intel ソリューションの最新化と最適化

仕様

• ブランド：Intel
• モデル: 第 5 世代 Xeon プロセッサー
• テクノロジー: AI 対応
• パフォーマンス: 高いスループットと効率

製品使用説明書

古いテクノロジーを最新化する

多くの場合、3 ～ 4 年前のシステムでは今日の需要を満たすことができません。パフォーマンスと効率を向上させるために、最新の Intel テクノロジーへのアップグレードを検討してください。

Intel によるモダナイゼーションの利点トップ 5:

1. TCO を最大 94% 削減してコストを節約します。
2. 使用するサーバーの数を減らして電力を節約し、新しいサーバーを購入する費用を節約します。
3. Intel Xeon プロセッサを使用してインフラストラクチャを最新化することで、電力効率を高めます。
4. メインストリームの導入では AMD よりも高いパフォーマンスが得られます。

既存のテクノロジーを最適化する

既存のテクノロジーを最適化して、コスト効率の高いソリューションをビジネスに活用し、投資からより多くの価値を引き出します。

はじめる

テクノロジーの最新化と最適化を開始するには、次の手順に従います。

1. 現在のテクノロジー インフラストラクチャを評価します。
2. 改善または最新化が必要な領域を特定します。
3. アップグレードに適したインテル製品を調べて選択してください。
4. Intel のガイドラインとベスト プラクティスに従ってアップグレードを実装します。

よくある質問

Q: 現在のシステムに最新化が必要かどうかを判断するにはどうすればよいですか?

A: 現在のシステムのパフォーマンスを最新の業界標準やベンチマークと比較して評価できます。システムがワークロードに対応するのに苦労している場合、またはビジネス要件を効率的に満たしていない場合は、最新化を検討する時期が来ている可能性があります。

Q: 既存のテクノロジーを最適化する際に考慮すべき重要な要素は何ですか?

A: 既存のテクノロジーを最適化する場合は、パフォーマンスの向上、費用対効果、エネルギー効率、将来のテクノロジーとの互換性などの要素を考慮してください。パフォーマンスを向上させるためのアップグレードと、現在の投資の価値を最大化することとの間でバランスをとることが重要です。

もっと革新しましょう。支出を減らします。

より優れたパフォーマンスと効率で価値を最大化します。アドバンを取るtagAI を利用して、TCO を削減しながら、新しい市場に参入し、収益を拡大し、競合他社を上回る革新を実現します。

すべての企業は、最高のパフォーマンスを得るために努力しながら、コンピューティング環境から得られる価値を最大化する必要があります。パフォーマンスと効率の向上は、成長、新たな機会、競争力の向上をサポートし、日々の戦術的な運用から長期的な戦略的指針に至るまで、あらゆるビジネスのあらゆる側面にとって重要です。同様に、時間、金銭、評判の侵害による潜在的に壊滅的なコストを回避するために、サイバーセキュリティを向上させることは継続的な要件です。これらの目標を達成するためのテクノロジーコストは、成長にとって極めて重要な原動力ですが、放置しておくと収益に支障をきたす可能性があります。インテルは、企業のコスト削減を支援する 2 つの主要なアプローチを提供しています。それは、最新のテクノロジーによる環境の最新化と統合、もう 1 つは既存のソリューションの最適化による TCO 削減です。下の [最新化] または [最適化] アイコンを選択して、いずれかのオプションを調べます。

古いテクノロジーを最新化する

多くの場合、3 ～ 4 年前のシステムでは今日の需要を満たすことができません。 TCO を含め、どのテクノロジー プロバイダーが最良の結果を提供できるかを検討することも重要です。最新のインテル テクノロジーにアップグレードすると、次のことが可能になります。

• インフラを統合します。より少ないサーバーで同じワークロード容量をサポートすると、消費するスペース、電力、ソフトウェア ライセンス、その他のサポート リソースが減り、運用コストの削減に役立ちます。
• 先に進むtagAIのe。新しい市場に参入し、収益を拡大し、競合他社を超えて革新します。
• サイバーセキュリティを改善します。時間、金銭、評判の侵害によるコストはビジネスに多大な影響を与える可能性があり、最新のテクノロジーへの投資はそれを回避するための賢明な投資です。
• 競争力を向上させます。モダナイゼーションにより、ビジネスは新しいサービスやエクスペリエンスをより効果的に展開できるようになり、新しい機会に備えることで機会コストを回避できます。
• エネルギー消費を削減します。最新のサーバーは、ワットあたりのパフォーマンスが高く、運用コストが削減され、信頼性も高いため、IT の負担が軽減されます。

Intel によるモダナイゼーションの利点トップ 5

革新的なビジネス モデルやサービスを提供すると、多くの場合、ビジネスの IT インフラストラクチャに対する要求が増大し、当初の提供予定の規模を超えてしまいます。新しい導入モデルをサポートし、新たな目標を達成し、進化するアプリケーションとワークロードの需要に対応するには、AI スループットの高速化とコアあたりのパフォーマンスの向上を備えた最新のインフラストラクチャが必要です。

お金を節約する

第 1 世代インテル® Xeon® CPU から第 5 世代インテル Xeon CPU にアップグレードする場合、比類のない TCO を実現します。

使用するサーバーの数を減らす

新しいサーバーの購入にかかる電力と費用を節約し、第 5 世代インテル Xeon プロセッサーベースのサーバーの導入を減らし、パフォーマンスと TCO の目標を達成します。

