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.
Informacje o produktach i wydajności
Oprogramowanie i obciążenia wykorzystane w testach wydajności mogły zostać zoptymalizowane pod kątem wydajnego działania tylko na mikroprocesorach Intel®. Testy wydajności, takie jak SYSmark* i MobileMark*, mierzą wydajność określonych systemów komputerowych, komponentów, oprogramowania, operacji i funkcji. Jakakolwiek zmiana wyżej wymienionych czynników może spowodować uzyskanie innych wyników. Aby wszechstronnie ocenić planowany zakup, w tym wydajność danego produktu w porównaniu z konkurencyjnymi, należy zapoznać się z informacjami z innych źródeł oraz innymi testami wydajności.
Wyniki są oparte na testach z dni wskazanych w konfiguracjach i mogą nie uwzględniać wszystkich publicznie dostępnych aktualizacji. Więcej informacji zawiera zastrzeżenie dotyczące konfiguracji. Żaden produkt ani komponent nie jest w stanie zapewnić całkowitego bezpieczeństwa.
Technologie Intel® mogą wymagać zgodnego sprzętu, oprogramowania lub aktywacji usług.
Rzeczywiste koszty i wyniki mogą się różnić.
Firma Intel nie sprawdza ani nie weryfikuje danych podawanych przez strony trzecie. Aby ocenić ich dokładność, należy się zapoznać z innymi źródłami.
Wyniki obliczone przez P2CA firmy Intel w oparciu o ceny AWS (USD/godz., standardowy okres 1 roku, bez opłat wstępnych) z 12 stycznia 2019 r. Testy wydajności w przeliczeniu na dolara przeprowadzone na platformach AWS* EC2 R5 i R5a (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/), porównanie wydajności na dolara 96 skalowalnych procesorów wirtualnych Intel® Xeon® z wydajnością na dolara procesora AMD EPYC*.
Obciążenie robocze: HammerDB* PostgreSQL*
Wyniki: wydajność platformy AMD EPYC w przeliczeniu na dolara = wartość podstawowa 1; wydajność skalowalnego procesora Intel® Xeon® w przeliczeniu na dolara = 1,85X (im wyższy wynik, tym lepiej).
Baza danych: HammerDB – PostgreSQL (im wyższy wynik, tym lepiej):
Platforma AWS R5.24xlarge (Intel), HammerDB 3.0 PostgreSQL 10.2, pamięć: 768 GB, hiperwizor: KVM; typ pamięci: EBS io1, dysk: 200 GB, całkowita pamięć masowa 200 GB, wersja Docker: 18.06.1-ce, RedHat* Enterprise Linux 7.6, 3.10.0-957.el7.x86_64, 6400 MB shared_buffer, 256 magazynów, 96 użytkowników. Pomiaru wyniku „NOPM” 439931 dokonała firma Intel 11–14.12.2018 r.
Platforma AWS R5a.24xlarge (AMD), HammerDB 3.0 PostgreSQL 10.2, pamięć: 768 GB, hiperwizor: KVM; typ pamięci: EBS io1, dysk: 200 GB, całkowita pamięć masowa 200 GB, wersja Dockerr: 18.06.1-ce, RedHat* Enterprise Linux 7.6, 3.10.0-957.el7.x86_64, 6400 MB shared_buffer, 256 magazynów, 96 użytkowników. Pomiaru wyniku „NOPM” 212903 dokonała firma Intel 20.12.2018 r.
Obciążenie robocze: MongoDB*
Wyniki: wydajność platformy AMD EPYC w przeliczeniu na dolara = wartość podstawowa 1; wydajność skalowalnego procesora Intel® Xeon® w przeliczeniu na dolara = 2,84X (im wyższy wynik, tym lepiej).
Baza danych: MongoDB (im wyższy wynik, tym lepiej):
Platforma AWS R5.24xlarge (Intel), MongoDB v4.0, dziennik wyłączony, synchronizacja z systemem plików wyłączona, wiredTigeCache = 27 GB, maxPoolSize = 256; 7 wystąpień MongoDB, 14 maszyn wirtualnych klientów, 1 klient YCSB na maszynę wirtualną, 96 wątków na klienta YCSB, RedHat* Enterprise Linux 7.5, jądro 3.10.0-862.el7.x86_64, wynik: 1 229 288 operacji/sek., pomiaru dokonała firma Intel 10.12.2018 r.
