Intel® Cloud-Computing

Transformation der IT für eine hypervernetzte Welt

Eine Hybrid-Cloud, die auf einer verlässlichen Intel-Plattform aufbaut, bietet Ihrem Unternehmen die notwendige Stärke, Agilität und Skalierbarkeit für Aufgaben und Anwendungen mit hohen Anforderungen.

Ihre Daten und die Intel-Architektur: Hybrid-Cloud

Übernehmen Sie die Kontrolle, erreichen Sie die Flexibilität und Skalierbarkeit, die Ihr Unternehmen benötigt – mit einem Multi-Cloud-Ansatz auf einer vertrauenswürdigen Intel-Plattform. Hier erfahren Sie, wie Sie Multi-Cloud-Umgebungen für sich arbeiten lassen können.

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Nutzen Sie Ihre Investitionen in die Cloud optimal

Intel® Technik bietet Ihnen das Verhältnis aus herausragender Leistung und Mehrwert, das Sie brauchen. Wichtige, datenintensive Workloads wie Datenbanken, High-Performance-Computing (HPC) und Websites sind auf Clouds mit Intel® Architektur leistungsfähiger – zu geringeren Gesamtbetriebskosten.¹ ² ³ ⁴ ⁵

Bis zu 2,84-mal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bei Datenbank-Workloads, einschließlich HammerDB PostgreSQL* und MongoDB*.¹

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Bis zu 4,15-mal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis auf Hochleistungs-LINPACK* und LAMMPS*.²

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Besseres Preis-Leistungs-Verhältnis auf serverseitigem Java und 1,74-mal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis auf WordPress PHP/HHVM.³

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Bis zu 2,25-mal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bei Speicherbandbreiten-Anwendungen.⁴

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Intel® Select Solutions bieten bewährte Performance auf verifizierter Infrastruktur. Erfahren Sie in diesem Solution Brief, wie sie diese Vorteile optimal für Ihre Unternehmen nutzen können.

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Erfahren Sie mit diesem Leitfaden, wie Sie Cloud-Architekturen und –Dienste für Ihre geschäftlichen und technischen Anforderungen nutzen können.

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Veraltete Anwendungen, Architekturen und Geschäftsprozesse beanspruchen in Unternehmen einen Großteil der IT-Ressourcen. Mit einem einzigartigen Ansatz bietet Intel® eine umfassende Lösung für diese Herausforderung.

Weitere Infos

Erfahren Sie, weshalb der Einsatz von Intel® Optane™ und 3D-NAND-SSD-Technik im Cloud-Computing das moderne Rechenzentrum robuster, sicherer und effizienter macht.

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Erfahren Sie, wie Sie Ihre Cloud-basierten Ressourcen bestmöglich nutzen und eine nahtlose Plattform über Public- und Private-Cloud-Umgebungen sicherstellen.

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Schnellere IT-Transformation mit Intel® Select Solutions

Mit Intel® Select Solutions für Hybrid-Clouds können Sie Innovationen und leistungsstarke Dienste schneller implementieren.

Hybrid-Cloud: Select Solutions

Mit einer auf Microsoft Azure Stack* aufbauenden Hybrid-Cloud, die auf Intel® Xeon® Prozessoren basiert, können Sie Innovationen schneller voranbringen und hausintern leistungsstarke Dienste nutzen.

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Infografik

Durch die Kombination von VMware vSAN* mit Intel® Xeon® Prozessoren und der Intel® Optane™ Technik wird die 13-fache Leistung erzielt.

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In einer gemischten CPU-Umgebung entspricht die VM-Migration der Ausfallzeit. Entscheiden Sie sich für Server mit Intel®-Prozessoren, um Probleme zu vermeiden.

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Treiben Sie die Business Intelligence mit persistentem Intel® Optane™ DC Speicher voran.

Mit einer bahnbrechenden Kombination aus Datenpersistenz, Performance, Kapazität und erschwinglichen Kosten erhalten Sie die nötige Power für Ihre gewinnbringendsten Workloads.

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Infografik zum persistenten Intel® Optane™ DC Speicher ansehen ›

Persistenter Intel® Optane™ DC Speicher ›

Ihre Daten und die Intel-Architektur

Erfahren Sie, wie unser branchenführendes datenorientiertes Portfolio Sie bei der Modernisierung Ihrer Infrastruktur und der Beschleunigung von Dateneinblicken unterstützen kann.

Die Transformation datenzentrierter Workloads

Schneller zu Lösungen gelangen, Betriebsabläufe automatisieren, tiefere Einblicke gewinnen – und besser fundierte Entscheidungen treffen.

Weitere Infos

Informieren Sie sich über Intels Prozessoren, Architekturen, Frameworks und Lösungen für High-Performance-Computing (HPC).

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Branchenübergreifend genutzte Advanced Analytics treibt die digitale Transformation voran.