電力効率を高めます。

Intel Xeon プロセッサを使用したインフラストラクチャの最新化により TCO が向上tag古い機器を交換する場合はさらに充実します。

AMD よりも高いパフォーマンスが得られます。

主流の展開では、第 5 世代 Xeon は、顧客にとって最も重要なワークロードのスループットと効率性において競合他社に勝ります。

第 5 世代インテル® Xeon® 8592+ (64C) 対 AMD EPYC 9554 (64C)8 高いほど優れています

インフラストラクチャを有効活用して重要なアプリをサポートします。

パフォーマンスに妥協することなく、競合他社と比較して優れたコスト削減と持続可能性を実現します。

50台の第4世代AMD EPYC 9554サーバーとの比較

インフラストラクチャを有効活用して重要なアプリをサポートする

• インテルは、大手ソフトウェア ベンダー、機器メーカー、システム インテグレーターとの業界全体の共同エンジニアリング関係に多額の投資を行っています。早期かつ継続的な有効化により、クラウドでもオンプレミスでも、人気のあるエンタープライズ ソフトウェアが可能な限り最高のパフォーマンスとコスト効率を確実に提供できるようになります。実際、開発者の 90% は、Intel によって開発または最適化されたソフトウェアを使用しています。14
• ソフトウェア エコシステムに対するインテルの有効化の利点は、現代の企業のバックボーンであるソリューションの複雑な組み合わせによってさらに強化されます。 VMware vSphere 8.0 で導入された新しい Express Storage Architecture (ESA) は、最新の Intel テクノロジと連携して、VMware vSAN 実装の世代間のパフォーマンスと遅延の改善を可能にします。 ESA は、効率、拡張性、パフォーマンスを向上させてデータを処理および保存する vSAN の機能です。詳細については、ソリューション設計概要「VMware vSAN 8 および第 4 世代インテル Xeon スケーラブル プロセッサによるパフォーマンスの向上と遅延の削減」を参照してください。
• 最近のテストでは、4 つのノードを備えた第 1 世代 Intel Xeon プロセッサ上の vSAN ESA を使用して、HCIBench のスループットを 7.4 つのノードを備えた第 10.5 世代 Xeon プロセッサ上の vSAN OSA (Original Storage Architecture) と比較しました。その結果、ハードウェア、スペース、エネルギー要件の削減により運用コストが削減される可能性があるだけでなく、パフォーマンスが 1 倍以上向上する可能性も示されました。この取り組みでは、第 1 世代から第 4 世代までのサーバー統合率が 8:7.4 になると予測しています。詳細については、ブログ「節約を超えて: VMware vSAN XNUMX によるサーバー統合がパフォーマンスを XNUMX 倍以上向上させる方法!」を参照してください。
• インフラストラクチャとソフトウェアが古い場合、ハイブリッド、プライベート/パブリック クラウド、オンプレミスのリソース全体でデータベースと分析のワークロードを安全に実行することが企業にとって課題となる可能性があります。最新のソリューションは、データベースやデータベースからの幅広いワークロードの最適化を利用できます。 web VDI およびストレージ インフラストラクチャにサービスを提供します。あらゆるタイプのクラウド展開をサポートし、オンプレミスのデータとクラウド分析を簡単に組み合わせます。 IT 部門は、データ資産全体を統合された方法で管理できるため、データやユーザーの追加などの日常業務の運用効率とセキュリティが向上します。導入と管理の合理化により、初期コストと継続コストが削減されます。

顧客コールアウト

Netflix は、ビデオ配信とレコメンデーションに AI 推論を広範囲に使用しており、エンジニアリング データ、モデルの作成、最適化、チューニング、展開といったエンドツーエンドのパイプライン全体をインテルの AI ソフトウェア スイートとインテル® Xeon® プロセッサーに依存しています。プロファイリングとアーキテクチャ分析に関するインテルと Netflix の継続的なコラボレーションは、パフォーマンスのボトルネックの解消に役立ちます。詳細については、ブログ「Deploying AI Everywhere at Netflix」をご覧ください。

AI 導入における費用対効果の高い考慮事項

AI を環境に統合すると、advan のロックが解除されますtag俊敏性、革新性、セキュリティの面で重要です。データセンターとクラウド環境の変革を支援し、運用を合理化および自動化し、効率と速度を向上させます。これにより、インフラストラクチャの適応性を高めるために動的に拡張しながら、リソースの使用を最適化し、ダウンタイムを削減することでコストを削減できます。

• AI でクラウドを最適化: Dr Migrate、Densify、インテル® Granulate™ はすべて AI モデルを使用して分析を行い、あらゆる瞬間のコスト効率を向上させます。tagクラウド移行の過程を説明します。もっと詳しく知る。
• Cisco 上の AI: 他のワークロードですでに運用しているハードウェアを使用して、パフォーマンスとコストのバランスをとります。個別のデバイスではなく内蔵アクセラレータを使用することで、エネルギー使用量、運用コスト、環境フットプリントが削減されます。もっと詳しく知る。
• 生成 AI をコスト効率よく導入: 専用アクセラレーターに投資せずに、Lenovo ThinkSystem サーバーを使用して既存のインフラストラクチャーを拡張します。もっと詳しく知る。

