Faça mais com seu investimento em nuvem
Entregue o desempenho potente por dólar necessário na tecnologia Intel®. Cargas de trabalho importantes com uso intenso de dados, como banco de dados, além de computação de alto desempenho (HPC) e melhor desempenho da Web com um custo total de propriedade menor nas nuvens baseadas na arquitetura Intel®.1 2 3 4 5
Desempenho 2,84 vezes maior
Desempenho até 2,84 vezes maior/valor investido em cargas de trabalho de banco de dados, incluindo HammerDB PostgreSQL* e MongoDB*.1
Desempenho 4,15 vezes maior
Desempenho até 4,15 vezes maior/valor investido no LINPACK* e LAMMPS* de alto desempenho.2
Desempenho 1,74 vez melhor
Melhor desempenho/valor investido em Java no lado do servidor e desempenho 1,74 vez maior/valor investido no WordPress PHP/HVM.3
Desempenho 2,25 vezes maior
Desempenho até 2,25 vezes maior/valor investido em aplicativos de largura de banda de memória.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 Best Practices
Get innovative ideas, best practices, and groundbreaking IT strategies from the experts inside Intel’s own IT department, including CIO Paula Tolliver.
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.
Informações de produto e desempenho
Teste de desempenho por dólar feito nas instâncias da AWS* EC2 R5 e R5a (https://aws.amazon.com/ec2/instance-type/), comparando o desempenho por dólar da vCPU 96 do processador escalonável Intel® Xeon® ao desempenho por dólar do processador AMD EPYC*.
Carga de trabalho: HammerDB* PostgreSQL*
Resultados: desempenho por dólar do AMD EPYC = linha de base de 1; desempenho por dólar do processador escalonável Intel® Xeon® = 1,85 x (quanto maior, melhor)
Banco de dados: HammerDB - PostgreSQL (quanto maior, melhor):
Instância AWS R5.24xlarge (Intel), HammerDB 3.0 PostgreSQL 10.2, memória: 768 GB, Hipervisor: KVM; tipo de armazenamento: EBS io1, volume de disco 200 GB, armazenamento total 200 GB, docker versão: 18.06.1-ce, RedHat* Enterprise Linux 7.6, 3.10.0-957.el7.x86_64, 6400 MB de buffer compartilhado, 256 warehouses, 96 usuários. Pontuação "NOPM" 439931, medida pela Intel em 11/12/18 a 14/12/18.
Instância AWS R5a.24xlarge (AMD), HammerDB 3.0 PostgreSQL 10.2, memória: 768 GB, Hipervisor: KVM; tipo de armazenamento: EBS io1, volume de disco 200 GB, armazenamento total 200 GB, docker versão: 18.06.1-ce, RedHat* Enterprise Linux 7.6, 3.10.0-957.el7.x86_64, 6400 MB de buffer compartilhado, 256 usuários. Pontuação "NOPM" 212903, medida pela Intel em 20/12/2018.
Carga de trabalho: MongoDB*
Resultados: desempenho por dólar do AMD EPYC = linha de base de 1; desempenho por dólar do processador escalonável Intel® Xeon® = 2,84 x (quanto maior, melhor)
Banco de dados: MongoDB (quanto maior, melhor):
Instância AWS R5.24xlarge (Intel), MongoDB v4.0, diário desativado, sincronização com sistema de arquivos desativada, wiredTigeCache=27GB, maxPoolSize = 256; 7 instâncias MongoDB, 14 VMs de client, 1 client YCSB por VM, 96 threads por client YCSB, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, pontuação 1229288 ops/seg, medida pela Intel em 10/12/2018.
Instância AWS R5a.24xlarge (AMD), MongoDB v4.0, diário desativado, sincronização com sistema de arquivos desativada, wiredTigeCache=27GB, maxPoolSize = 256; 7 instâncias MongoDB, 14 VMs de client, 1 client YCSB por VM, 96 threads por client YCSB, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, pontuação 388596 ops/seg, medida pela Intel em 10/12/2018.
Para obter mais informações, acesse www.intel.com.br/benchmarks.
Resultados calculados pelo Intel P2CA usando os preços da AWS (US$/hora, período padrão de 1 ano, sem custos iniciais) a partir de 12 de janeiro de 2019.
