit mehreren Mikroskopen oder vielen Nutzern ist mit GPU-Workern im Rack eines Serverraums besser bedient, gemeinsam genutzt über das Master-Worker-Modell von cryoSPARC oder einen Scheduler. Unser Leitfaden zum Server für ein Universitätslabor behandelt Scheduler und Quoten, unser Leitfaden zu GPU-Servern für Pharma und Life Sciences die Strukturvorhersage, die in derselben Abteilung oft neben der Kryo-EM läuft.

Hardware­anforderungen von cryoSPARC je GPU-Worker

Die Seite zu Hardware- und Systemanforderungen von cryoSPARC, die für Version 5.0 und neuer gilt, haben wir am 24. Oktober 2026 gelesen. cryoSPARC trennt einen Master, der Datenbank und Weboberfläche betreibt und keine GPU braucht, von den Workern, die die Jobs rechnen.

cryoSPARC-Leitfaden, Hardware- und Systemanforderungen (v5.0+), gelesen am 24. Oktober 2026. Für den Master empfiehlt die Seite 8 oder mehr Kerne mit 2,8 GHz oder mehr, 32 GB Arbeitsspeicher und eine SSD mit 500 GB, ohne GPU.

In der GPU-Zeile dieser Seite steht noch Compute Capability 3.5 als Minimum. Genauer für aktuelle Versionen ist die Seite zu den Installationsvoraussetzungen: cryoSPARC ab 5.0 unterstützt „only GPUs with compute capability 5.0 (Maxwell) to 12.0 (Blackwell)“, bringt CUDA 12.8 mit, sodass keine System-CUDA nötig ist, und verlangt den NVIDIA-Treiber 570.26 oder neuer. Sie ergänzt: „NVIDIA Blackwell devices are only compatible with the open driver“; das betrifft jede RTX-PRO-Blackwell-Karte. Alle Karten dieses Artikels liegen in diesem Bereich: RTX PRO 5000, RTX PRO 6000 und RTX PRO 4500 Blackwell mit 12.0, die L40S mit 8.9 und die H200 NVL mit 9.0.

Die Speicherregel entscheidet über die Karte. cryoSPARC schreibt: „The GPU memory (VRAM) in each GPU limits the maximum particle box size for reconstruction“, und „Typically, a GPU with 12GB VRAM can handle a box size of up to 700^3, and up to 1024^3 in some job types.“ Für größere Karten nennt die Seite keinen Wert. Eine 3D-Dichtekarte wächst mit der dritten Potenz ihrer Kantenlänge: In 32-Bit-Gleitkommazahlen umfasst eine Dichtekarte mit 700³ Voxeln nach unserer Rechnung 1,4 GB, eine mit 1024³ Voxeln 4,3 GB, und Jobs halten mehrere solcher Volumen und ihre Fourier-Transformierten gleichzeitig. An die Grenze stoßen Labore mit großen Komplexen, Viren oder Filamenten bei kleinen Pixelgrößen; für sie sind 72 oder 96 GB je Karte die sichere Wahl.

RELION 5 auf Blackwell-Karten

RELION ist quelloffen unter der Lizenz GPL 2.0, und seine Installationsseite zum Release 5.0 hält fest, dass es „by default“ mit GPU-Beschleunigung gebaut wird, sofern CUDA gefunden wird. Seit RELION 5.0.1 testen die Entwickler „RELION builds with CUDA 11 to 13“. Auf neuer Hardware sind zwei Details wichtig. Die Build-Option CUDA_ARCH steht standardmäßig auf 35, also Compute Capability 3.5, und die Seite warnt, dass mit einer falschen Zahl „compilation might succeed but the resulting binary can fail at the runtime“; RTX-PRO-Blackwell-Karten haben Compute Capability 12.0, in derselben Schreibweise 120. Und die Python-Werkzeuge Blush, ModelAngelo und DynaMight laufen in einer Conda-Umgebung, für die RELION environment_blackwell.yml für „NVIDIA GPUs of the Blackwell generation (50x0) or newer“ mitliefert.

Die Frage der Genauigkeit klärt RELION selbst. Ein GPU-Build in doppelter Genauigkeit „will slow down GPU-execution considerably“ und verbessert laut Installationsseite die Auflösung nicht; er ist daher standardmäßig aus. Die Kryo-EM-Auswertung braucht das schnelle FP64 einer H200 NVL also nicht; unser Artikel zu FP64-GPU-Servern erklärt, welche Aufgaben es brauchen, und unser Leitfaden zu GPU-Servern für Chemie und Materialforschung behandelt die Molekulardynamik- und DFT-Programme, die oft im selben Institut laufen.