顧客コールアウト

法律事務所 Ropers Majeski は、Intel、Activeloop、および ZERO Systems と協力して、知識労働者を文書化、ファイリング、時間管理、保管、情報検索などの手作業から解放する生成 AI ソリューションを開発しました。自動化ソリューションにより、作業者の生産性が 18.5% 向上し、精度も向上するため、コストが削減されました。詳細については、お客様事例「Ropers Majeski Boosts Productivity and Accuracy」をご覧ください。

既存のテクノロジーを最適化する

クラウド インフラストラクチャへの移行によるコスト削減を求める多くの企業は、目標を達成できません。実際、パブリック クラウドの導入により実際にコストが上昇していることがわかりました。パフォーマンスの最適化とクラウド インスタンスの選択の調整は、クラウド導入による TCO 削減の可能性を最大限に達成するために不可欠な要素です。

クラウドに移行すると、コストが節約される場合もあれば、コストがかかる場合もあります。

クラウドのほうが高価に見えるのはなぜですか?

• 開発者のオーバープロビジョニング
• 雲の密度が低い
• オンになっていない、最適化されていない、または調整されていない機能を備えたハードウェアの料金を支払う
• 必要以上のコアを購入する
• ワークロードは思っているよりも古いハードウェア上にある可能性があります
• 支払っているすべてのコンピューティング リソースを活用していない
• アプリケーションにどのリソースを割り当てるべきかわからないまま、アプリケーションをクラウドにデプロイする

すでに使用しているものを最適化する

安価なインスタンスは実際には高価になる可能性があります

どのパブリック クラウド プロバイダーを使用するかに関係なく、数百のインスタンス タイプから選択できます。顧客は、その複雑さを軽減する方法として、CSP からの自動推奨事項に依存するのが一般的です。これらのレコメンダー システムは通常、適切で一般化された提案を行いますが、可能な限りコストを最適化したアプローチを提供するには不十分な場合があります。
実際、インスタンス タイプの選択は、クラウド テクノロジーがコスト上の利点をもたらすか、それとも負担となるかどうかの中心となります。インスタンスのパフォーマンスが向上すると、より小規模または少数のインスタンスをデプロイできる場合があり、レンタル料金とライセンス コストを削減できます。

自動か手動かにかかわらず、インスタンス レコメンダーに関する重要な考慮事項の 1 つは、そのほとんどが、選択したインスタンスに最適な設定を見つけるのに役立たないということです。クラウド環境の構成が間違っていると、トラブルシューティングを行って問題を解決するまで、繰り返し追加料金が発生する可能性があります。 Intel Granulate オプティマイザーや Intel ベースのインスタンスの移行ツールなどのアナライザー ツールは、クラウド環境が適切に構成されていることを確認するのに役立ちます。詳細については、技術調査研究「Cloud Computing: Why You Should Be Looking Under the Hood」を参照してください。
主要プロバイダーから新しいパブリック クラウド インスタンスが導入され、コストとパフォーマンスが継続的に向上しています。革新的な元カレの一人ampこれは、新しい AWS M7i-flex インスタンスであり、ワークロードが常に完全なリソースの可用性を必要としない場合にコストを削減するように設計されています。インスタンスは、顧客に 95% の割引と引き換えに、40% の時間で完全なパフォーマンスを保証し、残りの 5% の時間で少なくとも 5% のパフォーマンスを保証します。 AWS によると、M7i-flex インスタンスは、以前の M19i インスタンスよりも最大 6% 優れた価格パフォーマンスを提供します。15 詳細については、ブログ「Intel プロセッサーを搭載した最新の Amazon EC2 ファミリーメンバーの紹介 - M7i および M7i-Flex」を参照してください。

顧客コールアウト

クラウド インスタンスを最適化することでコストを削減する機能は、映画の視覚効果を提供する Gunpowder による Google Cloud ベースのレンダリング オペレーションで最大限に発揮されます。同社は、コンピューティング インスタンス時間の短縮により、価格競争が激化する業界での競争力の向上、新しいビジネスの獲得、より強力なブランドの構築に貢献したと考えています。詳細については、お客様の事例「火薬によりデジタル レンダリングの時間とコストが削減される」をご覧ください。

移行パスをガイドします: Dr Migrate

解決
AI ガイドによる自動化によりアプリケーション間の関係を学習し、移行動作を改善します

利点
構造化されたパスを使用して移行から推測を排除し、時間、コスト、リスクを削減します。

• Dr Migrate by LAB3 は、移行評価のための重要なクラウド ツールです。 Dr Migrate は、クラウド移行の簡素化と加速に役立つ AI ガイドのフレームワークを提供します。このツールは、アプリケーション、ワークロード、接続、リソースのニーズを自動的に分析し、ビジネス目標をサポートする包括的な移行計画を作成します。
• 機械学習によるクラウド移行へのこの自動化アプローチは、アプリケーションの相互接続方法を学習し、どのアプリケーションを最初に移行するか、どの古いアプリケーションを削除する必要があるかを特定し、移行作業を調整して TCO を削減します。

