Do More with Your Cloud Investment
Deliver the powerful performance per dollar you need on Intel® technology. Critical data-heavy workloads such as database, high performance computing (HPC), and web perform better at a lower total cost of ownership on Intel® architecture-based clouds.1 2 3 4 5
2.84x Higher Performance
Up to 2.84x higher performance/$ on database workloads, including HammerDB PostgreSQL*, and MongoDB*.1
4.15x Higher Performance
Up to 4.15x higher performance/$ on High Performance LINPACK* and LAMMPS*.2
1.74x Better Performance
Better performance/$ on Server-Side Java and 1.74x better performance /$ on WordPress PHP/HHVM.3
2.25x Higher Performance
Up to 2.25x higher performance/$ for memory bandwidth applications.4
Features and Benefits
Scalable Performance
Intel® Xeon® Scalable processors are designed for the performance demands of complex, data-demanding workloads such as in-memory databases, and real-time business analytics.
Big Data Analytics
To realize the full potential of big data, organizations must find a new approach to capturing, storing, and analyzing data. Our infrastructure technologies are specifically designed for data-intensive, enterprise environments.
Learn about Intel® big data technologies using Apache Hadoop* software
High Performance Computing
Designed to help solve your biggest challenges faster and with greater efficiency, the Intel® Xeon Phi™ processor enables machines to rapidly learn without being explicitly programmed, in addition to helping drive new breakthroughs using high performance modeling and simulation, visualization and data analytics.
Density
As an emerging server form factor, microservers are designed to process workloads for hyper-scale data centers. Employ microservers to eliminate the space and power consumption of duplicate infrastructure components.
Enabled Software
Optimized independent software vendor (ISV) applications for Intel® Xeon® E5-2600 v4 processor product family—increasing the speed and performance of vital applications.
Benchmarks
Click on the specific Intel® products and technologies to get performance-related benchmarks, white papers, and videos.
Compute
Check out the performance benchmarks for Intel® processor family-based servers and the Intel® Xeon Phi™ coprocessor product family.
Storage
Get the benchmarks that show how Intel® technologies can optimize data storage.
Network
Review Intel’s high-density virtualization, low-latency, and high-throughput benchmarks for networking.
Applications and Software
Find out how software solutions are optimized to work better with Intel infrastructure.
- Data center software
- High performance computing (HPC) using Intel solutions for Lustre* software
- Enterprise IT using Intel® Cache Acceleration Software (Intel® CAS)
- Intel® Xeon® Scalable processors and software: Better together
- Intel® Xeon® E5 v4 processor and software: Better together
- Intel® Xeon® E7 v4 processor and software: Better together
Workstation
See how Intel® Xeon® processor-based workstations perform for your workload-intensive applications.
Explore Data Center Resources
IT insights, guidance, and advice—for data center pros.
IT@Intel: Insight for Business Growth
Get innovative ideas and groundbreaking strategies from IT industry experts at Intel.
Resources for IT Leaders
Get the insights from Intel and other companies, plus social media to keep you informed and moving your IT projects forward.
Информация о продукте и производительности
Программное обеспечение и рабочие задачи, используемые в тестах оценки производительности, оптимизированы для обеспечения высокой производительности только с микропроцессорами Intel®. Тесты производительности, такие как SYSmark* и MobileMark*, проводятся для конкретных конфигураций вычислительных систем, компонентов, программного обеспечения, операций и функций. Любые изменения этих параметров могут привести к изменению конечных результатов. При принятии решения о покупке следует обращаться к другим источникам информации и данным тестирования производительности, в том числе к информации о производительности данного продукта в сочетании с другими продуктами.
Результаты тестов производительности основаны на тестировании по состоянию на момент времени, указанный в конфигурации, и могут не отражать всех общедоступных обновлений безопасности. Подробная информация представлена в описании конфигурации. Ни один продукт или компонент не может обеспечить абсолютную защиту.
Для работы технологий Intel® может потребоваться оборудование, программное обеспечение или активация сервисов.
Ваши расходы и результаты могут отличаться.
Intel не контролирует и не проверяет сторонние данные. Для оценки точности следует обращаться к другим источникам информации.
Результаты получены Intel P2CA с использованием цен AWS (долларов в час, стандартный срок в 1 год, отсутствие начальных затрат) по состоянию на 12 января 2019 года. Тестирование соотношения производительность/цена выполнено на экземплярах AWS* EC2 R5 и R5a (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/), в процессе тестирования сравнивалось соотношение производительность/цена масштабируемого процессора Intel® Xeon® (96 vCPU) с соотношением производительность/цена процессора AMD EPYC*.
