인텔 현대화 및 최적화 솔루션 사용자 가이드

모든 기업은 최고의 성능을 얻기 위해 노력하는 동시에 컴퓨팅 환경에서 얻는 가치를 극대화해야 합니다. 향상된 성능과 효율성은 성장, 새로운 기회 및 향상된 경쟁력을 지원하며 일상적인 전술적 운영부터 장기적인 전략 지침에 이르기까지 모든 비즈니스의 모든 측면에 중요합니다. 마찬가지로, 사이버 보안을 개선하는 것은 시간, 금전, 평판 침해로 인한 잠재적인 막대한 비용을 방지하기 위한 지속적인 요구 사항입니다. 이러한 목표를 달성하기 위한 기술 비용은 성장의 중요한 원동력이지만 확인하지 않은 채로 두면 수익에 방해가 될 수 있습니다. 인텔은 기업의 비용 절감을 돕기 위해 새로운 기술로 환경을 현대화 및 통합하고 기존 솔루션을 최적화하여 TCO를 줄이는 두 가지 기본 접근 방식을 제공합니다. 두 옵션 중 하나를 살펴보려면 아래 현대화 또는 최적화 아이콘을 선택하세요.

오래된 기술을 현대화하다

많은 경우 3~4년 전의 시스템은 오늘날의 요구 사항을 충족할 수 없습니다. TCO를 포함하여 어떤 기술 제공업체가 최상의 결과를 제공할 수 있는지 고려하는 것도 중요합니다. 최신 Intel 기술로 업그레이드하여 다음을 수행하세요.

인프라를 통합합니다. 더 적은 수의 서버로 동일한 워크로드 용량을 지원하면 더 적은 공간, 전력, 소프트웨어 라이센스 및 기타 지원 리소스를 소비하므로 운영 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

이점을 활용하세요tagAI의 전자. 새로운 시장에 진입하고 수익을 늘리며 경쟁사를 뛰어넘어 혁신을 이루십시오.
사이버 보안을 개선합니다. 시간, 돈, 평판 침해로 인한 비용은 비즈니스에 큰 타격을 줄 수 있으며, 현대 기술에 투자하는 것은 이를 방지하는 현명한 투자입니다.
경쟁력을 향상시킵니다. 현대화를 통해 기업은 새로운 서비스와 경험을 보다 효과적으로 출시하고 새로운 기회에 대비하여 기회 비용을 피할 수 있습니다.
에너지 소비를 줄입니다. 최신 서버는 더 높은 와트당 성능을 제공하여 운영 비용을 낮추고 안정성이 높아 IT 부담을 줄여줍니다.

인텔을 통한 현대화의 5가지 이점

혁신적인 비즈니스 모델과 서비스를 제공하면 비즈니스의 IT 인프라에 대한 수요가 늘어나 원래 제공하려고 설계된 규모를 넘어서는 경우가 많습니다. 새로운 배포 모델을 지원하고, 새로운 목표를 달성하고, 진화하는 애플리케이션 및 워크로드 요구 사항을 충족하려면 가속화된 AI 처리량과 더 많은 코어당 성능을 갖춘 현대화된 인프라가 필요합니다.

돈을 절약하세요

1세대 Intel® Xeon®에서 5세대 Intel Xeon CPU로 업그레이드하여 비교할 수 없는 TCO를 얻으세요.

더 적은 수의 서버 사용

성능 및 TCO 목표를 달성하기 위해 더 적은 수의 5세대 Intel Xeon 프로세서 기반 서버를 배포하여 신규 서버 구매 시 전력과 비용을 절약하십시오.

전력 효율성을 높이세요.

Intel Xeon 프로세서를 사용한 인프라 현대화로 TCO 향상tag이는 오래된 장비를 교체할 때 훨씬 더 중요합니다.

AMD보다 더 나은 성능을 얻으세요.

메인스트림 배포에서 5세대 Xeon은 고객에게 가장 중요한 워크로드의 처리량 및 효율성 측면에서 최고의 경쟁 제품입니다.

5세대 Intel® Xeon® 8592+(64C) vs AMD EPYC 9554(64C)8 높을수록 좋습니다

중요한 앱을 지원하기 위해 인프라를 더 효과적으로 활용하세요.

성능 저하 없이 경쟁업체에 비해 더 나은 비용 절감과 지속 가능성을 달성하세요.