駆動効率: 高密度化

解決
高度な機械学習と分析により、クラウド サービス全体で最適なインスタンスの選択を推奨します

利点
インスタンス レベルと購入戦略を最適化して、クラウドのコストを制御します。

Densify の Intel Cloud Optimizer を使用して、既存のクラウド インフラストラクチャを最適化します。ワークロードの最適化を理解するための科学的機械学習アプローチを採用し、適切な規模でコスト効率の高いインフラストラクチャ向けのクラス最高のモデリングを提供します。 Densify はインスタンス レベルの最適化を提供し、AWS、Azure、GCP などの主要な CSP のコスト削減を支援します。

• クラウド、コンテナ、サーバーのリソース使用効率を測定します。
• クラウド インスタンスのコストとパフォーマンスの改善に関する正確な推奨事項を取得します。
• インスタンス レベルを最適化し、購入戦略に同時に対処します。
• クラウド管理スタックへの簡素化された統合により、長期的かつ継続的な最適化が可能になります。

リアルタイム最適化: Intel® Granulate

解決
AI を活用したアプリケーションレベルでの継続的なパフォーマンスの最適化

利点
コードを変更せずに、CPU 使用率、ジョブの完了時間、待ち時間を改善します。

Intel Granulate は、AI と機械学習を使用してサービスのデータ フローと処理パターンをマッピングするため、ランタイム レベルのリソース管理を自動的に最適化できます。同社の自律的最適化サービスは、クラウド ワークロードの 80% の非効率性に対処します。 Intel Granulate はアプリケーションを分析し、実行時にカスタマイズされた一連の継続的最適化をデプロイします。これにより、より小規模なコンピューティング クラスターとインスタンス タイプでのデプロイが可能になり、コストが削減される可能性があります。

• 実装が簡単。コードを変更せずに自動最適化を実装します。セットアップに開発者の介入は必要ありません。
• すでに最適化を行っている場合にも役立ちます。自動スケーリングやその他の最適化手法をすでに採用している場合でも、再構築や再コーディングを行わずにパフォーマンスを向上させることができます。
• 節約額を自動的に見つけます。 Intel Granulate は自動化された継続的な最適化を提供し、介入やメンテナンスを行わずに最高のパフォーマンスを維持します。

Intel Telemetry Collector (ITC) は、Intel Granulate と同時または独立して動作し、どのアプリが最も多くのメモリを使用しているか、リソースの競合が問題になっている場所、および電力を最も多く使用しているアプリを監視および分析できます。詳細については、「クラウド テレメトリ: IT 戦略の推進」を参照してください。

顧客コールアウト
Coralogix は Intel® Granulate™ を使用して、コンピューティング コストを 45% 削減すると同時に、平均ルール処理時間を 30% 削減し、スループットを 15% 向上させ、CPU 使用率を 29% 削減します。 Intel Granulate のリアルタイム継続的最適化により、Coralogix は以前と同じ QoS を提供し続けながら、これらの利点を実現できます。詳細については、ケーススタディ「Coralogix が EKS クラスターのコストを 45 週間で 2% 削減」をご覧ください。

すべての最適化ツールの詳細については、次を参照してください。
「費用をかけずにクラウドを最大限に活用する方法」

はじめる

このセクションでは、開始するためのリソースのリストを提供します。

これらのソリューション プロバイダーを使用して実装する

• デルと協力してください。デルは、Intel テクノロジーを基盤としてパフォーマンスと電力効率を向上させます。tag高度なワークロード向け。
• レノボと連携してください。 ThinkSystem サーバーと ThinkAgile ハイパーコンバージド インフラストラクチャ ソリューションは、イノベーションのための柔軟で強固な基盤を提供します。
• HPE で最新化します。勝利の結果を推進し、目標を達成するtagエッジ向けに設計された柔軟でクラウドスマートなソリューションにより、将来の成長を実現します。
• インテル パートナー ディレクトリ経由で接続します。このエコシステムは、企業に高度な機能を提供するための幅広いソリューションを提供します。

特定のワークロードを最適化する

• Intel と Google Cloud による革新的なコストメリット。スケーラブルなソリューションは、進化するビジネス ニーズの幅広い範囲に対応する魅力的な TCO を提供します。
• Red Hat® Open®Shift® による NLP エネルギーコストの削減。第 5 世代インテル Xeon プロセッサーで最新化すると、Red Hat OpenShift での NLP 推論のパフォーマンスとワットあたりのパフォーマンスの両方が向上します。
• VMware vSAN によるサーバー統合。 vSAN ソフトウェアとともにハードウェアを更新すると、パフォーマンスが向上するため、サーバー フリートのリソース要件が軽減されます。
• Intel と vSAN の最新化。 vSAN を使用してインフラストラクチャを最新化すると、パフォーマンスが向上し、運用効率が向上し、TCO を削減できます。
• インテルと Cloudera データ プラットフォーム。より速く、より簡単なデータ管理と分析により、運用オーバーヘッドが削減され、価値実現までの時間が短縮され、インフラストラクチャ コストの制御が強化されます。
• AWS での Apache Spark のコスト効率。コストを削減しながら意思決定支援システムのパフォーマンスを向上させると、固定予算内でデータからより多くの価値が得られます。
• Azure HCI 上の Microsoft Azure Arc。コンピューティング、ストレージ、ネットワーキングを 1 つのシステムに統合することで、消費電力、スペース要件、冷却コストが削減され、コストの削減に役立ちます。
• Intel Xeon プロセッサ上の Microsoft SQL Server。省電力、大幅に容易な管理、統合されたデータ ガバナンスと管理により、データベース導入の TCO が削減されます。

