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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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      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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          @香橙😁 笑死我了,你但凡懂得去看TOP500榜都不至于问出这种无知问题


          IP属地:广西来自iPhone客户端18楼2021-03-13 19:01
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            拿无知来当脸面到处碰瓷的是你哦@abusphº


            IP属地:广西来自iPhone客户端22楼2021-03-26 09:49
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              不服是吗?看得懂吗?intel在X86超算的CPU算力权威排行里以少得多的核心数量实现比AMD强得多的性能是怎么回事呢?你既然这么不服气麻烦来讲讲?@@天地滂沱◆何渡


              IP属地:广西来自iPhone客户端23楼2021-08-19 11:34
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                既然要比“上边”的,那就比比真正上边的server/HPC呗@贴吧用户_aa16GA3 @观摩abc


                IP属地:广西来自iPhone客户端24楼2021-08-27 13:33
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                  @刈っても伸びます 来看看TOP500上面I和A两家目前最强的X86 CPU计算架构的性能差异是怎么回事


                  IP属地:广西来自iPhone客户端25楼2021-09-16 16:03
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                    @我AD贼猛🍼🍼 谈性能来这里


                    IP属地:广西来自iPhone客户端35楼2022-06-25 17:48
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