50대의 4세대 AMD EPYC 9554 서버와의 비교

중요한 앱을 지원하기 위해 인프라 활용도 향상

인텔은 업계 전반의 선도적인 소프트웨어 공급업체, 장비 제조업체 및 시스템 통합업체와의 공동 엔지니어링 관계에 막대한 투자를 하고 있습니다. 조기에 지속적으로 활성화하면 널리 사용되는 엔터프라이즈 소프트웨어가 클라우드에서든 온프레미스에서든 최고의 성능과 비용 효율성을 제공할 수 있습니다. 실제로 개발자의 90%가 Intel에서 개발하거나 최적화한 소프트웨어를 사용하고 있습니다.14
소프트웨어 생태계를 위한 인텔 지원의 이점은 현대 기업의 중추인 솔루션의 복잡한 조합을 통해 더욱 복합적으로 나타납니다. VMware vSphere 8.0에 도입된 새로운 Express Storage Architecture(ESA)는 최신 Intel 기술과 함께 VMware vSAN 구현에 대한 세대별 성능 및 대기 시간 개선을 지원합니다. ESA는 향상된 효율성, 확장성 및 성능으로 데이터를 처리하고 저장하는 vSAN의 기능입니다. 자세한 내용은 솔루션 설계 요약 "VMware vSAN 8 및 4세대 Intel Xeon 확장 가능 프로세서로 성능 향상 및 지연 시간 단축"을 읽어보세요.
최근 테스트에서는 4개 노드가 있는 1세대 Intel Xeon 프로세서에서 vSAN ESA를 사용하여 HCIBench 처리량을 7.4개 노드가 있는 10.5세대 Xeon 프로세서의 vSAN OSA(Original Storage Architecture)와 비교했습니다. 결과는 더 낮은 하드웨어, 공간 및 에너지 요구 사항으로 운영 비용을 낮출 수 있을 뿐만 아니라 성능이 1배 이상 향상될 가능성이 있음을 보여주었습니다. 이 작업은 또한 1세대에서 4세대까지 8:7.4의 서버 통합 비율을 예상합니다. 블로그 "비용 절감: VMware vSAN XNUMX을 통한 서버 통합으로 성능을 XNUMX배 이상 향상시키는 방법"에서 자세히 알아보세요.

인프라와 소프트웨어가 오래된 경우 기업은 하이브리드, 프라이빗/퍼블릭 클라우드, 온프레미스 리소스 전반에서 데이터베이스와 분석 워크로드를 안전하게 실행하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 최신 솔루션은 데이터베이스에서 광범위한 워크로드에 대한 최적화를 활용할 수 있습니다. web VDI 및 스토리지 인프라에 서비스를 제공합니다. 모든 유형의 클라우드 배포를 지원하고 온프레미스 데이터를 클라우드 분석과 쉽게 결합합니다. IT는 더 많은 데이터 및 사용자 추가와 같은 일상적인 작업에 대한 운영 효율성과 보안을 강화하여 전체 데이터 자산을 통합된 방식으로 관리할 수 있습니다. 간소화된 구현 및 관리로 초기 비용과 지속적인 비용이 절감됩니다.

고객 콜아웃

Netflix는 비디오 전송 및 추천을 위해 AI 추론을 광범위하게 사용하며, 엔지니어링 데이터, 모델 생성-최적화-튜닝 및 배포 등 전체 엔드투엔드 파이프라인을 위해 인텔의 AI 소프트웨어 제품군과 인텔® 제온® 프로세서를 사용합니다. 프로파일링 및 아키텍처 분석에 대한 Intel과 Netflix의 지속적인 협력은 성능 병목 현상을 극복하는 데 도움이 됩니다. "Netflix의 모든 곳에 AI 배포" 블로그를 읽고 자세히 알아보세요.

AI 배포를 위한 비용 효율적인 고려 사항

AI를 귀하의 환경에 통합하면 발전이 가능해집니다tag민첩성, 혁신, 보안이 중요합니다. 이는 데이터 센터와 클라우드 환경을 변화시키고 운영을 간소화 및 자동화하여 효율성과 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 리소스 사용을 최적화하고 가동 중지 시간을 줄여 비용을 절감하는 동시에 동적으로 확장하여 인프라의 적응성을 높일 수 있습니다.

AI로 클라우드 최적화: Dr Migrate, Densify 및 Intel® Granulate™는 모두 매 순간 비용 효율성을 향상시키는 분석을 위해 AI 모델을 사용합니다.tag클라우드 마이그레이션 여정의 e. 더 알아보기.

Cisco의 AI: 다른 워크로드를 위해 이미 운영 중인 하드웨어를 사용하여 성능과 비용의 균형을 맞춥니다. 개별 장치 대신 내장된 가속기는 에너지 사용, 운영 비용 및 환경 영향을 줄입니다. 더 알아보기.
생성 AI를 비용 효율적으로 배포: 전용 가속기에 투자하지 않고도 Lenovo ThinkSystem 서버를 사용하여 기존 인프라를 확장합니다. 더 알아보기.

고객 콜아웃

법률 회사인 Ropers Majeski는 문서화, 파일링, 시간 관리, 저장 및 정보 검색과 같은 수작업에서 지식 근로자를 해방하기 위해 생성 AI 솔루션을 위해 Intel, Activeloop 및 ZERO Systems와 협력했습니다. 자동화된 솔루션은 작업자 생산성을 18.5% 증가시키는 동시에 정확성도 향상시켜 비용을 절감했습니다. 고객 사례 "Ropers Majeski가 생산성과 정확성을 높입니다."를 읽고 자세히 알아보세요.

기존 기술 최적화

클라우드 인프라로 마이그레이션하여 비용 절감을 추구하는 많은 기업은 목표에 미치지 못합니다. 실제로 그들은 퍼블릭 클라우드 도입으로 인해 실제로 비용이 증가했다는 사실을 발견했습니다. 성능을 최적화하고 클라우드 인스턴스 선택을 조정하는 것은 클라우드 도입을 통해 TCO 절감 잠재력을 최대한 실현하는 데 있어 중요한 구성 요소입니다.

클라우드로 이동하면 비용을 절약하거나 비용이 발생할 수 있습니다.

클라우드가 더 비싸 보이는 이유는 무엇입니까?