クラウドの最適化を始めましょう

• Migrate 博士による移行前計画
  • Densify のインテル クラウド オプティマイザー
    自己指導型トレーニングの密度を高めます。クラウド エンジニアとコンテナ ユーザーは、Densify オンライン ヘルプにアクセスできる個別のトレーニング パスを利用できます。
  • リソースライブラリを高密度化します。この厳選されたマテリアルのセットは、環境内で Densify を最大限に活用するのに役立ちます。
• インテル グラニュレート

タイミングとスケーラビリティを微調整する

• インテル Xeon プロセッサー・アドバイザー。システムとインスタンスに合わせて製品とソリューションの推奨事項を調整し、最新の仕様にアクセスして、データセンター ソリューションの TCO と ROI を計算します。
• インテル最適化ハブ。ハードウェア アクセラレータ、ソフトウェア ビルド、オープンソース ライブラリとドライバ、レシピ、ベンチマークなどのテクノロジ構成要素の最適な組み合わせを選択します。コードとしての最適化は、ユースケースとワークロード全体にわたって厳選されたリポジトリで提供されます。
• インテル開発者ゾーン。プログラム、ツール、ドキュメント、トレーニング、テクノロジー、イベントなどを含む開発トピック、リソース、サブスクリプションを探索します。

1. 1 自然言語処理/BERT-Large の測定; 4年以上かかると推定されています。 intel.com/processorclaims の [T7]: 第 5 世代インテル Xeon スケーラブル プロセッサーを参照してください。結果は異なる場合があります。
2. 推定では4年以上かかる。
3. intel.com/processorclaims の [T9]: 第 5 世代インテル Xeon スケーラブル プロセッサーを参照してください。結果は異なる場合があります。
4. intel.com/processorclaims の [T10]: 第 5 世代インテル Xeon スケーラブル プロセッサーを参照してください。結果は異なる場合があります。 5 intel.com/processorclaims の [T11] を参照してください。第 5 世代インテル Xeon スケーラブル プロセッサー。結果は異なる場合があります。 6 [T12] を参照してください。 intel.com/processorclaims: 第 5 世代インテル Xeon スケーラブル プロセッサー。結果は異なる場合があります。 7 intel.com/processorclaims の [T6] を参照してください。第 5 世代インテル Xeon スケーラブル プロセッサー。結果は異なる場合があります。 8 第 5 世代 Xeon メインストリーム ワークロードのパフォーマンス。

