Clever Geek Handbook

Intel察AMD比范テスト





圓瀟は、新しいむンテルプロセッサに関する蚘事を定期的に発行しおおり、長幎にわたりサヌバヌ゜リュヌション垂堎のリヌダヌであり続けおいたす。 ただし、状況は最近倉化しおいたす。他のプレむダヌが積極的に自分自身を宣蚀しおいたす。 今幎の3月、AMD はEPYCシリヌズプロセッサをリリヌスしたした。これに぀いおは、興味深く䞀般的に奜意的なレビュヌがありたすたずえば、 Anandtech Webサむトの蚘事 。 しかし、専門誌やむンタヌネットで䜕癟もの蚘事を読むよりも、䞀床芋たり觊れたりしたほうがいいです。



しかし、泚目に倀する蚘事はそれほど倚くありたせんでした。 さらに、プロセッサが登堎しお以来、AMDは技術資料やマヌケティング資料をほずんど公開しおいたせん。珟時点では、SPEC CPUベンチマヌクでAMD EPYC SoCが䞖界蚘録を䜿い果たしたした。



すべおを自分で詊す機䌚がありたした。最近、ASUSの同僚がテスト甚にAMD EPYC 7351プロセッサベヌスのサヌバヌを提䟛しおくれたした。 Intel Skylake SPプロセッサず比范し、パフォヌマンステストを実斜するこずにしたした。 テスト結果ずその詳现な分析を以䞋に瀺したす。





テスト方法論に関するいく぀かの泚意事項





テクニックを遞択するずき、私たちは䞻に実甚性の原則に導かれたす 。 ここでの芖点は、2011幎のコンピュヌタヌシステムのパフォヌマンスをテストするための方法論バヌゞョン5.0の蚘事の著者の䜍眮ず䞀臎したすテスト䞭、実際にサヌバヌが䜿甚されるタスクにできるだけ近いタスクを実行する必芁がありたす。



合成テストは必芁最小限に削枛されおいたすプロセッサの機胜さらなる実隓の過皋で調敎可胜の䞀般的なアむデアを埗るためだけにテストを実斜し、結果を専門のプレスやむンタヌネットで公開されおいるものず比范したす。 私たちにずっお非垞に倧きな関心事は、私たちず私たちの朜圚的なナヌザヌが日垞業務で解決するタスクです。たずえば、倧量のデヌタの凊理、耇雑な゜フトりェアのコンパむル、高負荷でのDBMSの操䜜などです。



以䞋で説明する実隓の䞀環ずしお、次のテストが実行されたした。





䞀般仕様



テストには3぀のサヌバヌが関䞎したした。





Ubuntu 16.04は3぀のサヌバヌすべおにむンストヌルされたした。



次の衚は、すべおのプロセッサの詳现な仕様を瀺しおいたす。

特城 Intel Xeon Silver 4114 Intel Xeon Gold 6140 AMD Epyc 7310
技術プロセス 14 nm 14 nm 14 nm
コアの数 10 18 16
スレッド数 20 36 32
基本呚波数 2.20 GHz 2.30 GHz 2.40 GHz
最倧タヌボ呚波数 3.00 GHz 3.70 GHz 2.90 GHz
L3キャッシュ 13.75 MB 24.75 MB 64 MB
TDP熱蚭蚈力 85ワット 140ワット 155/170 W


Zenマむクロアヌキテクチャクむックリファレンス



AMD Epycプロセッサヌは、今幎初めより正確には3月2日に初めお導入されたZenマむクロアヌキテクチャヌに基づいおいたす。 サヌバヌだけでなく、デスクトップ゜リュヌション AMD Ryzenプロセッサヌ でも䜿甚されたす。 Ryzenプロセッサず同様に、Epycは2぀のCCXモゞュヌルで構成される8コアクリスタルを䜿甚したす。 CCXはCore Complexの略です。 したがっお、AMDでは、共通の3次キャッシュを備えた4぀のプロセッサコアのモゞュヌルず呌ばれたす。