개발자의 과잉 프로비저닝

구름 밀도가 낮음
켜지지 않거나, 최적화되거나 조정되지 않은 기능을 갖춘 하드웨어에 대한 비용 지불
필요한 것보다 더 많은 코어 구매

워크로드가 생각보다 오래된 하드웨어에 있을 수 있습니다.
비용을 지불하는 모든 컴퓨팅 리소스를 활용하지 않음
해당 애플리케이션에 할당할 리소스가 무엇인지 알지 못한 채 클라우드에 앱 배포

이미 사용하고 있는 것을 최적화하세요

저렴한 인스턴스는 실제로 비쌀 수 있습니다.

어떤 퍼블릭 클라우드 제공업체를 사용하든 수백 가지 인스턴스 유형 중에서 선택할 수 있습니다. 고객이 이러한 복잡성을 해결하는 방법으로 CSP의 자동화된 권장 사항에 의존하는 것이 일반적입니다. 이러한 추천 시스템은 일반적으로 훌륭하고 일반화된 제안을 제공하지만 가능한 가장 비용 최적화된 접근 방식을 제공하는 데는 부족할 수 있습니다.
실제로 인스턴스 유형 선택은 클라우드 기술이 비용 이점을 제공하는지, 아니면 책임이 되는지 여부의 핵심입니다. 성능이 뛰어난 인스턴스를 사용하면 더 작거나 적은 수의 인스턴스를 배포하여 임대 비용과 라이선스 비용을 줄일 수 있습니다.

자동이든 수동이든 모든 인스턴스 추천에서 중요한 고려 사항 중 하나는 대부분이 선택한 인스턴스에 대한 최적의 설정을 찾는 데 도움이 되지 않는다는 것입니다. 잘못 구성된 클라우드 환경으로 인해 문제를 해결할 수 있을 때까지 반복적으로 추가 비용이 발생할 수 있습니다. Intel 기반 인스턴스용 Intel Granulate 최적화 프로그램 및 마이그레이션 도구와 같은 분석 도구는 클라우드 환경이 올바르게 구성되었는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자세한 내용은 기술 연구 조사인 "클라우드 컴퓨팅: 내부를 살펴봐야 하는 이유"를 읽어보세요.
주요 제공업체에서 새로운 퍼블릭 클라우드 인스턴스를 도입함에 따라 지속적인 비용 및 성능 개선이 이루어지고 있습니다. 하나의 혁신적인 전직ample는 워크로드에서 항상 전체 리소스 가용성이 필요하지 않은 경우 비용 절감을 제공하도록 설계된 새로운 AWS M7i-flex 인스턴스입니다. 인스턴스는 고객에게 95% 할인을 제공하는 대가로 40%의 시간 동안 전체 성능을 보장하고 나머지 5%의 시간 동안 최소 5%의 성능을 보장합니다. AWS에 따르면 M7i-flex 인스턴스는 이전 M19i 인스턴스보다 최대 6% 향상된 가격 대비 성능을 제공합니다.15 자세한 내용은 블로그 "인텔 프로세서를 탑재한 최신 Amazon EC2 제품군 구성원 - M7i 및 M7i-Flex를 만나보세요"를 참조하십시오.

고객 콜아웃

클라우드 인스턴스를 최적화하여 비용을 절감하는 능력은 영화 시각 효과 제공업체인 Gunpowder의 Google Cloud 기반 렌더링 작업에서 전면적으로 드러납니다. 회사는 가격 전쟁이 치열할 수 있는 업계에서 경쟁력을 높이고, 새로운 비즈니스를 시작하고, 더욱 강력한 브랜드를 구축하는 데 도움이 되는 컴퓨팅 인스턴스 시간 단축을 인정합니다. 고객 사례 "화약으로 디지털 렌더링 시간과 비용 절감"을 읽고 자세히 알아보세요.

마이그레이션 경로 안내: Dr Migrate

해결책
AI 기반 자동화는 애플리케이션 간의 관계를 학습하여 마이그레이션 동작을 개선합니다.

혜택
시간, 비용, 위험을 줄일 수 있는 구조화된 경로를 통해 마이그레이션에서 추측을 배제하세요.

Dr Migrate by LAB3는 마이그레이션 평가를 위한 중요한 클라우드 도구입니다. Dr Migrate는 클라우드 마이그레이션을 단순화하고 가속화하는 데 도움이 되는 AI 기반 프레임워크를 제공합니다. 이 도구는 비즈니스 목표를 지원하는 포괄적인 마이그레이션 계획을 개발하기 위해 애플리케이션, 작업 부하, 연결 및 리소스 요구 사항을 자동으로 분석합니다.
기계 학습을 기반으로 하는 클라우드 마이그레이션에 대한 이 자동화된 접근 방식은 애플리케이션이 어떻게 상호 연결되는지 학습하고 먼저 마이그레이션할 애플리케이션과 제거해야 하는 오래된 앱을 식별하여 TCO를 낮추는 데 도움이 되도록 마이그레이션 노력을 조정합니다.