• サーバー側の Java SLA
  Intel Xeon 8592+: 1 ノード、2x INTEL(R) XEON(R) PLATINUM 8592+、64 コア、HT オン、ターボ オン、合計メモリ 1024GB (16x64GB DDR5 5600 MT/s [5600 MT/s])、BIOS 3B05.TEL4P1、マイクロコード 0x21000161、2GBASE-T 用イーサネット コントローラー X710 10 個、1T SAMSUNG MZQL1.7T21HCJR-9A00 07 個、Ubuntu 22.04.1 LTS、5.15.0-78 汎用、サーバー側 Java SLA スループット。インテルによるテスト (10/06/23 時点)。 AMD EPYC 9554: 1 ノード、2x AMD EPYC 9554 64 コア プロセッサー、64 コア、HT オン、ターボ オン、合計メモリ 1536GB (24x64GB DDR5 4800 MT/s [4800 MT/s])、BIOS 1.5、マイクロコード 0xa10113e、 2x イーサネット コントローラー 10G X550T、1x 1.7T SAMSUNG MZ1L21T9HCLS-00A07、Ubuntu 22.04.3 LTS、5.15.0-78 汎用、サーバー側 Java SLA スループット。 10 年 24 月 23 日時点での Intel によるテスト。
• NGINX TLS
  Intel Xeon 8592+: 1 ノード、統合された Intel Quick Assist Technology (Intel QAT) を備えた 2x 第 5 世代 Intel Xeon スケーラブル プロセッサ (64 コア)、使用される QAT デバイス = 4 (1 つのアクティブ ソケット)、HT オン、ターボ オフ、SNC オン、1024GB DDR5 メモリ (16×64 GB 5600)、マイクロコード 0x21000161、Ubuntu 22.04.3 LTS、5.15.0-78-generic、1x 1.7T SAMSUNG MZWLJ1T9HBJR-00007、1x Intel® イーサネット ネットワーク アダプター E810-2CQDA2、1x100G、えー、 NGINX Async v0.5.1、OpenSSL 3.1.3、IPP Crypto 2021.8、IPsec MB v 1.4、QAT_Engine v 1.4.0、QAT ドライバー 20.l.1.1..20-00030、TLS 1.3 Webサーバー: ECDHE-X25519-RSA2K、2023 年 9554 月にインテルによってテストされました。 AMD EPYC 1: 2 ノード、第 4 世代 AMD EPYC プロセッサー (64 コア) を 1 基搭載した AMD プラットフォーム、SMT オン、コア パフォーマンス ブースト オフ、NPS1536、合計メモリ 24GB ( 64x5GB DDR4800-0)、マイクロコード 10113xa22.04.3e、Ubuntu 5.15.0 LTS、78-1-generic、1.7x 1T SAMSUNG MZWLJ9T00007HBJR-1、810x インテル® イーサネット ネットワーク アダプター E2-2CQDA1、100x0.5.1GbE、NGINX Async v3.1.3。 1.3、OpenSSL XNUMX、TLSXNUMX Webサーバー: ECDHE-X25519-RSA2K、Intel によって 2023 年 XNUMX 月にテストされました。
• クリックハウス
  Intel Xeon 8592+: 1 ノード、統合された Intel In-Memory Analytics Accelerator (Intel IAA) を備えた 2x 第 5 世代 Intel Xeon スケーラブル プロセッサ 8592+ (64 コア)、使用される IAA デバイスの数 = 4 (1 ソケットがアクティブ)、HT オン、ターボ オン、SNC オフ、合計メモリ 1024GB (16x64GB DDR5-5600)、マイクロコード 0x21000161、2x イーサネット コントローラー 10 ギガビット X540-AT2、1x 1.7T SAMSUNG MZQL21T9HCJR-00A07、Ubuntu 22.04.3 LTS 6.5.0-060500、 1.5.0-汎用、ZSTD v1.3、QPL v4.1.1dev、accel-config-v13、clang21、Clickhouse 4.1dev、Star Schema Benchmark、Query 2023、Intel によって 9554 年 1 月にテストされました。 AMD EPYC 2: 4 ノード、64x を備えた AMD プラットフォーム第 1 世代 AMD EPYC プロセッサ (1024 コア)、SMT オン、コア パフォーマンス ブースト オン、NPS16、合計メモリ 64GB (5x4800GB DDR0-10113)、マイクロコード 2xa10e、550x イーサネット コントローラー 1G X1.7T、21x 9T SAMSUNG MZQL00T07HCJR-22.04.3A6.5.0、Ubuntu 060500 。 1.5.0 LTS、13-21-generic、ZSTD v4.1、clang2023、Clickhouse XNUMXdev、スター スキーマ ベンチマーク、クエリ XNUMX、XNUMX 年 XNUMX 月にインテルによってテストされました。
• ロックスDB
  Intel Xeon 8592+: 1 ノード、2x 第 5 世代 Intel Xeon スケーラブル プロセッサ 8592+ (64 コア)、統合 Intel In-Memory Analytics Accelerator (Intel IAA) 搭載、使用される IAA デバイスの数 = 8 (2 ソケットがアクティブ)、HT オン、ターボ オン、SNC オフ、合計メモリ 1024GB (16x64GB DDR5-5600)、マイクロコード 0x21000161、2x イーサネット コントローラー 10 ギガビット X540-AT2、1x 1.7T SAMSUNG MZQL21T9HCJR-00A07、Ubuntu 22.04.3 LTS 6.5.0-060500、 1.2.0-汎用、QPL v4.0、accel-config-v0.3.0、iaa_compressor プラグイン v1.5.5、ZSTD v10.4.0、gcc 8.3.0、RocksDB v62 トランク (コミット 15fc4f) (db_bench)、インスタンスあたり 64 スレッド、2023 RocksDB インスタンス、9554 年 1 月に Intel によってテストされました。 AMD EPYC 2: 4 ノード、第 64 世代 AMD EPYC プロセッサ (1 コア) を 1024 基搭載した AMD プラットフォーム、SMT オン、コア パフォーマンス ブースト オン、NPS16、合計メモリ 64GB (5x4800GB DDR0-10113) 、マイクロコード 2xa10e、550x イーサネット コントローラー 1G X1.7T、21x 9T SAMSUNG MZQL00T07HCJR-22.04.3A6.5.0、Ubuntu 060500 LTS、1.5.5-10.4.0-generic、ZSTD v8.3.0、gcc 62、RocksDB v15 トランク (コミット) 4fc28f ) (db_bench)、インスタンスあたり 2023 スレッド、XNUMX 個の RocksDB インスタンス、XNUMX 年 XNUMX 月に Intel によってテストされました。