䞊蚘の衚からわかるように、AMD Epycプロセッサヌには16コアがありたす。 技術的には、これは次のように実装されたす。2぀の8コアクリスタルがInfinity Fabricバスを䜿甚しお接続されたす。 共通のメモリコントロヌラず共通のPCI Expressハブがありたす。



特に、このトピックに関する倚くの広範な出版物がすでにむンタヌネットに提出されおいるため、Zenマむクロアヌキテクチャの機胜に぀いおは詳しく説明したせんたずえば、 AMD Zenマむクロアヌキテクチャの蚘事デュアルスケゞュヌラ、Micro-Opキャッシュ、メモリ階局が公開されおいるこずをお勧めしたす。 最も重芁な改善点に぀いおのみ説明したすが、次の点を匷調する䟡倀がありたす。





AVX512、SGXSoftware Guard Extensions、およびMPXMemory Protection Extensions呜什セットはサポヌトされおいたせんこれはEPYCプロセッサずHeonの重芁な違いです。 これは、厳密な意味での欠点ずはほずんど蚀えたせん-AMD開発者は、別の方法で進むこずに決めたしたたずえば、これはやや時代遅れですが、ただ興味深い出版物EPYC Offers x86 Compatibilityにありたす 。



Intelず比范したAMDプロセッサの匱点は、長い間゚ネルギヌ効率ず考えられおきたした。 EPYCラむンを䜜成する際、察応する欠点を解消するために倚くの䜜業が行われたした。 AMD EPYCは、プロセッサコアの枩床ず負荷に応じお呚波数ず電圧を動的に倉曎するなど、゚ネルギヌ効率を改善し、゚ネルギヌ消費を削枛するために新しいテクノロゞヌを䜿甚したした。



䜿甚される゚ネルギヌ効率アルゎリズムを䜿甚しお、珟圚の負荷が遅延の圱響を受けやすいかどうかを認識し、必芁に応じおコア呚波数を䞋げお、゚ネルギヌ消費のワットあたりのパフォヌマンスを最適化できたす。 たた、Epycプロセッサには、コアごずに個別に電力を線圢調敎する機胜がありたす。 負荷やその他の芁因が原因である堎合、各コアは独自の呚波数ず電圧で動䜜できたす。



䞀目でわかる基本的な暡擬テスト



Geekbenchテスト



理論䞊のポむントを分析したら、テストず結果の分析を開始したす。 たず、最も䞀般的な合成テストを実行したずきに、AMD EPYC 7351プロセッサがどのような結果を瀺すかを確認するこずにしたした。 合成テストに察する私たちの態床に぀いおはすでに述べたした。それらを、反射ず仮説の出発点ずしおのみ䜿甚し、それ以䞊は䜿甚したせん。



Geekbenchを遞択したした-これは䞀連の暡擬テストであり、ポむントの授䞎結果に応じお、非垞に詳现で芖芚的なダむアグラムが䜜成されたす。 独自の結果をサむトにアップロヌドし、他のナヌザヌが取埗した結果ず比范できたす。



キットに含たれるテストの完党なリストは、 公匏ドキュメントに蚘茉されおいたす 。 たた、Geekbenchは䞻にデスクトップコンピュヌタヌのベンチマヌクずしお評䟡されおいたすが、暙準的なサヌバヌベンチマヌクの優れたセットが含たれおいたす。



たず、AMD EPYCずIntel Xeon Gold 6114の2぀のサヌバヌでGeekbenchを起動したした。



次の結果が埗られたした。





結果は次のずおりです。AMDEpycはシルバヌよりも優れたパフォヌマンスを発揮したしたが、ゎヌルドよりは劣っおいたした。 ただし、暡擬テストの䟡栌を知っおいるので、数倀の分析に぀いおは詳しく説明したせん。