Prozesse und Arbeitsspeicher von RELION richten sich nach dessen Tutorial. 3D Auto-Refine braucht mindestens drei MPI-Prozesse und läuft am besten mit einer ungeraden Zahl, weil ein Prozess die anderen koordiniert; das Beispiel des Tutorials auf „our computer with 4 GPUs“ nutzte fünf MPI-Prozesse mit je sechs Threads und brauchte mit dem kleinen Tutorial-Datensatz rund sieben Minuten. Das Auffüllen der 3D-Dichtekarten mit Nullen (Padding), standardmäßig aktiv, „requires 8x more computer memory (RAM)“, und in der letzten Iteration steigt der Speicherbedarf erneut. Fünf Prozesse mit je sechs Threads belegen 30 Threads; ein RELION-Rechner mit vier Karten braucht also mehr Kerne als die vier je GPU von cryoSPARC und reichlich Arbeitsspeicher. Unsere Konfigurationen unten bieten beides.

Nennen Sie uns Ihre typische Boxgröße und Partikelzahl und die Programme Ihres Teams, und unser Team antwortet mit einer Konfiguration aus Karten und Arbeitsspeicher, die dazu passt.

Kartenwahl: RTX PRO 5000, RTX PRO 6000 oder RTX PRO 4500

Produktseiten und Datenblätter von NVIDIA, wie in unseren Leitfäden zu den Karten zusammengefasst, gelesen am 24. Oktober 2026. Die Spalte zum Einsatzort ist unsere Empfehlung für Kryo-EM-Rechner.

Die RTX PRO 5000 72 GB empfehlen wir für eine Kryo-EM-Workstation. Sie hat das Sechsfache der 12 GB, die cryoSPARC für eine Box mit 700³ nennt, braucht 300 W, und vier davon passen in einen Tower an einem Bürostromkreis. Die Version mit 48 GB passt zu Laboren mit moderaten Boxgrößen; unser Vergleich der RTX PRO 5000 mit 48 GB und 72 GB zeigt den Unterschied. Die RTX PRO 6000 Max-Q bietet 96 GB je Karte bei denselben 300 W und ist der nächste Schritt für die größten Boxen in einer Workstation.

Im Rack ist die RTX PRO 6000 Server Edition die richtige Karte: passiv, für den Luftstrom eines Servers und Dauerlast gebaut, mit 96 GB. Die RTX PRO 5000 ist eine aktiv gekühlte Workstation-Karte und gehört nur in ein Rack-Gehäuse, dessen Hersteller sie listet, wie unser Leitfaden zu Rack-Servern mit RTX PRO 5000 erklärt. Die RTX PRO 4500 Server Edition mit 32 GB und 165 W passt zu Workern für die Vorverarbeitung: Laut cryoSPARC brauchen Knoten, die nur Bewegungskorrektur, Partikelsuche und CTF-Bestimmung rechnen, keinen SSD-Cache, und die Vorverarbeitung rekonstruiert keine 3D-Dichtekarten, deren Boxgröße cryoSPARC an den GPU-Speicher bindet.

Speicher: SSD-Cache, Projektspeicher und Anbindung ans Mikroskop

cryoSPARC legt Partikelstapel in einem Cache auf einer lokalen SSD jedes Workers ab. Der Leitfaden zum SSD-Caching nennt die Formel: Datensatzgröße gleich Bytes je Pixel mal Boxgröße zum Quadrat mal Partikelzahl, zuzüglich Dateiköpfe. Seine eigenen Beispiele: Eine Million Partikel in float16 bei Box 256 belegen 131 GB, zwei Millionen Partikel in float32 bei Box 432 belegen 1,5 TB. Für die größten Stapel empfiehlt der Leitfaden „2TB capacity SSDs, or larger“ und verwendet einen Stapel im Cache wieder, wenn mehrere Jobs eines Projekts dieselben Partikel brauchen. Wir bestücken Worker mit vier Karten mit mindestens 4 TB NVMe für den Cache, damit zwei große Stapel nebeneinander Platz haben.

Die Projektdaten liegen auf gemeinsamem Speicher, den Master und alle Worker erreichen. Für die Vorverarbeitung nennt cryoSPARC eine Faustregel: „to saturate a 4-GPU machine during pre-processing, a sustained sequential read of 1000MB/s is required.“ Eine Verbindung mit 10 Gbit/s überträgt nach unserer Rechnung 1.250 MB/s; ein Worker mit vier Karten, der Movies von einem Fileserver liest, braucht also mindestens 10 Gbit/s und einen Speicher, der diese Rate hält; 25 Gbit/s lassen Raum für mehrere Worker. Unser Leitfaden zu NVMe-Speicher für einen GPU-Server behandelt Laufwerksklassen und Haltbarkeit für Cache-Laufwerke, die täglich neu beschrieben werden.