Teste de desempenho por dólar feito nas instâncias da AWS* EC2 M5 e M5a (https://aws.amazon.com/ec2/instance-type/), comparando o desempenho por dólar da vCPU 96 do processador escalonável Intel® Xeon® ao desempenho por dólar do processador AMD EPYC*.
Carga de trabalho: LAMMPS*
Resultados: desempenho por dólar do AMD EPYC = linha de base de 1; desempenho por dólar do processador escalonável Intel® Xeon® = 4,15 x (quanto maior, melhor)
Ciência de materiais HPC - LAMMPS (quanto maior, melhor):
Instância AWS M5.24xlarge (Intel), versão LAMMPS: 2018-08-22 (Código: https://lammps.sandia.gov/download.html), Carga de trabalho: Water – 512 mil partículas, Intel ICC 18.0.3.20180410, SO Intel® MPI Library for Linux*, Versão 2018 Update 3 Build 20180411, 48 MPI Ranks, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=2, Pontuação 137,5 timesteps/seg, medido pela Intel em 31/10/2018.
Instância AWS M5a.24xlarge (AMD), versão LAMMPS: 2018-08-22 (Código: https://lammps.sandia.gov/download.html), Carga de trabalho: Water – 512 mil partículas, Intel ICC 18.0.3.20180410, SO Intel® MPI Library for Linux*, Versão 2018 Update 3 Build 20180411, 48 MPI Ranks, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=2, Pontuação 55,8 timesteps/seg, medido pela Intel em 07/11/2018.
Alterações da AMD para dar suporte a AVX2 (a AMD suporta apenas AVX2, portanto, essas alterações foram necessárias):
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
Carga de trabalho: Linpack de alto desempenho*
Resultados: desempenho por dólar do AMD EPYC = linha de base de 1; desempenho por dólar do processador escalonável Intel® Xeon® = 4,15 x (quanto maior, melhor)
HPC Linpack (quanto maior, melhor):
Instância AWS M5.24xlarge (Intel), HP Linpack versão 2.2 (https://software.intel.com/pt-br/articles/intel-mkl-benchmarks-suite Diretório: benchmarks_2018.3.222/linux/mkl/benchmarks/mp_linpack/bin_intel/intel64), Intel ICC 18.0.3.20180410 com AVX512, SO Intel® MPI Library for Linux*, versão 2018 Update 3 Build 20180411, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=24, 2 processos MPI, pontuação 3152 GB/s, medido pela Intel em 31/10/2018.
Instância AWS M5a.24xlarge (AMD), HP Linpack versão 2.2, (Origem HPL: http://www.netlib.org/benchmark/hpl/hpl-2.2.tar.gz; versão 2.2; icc (ICC) 18.0.2 20180210 usado para compilar e vincular à biblioteca BLIS na versão 0.4.0; https://github.com/flame/blis; Addt’l Compiler flags: -O3 -funroll-loops -W -Wall –qopenmp; make arch=zen OMP_NUM_THREADS=8; 6 MPI processos.), Intel ICC 18.0.3.20180410 com AVX2, SO Intel® MPI Library for Linux*, versão 2018 Update 3 Build 20180411, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=8, 6 processos MPI, pontuação 677,7 GB/s, medido pela Intel em 07/11/2018.
Resultados calculados pelo Intel P2CA usando os preços da AWS (US$/hora, período padrão de 1 ano, sem custos iniciais) a partir de 12 de janeiro de 2019.
Teste de desempenho por dólar feito nas instâncias da AWS* EC2 M5 e M5a (https://aws.amazon.com/ec2/instance-type/), comparando o desempenho por dólar da vCPU 96 do processador escalonável Intel® Xeon® ao desempenho por dólar do processador AMD EPYC*.
Carga de trabalho: Java* 1 JVM no lado do servidor
Resultados: desempenho por dólar do AMD EPYC = linha de base de 1; desempenho por dólar do processador escalonável Intel® Xeon® = 1,74 x (quanto maior, melhor)
Java do lado do servidor (quanto maior, melhor):
Instância AWS M5.24xlarge (Intel), benchmark de servidor Java No NUMA binding, 2JVM, OpenJDK 10.0.1, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, pontuação 101767 ops/seg, medida pela Intel em 16/11/2018.
Instância AWS M5a.24xlarge (AMD), benchmark de servidor Java No NUMA binding, 2JVM, OpenJDK 10.0.1, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, pontuação 52068 ops/seg, medida pela Intel em 16/11/2018.