드라이브 효율성: 치밀화

해결책
클라우드 서비스 전반에 걸쳐 최적의 인스턴스 선택을 권장하는 고급 기계 학습 및 분석

혜택
인스턴스 수준 및 구매 전략을 최적화하여 클라우드 비용 제어에 도움

Densify의 Intel Cloud Optimizer로 기존 클라우드 인프라를 최적화하십시오. 워크로드 최적화를 이해하기 위한 과학적인 기계 학습 접근 방식을 사용하여 적절한 규모의 비용 효율적인 인프라를 위한 동급 최고의 모델링을 제공합니다. Densify는 AWS, Azure, GCP를 포함한 주요 CSP에서 비용을 절감하는 데 도움이 되는 인스턴스 수준 최적화를 제공합니다.

클라우드, 컨테이너 및 서버 리소스 활용도의 효율성을 측정합니다.

클라우드 인스턴스 비용 및 성능 개선에 대한 정확한 권장 사항을 얻으십시오.
인스턴스 수준을 최적화하고 구매 전략을 동시에 해결하세요.
클라우드 관리 스택에 대한 단순화된 통합을 통해 장기적이고 지속적인 최적화를 지원합니다.

실시간 최적화: Intel® Granulate

해결책
애플리케이션 수준에서 AI 기반의 지속적인 성능 최적화

혜택
코드 변경 없이 CPU 활용도, 작업 완료 시간 및 대기 시간을 개선합니다.

Intel Granulate는 AI와 기계 학습을 사용하여 서비스의 데이터 흐름과 처리 패턴을 매핑하므로 런타임 수준 리소스 관리를 자동으로 최적화할 수 있습니다. 자율 최적화 서비스는 클라우드 워크로드의 80%에서 비효율성을 해결합니다. Intel Granulate는 애플리케이션을 분석하고 런타임 시 맞춤형 연속 최적화 세트를 배포합니다. 이를 통해 더 작은 컴퓨팅 클러스터 및 인스턴스 유형에 배포할 수 있어 잠재적으로 비용이 절감됩니다.

구현하기 쉽습니다. 코드를 변경하지 않고도 자동화된 최적화를 구현하세요. 설정하는 데 개발자 개입이 필요하지 않습니다.
이미 최적화하고 있는 경우에도 도움이 됩니다. 이미 자동 크기 조정이나 기타 최적화 방법을 사용했더라도 재설계나 재코딩 없이 성능을 개선할 수 있습니다.
자동으로 절감액을 찾아보세요. Intel Granulate는 개입이나 유지 관리 없이 최고의 성능을 유지하기 위해 자동화되고 지속적인 최적화를 제공합니다.

Intel Telemetry Collector(ITC)는 Intel Granulate와 함께 또는 독립적으로 작동하여 어떤 앱이 가장 많은 메모리를 사용하고 있는지, 리소스 경합이 문제가 되는 곳, 가장 많은 전력을 사용하는 곳을 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 자세한 내용은 "클라우드 원격 측정: IT 전략 발전"을 읽어보세요.

고객 콜아웃
Coralogix는 Intel® Granulate™를 사용하여 컴퓨팅 비용을 45% 절감하는 동시에 평균 규칙 처리 시간을 30% 단축하고 처리량을 15% 늘리며 CPU 사용률을 29% 줄입니다. Intel Granulate 실시간 연속 최적화를 통해 Coralogix는 이전과 동일한 QoS를 계속 제공하면서 이러한 이점을 제공할 수 있습니다. 사례 연구 "Coralogix는 45주 만에 EKS 클러스터 비용을 2% 절감합니다."를 읽고 자세히 알아보세요.

모든 최적화 도구에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
“비용 없이 클라우드를 최대한 활용하는 방법.”

시작하기

이 섹션에서는 시작하는 데 도움이 되는 리소스 목록을 제공합니다.

다음 솔루션 제공업체를 통해 구현

Dell과 협력하세요. Dell은 Intel 기술을 기반으로 향상된 성능과 전력 효율성을 제공합니다.tag고급 워크로드용입니다.
레노버와 함께하세요. ThinkSystem 서버와 ThinkAgile 하이퍼컨버지드 인프라 솔루션은 혁신을 위한 유연하고 견고한 기반을 제공합니다.
HPE로 현대화하세요. 성공적인 결과를 이끌어내고 목표를 설정하세요tage 엣지용으로 설계된 유연한 클라우드 스마트 솔루션을 통해 미래 성장을 도모합니다.

인텔 파트너 디렉토리를 통해 연결하십시오. 이 에코시스템은 기업에 고급 기능을 제공하는 광범위한 솔루션을 제공합니다.

특정 워크로드 최적화

Intel과 Google Cloud를 통한 혁신적인 비용 이점 확장 가능한 솔루션은 가장 광범위하게 진화하는 비즈니스 요구에 맞는 강력한 TCO를 제공합니다.

Red Hat® Open®Shift®를 통한 NLP 에너지 비용 절감. 5세대 Intel Xeon 프로세서로 현대화하면 Red Hat OpenShift에서 NLP 추론을 위한 성능과 와트당 성능이 모두 향상될 수 있습니다.
VMware vSAN을 통한 서버 통합. vSAN 소프트웨어와 함께 하드웨어를 업데이트하면 성능이 향상되므로 서버 제품군에 대한 리소스 요구 사항이 줄어듭니다.
Intel 및 vSAN 현대화. vSAN을 통해 인프라를 현대화하면 성능 개선 및 운영 효율성 향상을 통해 TCO를 낮추는 데 도움이 될 수 있습니다.