Рабочая нагрузка: HammerDB* PostgreSQL*
Результаты: соотношение производительность/цена AMD EPYC = базовое значение 1; соотношение производительность/цена масштабируемого процессора Intel® Xeon® = в 1,85 раза (лучшим является более высокий показатель)
База данных: HammerDB — PostgreSQL (лучшим является более высокий показатель):
Экземпляр AWS R5.24xlarge (Intel), HammerDB 3.0 PostgreSQL 10.2, память: 768 ГБ, гипервизор: KVM; тип подсистемы хранения: EBS io1, объем диска 200 ГБ, общий объем хранилища 200 ГБ, версия Docker: 18.06.1-ce, RedHat* Enterprise Linux 7.6, 3.10.0-957.el7.x86_64, 6400 МБ shared_buffer, 256 хранилищ, 96 пользователей. Результат «NOPM» 439931, тест проведен Intel с 11.12.18 по 14.12.18.
Экземпляр AWS R5a.24xlarge (AMD), HammerDB 3.0 PostgreSQL 10.2, память: 768 ГБ, гипервизор: KVM; тип подсистемы хранения: EBS io1, объем диска 200 ГБ, общий объем хранилища 200 ГБ, версия Docker: 18.06.1-ce, RedHat* Enterprise Linux 7.6, 3.10.0-957.el7.x86_64, 6400 МБ shared_buffer, 256 хранилищ, 96 пользователей. Результат «NOPM» 212903, тест проведен Intel 20.12.2018.
Рабочая нагрузка: MongoDB*
Результаты: соотношение производительность/цена AMD EPYC = базовое значение 1; соотношение производительность/цена масштабируемого процессора Intel® Xeon® = в 2,84 раза (лучшим является более высокий показатель)
База данных: MongoDB (лучшим является более высокий показатель):
Экземпляр AWS R5.24xlarge (Intel), MongoDB v4.0, журнал отключен, синхронизация с файловой системой отключена, wiredTigeCache = 27 ГБ, maxPoolSize = 256; 7 экземпляров MongoDB, 14 клиентских ВМ, 1 клиент YCSB на ВМ, 96 потоков на клиент YCSB, RedHat* Enterprise Linux 7.5, ядро 3.10.0-862.el7.x86_64, результат: 1 229 288 операций/с, тест проведен Intel 10.12.18.
Экземпляр AWS R5a.24xlarge (AMD), MongoDB v4.0, журнал отключен, синхронизация с файловой системой отключена, wiredTigeCache = 27 ГБ, maxPoolSize = 256; 7 экземпляров MongoDB, 14 клиентских ВМ, 1 клиент YCSB на ВМ, 96 потоков на клиента YCSB, RedHat* Enterprise Linux 7.5, ядро 3.10.0-862.el7.x86_64, результат: 388596 операций/с, тест проведен Intel 10.12.18.
Подробная информация: www.intel.com/benchmarks.
Результаты получены Intel P2CA с использованием цен AWS (долларов США в час, стандартный срок в 1 год, отсутствие начальных затрат) по состоянию на 12 января 2019 года.
Тестирование соотношения производительность/цена выполнено на экземплярах AWS* EC2 M5 и M5a (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/), в процессе тестирования сравнивалось соотношение производительность/цена масштабируемого процессора Intel® Xeon® (96 vCPU) с соотношением производительность/цена процессора AMD EPYC*.
Рабочая нагрузка: LAMMPS*
Результаты: соотношение производительность/цена AMD EPYC = базовое значение 1; соотношение производительность/цена масштабируемого процессора Intel® Xeon® = в 4,15 раза (лучшим является более высокий показатель)
Разработка материалов HPC — LAMMPS (лучшим является более высокий показатель):
Экземпляр AWS M5.24xlarge (Intel), версия LAMMPS: 2018-08-22 (код: https://lammps.sandia.gov/download.html), рабочая нагрузка: Water — 512 тыс. частиц, Intel ICC 18.0.3.20180410, Библиотека Intel® MPI для Linux*, версия 2018 обновление 3 сборка 20180411, 48 MPI-процессов, RedHat* Enterprise Linux 7.5, ядро 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=2, результат: 137,5 тактов/с, тест проведен Intel 31.10.18.
Экземпляр AWS M5a.24xlarge (AMD), версия LAMMPS: 2018-08-22 (код: https://lammps.sandia.gov/download.html), рабочая нагрузка: Water — 512 тыс. частиц, Intel ICC 18.0.3.20180410, Библиотека Intel® MPI для Linux*, версия 2018 обновление 3 сборка 20180411, 48 MPI-процессов, RedHat* Enterprise Linux 7.5, ядро 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=2, результат: 55,8 тактов/с, тест проведен Intel 07.11.2018.