Platforma AWS R5a.24xlarge (AMD), MongoDB v4.0, dziennik wyłączony, synchronizacja z systemem plików wyłączona, wiredTigeCache = 27 GB, maxPoolSize = 256; 7 wystąpień MongoDB, 14 maszyn wirtualnych klientów, 1 klient YCSB na maszynę wirtualną, 96 wątków na klienta YCSB, RedHat* Enterprise Linux 7.5, jądro 3.10.0-862.el7.x86_64, wynik: 388596 operacji/sek., pomiaru dokonała firma Intel 10.12.2018 r.
Więcej informacji można znaleźć na stronie www.intel.com/benchmarks.
Wyniki obliczone przez P2CA firmy Intel w oparciu o ceny AWS (USD/godz., standardowy okres 1 roku, bez opłat wstępnych) z 12 stycznia 2019 r.
Testy wydajności w przeliczeniu na dolara przeprowadzone na platformach AWS* EC2 M5 i M5a (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/), porównanie wydajności na dolara 96 skalowalnych procesorów wirtualnych Intel® Xeon® z wydajnością na dolara procesora AMD EPYC*.
Obciążenie robocze: LAMMPS*
Wyniki: wydajność platformy AMD EPYC w przeliczeniu na dolara = wartość podstawowa 1; wydajność skalowalnego procesora Intel® Xeon® w przeliczeniu na dolara = 4,15X (im wyższy wynik, tym lepiej).
HPC Materials Science – LAMMPS (im wyższy wynik, tym lepiej):
Platforma AWS M5.24xlarge (Intel), wersja LAMMPS: 2018-08-22 (kod: https://lammps.sandia.gov/download.html), obciążenie robocze: woda – 512 tys. cząsteczek, Intel ICC 18.0.3.20180410, biblioteka Intel® MPI dla systemu Linux*, wersja 2018, aktualizacja 3, kompilacja 20180411, 48 szeregów MPI, RedHat* Enterprise Linux 7.5, jądro 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=2, wynik 137,5 kroków timestep/sek., pomiarów dokonała firma Intel 31.10.2018 r.
Platforma AWS M5a.24xlarge (AMD), wersja LAMMPS: 2018-08-22 (kod: https://lammps.sandia.gov/download.html), obciążenie robocze: woda – 512 tys. cząsteczek, Intel ICC 18.0.3.20180410, biblioteka Intel® MPI dla systemu Linux*, wersja 2018, aktualizacja 3, kompilacja 20180411, 48 szeregów MPI, RedHat* Enterprise Linux 7.5, jądro 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=2, wynik 55,8 kroków timestep/sek., pomiarów dokonała firma Intel 7.11.2018 r.
Zmiany na platformie AMD w celu obsługi technologii AVX2 (AMD obsługuje tylko technologię AVX2, zatem zmiany te były konieczne):
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
Obciążenie robocze: High-performance Linpack*
Wyniki: wydajność platformy AMD EPYC w przeliczeniu na dolara = wartość podstawowa 1; wydajność skalowalnego procesora Intel® Xeon® w przeliczeniu na dolara = 4,15X (im wyższy wynik, tym lepiej).
HPC Linpack (im wyższy wynik, tym lepiej):
Platforma AWS M5.24xlarge (Intel), HP Linpack, wersja 2.2 (https://software.intel.com/pl-pl/articles/intel-mkl-benchmarks-suite katalog: benchmarks_2018.3.222/linux/mkl/benchmarks/mp_linpack/bin_intel/intel64), Intel ICC 18.0.3.20180410 z AVX512, biblioteka Intel® MPI dla systemu Linux*, wersja 2018, aktualizacja 3, kompilacja 20180411, RedHat* Enterprise Linux 7.5, jądro 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=24, 2 procesy MPI, wynik: 3152 GB/s, pomiarów dokonała firma Intel 31.10.2018 r.
