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众所周知2020的各家年度财报都出来了,intel的14NM

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众所周知2020的各家年度财报都出来了,intel的14NM XEON在2020创造的营收甚至超过了AMD在2020全部营收加起来的几倍,而14NM XEON的28核型号的价格是7NM 第二代EPYC ROME的64核型号的一倍左右,为何intel敢把28核定价如此之高结果还能远比只卖半价的对手更受欢迎?那么需要这种级别的CPU的高端专业客户更看重实际性能就是原因之一了。
那么XEON的实际性能优势到底有多大能让intel敢定价如此之高还能更受高端专业客户欢迎?从专业权威机构公布的一些资料中可以找到答案,
以下为超算TOP500评选中上榜的两台都是靠CPU达成主要算力的超算的资料:一台是JOLIOT,JOLIOT是一台用AMD第二代7NM EPYC ROME的7H12 64核CPU组建的计算系统,CPU核心数量总共为160000核,理论双精度浮点算力总共为6656TF,而TOP500评选认证的Linpack测试出实际的双精度浮点算力总共为3686.32TF;另一台是Fontera,Frontera是一台用intel 14NM cascade lake的XEON 8280铂金 28核CPU组建的主要计算系统,主要计算系统中的CPU核心数量总共为448448核,由8008个双路节点组成,每个节点核心数量56核然后TOP500评选认证测试出的双精度浮点算力为4.8TF/每节点*8008个节点,也就是理论双精度浮点算力总共为38438.4TF,但TOP500榜里标出的理论双精度浮点精度为38745.9TF,不过误差极小而且理论性能并不重要。而TOP500评选认证的Linpack测试出实际的双精度浮点算力总共为23516.4TF。
那么结果就显而易见了:AMD的7NM EPYC ROME用160000个核心达到了经过认证的实际3686.32TF的双精度浮点,Intel的14NM cascade lake XEON用448448个核心达到了经过认证的实际23516.4TF的双精度浮点,也就是14NM XEON用只比7NM EPYC ROME多了2.803倍的核心数量,就实现了高达6.38倍的双精度浮点性能。
所以实际性能优势就是intel敢把14NM的28核定价高出AMD的7NM 64核的一倍也依然更受专业领域的欢迎的原因之一了


IP属地:广西来自iPhone客户端1楼2021-02-01 13:23回复
    另外JOLIOT用了2500颗EPYC 7H12,而Fontera用了16016颗XEON铂金8280,而XEON铂金8280单颗价格比EPYC 7H12贵了大约1倍左右,那么单单是CPU的总价差距也是非常惊人了


    IP属地:广西来自iPhone客户端2楼2021-02-01 14:16
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      大概是avx512+mesh总线的功劳吧?


      IP属地:广东来自Android客户端3楼2021-02-01 14:24
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        专业软件优化多
        用户多BuG容易反馈修复快
        加上更稳定
        企业用户不会省那点小钱,干活翻车了要亏死


        来自Android客户端4楼2021-02-01 14:26
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          也有交联性能好的型号。


          IP属地:浙江5楼2021-02-01 14:28
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            CPU大规模并行计算有个特点就是核心数量越多会导致交联效率降低,前文的EPYC ROME的案例只是不到20万个核心数量的案例,那么EPYC ROME也堆到同等规模甚至更高规模的核心数量后会是什么性能呢?幸好查到了目前使用EPYC ROME核心数量最多的案例的资料,那就是德国斯图加特的高性能数据中心HLRS的“HAWK”超算,HAWK用1万多颗EPYC ROME 7742堆出了698880个核心数量,理论峰值算力为25159.7TF,TOP500用linpack认证的实际算力为19334TF。
            那么两套超算的对比结果也就显而易见了:448448个核心的14NM XEON实际算力为23516.4TF,698880个核心的7NM EPYC ROME实际算力为19334TF。
            在这种超大规模并行计算系统中,案例中XEON集群只用了相当于EPYC集群仅仅64%的核心数量,就达到了比EPYC集群强了1.22倍的性能。反过来说,也就是案例中EPYC集群堆到了高达1.56倍的核心数量,实际性能却只有XEON集群的82%
            所以在性能权重高于成本权重的专业高端生产力领域,intel敢给单颗核心数量远低于对手的XEON定到极高的价格的情况下依然能卖得远比对手火爆,实际性能的优势是很明显的主要原因


            IP属地:广西来自iPhone客户端7楼2021-02-03 11:43
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              CPU大规模并行计算有个特点就是核心数量越多会导致交联效率降低,前文的EPYC ROME的案例只是不到20万个核心数量的案例,那么EPYC ROME也堆到同等规模甚至更高规模的核心数量后会是什么性能呢?幸好查到了目前使用EPYC ROME核心数量最多的案例的资料,那就是德国斯图加特的高性能数据中心HLRS的“HAWK”超算,HAWK用1万多颗EPYC ROME 7742堆出了698880个核心数量,理论峰值算力为25159.7TF,TOP500用linpack认证的实际算力为19334TF。
              那么两套超算的对比结果也就显而易见了:448448个核心的14NM XEON实际算力为23516.4TF,698880个核心的7NM EPYC ROME实际算力为19334TF。
              在这种超大规模并行计算系统中,案例中XEON集群只用了相当于EPYC集群仅仅64%的核心数量,就达到了比EPYC集群强了1.22倍的性能。反过来说,也就是案例中EPYC集群堆到了高达1.56倍的核心数量,实际性能却只有XEON集群的82%
              所以在性能权重高于成本权重的专业高端生产力领域,intel敢给单颗核心数量远低于对手的XEON定到极高的价格的情况下依然能卖得远比对手火爆,实际性能的优势是很明显的主要原因


              IP属地:广西来自iPhone客户端8楼2021-02-03 11:47
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                2.8倍核心数换6.3倍性能?这不就是妥妥的性能优势吗?


                9楼2021-02-03 12:11
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                  现在查得到的数据是19年四季度全球x86服务器出货386.4万台,203.6亿美元。intel72.1亿,平均一台服务器装两个CPU单价也就是1000美元不到。
                  就算按你这个算了,28盒也打不过64盒呀。怎么就拐到英特尔胜在性能。
                  在同价格的情况下,选性能更差的。那你说他是因为性能因素吗。其实你客户服务做的好供货量充足和上下游的关系,这等等都是因素啊。整个市场如果对性能那么敏感,早就被甩下来了。


                  IP属地:浙江来自Android客户端10楼2021-02-03 13:39
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                    确实,企业一般都选英特平台服务器。软件优化的好。


                    IP属地:北京12楼2021-02-03 14:49
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                      Xeon sp在AVX512的加持下,整个是一向量机,算力惊人。
                      另外,楼主还可以列出数据中心方面的,Intel在这里有个杀手锏,即傲腾持久化内存,带宽数据官方给了的,延迟高于DRAM,大概是180ns,对EPYC没高多少。关键是傲腾内存DC是非易失性的。


                      IP属地:四川来自Android客户端13楼2021-02-03 15:41
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                        4189的也已经开始部署了,年底还有全部GDC大核心的4677平台


                        14楼2021-02-03 16:50
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                          随便一个显卡都秒杀intel的avx512。cpu扯浮点性能就是扯淡,整篇文章都是断章取义


                          IP属地:山西来自手机贴吧15楼2021-02-05 17:54
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                            麻烦众所周知给去掉!


                            IP属地:江苏来自Android客户端16楼2021-02-06 08:44
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