Изменения для AMD для поддержки AVX2 (AMD поддерживает только AVX2, поэтому эти изменения необходимы):
sed -i 's/-xHost/-xCORE-AVX2/g' Makefile.intel_cpu_intelmpi
sed -i 's/-qopt-zmm-usage=high/-xCORE-AVX2/g' Makefile.intel_cpu_intelmpi
Рабочая нагрузка: High-performance Linpack*
Результаты: соотношение производительность/цена AMD EPYC = базовое значение 1; соотношение производительность/цена масштабируемого процессора Intel® Xeon® = в 4,15 раза (лучшим является более высокий показатель)
HPC Linpack (лучшим является более высокий показатель):
Экземпляр AWS M5.24xlarge (Intel), HP Linpack версии 2.2 (https://software.intel.com/ru-ru/articles/intel-mkl-benchmarks-suite Каталог: benchmarks_2018.3.222/linux/mkl/benchmarks/mp_linpack/bin_intel/intel64), Intel ICC 18.0.3.20180410 с AVX512, Библиотека Intel® MPI для Linux*, версия 2018 обновление 3 сборка 20180411, RedHat* Enterprise Linux 7.5, ядро 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=24, 2 MPI-процессов, результат: 3152 ГБ/с, тест проведен Intel 31.10.18.
Экземпляр AWS M5a.24xlarge (AMD), HP Linpack версии 2.2, (источник HPL: http://www.netlib.org/benchmark/hpl/hpl-2.2.tar.gz; версия 2.2; icc (ICC) 18.0.2 20180210 использовалось для компиляции и привязки к библиотеке BLIS версии 0.4.0; https://github.com/flame/blis; признаки компилятора Addt’l: -O3 -funroll-loops -W -Wall –qopenmp; make arch=zen OMP_NUM_THREADS=8; 6 MPI-процессов.), Intel ICC 18.0.3.20180410 с AVX2, Библиотека Intel® MPI для Linux*, версия 2018 обновление 3 сборка 20180411, RedHat* Enterprise Linux 7.5, ядро 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=8, 2 MPI-процессов, результат: 677,7 ГБ/с, тест проведен Intel 07.11.2018.
Результаты получены Intel P2CA с использованием цен AWS (долларов в час, стандартный срок в 1 год, отсутствие начальных затрат) по состоянию на 12 января 2019 года.
Тестирование соотношения производительность/цена выполнено на экземплярах AWS* EC2 M5 и M5a (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/), в процессе тестирования сравнивалось соотношение производительность/цена масштабируемого процессора Intel® Xeon® (96 vCPU) с соотношением производительность/цена процессора AMD EPYC*.
Рабочая нагрузка: Java* на стороне сервера 1 JVM
Результаты: соотношение производительность/цена AMD EPYC = базовое значение 1; соотношение производительность/цена масштабируемого процессора Intel® Xeon® = в 1,74 раза (лучшим является более высокий показатель)
Java на стороне сервера (лучшим является более высокий показатель):
Экземпляр AWS M5.24xlarge (Intel), связывание Java Server Benchmark No NUMA, 2JVM, OpenJDK 10.0.1, RedHat* Enterprise Linux 7.5, ядро 3.10.0-862.el7.x86_64, результат: 101 767 транзакций/с, тест проведен Intel 16.11.18.
Экземпляр AWS M5a.24xlarge (AMD), связывание Java Server Benchmark No NUMA, 2JVM, OpenJDK 10.0.1, RedHat* Enterprise Linux 7.5, ядро 3.10.0-862.el7.x86_64, результат: 52 068 транзакций/с, тест проведен Intel 16.11.18.
Рабочая нагрузка: Wordpress* PHP/HHVM*
Результаты: соотношение производительность/цена AMD EPYC = базовое значение 1; соотношение производительность/цена масштабируемого процессора Intel® Xeon® = в 1,75 раза (лучшим является более высокий показатель)
Web Front End Wordpress (лучшим является более высокий показатель):
Экземпляр AWS M5.24xlarge (Intel), oss-performance/wordpress версии 4.2.0; версия 10.2.19-MariaDB-1:10.2.19+maria~bionic; версия рабочей нагрузки: u'4.2.0; клиентские потоки: 200; PHP 7.2.12-1; perfkitbenchmarker_version="v1.12.0-944-g82392cc; Ubuntu 18.04, ядро Linux 4.15.0-1025-aws, результат: 3626,11 транзакций/с,тест проведен Intel 16.11.18.