• HammerDB MySQL
  インテル Xeon 8592+: 1 ノード、2x インテル Xeon Platinum 8592+、64 コア、HT オン、ターボ オン、NUMA 2、統合アクセラレーター利用可能 [中古]: DLB 8 [0]、DSA 8 [0]、IAX 8 [ 0]、QAT 8 [0]、合計メモリ 1024GB (16x64GB DDR5 5600 MT/s [5600 MT/s])、BIOS 2.0、マイクロコード 0x21000161、2GBASE-T 用イーサネット コントローラー X710 10 個、1T SAMSUNG MZQL1.7T21HCJR-9A00 07 個、 2x 1.7T SAMSUNG MZWLJ1T9HBJR-00007、Ubuntu 22.04.3 LTS、5.15.0-84-generic、HammerDB Mv4.4、MySQL 8.0.33。インテルによるテスト (10/04/23 時点)。 AMD EPYC 9554: 1 ノード、2x AMD EPYC 9554 64 コア プロセッサー、64 コア、HT オン、ターボ オン、NUMA 2、統合アクセラレーター利用可能 [中古]: DLB 0 [0]、DSA 0 [0]、IAX 0 [0]、QAT 0 [0]、合計メモリ 1536GB (24x64GB DDR5 4800 MT/s [4800 MT/s])、BIOS 1.5、マイクロコード 0xa10113e、2GBASE-T 用イーサネット コントローラー X710 10 個、1T SAMSUNG MZQL1.7T21HCJR-9A00 07 個、2x 1.7T SAMSUNG MZWLJ1T9HBJR-00007、Ubuntu 22.04.3 LTS、5.15.125-0515125-generic、HammerDB v4.4、MySQL 8.0.33。インテルによるテスト (10/05/23 時点)。
• HammerDB Microsoft SQL Server + バックアップ
  • インテル Xeon 8592+: 1 ノード、統合インテル クイック アシスト テクノロジー (インテル QAT) を備えた 2x 第 5 世代インテル Xeon スケーラブル プロセッサー 8592+ (64 コア)、使用される IAA デバイスの数 = 8 (アクティブなソケット 2 つ)、HT オン、ターボオン、SNC オフ、合計メモリ 1024GB (16x64GB DDR5-5600)、マイクロコード 0x21000161、2x イーサネット コントローラー 10 ギガビット X540-AT2、7x 3.5T INTEL SSDPE2KE032T807、QATZip 2.0.W.1.9.0-0008、Microsoft Windows Server Datacenter 2022 、Microsoft SQL Server 2022、SQL Server Management Studio 19.0.1、HammerDB 4.5、Intel によって 2023 年 XNUMX 月にテストされました。
  • AMD EPYC 9554: 1 ノード、第 2 世代 AMD EPYC プロセッサ (4 コア) を 64 基搭載した AMD プラットフォーム、SMT オン、コア パフォーマンス ブースト オン、NPS1、合計メモリ 1536GB (24x64GB DDR5-4800)、マイクロコード 0xa10113e、2x イーサネット コントローラー 10G X550T 、7x 3.5T INTEL SSDPE2KE032T807、Microsoft Windows Server Datacenter 2022、Microsoft SQL Server 2022、SQL Server Management Studio 19.0.1、HammerDB 4.5、2023 年 XNUMX 月に Intel によってテストされました。
  • SPDK 128K QD64 (ラージメディア files) / SPDK 16K QD256 (データベース リクエスト) Intel Xeon 8592+: 1 ノード、統合 Intel データ ストリーミング アクセラレータ (Intel DSA) を備えた 2x 第 5 世代 Intel Xeon スケーラブル プロセッサ (64 コア)、DSA デバイス利用 = 1(1 つのアクティブ ソケット) )、HT オン、ターボ オン、SNC オフ、1024GB DDR5 メモリ (16×64 GB 5600)、マイクロコード 0x21000161、Ubuntu 22.04.3 LTS、5.15.0-78-generic、1x 894.3G Micron 7450、4x 3.84TB Samsung PM1733、1x インテル® イーサネット ネットワーク アダプター E810-2CQDA2、2x100GbE、FIO v3.34、SPDK 22.05、2023 年 XNUMX 月にインテルによってテストされました。
  • AMD EPYC 9554: 1 ノード、第 2 世代 AMD EPYC プロセッサ (4 コア) を 64 基搭載した AMD プラットフォーム、SMT オン、コア パフォーマンス ブースト オン、NPS2、合計メモリ 1536GB (24x64GB DDR5-4800)、マイクロコード 0xa10113e、Ubuntu 22.04.3 LTS 、5.15.0-78-generic、1x 1.7T Samsung PM9A3、4x 3.84TB Samsung PM1733、1x Intel® イーサネット ネットワーク アダプター E810-2CQDA2、2x100GbE、1x 550GBASE-T 用イーサネット接続 X10T、FIO v3.34、SPDK 22.05、 2023 年 XNUMX 月にインテルによってテストされました。
• リンパック
  • Intel Xeon 8592+: 1 ノード 2x Intel Xeon 8592+、HT オン、ターボ オン、SNC2、1024 GB DDR5-5600、ucode 0x21000161、Red Hat Enterprise Linux 8.7、4.18.0-425.10.1.el8_7.x86_64、HPL MKL_v2022.1.0、cmkl:2023.2.0、icc:2023.2.0、impi:2021.10.0 より。 2023 年 XNUMX 月時点でインテルによるテスト。
  • AMD EPYC 9554: 1 ノード、2x AMD EPYC 9554、SMT オン、ターボ オン、CTDP=360W、NPS=4、1536GB DDR5-4800、ucode=0xa101111、Red Hat Enterprise Linux 8.7、カーネル 4.18、AMD 公式バイナリ。 2023 年 XNUMX 月時点でインテルによるテスト。
• NAMD (apoa1_npt_2fs、stmv_npt_2fs のジオメアン)