Carga de trabalho: Wordpress* PHP/HHVM*
Resultados: desempenho do AMD EPYC ([Desempenho do AMD EPYC]) por dólar = linha de base de 1; desempenho do processador escalonável Intel Xeon ([O processador] ([A > %75)) = 1,75X (quanto maior, melhor)
Wordpress de front-end da Web (quanto maior, melhor):
Instância AWS M5.24xlarge (Intel), oss-performance/wordpress Ver 4.2.0; Ver 10.2.19-MariaDB-1:10.2.19+maria~bionic; versão da carga de trabalho': u'4.2.0; Client Threads: 200; PHP 7.2.12-1; perfkitbenchmarker_version="v1.12.0-944-g82392cc; Ubuntu 18.04, Kernel Linux 4.15.0-1025-aws, pontuação 3626.11 TPS, medida pela Intel em 16/11/2018.
Instância AWS M5a.24xlarge (AMD), oss-performance/wordpress Ver 4.2.0; Ver 10.2.19-MariaDB-1:10.2.19+maria~bionic; versão da carga de trabalho': u'4.2.0; Client Threads: 200; PHP 7.2.12-1; perfkitbenchmarker_version="v1.12.0-944-g82392cc; Ubuntu 18.04, Kernel Linux 4.15.0-1025-aws, pontuação 1838.48 TPS, medida pela Intel em 16/11/2018.
Para obter mais informações, acesse www.intel.com.br/benchmarks.
Instância AWS M5.4xlarge (Intel), McCalpin Stream (versão OMP), (Fonte: https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c, ICC Intel 18.0.3 20180410 com 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, Pontuação 81216,7 MB/s, medido pela Intel em 06/12/2018.
Instância AWS M5a.4xlarge (AMD), McCalpin Stream (versão OMP), (Fonte: https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c); ICC Intel 18.0.3 20180410 com 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, Pontuação 32154,4 MB/s, medido pela Intel em 06/12/2018.
Isenção de responsabilidade da OpenFOAM: esta oferta não é aprovada ou promovida pela OpenCFD Limited, produtor e distribuidor do software OpenFOAM via www.openfoam.com e proprietário das marca registradas OpenFOAM* e OpenCFD*.
Preços da AWS a partir de 12 de janeiro de 2019 Preço de instância reservada pelo período padrão de 1 ano (https://aws.amazon.com/ec2/pricing/reserved-instances/pricing/) Preços sob demanda para uso do Linux/Unix por hora (https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/).
Até 30x de melhoria de processamento de inferência no processador platina Intel® Xeon® 9282 com o Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost): testado pela Intel a partir de 26/02/2019. Plataforma: processador platina Intel® Xeon® 9282 (56 núcleos por soquete) com 2 soquetes Dragon rock, HT ATIVADO, Turbo ATIVADO, memória total de 768 GB (24 slots/32 GB/2933 MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249, CentOS 7 Kernel 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64, estrutura de aprendizagem profunda: Intel® Optimization for Caffe* versão: https://github.com/intel/caffe d554cbf1, ICC 2019.2.187, MKL DNN versão: v0.17 (hash de confirmação: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a), modelo: https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS=64, sem dados sintéticos na camada de dados: 3x224x224, 56 instâncias/2 soquetes, Tipo de dados: INT8 em comparação com teste da Intel de 11 de julho de 2017: CPU processador platina Intel® Xeon® 8180 2S a 2,50 GHz (28 núcleos), HT desativado, turbo desativado, regulador de escalonamento definido como "desempenho" via driver intel_pstate, RAM DDR4-2666 ECC de 384 GB. CentOS Linux* versão 7.3.1611 (Core), Linux* kernel 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. SSD: Data center SSD Intel® SSD série S3700 (800 GB, 2,5 polegadas, SATA 6 Gb/s, 25 nm, MLC). Desempenho medido com: variáveis do ambiente: 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/), revisão f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Inferência medida com o comando "caffe time --forward_only", treinamento medido com o comando "caffe time". Para topologias "ConvNet", foi usado um conjunto de dados artificial. Para outras topologias, os dados foram armazenados no armazenamento local e salvos em cache antes do treinamento. Especificações de topologia de https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models(ResNet-50). Compilador Intel® C++ ver. 17.0.2 20170213, pequenas Bibliotecas kernel de math da Intel® versão 2018.0.20170425. Caffe funciona com "numactl -l".