Heat Lab 不是什么正经名字，是我自己给一类生信任务起的绰号：算得多、跑得久，最后先撑不住的往往不是我，是机器。
wet lab 靠的是移液枪、培养皿、跑胶。
dry lab 靠的是代码、参数、一堆结果图。
heat lab 差不多就是把数据扔给服务器，然后自己在旁边盯进度条，听风扇声一档一档往上爬。真要说实验台在哪，大概就是那块烫手的散热片。
麻烦大多出在这几步
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01
算力总是差一口气
单机跑不动就换集群、上 GPU，再不够就只能去云上排队——申请、审批、等资源，这一套流程走下来有时候比任务本身还磨人。
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02
等着等着就开始心虚
短的几小时，长的能挂好几天。中途总忍不住去翻一眼日志，生怕是哪个参数写岔了，白跑一趟。
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03
机器是真的会热
CPU、内存、GPU 一起顶满的时候，风扇转速比谁都诚实。
什么活儿最容易把机器跑热？
- 单细胞数据一多，几十万个细胞一起整合聚类，Seurat 或 Scanpy 跑到中后段，内存和 CPU 基本是一起吃满的。
- 全基因组测序做变异检测，比如 GATK HaplotypeCaller，样本数一上来，工作站就没什么喘息空间了。
- 跑 AlphaFold 做结构预测，或者训练基因表达预测模型，epoch 数一多，显卡风扇通常是第一个扛不住的。
说白了 heat lab 也还是 dry lab，只是刚好碰上比较费机器的那种活。下次要是看见谁对着进度条发呆，背后服务器嗡嗡响个不停，大概就知道他在干嘛了：
"嘘，他在做 heat lab 实验。"
heat lab / dry lab at full temperature