Platforma AWS M5a.24xlarge (AMD), HP Linpack wersja 2.2, (źródło HPL: http://www.netlib.org/benchmark/hpl/hpl-2.2.tar.gz; wersja 2.2; icc (ICC) 18.0.2 20180210 używane do kompilowania i łączenia z biblioteką BLIS, wersja 0.4.0; https://github.com/flame/blis; flagi Addt’l Compiler: -O3 -funroll-loops -W -Wall –qopenmp; make arch=zen OMP_NUM_THREADS=8; 6 procesów MPI.), Intel ICC 18.0.3.20180410 z AVX2, biblioteka Intel® MPI dla systemu Linux*, wersja 2018, aktualizacja 3, kompilacja 20180411, RedHat* Enterprise Linux 7.5, jądro 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=8, 6 procesów MPI, wynik: 677,7 GB/s, pomiarów dokonała firma Intel 7.11.2018 r.
Wyniki obliczone przez P2CA firmy Intel w oparciu o ceny AWS (USD/godz., standardowy okres 1 roku, bez opłat wstępnych) z 12 stycznia 2019 r.
Testy wydajności w przeliczeniu na dolara przeprowadzone na platformach AWS* EC2 M5 i M5a (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/), porównanie wydajności na dolara 96 skalowalnych procesorów wirtualnych Intel® Xeon® z wydajnością na dolara procesora AMD EPYC*.
Obciążenie robocze: Server Side Java* 1 JVM
Wyniki: wydajność platformy AMD EPYC w przeliczeniu na dolara = wartość podstawowa 1; wydajność skalowalnego procesora Intel® Xeon® w przeliczeniu na dolara = 1,74X (im wyższy wynik, tym lepiej).
Server Side Java (im wyższy wynik, tym lepiej):
Platforma AWS M5.24xlarge (Intel), test porównawczy serwera Java, brak powiązań NUMA, 2JVM, OpenJDK 10.0.1, RedHat* Enterprise Linux 7.5, jądro 3.10.0-862.el7.x86_64, wynik: 101767 transakcji/sek., pomiarów dokonała firma Intel 16.11.2018 r.
Platforma AWS M5a.24xlarge (AMD), test porównawczy serwera Java, brak powiązań NUMA, 2JVM, OpenJDK 10.0.1, RedHat* Enterprise Linux 7.5, jądro 3.10.0-862.el7.x86_64, wynik: 52068 transakcji/sek., pomiarów dokonała firma Intel 16.11.2018 r.
Obciążenie robocze: WordPress* PHP/HVM*
Wyniki: wydajność platformy AMD EPYC w przeliczeniu na dolara = wartość podstawowa 1; wydajność skalowalnego procesora Intel® Xeon® w przeliczeniu na dolara = 1,75X (im wyższy wynik, tym lepiej).
Web Front End Wordpress (im wyższy wynik, tym lepiej):
Platforma AWS M5.24xlarge (Intel), oss-performance/wordpress, wersja 4.2.0; wersja 10.2.19-MariaDB-1:10.2.19+maria~bionic; wersja obciążenia roboczego: u'4.2.0; wątki klienta: 200; PHP 7.2.12-1; perfkitbenchmarker_version="v1.12.0-944-g82392cc; Ubuntu 18.04, jądro systemu Linux 4.15.0-1025-aws, wynik: 3626,11 transakcji/sek., pomiarów dokonała firma Intel 16.11.2018 r.
Platforma AWS M5a.24xlarge (AMD), oss-performance/wordpress, wersja 4.2.0; wersja 10.2.19-MariaDB-1:10.2.19+maria~bionic; wersja obciążenia roboczego: u'4.2.0; wątki klienta: 200; PHP 7.2.12-1; perfkitbenchmarker_version="v1.12.0-944-g82392cc; Ubuntu 18.04, jądro systemu Linux 4.15.0-1025-aws, wynik: 1838,48 transakcji/sek., pomiarów dokonała firma Intel 16.11.2018 r.