Intel과 Cloudera 데이터 플랫폼. 더 빠르고 쉬운 데이터 관리 및 분석은 운영 오버헤드를 줄이고 가치 실현 시간을 가속화하며 인프라 비용에 대한 통제력을 높입니다.
AWS의 Apache Spark 비용 효율성. 비용을 낮추는 동시에 의사결정 지원 시스템의 성능을 높이면 고정된 예산 내에서 데이터로부터 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다.
Azure HCI의 Microsoft Azure Arc. 단일 시스템에 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹을 결합하면 전력 소비, 공간 요구 사항 및 냉각 비용을 낮추어 비용을 절감할 수 있습니다.

Intel Xeon 프로세서 기반의 Microsoft SQL Server. 절전, 대폭 간편한 관리, 통합된 데이터 거버넌스 및 관리를 통해 데이터베이스 배포에 대한 TCO가 절감됩니다.

클라우드 최적화 시작하기

Dr Migrate를 통한 사전 마이그레이션 계획
- Densify의 Intel Cloud Optimizer
  자기 주도식 훈련을 밀도화합니다. Densify 온라인 도움말에 대한 액세스와 함께 클라우드 엔지니어 및 컨테이너 사용자를 위한 별도의 교육 경로가 제공됩니다.
- 리소스 라이브러리를 밀도화합니다. 이 선별된 자료 세트는 귀하의 환경에서 Densify를 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.
인텔 과립

타이밍 및 확장성 미세 조정

인텔 제온 프로세서 어드바이저. 시스템 및 인스턴스에 대한 제품 및 솔루션 권장 사항을 맞춤화하고, 최신 사양에 액세스하고, 데이터 센터 솔루션에 대한 TCO 및 ROI를 계산합니다.
인텔 최적화 허브. 하드웨어 가속기, 소프트웨어 빌드, 오픈 소스 라이브러리 및 드라이버, 레시피 및 벤치마크와 같은 기술 빌딩 블록의 최상의 조합을 선택하십시오. 코드로서의 최적화는 사용 사례와 워크로드 전반에 걸쳐 선별된 저장소에서 제공됩니다.

인텔 개발자 존. 프로그램, 도구, 문서, 교육, 기술, 이벤트 등을 포함한 개발 주제, 리소스 및 구독을 살펴보세요.

1 자연어 처리/BERT-Large에 대한 측정; 4년 이상으로 추정된다. intel.com/processorclaims의 [T7]: 5세대 Intel Xeon Scalable 프로세서를 참조하십시오. 결과는 다를 수 있습니다.
4년 이상으로 추정됩니다.

intel.com/processorclaims의 [T9]: 5세대 Intel Xeon Scalable 프로세서를 참조하십시오. 결과는 다를 수 있습니다.
intel.com/processorclaims의 [T10]: 5세대 Intel Xeon 확장 가능 프로세서를 참조하십시오. 결과는 다를 수 있습니다. 5 intel.com/processorclaims의 [T11]: 5세대 Intel Xeon Scalable 프로세서를 참조하십시오. 결과는 다를 수 있습니다. 6 [T12]를 참조하세요. intel.com/processorclaims: 5세대 Intel Xeon Scalable 프로세서. 결과는 다를 수 있습니다. 7 intel.com/processorclaims의 [T6]: 5세대 Intel Xeon Scalable 프로세서를 참조하십시오. 결과는 다를 수 있습니다. 8 5세대 Xeon 메인스트림 워크로드 성능.

서버측 Java SLA
Intel Xeon 8592+: 1노드, 2x INTEL(R) XEON(R) PLATINUM 8592+, 64개 코어, HT 켜짐, 터보 켜짐, 총 메모리 1024GB(16x64GB DDR5 5600MT/s [5600MT/s]), BIOS 3B05.TEL4P1, 마이크로코드 0x21000161, 2GBASE-T용 이더넷 컨트롤러 X710 10개, 1T SAMSUNG MZQL1.7T21HCJR-9A00 07개, Ubuntu 22.04.1 LTS, 5.15.0-78-일반, 서버측 Java SLA 처리량. 10년 06월 23일자로 Intel에서 테스트했습니다. AMD EPYC 9554: 1노드, 2x AMD EPYC 9554 64코어 프로세서, 64코어, HT 켜짐, 터보 켜짐, 총 메모리 1536GB(24x64GB DDR5 4800MT/s[4800MT/s]), BIOS 1.5, 마이크로코드 0xa10113e, 2x 이더넷 컨트롤러 10G X550T, 1x 1.7T SAMSUNG MZ1L21T9HCLS-00A07, Ubuntu 22.04.3 LTS, 5.15.0-78-generic, 서버 측 Java SLA 처리량. 10년 24월 23일자로 Intel에서 테스트했습니다.