Betriebssystem, Lizenzen und Netz

cryoSPARC ab 5.0 braucht GLIBC 2.28 oder neuer und läuft auf x86-64-Linux. Der Leitfaden empfiehlt Ubuntu 22.04 oder 24.04 oder ein aktuelles LTS-Release wie Rocky Linux 8, 9 oder 10 und warnt: „As of June 2026, CryoSPARC versions up to 5.0.6 are incompatible with the version 7 kernel“, dem Standardkernel von Ubuntu 26.04. Wir liefern Kryo-EM-Rechner daher mit Ubuntu 24.04 LTS oder Rocky Linux und dem offenen NVIDIA-Treiber aus, sofern der Standard Ihrer Facility nichts anderes vorgibt.

Die Lizenzen der beiden Programme unterscheiden sich. cryoSPARC ist „available free of charge for non-profit academic use“; Unternehmen, Auftragsforschungsinstitute und Pharmaunternehmen fragen eine kommerzielle Lizenz über die Download-Seite von cryoSPARC an. Eine Lizenz-ID wird bei der Installation eingetragen, die ID des Workers muss der des Masters entsprechen, und die Software braucht ausgehenden HTTPS-Zugang zum Lizenzserver, den ein abgeschlossenes Netz zulassen muss. RELION ist quelloffen unter GPL 2.0. Laut Leitfaden ist cryoSPARC „designed to be run only within a trusted private network“ und soll nie direkt im Internet oder in einem nicht vertrauenswürdigen Netz betrieben werden, „without a separate controlled authentication layer“; unser Leitfaden zum Absichern eines GPU-Servers behandelt die Netzseite.

Drei Konfigurationen für ein Kryo-EM-Labor

Unsere Konfigurationen; der Arbeitsspeicher folgt NVIDIAs Konfigurations­leitfaden für zertifizierte Systeme (doppelter GPU-Speicher) und liegt über den 64 GB je GPU von cryoSPARC. Leistung an der Steckdose nach unserer Schätzung wie in unseren Leitfäden zu Workstations und Servern mit vier Karten: Karten plus Prozessoren plus 15 Prozent; eine Messung am gelieferten System bestätigt den Wert.

Nach der Regel von cryoSPARC braucht ein Worker mit vier Karten 16 Kerne und 256 GB Arbeitsspeicher. Unsere Hosts bieten mehr: Der Threadripper PRO mit 32 Kernen und zwei EPYC 9355 mit je 32 Kernen decken die fünf MPI-Prozesse von RELION mit mehreren Threads ab, und 768 GB lassen Raum für RELION-Dichtekarten mit Padding und große Klassifizierungen. Die Workstation mit vier RTX PRO 5000 72 GB beschreibt unser Leitfaden zu vier RTX PRO 5000 72 GB in einer Workstation im Detail; sie zieht rund 1,8 bis 2 kW an der Steckdose, unter 9 A an 230 V. Ein Rack-Worker mit vier RTX PRO 6000 Server Edition bei 600 W braucht rund 3,4 kW, mehr als ein 230-V-Anschluss mit 16 A, den wir mit 2,94 kW planen; er kommt an 32 A oder Drehstrom. Mehrere Rack-Worker können einen Master auf einem kleinen Server oder einer virtuellen Maschine teilen.

So liefern wir den Kryo-EM-Rechner

Dieses System können Sie bei uns kaufen: Unser Team legt die Konfiguration auf Ihre Arbeitslast und Ihr Budget aus und antwortet innerhalb eines Werktages. Die Auslegung ist kostenlos. Wir montieren Workstation oder Server, testen sie vor der Lieferung und liefern in die gesamte EU mit einem Vertrag und einer Rechnung, mit Herstellergarantie auf jede Komponente, und für die Montage stehen wir selbst ein; andere Ziele laufen über unseren Logistikpartner. Auf Wunsch installieren wir Betriebssystem, NVIDIA-Treiber, CUDA und eine Container-Runtime und nehmen den Rechner vor Ort in Betrieb. cryoSPARC wird mit Ihrer eigenen Lizenz-ID installiert. Stückzahlen und Lieferzeit werden mit dem Angebot schriftlich bestätigt.

Für ein Angebot brauchen wir die Mikroskope und Detektoren, die den Rechner beliefern, die Datensätze pro Woche, typische und größte Boxgrößen, die Programme und Versionen, die Zahl der Personen, die gleichzeitig auswerten, den Speicher und das Netz der Facility und die Angabe, ob der Rechner im Büro oder im Serverraum steht. Senden Sie uns diese Angaben, und wir antworten mit einer Konfiguration und einem schriftlichen Angebot. Labore, die auch Genome auswerten, finden die passende Auslegung in unserem Leitfaden zum GPU-Server für Genomik mit Parabricks.

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