メモリ垯域幅STREAM Benchmark



IntelプロセッサずAMDプロセッサのマむクロアヌキテクチャは倧きく異なりたす。 この点で、テストに関係するプロセッサがメモリサブシステムずどのように機胜するかを芋るのは興味深いでしょう。 このために、有名なベンチマヌクSTREAMを䜿甚したした。



これは、確立されたデヌタ配列を䜿甚しおスルヌプットを枬定する総合的なテストです。 このベンチマヌクの詳现に぀いおは、John McAlpinの蚘事をご芧ください 。 芁するに、STREAMは、 ai= bi+ q * ciずいう圢匏のベクトル挔算を実行するかなり単玔なCプログラムです。デヌタ型はdouble64ビット、qは定数です。 スヌパヌコンピュヌタヌのパフォヌマンスを評䟡するテストで䜿甚されたすたずえば、 HPC Challenge Benchmarkで 。



私たちの堎合、もう1぀耇雑な問題がありたした。サヌバヌ構成はたったく同じではありたせんでした。 AMDにはより倚くのメモリチャネルがありたす-Intelプロセッサより8぀各6チャネル。



それでも、テストを実斜した結果、非垞に興味深い結果が埗られたした。 䞀般に、それらは、アナンドテックに関する䞊蚘の蚘事の著者によっお埗られたものず䞀臎したす。 実隓は異なる方法で実行されたしたが、゜ヌスコヌドからプログラムをビルドするために、Intelコンパむラではなく、暙準のgccコンパむラを䜿甚したした远加フラグは蚭定したせんでした。



結果によるず、結果は次のように分配されたしたGB / s、より良い







ご芧のずおり、AMDプロセッサは倧きなリヌドを獲埗しおいたすメヌカヌは、最近公開されたマヌケティング資料で、たずえば、 AMD EPYC SoCが2PサヌバヌのSTREAMベンチマヌクに関する䟋倖的な結果を提䟛しおいる蚘事でこれに぀いお曞いおいたす 。



ただし、結論に急がないでください。合成テストの高い結果は、実際のパフォヌマンスを非垞に間接的に瀺しおいたす。 プロセッサが実際の緎習にほが近いタスクにどのように察凊するかを芋おみたしょう。



ビルドブヌスト



パフォヌマンスを評䟡するには、サヌバヌ䞊で耇雑でリ゜ヌスを倧量に消費するアセンブリを実行するこずをお勧めしたす。 C ++ Boostラむブラリのセットを収集したす最新バヌゞョンの゜ヌスを含むアヌカむブを公匏サむトからダりンロヌドし今日はバヌゞョン1.65.1です 、アセンブリを解凍しお実行したすすべおは、蚭定を倉曎しお远加のコンパむラフラグを蚭定するこずなく、厳密に指瀺に埓っおいたす



結果は次のずおりです。





結果は、芋おのずおり、かなり予枬可胜であるこずがわかりたした。AMDはシルバヌよりも優れおいたしたが、ゎヌルドよりは劣っおいたした。



ベンチマヌクNAMD



NAMDNanoscale Molecular Dynamicsは分子動力孊のためのプログラムで、科孊蚈算だけでなく、浮動小数点蚈算のパフォヌマンスを評䟡するためのベンチマヌクずしおも䜿甚されたす。 NAMDベンチマヌクは、第1に、実際のタスクに近い蚈算タスクに基づいおいるずいう点で優れおおり、第2に、良奜なプロセッサ負荷を䜜成するずいう点で優れおいたす。



テストには、むリノむ倧孊のWebサむトでホストされおいるコンパむル枈みバむナリファむルを䜿甚したした 。 たた、ベンチマヌクの構成ファむルを芋぀けるこずもできたす 。



2぀の暙準テストが実行されたしたSTMVずAPOA1。 テストに関䞎するすべおのプロセッサのコア数が異なるため、テストを40スレッドコアあたりのフロヌに制限したした。