엔진X TLS
Intel Xeon 8592+: 1노드, Intel QAT(Intel Quick Assist Technology)가 통합된 2세대 Intel Xeon 확장 가능 프로세서(5코어) 64개, 활용된 QAT 장치=4(액티브 소켓 1개), HT 켜짐, 터보 꺼짐, SNC 켜짐 , 1024GB DDR5 메모리(16×64GB 5600), 마이크로코드 0x21000161, Ubuntu 22.04.3 LTS, 5.15.0-78-generic, 1x 1.7T SAMSUNG MZWLJ1T9HBJR-00007, 1x Intel® 이더넷 네트워크 어댑터 E810-2CQDA2, , NGINX 비동기 v1, OpenSSL 100, IPP 암호화 0.5.1, IPsec MB v 3.1.3, QAT_Engine v 2021.8, QAT 드라이버 1.4.l.1.4.0..20-1.1, TLS 20 Web서버: ECDHE-X25519-RSA2K, 2023년 9554월 Intel에서 테스트함. AMD EPYC 1: 2노드, AMD 플랫폼, 4x 64세대 AMD EPYC 프로세서(1코어), SMT 켜짐, 코어 성능 부스트 꺼짐, NPS1536, 총 메모리 24GB( 64x5GB DDR4800-0), 마이크로코드 10113xa22.04.3e, Ubuntu 5.15.0 LTS, 78-1-generic, 1.7x 1T SAMSUNG MZWLJ9T00007HBJR-1, 810x Intel® 이더넷 네트워크 어댑터 E2-2CQDA1, 100x0.5.1GbE, NGINX Async v3.1.3 .1.3, 오픈SSL XNUMX, TLS XNUMX Web서버: ECDHE-X25519-RSA2K, 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트함.
클릭하우스
Intel Xeon 8592+: 1노드, 2x 5세대 Intel Xeon 확장 가능 프로세서 8592+(64개 코어), 통합 Intel In-Memory Analytics Accelerator(Intel IAA) 포함, 활용된 IAA 장치 수=4(활성 소켓 1개), HT 켜짐 , 터보 켜짐, SNC 꺼짐, 총 메모리 1024GB(16x64GB DDR5-5600), 마이크로코드 0x21000161, 2x 이더넷 컨트롤러 10기가비트 X540-AT2, 1x 1.7T SAMSUNG MZQL21T9HCJR-00A07, Ubuntu 22.04.3 LTS, 6.5.0-060500- 일반, ZSTD v1.5.0, QPL v1.3dev, accel-config-v4.1.1, clang13, Clickhouse 21dev, Star Schema Benchmark, Query 4.1, Intel에서 2023년 9554월 테스트함. AMD EPYC 1: 2노드, 4x AMD 플랫폼 64세대 AMD EPYC 프로세서(1코어), SMT 켜짐, 코어 성능 향상 켜짐, NPS1024, 총 메모리 16GB(64x5GB DDR4800-0), 마이크로코드 10113xa2e, 10x 이더넷 컨트롤러 550G X1T, 1.7x 21T SAMSUNG MZQL9T00HCJR-07A22.04.3, Ubuntu 6.5.0. 060500 LTS, 1.5.0-13-generic, ZSTD v21, clang4.1, Clickhouse 2023dev, Star Schema Benchmark, Query XNUMX, XNUMX년 XNUMX월 Intel에서 테스트함.
록스DB
Intel Xeon 8592+: 1노드, 2x 5세대 Intel Xeon 확장 가능 프로세서 8592+(64개 코어), 통합 Intel In-Memory Analytics Accelerator(Intel IAA) 포함, 활용된 IAA 장치 수=8(활성 소켓 2개), HT 켜짐 , 터보 켜짐, SNC 꺼짐, 총 메모리 1024GB(16x64GB DDR5-5600), 마이크로코드 0x21000161, 2x 이더넷 컨트롤러 10기가비트 X540-AT2, 1x 1.7T SAMSUNG MZQL21T9HCJR-00A07, Ubuntu 22.04.3 LTS, 6.5.0-060500- 일반, QPL v1.2.0, accel-config-v4.0, iaa_compressor 플러그인 v0.3.0, ZSTD v1.5.5, gcc 10.4.0, RocksDB v8.3.0 트렁크(커밋 62fc15f)(db_bench), 인스턴스당 스레드 4개, 64 RocksDB 인스턴스, 2023년 9554월 Intel에서 테스트함. AMD EPYC 1: 2노드, AMD 플랫폼, 4x 64세대 AMD EPYC 프로세서(1코어), SMT 켜짐, 코어 성능 향상 켜짐, NPS1024, 총 메모리 16GB(64x5GB DDR4800-0) , 마이크로코드 10113xa2e, 10x 이더넷 컨트롤러 550G X1T, 1.7x 21T SAMSUNG MZQL9T00HCJR-07A22.04.3, Ubuntu 6.5.0 LTS, 060500-1.5.5-generic, ZSTD v10.4.0, gcc 8.3.0, RocksDB v62 트렁크(커밋 15 4fc28f ) (db_bench), 인스턴스당 스레드 2023개, RocksDB 인스턴스 XNUMX개, XNUMX년 XNUMX월 Intel에서 테스트함.