  • Intel Xeon 8592+: 1 ノード 2x Intel Xeon 8592+、HT オン、ターボ オン、SNC2、1024 GB DDR5-5600、ucode 0x21000161、Red Hat Enterprise Linux 8.7、4.18.0-425.10.1.el8_7.x86_64、NAMD v2.15アルファ、cmkl:2023.2.0
    icc:2023.2.0 tbb:2021.10.0。 2023 年 XNUMX 月時点でインテルによるテスト。
  • AMD EPYC 9554: 1 ノード、2x AMD EPYC 9554、SMT オン、ターボ オン、CTDP=360W、NPS=4、1536GB DDR5-4800、ucode=0xa101111、Red Hat Enterprise Linux 8.7、カーネル 4.18、NAMD v2.15alpha、 cmkl:2023.2.0
    icc:2023.2.0 tbb:2021.10.0。
• LAMMPS (ポリエチレン、DPD、銅、液晶、原子流体、タンパク質、スティリンジャーのジオメアン)Webえー、テルソフ、水)
  • Intel Xeon 8592+: 1 ノード 2x Intel Xeon 8592+、HT オン、ターボ オン、SNC2、1024 GB DDR5-5600、ucode 0x21000161、Red Hat Enterprise Linux 8.7、4.18.0-425.10.1.el8_7.x86_64、LAMMPS v2021-09-29、cmkl:2023.2.0 icc:2023.2.0 tbb:2021.10.0、impi:2021.10.0。 2023 年 XNUMX 月時点でインテルによるテスト。
  • AMD EPYC 9554: 1 ノード、2x AMD EPYC 9554、SMT オン、ターボ オン、CTDP=360W、NPS=4、1536GB DDR5-4800、ucode= 0xa101111、Red Hat Enterprise Linux 8.7、カーネル 4.18、LAMMPS v2021-09- 29、cmkl:2023.2.0
    icc:2023.2.0 tbb:2021.10.0、impi:2021.10.0。 2023 年 XNUMX 月時点でインテルによるテスト。
• FSI カーネル (二項オプションの幾何平均、モンテカルロ、ブラックショールズ)
  • 二項オプション
    • Intel Xeon 8592+: 1 ノード 2x Intel Xeon 8592+、HT オン、ターボ オン、SNC2、1024 GB DDR5-5600、ucode 0x21000161、Red Hat Enterprise Linux 8.7、4.18.0-425.10.1.el8_7.x86_64、二項オプション v1.1、icc:2023.2.0
      tbb:2021.10.0。 2023 年 XNUMX 月時点でインテルによるテスト。
    • AMD EPYC 9554: 1 ノード、2x AMD EPYC 9554、SMT オン、ターボ オン、CTDP=360W、NPS=4、1536GB DDR5-4800、ucode=0xa101111、Red Hat Enterprise Linux 8.7、カーネル 4.18、二項オプション v1.1 、icc:2023.2.0
      tbb:2021.10.0。 2023 年 XNUMX 月時点でインテルによるテスト。
  • モンテカルロ
    • Intel Xeon 8592+: 1 ノード 2x Intel Xeon 8592+、HT オン、ターボ オン、SNC2、1024 GB DDR5-5600、ucode 0x21000161、Red Hat Enterprise Linux 8.7、4.18.0-425.10.1.el8_7.x86_64、Monteカルロ v1.2、cmkl:2023.2.0
      icc:2023.2.0 tbb:2021.10.0。 2023 年 XNUMX 月時点でインテルによるテスト。
    • AMD EPYC 9554: 1 ノード、2x AMD EPYC 9554、SMT オン、ターボ オン、CTDP=360W、NPS=4、1536GB DDR5-4800、ucode=0xa101111、Red Hat Enterprise Linux 8.7、カーネル 4.18、モンテカルロ v1.2 、cmkl:2023.2.0 icc:2023.2.0 tbb:2021.10.0。 2023 年 XNUMX 月時点でインテルによるテスト。
  • ブラック・ショールズ
    • Intel Xeon 8592+: 1 ノード 2x Intel Xeon 8592+、HT オン、ターボ オン、SNC2、1024 GB DDR5-5600、ucode 0x21000161、Red Hat Enterprise Linux 8.7、4.18.0-425.10.1.el8_7.x86_64、ブラックスコールズ v1.4、cmkl:2023.2.0
      icc:2023.2.0 tbb:2021.10.0。 2023 年 XNUMX 月時点でインテルによるテスト。
    • AMD EPYC 9554: 1 ノード、2x AMD EPYC 9554、SMT オン、ターボ オン、CTDP=360W、NPS=4、1536GB DDR5-4800、ucode=0xa101111、Red Hat Enterprise Linux 8.7、カーネル 4.18、Black Scholes v1.4 、cmkl:2023.2.0
      icc:2023.2.0 tbb:2021.10.0。 2023 年 XNUMX 月時点でインテルによるテスト。

1. [T203] を参照してください。 intel.com/processorclaims: 第 5 世代インテル Xeon スケーラブル プロセッサー。結果は異なる場合があります。
2. [T202] を参照してください。 intel.com/processorclaims: 第 5 世代インテル Xeon スケーラブル プロセッサー。結果は異なる場合があります。
3. [T201] を参照してください。 intel.com/processorclaims: 第 5 世代インテル Xeon スケーラブル プロセッサー。結果は異なる場合があります。
4. [T204] を参照してください。 intel.com/processorclaims: 第 5 世代インテル Xeon スケーラブル プロセッサー。結果は異なる場合があります。
5. [T206] を参照してください。 intel.com/processorclaims: 第 5 世代インテル Xeon スケーラブル プロセッサー。結果は異なる場合があります。
6. Evans Data Corp. が実施した世界開発調査、2021 年。
7. https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/4th-gen-intel-xeon-momentum-grows-in-cloud.html#gs.4hpul6.
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ドキュメント / リソース

intel ソリューションの最新化と最適化 [pdf] ユーザーガイド ソリューションの最新化と最適化, ソリューションの最新化と最適化, ソリューションの最適化, ソリューション

参考文献

• ユーザーマニュアル