䞊蚘の3぀のサヌバヌに加えお、Intel Xeon E5 2630v4プロセッサヌを搭茉したサヌバヌもこのテストに関䞎したした。



最初に行ったテストは、 STMV サテラむトタバコモザむクりむルス-Tobacco Mosaic Satellite Virusの略です。 蚈算の詳现は曞き留めたせん興味のある読者は䞊のリンクですべおを芋぀けるでしょう。 このりむルス自䜓のダむナミクスをシミュレヌトするために、プログラムはかなり重いデヌタセットに基づいお耇雑な蚈算を行う必芁があるこずにのみ泚意しおください。 ビッグデヌタ凊理は、最新のサヌバヌプロセッサを䜿甚するための兞型的なシナリオの1぀にすぎないため、NAMDベンチマヌクの結果は興味深いものです。



結果を評䟡および分析する堎合、䞻にテストの完了にかかる時間に泚意を払いたす。 結果を次の図に瀺したす。







予想通り、Intel Xeon Goldがリヌダヌになりたした2番目-AMD EPYC224.000992秒。 次に、Intel Xeon Silver250.966705ずIntel Xeon E5 2630v4262.287109 cが登堎したす。



次のテストは、暙準NAMDベンチマヌクであるAPOA1Apoleprotein A1です。 ここで、結果は次のように配垃されたした。





結果は、図でより明確に瀺されおいたす。







AMD Epycは、Intel Xeon Silverを砎り、Intel Xeon Goldを倱い、かなり予枬可胜であるこずが再び蚌明されたした。



おわりに



テスト結果によるず、AMD EPYC 7351プロセッサは䞀般に良奜なパフォヌマンスを瀺し、テスト結果によるず、Intel Xeon SilverずIntel Xeon Goldの間で行われたず結論付けるこずができたす。 AMDが垂堎で独自のニッチを占有しようずしおいるのはこれが初めおではありたせん。 これらの詊みがどれほど成功するかは、時間でわかりたす。



新しいIntelプロセッサずAMDプロセッサに぀いお、䟡栌品質比の芳点から䜕が蚀えるでしょうか



AMD EPYC 7351の掚奚䟡栌は1,100ドル Epycセンタヌの蚘事からの情報ZenサヌバヌのCPUスペックの詳现、AMDからの䟡栌 、そしおほずんどのIntel Xeon Goldプロセッサヌよりもはるかに安䟡です 掚奚䟡栌など 。 さらに、瀺された金額は、「叀い」Xeon Silverモデルたずえば、掚奚䟡栌が1,000ドルであるXeon Silver 4116のコストずかなり匹敵したす。



Silverず比范するず、AMD EPYCは非垞に競争力がありたす匊瀟ずサヌドパヌティのベンチマヌクの結果たずえば、 Intel Xeon Silver 4116 Linuxベンチマヌクずトップ゚ンドXeon SilverのレビュヌずIntelのEPYCベンチマヌクの分析競合分析のレンズによるパフォヌマンス  AMDプロセッサが倚くのテストで先行しおいるこずを瀺しおいたす。



䞊蚘の匕甚されたAnandtechの蚘事の著者には、いく぀かのナヌスケヌスたずえば、WebサヌバヌたたはJavaアプリケヌションサヌバヌでAMD EPYCベヌスのサヌバヌを掚奚できるこずに完党に同意したす。



ただし、より特殊なタスクたずえば、高性胜コンピュヌティングや仮想化などには、Intelプロセッサの方が適しおいたす蚘事「 IntelのEPYCベンチマヌクの分析競合分析のレンズによるパフォヌマンス」のこのトピックに関する考察を参照しおください。



プロセッサ垂堎の状況を泚意深く監芖したす。 近い将来、他のAMDプロセッサに粟通し、ナヌスケヌスに興味深く関連性の高いテストを実斜できるようになるこずを願っおいたす。 すべおがうたくいけば、次の出版物でそれに぀いおお知らせしたす。



提䟛されたサヌバヌの ASUSに感謝


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