해머DB MySQL
Intel Xeon 8592+: 1노드, 2x Intel Xeon Platinum 8592+, 64개 코어, HT 켜짐, 터보 켜짐, NUMA 2, 통합 가속기 사용 가능 [중고]: DLB 8 [0], DSA 8 [0], IAX 8 [ 0], QAT 8 [0], 총 메모리 1024GB(16x64GB DDR5 5600MT/s [5600MT/s]), BIOS 2.0, 마이크로코드 0x21000161, 2x 710GBASE-T용 이더넷 컨트롤러 X10, 1x 1.7T SAMSUNG MZQL21T9HCJR-00A07, 2x 1.7T SAMSUNG MZWLJ1T9HBJR-00007, Ubuntu 22.04.3 LTS, 5.15.0-84-generic, HammerDB Mv4.4, MySQL 8.0.33. Intel에서 10년 04월 23일자로 테스트했습니다. AMD EPYC 9554: 1노드, 2x AMD EPYC 9554 64코어 프로세서, 64코어, HT 켜짐, 터보 켜짐, NUMA 2, 통합 가속기 사용 가능 [중고]: DLB 0 [0], DSA 0 [0], IAX 0 [0], QAT 0 [0], 총 메모리 1536GB(24x64GB DDR5 4800MT/s [4800MT/s]), BIOS 1.5, 마이크로코드 0xa10113e, 2x 710GBASE-T용 이더넷 컨트롤러 X10, 1x 1.7T SAMSUNG MZQL21T9HCJR-00A07 , 2x 1.7T SAMSUNG MZWLJ1T9HBJR-00007, Ubuntu 22.04.3 LTS, 5.15.125-0515125-generic, HammerDB v4.4, MySQL 8.0.33. 10년 05월 23일자로 Intel에서 테스트했습니다.
HammerDB Microsoft SQL Server + 백업
- Intel Xeon 8592+: 1노드, 2x 5세대 Intel Xeon 확장 가능 프로세서 8592+(Intel QAT)가 통합되어 있으며(코어 64개), 활용된 IAA 장치 수=8(활성 소켓 2개), HT 켜짐, 터보 켜기, SNC 끄기, 총 메모리 1024GB(16x64GB DDR5-5600), 마이크로코드 0x21000161, 2x 이더넷 컨트롤러 10기가비트 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, 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트함.
- AMD EPYC 9554: 1노드, AMD 플랫폼(2x 4세대 AMD EPYC 프로세서(64코어)), SMT 켜짐, 코어 성능 향상 켜짐, NPS1, 총 메모리 1536GB(24x64GB DDR5-4800), 마이크로코드 0xa10113e, 2x 이더넷 컨트롤러 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, 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트함.
- SPDK 128K QD64(대형 미디어 files) / SPDK 16K QD256(데이터베이스 요청) Intel Xeon 8592+: 1노드, 2x 5세대 Intel Xeon 확장 가능 프로세서(64코어), 통합 Intel Data Streaming Accelerator(Intel DSA), 활용된 DSA 장치=1(활성 소켓 1개) ), HT 켜기, 터보 켜기, SNC 끄기, 1024GB DDR5 메모리(16×64GB 5600), 마이크로코드 0x21000161, Ubuntu 22.04.3 LTS, 5.15.0-78-generic, 1x 894.3G Micron 7450, 4x 3.84TB Samsung PM1733, 1x 인텔® 이더넷 네트워크 어댑터 E810-2CQDA2, 2x100GbE, FIO v3.34, SPDK 22.05, 2023년 XNUMX월 인텔에서 테스트함.
- AMD EPYC 9554: 1노드, AMD 플랫폼, 2x 4세대 AMD EPYC 프로세서(64코어), SMT 켜짐, 코어 성능 향상 켜짐, NPS2, 총 메모리 1536GB(24x64GB DDR5-4800), 마이크로코드 0xa10113e, Ubuntu 22.04.3 LTS , 5.15.0-78-일반, 1x 1.7T Samsung PM9A3, 4x 3.84TB Samsung PM1733, 1x Intel® 이더넷 네트워크 어댑터 E810-2CQDA2, 2x100GbE, 1x 이더넷 연결 X550T(10GBASE-T용), FIO v3.34, SPDK 22.05, 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트했습니다.

린팩
- Intel Xeon 8592+: 1노드 2x Intel Xeon 8592+, HT 켜짐, 터보 켜짐, SNC2, 1024GB 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:2021.10.0에서. 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트했습니다.
- AMD EPYC 9554: 1노드, 2x AMD EPYC 9554, SMT 켜짐, 터보 켜짐, CTDP=360W, NPS=4, 1536GB DDR5-4800, ucode=0xa101111, Red Hat Enterprise Linux 8.7, 커널 4.18, AMD 공식 바이너리. 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트한 결과입니다.

NAMD(apoa1_npt_2fs, stmv_npt_2fs의 기하평균)
- Intel Xeon 8592+: 1노드 2x Intel Xeon 8592+, HT 켜짐, 터보 켜짐, SNC2, 1024GB DDR5-5600, ucode 0x21000161, Red Hat Enterprise Linux 8.7, 4.18.0-425.10.1.el8_7.x86_64, NAMD v2.15alpha, cmkl:2023.2.0
  ICC:2023.2.0tbb:2021.10.0. 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트했습니다.
- AMD EPYC 9554: 1노드, 2x AMD EPYC 9554, SMT 켜짐, 터보 켜짐, CTDP=360W, NPS=4, 1536GB DDR5-4800, ucode=0xa101111, Red Hat Enterprise Linux 8.7, 커널 4.18, NAMD v2.15alpha, cmkl:2023.2.0
  ICC:2023.2.0 tbb:2021.10.0.