Więcej informacji można znaleźć na stronie www.intel.pl/benchmarks.
Instancja AWS M5.4xlarge (Intel), McCalpin Stream (wersja OMP), (źródło: https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c); Intel ICC 18.0.3 20180410 z 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, jądro 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS: 8, KMP_AFFINITY: proclist=[0-7:1], granularity=thread, explicit, wynik 81216,7 MB/s, pomiar firmy Intel 6.12.2018 r.
Instancja AWS M5a.4xlarge (AMD), McCalpin Stream (wersja OMP), (źródło: https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c); Intel ICC 18.0.3 20180410 z AVX2, -DSTREAM_ARRAY_SIZE=134217728, -DNTIMES=100 -DOFFSET=0 -qopenmp -qopt-streaming-stores always -o $OUT stream.c, Red Hat* Enterprise Linux 7.5, jądro 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS: 8, KMP_AFFINITY: proclist=[0-7:1], granularity=thread,explicit, wynik 32154,4 MB/s, pomiar firmy Intel 6.12.2018 r.
Wyłączenie odpowiedzialności OpenFOAM: oferta ta nie została zatwierdzona ani nie jest promowana przez firmę OpenCFD Limited, która jest producentem i dystrybutorem oprogramowania OpenFOAM na stronie www.openfoam.com oraz właścicielem znaku towarowego OpenFOAM* i OpenCFD*.
Cena AWS z 12.01.2019 roku, standardowa cena rocznej zarezerwowanej instancji (https://aws.amazon.com/ec2/pricing/reserved-instances/pricing/) Cena korzystania z systemu Linux/Unix na żądanie za godzinę (https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/).
Nawet 30-krotny wzrost przepustowości wnioskowania w przypadku procesora Intel® Xeon® Platinum 9282 z technologią Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost): testy przeprowadzone przez firmę Intel 26 lutego 2019 roku. Platforma: Dragon Rock, 2-gniazdowy procesor Intel® Xeon® Platinum 9282 (56 rdzeni na gniazdo), HT WŁ., technologia Turbo WŁ., pamięć całkowita: 768 GB (24 gniazda / 32 GB / 2933 MHz), system BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249, CentOS 7, jądro 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64, Deep Learning Framework: optymalizacja Intel® dla architektury Caffe*, wersja: https://github.com/intel/caffe d554cbf1, ICC 2019.2.187, wersja MKL DNN: v0.17 (commit hash: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a), model: https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS=64, brak warstwy danych syntheticData: 3 × 224 × 224, 56 instancji / 2 gniazda, typ danych: INT8 w porównaniu do testów firmy Intel z 11 lipca 2017 r.: 2-gniazdowy procesor Intel® Xeon® Platinum 8180, 2,50 GHz (28 rdzeni), HT wył., technologia Turbo wył., mechanizm zarządzania skalowaniem ustawiony na „performance” w sterowniku intel_pstate, 384 GB pamięci RAM DDR4-2666 z funkcją ECC. CentOS Linux*, wersja 7.3.1611 (Core), jądro systemu Linux* 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. SSD: Seria dysków Intel® SSD Data Center S3700 (800 GB, 2,5 cala SATA 6 Gb/s, 25 nm, MLC). Wydajność zmierzono przy ustawieniach: zmienne środowiskowe: KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, ustawienie częstotliwości procesora: cpupower frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g performance. Caffe: (http://github.com/intel/caffe/), revision f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Wyciąganie wniosków zmierzono poleceniem „caffe time --forward_only”, szkolenie zmierzono poleceniem „caffe time”. W przypadku topologii „ConvNet” użyto syntetycznego zbioru danych. W przypadku pozostałych topologii dane przechowywano w lokalnej pamięci masowej i buforowano w pamięci operacyjnej przed szkoleniem. Dane techniczne topologii: https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models(ResNet-50). Kompilator Intel® C++, wer. 17.0.2 20170213, małe biblioteki Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL), wersja 2018.0.20170425. Caffe uruchomiono z parametrem „numactl -l”.