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Produkt- und Leistungsinformationen

Die von Intel P2CA berechneten Ergebnisse basieren auf AWS-Preisen (USD/Stunde, Standardlaufzeit 1 Jahr, keine Vorlaufzeit) vom 12. Januar 2019.
Tests auf Leistung-pro-Dollar-Basis wurden auf AWS* EC2 R5- und R5a-Instanzen durchgeführt, (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/), wobei die Leistung pro Dollar eines 96 vCPU skalierbaren Intel® Xeon® Prozessors mit der Leistung pro Dollar eines AMD EPYC* Prozessors verglichen wurde.

Workload: HammerDB* PostgreSQL*
Ergebnisse: Leistung pro Dollar von AMD EPYC = Ausgangswert von 1; Leistung pro Dollar des skalierbaren Intel® Xeon® Prozessors = 1,85-fache Leistung (höher ist besser)
Datenbank: HammerDB – PostgreSQL (höher ist besser):
AWS R5.24xlarge (Intel) Instanz, HammerDB 3.0 PostgreSQL 10.2, Speicher: 768 GB, Hypervisor: KVM; Speichertyp: EBS io1, Festplattenvolumen 200 GB, Gesamtspeicher 200 GB, Docker-Version: 18.06.1-ce, RedHat* 7.6 Enterprise Linux, 3.10.0-957.el7.x86_64, 6400 MB shared_buffer, 256 Lager, 96 Benutzer. Ergebnis „NOPM“ 439931, gemessen von Intel am 11.12.18.–14.12.18.
AWS R5a.24xlarge (AMD) Instanz, HammerDB 3.0 PostgreSQL 10.2, Speicher: 768 GB, Hypervisor: KVM; Speichertyp: EBS io1, Festplattenvolumen 200 GB, Gesamtspeicher 200 GB, Docker-Version: 18.06.1-7.6, RedHat* Enterprise Linux, 3.10.0-957.el7.x86_64, 6400 MB shared_buffer, 256 Lager, 96 Benutzer. Ergebnis „NOPM“ 212903, gemessen von Intel am 20.12.18.

Workload: MongoDB*
Ergebnisse: Leistung pro Dollar von AMD EPYC = Ausgangswert von 1; Leistung pro Dollar des skalierbaren Intel® Xeon® Prozessors = 2,84-fache Leistung (höher ist besser)
Datenbank: MongoDB (höher ist besser):
AWS R5.24xlarge (Intel) Instanz, MongoDB v4.0, Journal deaktiviert, Synchronisierung mit Dateisystem deaktiviert, wiredTigeCache=27 GB, maxPoolSize = 256; 7 MongoDB-Instanzen, 14 Client-VMs, 1 YCSB-Client pro VM, 96 Threads pro YCSB-Client, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, Ergebnis 1229288 ops/Sek, gemessen von Intel am 10.12.2018.
AWS R5a.24xlarge (AMD) Instance, MongoDB v4.0, Journal deaktiviert, Synchronisierung mit Dateisystem deaktiviert, wiredTigeCache=27 GB, maxPoolSize = 256; 7 MongoDB-Instanzen, 14 Client-VMs, 1 YCSB-Client pro VM, 96 Threads pro YCSB-Client, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_x86, Ergebnis 388596 ops/Sek, gemessen von Intel am 10.12.2018.
Ausführlichere Informationen finden Sie unter www.intel.de/benchmarks.

Die von Intel P2CA berechneten Ergebnisse basieren auf AWS-Preisen (USD/Stunde, Standardlaufzeit 1 Jahr, keine Vorlaufzeit) vom 12. Januar 2019.
Tests auf Leistung-pro-Dollar-Basis wurden auf AWS* EC2 M5- und M5a-Instanzen durchgeführt, (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/), wobei die Leistung pro Dollar eines 96 vCPU skalierbaren Intel® Xeon® Prozessors mit der Leistung pro Dollar eines AMD EPYC* Prozessors verglichen wurde.

Workload: LAMMPS*
Ergebnisse: Leistung pro Dollar von AMD EPYC = Ausgangswert von 1; Leistung pro Dollar des skalierbaren Intel® Xeon® Prozessors = 4,15-fache Leistung (höher ist besser)
HPC Materials Science – LAMMPS (höher ist besser):
AWS M5.24xlarge (Intel) Instanz, LAMMPS-Version: 22.08.2018 (Code: https://lammps.sandia.gov/download.html), Workload: Wasser – 512K Partikel, Intel ICC 18.0.3.20180410, Intel® MPI Library für Linux* OS, Version 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, Score 137,5 Schritte/Sek, gemessen von Intel am 31.10.18.
AWS M5a.24xlarge (AMD) Instanz, LAMMPS-Version: 22.08.2018 (Code: https://lammps.sandia.gov/download.html), Workload: Wasser – 512K Partikel, Intel ICC 18.0.3.20180410, Intel® MPI Library für Linux* OS, Version 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, Score 55,8 Schritte/Sek, gemessen von Intel am 07.11.18.
Änderungen für AMD zur Unterstützung von AVX2 (AMD unterstützt nur AVX2, daher waren diese Änderungen erforderlich):
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