LAMMPS(폴리에틸렌, DPD, 구리, 액정, 원자유체, 단백질, 스틸링거의 기하 평균-Web어,테르소프, 물)
- Intel Xeon 8592+: 1노드 2x Intel Xeon 8592+, HT 켜짐, 터보 켜짐, SNC2, 1024GB 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. 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트했습니다.
- AMD EPYC 9554: 1노드, 2x AMD EPYC 9554, SMT 켜짐, 터보 켜짐, CTDP=360W, NPS=4, 1536GB DDR5-4800, ucode= 0xa101111, Red Hat Enterprise Linux 8.7, 커널 4.18, LAMMPS v2021-09- 29, cmkl:2023.2.0
  icc:2023.2.0 tbb:2021.10.0, impi:2021.10.0. 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트한 결과입니다.

FSI 커널(이항 옵션의 기하학, 몬테 카를로, 블랙숄즈)
- 이항 옵션
  - Intel Xeon 8592+: 1노드 2x Intel Xeon 8592+, HT on, Turbo on, SNC2, 1024GB DDR5-5600, ucode 0x21000161, Red Hat Enterprise Linux 8.7, 4.18.0-425.10.1.el8_7.x86_64, Binomial 옵션 v1.1, icc:2023.2.0
    tbb:2021.10.0. 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트했습니다.
  - AMD EPYC 9554: 1노드, 2x AMD EPYC 9554, SMT 켜짐, 터보 켜짐, CTDP=360W, NPS=4, 1536GB DDR5-4800, ucode=0xa101111, Red Hat Enterprise Linux 8.7, 커널 4.18, 이항 옵션 v1.1 , ICC:2023.2.0
    tbb:2021.10.0. 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트한 결과입니다.
- 몬테카를로
  - Intel Xeon 8592+: 1노드 2x Intel Xeon 8592+, HT 켜짐, 터보 켜짐, SNC2, 1024GB DDR5-5600, ucode 0x21000161, Red Hat Enterprise Linux 8.7, 4.18.0-425.10.1.el8_7.x86_64, Monte 카를로 v1.2, cmkl:2023.2.0
    ICC:2023.2.0tbb:2021.10.0. 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트했습니다.
  - AMD EPYC 9554: 1노드, 2x AMD EPYC 9554, SMT 켜짐, 터보 켜짐, CTDP=360W, NPS=4, 1536GB DDR5-4800, ucode=0xa101111, Red Hat Enterprise Linux 8.7, 커널 4.18, Monte Carlo v1.2 , cmkl:2023.2.0 icc:2023.2.0 tbb:2021.10.0. 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트했습니다.
- 블랙-숄스
  - Intel Xeon 8592+: 1노드 2x Intel Xeon 8592+, HT 켜짐, 터보 켜짐, SNC2, 1024GB DDR5-5600, ucode 0x21000161, Red Hat Enterprise Linux 8.7, 4.18.0-425.10.1.el8_7.x86_64, 검정 스콜스 v1.4, cmkl:2023.2.0
    ICC:2023.2.0tbb:2021.10.0. 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트했습니다.
  - AMD EPYC 9554: 1노드, 2x AMD EPYC 9554, SMT 켜짐, 터보 켜짐, CTDP=360W, NPS=4, 1536GB DDR5-4800, ucode=0xa101111, Red Hat Enterprise Linux 8.7, 커널 4.18, Black Scholes v1.4 , cmkl:2023.2.0
    ICC:2023.2.0tbb:2021.10.0. 2023년 XNUMX월 Intel에서 테스트한 결과입니다.

[T203]을 참조하세요. intel.com/processorclaims: 5세대 Intel Xeon Scalable 프로세서. 결과는 다를 수 있습니다.
[T202]을 참조하세요. intel.com/processorclaims: 5세대 Intel Xeon Scalable 프로세서. 결과는 다를 수 있습니다.
[T201]을 참조하세요. intel.com/processorclaims: 5세대 Intel Xeon Scalable 프로세서. 결과는 다를 수 있습니다.
[T204]을 참조하세요. intel.com/processorclaims: 5세대 Intel Xeon Scalable 프로세서. 결과는 다를 수 있습니다.
[T206]을 참조하세요. intel.com/processorclaims: 5세대 Intel Xeon Scalable 프로세서. 결과는 다를 수 있습니다.
Evans Data Corp.에서 실시한 글로벌 개발 설문조사, 2021.
https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/4th-gen-intel-xeon-momentum-grows-in-cloud.html#gs.4hpul6.
성능은 용도, 구성 및 기타 요인에 따라 다릅니다. 성과 지수 사이트에서 자세히 알아보세요.
성능 결과는 구성에 표시된 날짜의 테스트를 기반으로 하며 공개적으로 사용 가능한 모든 업데이트를 반영하지 않을 수도 있습니다. 구성 세부정보는 백업을 참조하세요. 어떤 제품이나 구성 요소도 절대적으로 안전할 수는 없습니다. 비용과 결과는 다를 수 있습니다. 인텔은 제3자 데이터를 통제하거나 감사하지 않습니다. 정확성을 평가하려면 다른 출처를 참조해야 합니다. 인텔 기술에는 지원되는 하드웨어, 소프트웨어 또는 서비스 활성화가 필요할 수 있습니다. © 인텔사. 인텔, 인텔 로고 및 기타 인텔 마크는 인텔사 또는 그 자회사의 상표입니다. 다른 이름과 브랜드는 다른 사람의 자산으로 주장될 수 있습니다.
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