Экземпляр AWS M5a.24xlarge (AMD), oss-performance/wordpress версии 4.2.0; версия 10.2.19-MariaDB-1:10.2.19+maria~bionic; версия рабочей нагрузки: u'4.2.0; клиентские потоки: 200; PHP 7.2.12-1; perfkitbenchmarker_version="v1.12.0-944-g82392cc; Ubuntu 18.04, ядро Linux 4.15.0-1025-aws, результат: 1838,48 транзакций/с,тест проведен Intel 16.11.18.
Подробная информация: www.intel.ru/benchmarks.
Инстанс AWS M5.4xlarge (Intel), эталонный тест Stream McCalpin (версия OMP), (источник: https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c); ICC Intel 18.0.3 20180410 с AVX512, -qopt-zmm-usage=high, -DSTREAM_ARRAY_SIZE=134217728 -DNTIMES=100 -DOFFSET=0 –qopenmp, -qoptstreaming-stores always -o $OUT stream.c, Red Hat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS: 8, KMP_AFFINITY: proclist=[0-7:1], granularity=thread, explicit, результат 81 216,7 МБ/с, тест проведен Intel 06.12.2018.
Инстанс AWS M5a.4xlarge (AMD), эталонный тест Stream McCalpin (версия OMP), (источник: https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c); Intel ICC 18.0.3 20180410 with AVX2, -DSTREAM_ARRAY_SIZE=134217728, -DNTIMES=100 -DOFFSET=0 -qopenmp -qopt-streaming-stores always -o $OUT stream.c, Red Hat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS: 8, KMP_AFFINITY : proclist=[0-7:1], granularity=thread,explicit, результат 32 154,4 МБ/с, тест проведен Intel 06.12.2018.
Отказ от ответственности OpenFoam: данное предложение не было утверждено или одобрено OpenCFD Limited, производителем и дистрибьютором программного обеспечения OpenFoam через www.openfoam.com и владельцем товарных знаков OpenFOAM* и OpenCFD*.
Цены на услуги AWS по состоянию на 12 января 2019 года за стандартный зарезервированный инстанс на 1 год (https://aws.amazon.com/ec2/pricing/reserved-instances/pricing/) Цены на инстансы по требованию для Linux/Unix за 1 час (https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/).
Повышение скорости обработки логических выводов в 30 раз по результатам тестирования системы на базе процессора Intel® Xeon® Platinum 9282 с использованием технологии Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost): протестировано в корпорации Intel 26 февраля 2019 года. Платформа: 2-разъемный процессор Intel® Xeon® Platinum 9282 Dragon Rock (56 ядер на разъем), технология HT включена, режим turbo включен, общий объем памяти 768 ГБ (24 модуля/ 32 ГБ/ 2933 МГц), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249, CentOS 7 с ядром 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64, платформа глубинного обучения: оптимизация Intel® для Caffe* версии: https://github.com/intel/caffe d554cbf1, ICC 2019.2.187, MKL DNN версии: v0.17 (хэш фиксации: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a), модель: https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS=64, нет syntheticData уровня данных: 3x224x224, 56 экземпляров/2 разъема, тип данных: INT8 по сравнению с конфигурацией, протестированной Intel на 11 июля 2017 г: 2-разъемный процессор Intel® Xeon® Platinum 8180 с тактовой частотой 2,50 ГГц (28 ядер), технология HT отключена, режим turbo отключен, для управления масштабированием установлен режим «производительность» с помощью драйвера intel_pstate, ОЗУ DDR4-2666 ECC емкостью 384 ГБ. ОС Linux* CentOS версии 7.3.1611 (основная), ядро Linux* 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. Твердотельный накопитель: твердотельный накопитель Intel® для ЦОД серии S3700 (800 ГБ, 2,5 дюйма, SATA, 6 Гбит/с, 25 нм, MLC). Измерение производительности: переменные среды: KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, CPU freq set with CPU Power frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g performance. Caffe: (http://github.com/intel/caffe/), версия f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Логические выводы измерялись с помощью команды «caffe time --forward_only», обучение измерялось с помощью команды «caffe time». Для топологий «ConvNet» использовался синтетический набор данных. Для других топологий данные были сохранены в локальном хранилище и закэшированы в памяти до начала обучения. Спецификации топологий https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models(ResNet-50). Компилятор Intel® C++ версии 17.0.2 20170213, малые библиотеки Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) версии 2018.0.20170425. ПО Caffe выполнялось с «numactl -l».