Workload: Hochleistungs-Linpack*
Ergebnisse: Leistung pro Dollar von AMD EPYC = Ausgangswert von 1; Leistung pro Dollar des skalierbaren Intel® Xeon® Prozessors = 4,15-fache Leistung (höher ist besser)
HPC-Linpack (höher ist besser):
AWS M5.24xlarge (Intel) Instanz, HP Linpack Version 2.2 (https://software.intel.com/en-us/articles/intel-mkl-benchmarks-suite Directory: benchmarks_2018.3.222/linux/mkl/benchmarks/mp_linpack/bin_intel/intel64), Intel ICC 18.0.3.20180410 mit AVX512, Intel® MPI Library für Linux* OS, Version 2018 Update 3 Build 20180411, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=24, 2 MPI-Prozesse, Ergebnis 3152 GB/s, gemessen von Intel am 31.10.18.
AWS M5a.24xlarge (AMD) Instanz, HP Linpack Version 2.2, (HPL-Quelle: http://www.netlib.org/benchmark/hpl/hpl-2.2.tar.gz; Version 2.2; icc (ICC) 18.0.2 20180210 kompiliert und Link zur BLIS Library-Version 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 Prozesse.), Intel ICC 18.0.3.20180410 mit AVX2, Intel® MPI Library für Linux* OS, Version 2018 Update 3 Build 20180411, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=8, 6 MPI-Prozesse, Ergebnis 677,7 GB/s, gemessen von Intel am 07.11.18.

⁴

AWS M5.4xlarge (Intel) Instanz, McCalpin Stream (OMP-Version), (Quelle: https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c); Intel ICC 18.0.3 20180410 mit 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, explizit, Score 81216.7 MB/s, gemessen von Intel am 6.12.2018.
AWS M5a.4xlarge (AMD) Instanz, McCalpin Stream (OMP-Version), (Quelle: https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c); Intel ICC 18.0.3 20180410 mit 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, explizit, Score 32154.4 MB/s, gemessen von Intel am 6.12.2018.
Haftungsausschluss von OpenFOAM: Dieses Angebot stammt nicht von OpenCFD Limited, Hersteller und Distributor der OpenFOAM-Software über www.openfoam.com und Besitzer der Marken OpenFOAM* und OpenCFD*.
AWS-Preise ab 12. Januar 2019, Standardpreis für Reserved Instance für 1 Jahr (https://aws.amazon.com/ec2/pricing/reserved-instances/pricing/) Preise für On-Demand-Nutzung von Linux/Unix pro Stunde (https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/).

⁵

Bis zu 30-fache Verbesserung des Inferenzdurchsatzes auf Intel® Xeon® Platinum Prozessor 9282 mit Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost): Getestet von Intel am 26.02.2019. Plattform: Zweiprozessorsystem „Dragon Rock“ mit Intel® Xeon® Platinum Prozessor 9282 (56 Kerne pro Prozessor), HT aktiviert, Turbo aktiviert, insgesamt 768 GB Arbeitsspeicher (24 Steckplätze, je 32 GB, 2933 MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249, Centos* 7 Kernel 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64, Deep Learning Framework: Intel® Optimierungen für Caffe*, Version: https://github.com/intel/caffe d554cbf1, ICC 2019.2.187, MKL-DNN-Version: v0.17 (Commit-Hash: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a), Modell https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS = 64, keine Datenebene – synthetische Daten: 3x224x224, 56 Instanzen / Zweiprozessorsystem, Datentyp: INT8; Vergleich mit Test durch Intel am 11. Juli 2017: Zweiprozessorsystem mit Intel® Xeon® Platinum Prozessor 8180 (2,50 GHz, 28 Kerne), HT deaktiviert, Turbo deaktiviert, Scaling-Governor festgelegt auf „Performance“ über intel_pstate-Treiber, 384 GB DDR4-2666-ECC-RAM. CentOS Linux* Release 7.3.1611 (Core), Linux*-Kernel 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. SSD: Intel® Rechenzentrums-SSD der S3700-Serie (800 GB, 2,5-Zoll-SATA mit 6 Gbit/s, 25-nm-Technik, MLC). Leistung gemessen mit: Umgebungsvariablen: KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, CPU-Frequenz festgelegt mit cpupower frequency-set -d 2.5G -u 3.8G –g performance. Caffe: (http://github.com/intel/caffe/), Revision f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Inferenz gemessen mit Befehl „caffe time --forward_only“, Training gemessen mit Befehl „caffe time“. Für „ConvNet“-Topologien wurde ein synthetisches Dataset verwendet. Für andere Topologien wurden Daten im lokalen Datenspeicher gespeichert und vor dem Training im Systemspeicher zwischengespeichert. Topologie-Spezifikation aus https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models(ResNet-50). Intel® C++ Compiler, Version 17.0.2 20170213, Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) Small Libraries, Version 2018.0.20170425. Caffe ausgeführt mit „numactl -l“.

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