随着生物医学研究全面进入“大组学”时代，人类全基因组测序（30x WGS）的成本已降至千元以下，测序效率的飞跃导致数据量呈指数级增长，使下游分析遭遇了严峻的算力瓶颈。传统的生信分析框架往往面临运行效率低、硬件资源利用率不足的问题。为此，Sentieon、Dell Technologies 与 AMD 的三方强强联手，证明了

在通用多核 CPU 上运行高度优化的软件，是当前应对复杂变异检测、平衡灵活性与经济性的最优解决方案。

本文将通过详实的基准测试数据，展示基于第五代 AMD EPYC 处理器的 Dell PowerEdge 服务器在处理多元化序列数据集时 Sentieon 所展示的卓越性能。

本次测试构建了包含标准数据集、前沿硬件及最新算法模型的测试矩阵。以下是详细的配置：

本次基准测试使用 Fastq 格式的 GIAB HG002 样本。

测试全程基于 Sentieon V202503.01 版本。并针对不同平台，精准匹配了 DNAscope 机器学习模型包（Illumina WGS 使用v2.2、PacBio HiFi 使用 v2.1 及 ONT使用 v2.1模型），确保在极速分析的同时保障变异检测的灵敏度与特异性。

使用搭载 AMD EPYC 9755 处理器的 Dell PowerEdge R7725 服务器，Sentieon 软件处理 30x Illumina NovaSeq 全基因组样本总耗时 9.5 分钟；而在搭载 AMD EPYC 9965 处理器的 Dell PowerEdge R7725 上总耗时为 10.0 分钟。比在 8x NVIDIA H100 GPU 上快约 28%，且比使用上一代 CPU （hpc 7a.96xlarge）的基准测试快约 18%。

图1  Sentieon DNAscope 与 NVIDIA 运行性能表现

Sentieon DNAscope 流程在本地及云端部署的运行性能优于 NVIDIA Parabricks

。而这卓越的性能优势得益于硬件架构与软件算法的共同优化。

在使用 Amazon EC2 hpc7a.96xlarge 实例进行的基准测试中，Sentieon 使用 DNAscope LongRead 流程处理了覆盖度约为 30x 的 PacBio HiFi 和 Oxford Nanopore Technologies (ONT) duplex 测序数据集。

图2  Sentieon DNAscope LongRead 在 PacBio HiFi 数据上的性能表现

使用搭载两套不同处理器的 Dell PowerEdge R7725 服务器对 30X PacBio HiFi 样本的处理总耗时均在 10.2 分钟内

，而在 hpc7a.96xlarge 实例上总耗时为 16.9 分钟。

图3  Sentieon DNAscope LongRead 在 ONT 数据上的性能表现

在处理包含大量复杂结构变异信息的 ONT 样本时，

两套不同配置的 Dell PowerEdge R7725 均展现了卓越的计算效率，其总耗时均被压缩至 17.4 分钟以内；

而在 hpc7a.96xlarge 实例总耗时为 39.7 分钟。

本次测试运行时间的压缩是硬件和软件共同改进的结果。这种跨代级的性能提升，显著缓解了三代测序在临床应用中“测序快、分析慢”的痛点。

3. 多样本并发处理能力与吞吐量评估

为评估流程在大规模工作负载时的表现，Sentieon 在单台服务器上同时并行处理了 8 个 Illumina NovaSeq 30x 样本。

图4  Sentieon DNAscope 在多样本处理中的性能表现

在多样本并发测试中，Sentieon 展现了卓越的资源调度能力。Sentieon 在处理这 8 个 30x 样本的均摊单样本总耗时不到 4.29 分钟，所有样本在两台服务器上的总耗时均在 40 分钟以内。

相较于单样本串行处理，并行模式充分释放了 384 核心的处理能力，整机吞吐量提升了一倍。

有力地证明了 Sentieon 与第五代 AMD EPYC 处理器的深度协同，能确保在单位时间内完成规模更大的数据周转，显著缩短了大规模样本集的分析周期。

我们基于 AWS 预留实例定价及硬件采购成本的初步分析显示，

联合方案具有压倒性的成本优势：

Dell-AMD-Sentieon 联合方案赋予了基因组数据处理卓越的运行速度与扩展灵活性，并实现了性能与成本的最优平衡。

不仅解决了“算得慢”的痛点，更通过极高的单机吞吐量降低了总体拥有成本。这不仅是一次算力的升级，更是为精准医疗及大规模人群队列研究量身定制的、可即插即用的工业级生产引擎。

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Sentieon为完整的纯软件基因变异检测二级分析方案，其分析流程完全忠于BWA、GATK、MuTect2、STAR、Minimap2、Fgbio、picard等金标准的数学模型。在匹配开源流程分析结果的前提下，大幅提升WGS、WES、Panel、UMI、ctDNA、RNA等测序数据的分析效率和检出精度，并匹配目前全部第二代、三代测序平台。

Sentieon软件团队拥有丰富的软件开发及算法优化工程经验，致力于解决生物数据分析中的速度与准确度瓶颈，

为来自于分子诊断、药物研发、临床医疗、人群队列、动植物等多个领域的合作伙伴提供高效精准的软件解决方案，共同推动基因技术的发展。

截至2026年4月份，Sentieon已经在全球范围内为1860+用户提供服务，用户处理超过7400+PB数据量，被世界一级影响因子刊物如NEJM、Cell、Nature等广泛引用，引用次数超过1900篇。此外，Sentieon连续数年摘得了Precision FDA、Dream Challenges等多个权威评比的桂冠，在业内获得广泛认可。

随着生物医学研究全面进入“大组学”时代，人类全基因组测序（30x WGS）的成本已降至千元以下，测序效率的飞跃导致数据量呈指数级增长，使下游分析遭遇了严峻的算力瓶颈。传统的生信分析框架往往面临运行效率低、硬件资源利用率不足的问题。为此，Sentieon、Dell Technologies 与 AMD 的三方强强联手，证明了在通用多核 CPU 上运行高度优化的软件，是当前应对复杂变异检测、平衡灵活性与经济性的最优解决方案。

Sentieon | 联合Dell、AMD开发基因组大数据分析加速方案

Sentieon-Dell-AMD联合方案能在10分钟完成30X NGS WGS分析，10.2分钟完成30X HiFi分析，17.4分钟完成 30X ONT分析

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Sentieon联合Dell与AMD推出高性能基因组分析方案，基于第五代AMD EPYC处理器的Dell PowerEdge服务器显著提升测序数据分析效率。测试显示，30x Illumina全基因组样本处理仅需9.5分钟，比NVIDIA H100 GPU方案快28%，成本降低80%。该方案支持二代、三代测序数据，单机并行处理8样本仅40分钟，为精准医疗和大规模研究提供高效、经济的工业级解决方案。

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