Do More with Your Cloud Investment
Deliver the powerful performance per dollar you need on Intel® technology. Critical data-heavy workloads such as database, high performance computing (HPC), and web perform better at a lower total cost of ownership on Intel® architecture-based clouds.1 2 3 4 5
2.84x Higher Performance
Up to 2.84x higher performance/$ on database workloads, including HammerDB PostgreSQL*, and MongoDB*.1
4.15x Higher Performance
Up to 4.15x higher performance/$ on High Performance LINPACK* and LAMMPS*.2
1.74x Better Performance
Better performance/$ on Server-Side Java and 1.74x better performance /$ on WordPress PHP/HHVM.3
2.25x Higher Performance
Up to 2.25x higher performance/$ for memory bandwidth applications.4
Features and Benefits
Scalable Performance
Intel® Xeon® Scalable processors are designed for the performance demands of complex, data-demanding workloads such as in-memory databases, and real-time business analytics.
Big Data Analytics
To realize the full potential of big data, organizations must find a new approach to capturing, storing, and analyzing data. Our infrastructure technologies are specifically designed for data-intensive, enterprise environments.
Learn about Intel® big data technologies using Apache Hadoop* software
High Performance Computing
Designed to help solve your biggest challenges faster and with greater efficiency, the Intel® Xeon Phi™ processor enables machines to rapidly learn without being explicitly programmed, in addition to helping drive new breakthroughs using high performance modeling and simulation, visualization and data analytics.
Density
As an emerging server form factor, microservers are designed to process workloads for hyper-scale data centers. Employ microservers to eliminate the space and power consumption of duplicate infrastructure components.
Enabled Software
Optimized independent software vendor (ISV) applications for Intel® Xeon® E5-2600 v4 processor product family—increasing the speed and performance of vital applications.
Benchmarks
Click on the specific Intel® products and technologies to get performance-related benchmarks, white papers, and videos.
Compute
Check out the performance benchmarks for Intel® processor family-based servers and the Intel® Xeon Phi™ coprocessor product family.
Storage
Get the benchmarks that show how Intel® technologies can optimize data storage.
Network
Review Intel’s high-density virtualization, low-latency, and high-throughput benchmarks for networking.
Applications and Software
Find out how software solutions are optimized to work better with Intel infrastructure.
- Data center software
- High performance computing (HPC) using Intel solutions for Lustre* software
- Enterprise IT using Intel® Cache Acceleration Software (Intel® CAS)
- Intel® Xeon® Scalable processors and software: Better together
- Intel® Xeon® E5 v4 processor and software: Better together
- Intel® Xeon® E7 v4 processor and software: Better together
Workstation
See how Intel® Xeon® processor-based workstations perform for your workload-intensive applications.
Explore Data Center Resources
IT insights, guidance, and advice—for data center pros.
IT@Intel: Insight for Business Growth
Get innovative ideas and groundbreaking strategies from IT industry experts at Intel.
Resources for IT Leaders
Get the insights from Intel and other companies, plus social media to keep you informed and moving your IT projects forward.
免責事項
パフォーマンス・テストに使用されるソフトウェアとワークロードは、パフォーマンスがインテル® マイクロプロセッサー用に最適化されていることがあります。SYSmark* や MobileMark* などのパフォーマンス・テストは、特定のコンピューター・システム、コンポーネント、ソフトウェア、操作、機能に基づいて行ったものです。これらの要因のいずれかを変更すると、結果が異なることがあります。製品の購入を検討される場合は、ほかの製品と組み合わせた場合の本製品のパフォーマンスなど、ほかの情報やパフォーマンス・テストも参考にして、パフォーマンスを総合的に評価することをお勧めします。
パフォーマンス実績は構成情報に記載された日に実施したテストに基づくものであり、公開中のアップデートがすべて適用されているとは限りません。詳細については、公開されている構成情報を参照してください。絶対的なセキュリティーを提供できる製品やコンポーネントはありません。
インテル® テクノロジーを使用するには、対応するハードウェア、ソフトウェア、またはサービスの有効化が必要となる場合があります。
コストと結果は状況によって変わります。
インテルは、サードパーティーのデータについて管理や監査を行っていません。正確さを評価するには、他のソースを参照する必要があります。
結果はインテル® P2CA が AWS* の価格体系 (米ドル / 時間、標準 1 年間、一括前払いなし) を使用して算出 (2019年7月12日時点)。AWS* EC2 R5 インスタンスおよび R5a インスタンス (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/) 上で実施したパフォーマンス / 米ドル・テスト、96 基の vCPU インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーの 1 米ドル当たりのパフォーマンスを AMD EPYC* プロセッサーの数値と比較。
ワークロード: HammerDB* PostgreSQL*
結果: AMD EPYC* のパフォーマンス / 米ドルをベースラインの 1 とすると、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーのパフォーマンス / 米ドルは 1.85 倍 (値が大きいほど高性能)
データベース: HammerDB* – PostgreSQL* (値が大きいほど高性能):
AWS* R5.24xlarge (インテル) インスタンス、HammerDB* 3.0 PostgreSQL* 10.2、メモリー: 768GB、ハイパーバイザー: KVM、ストレージタイプ: EBS io1、ディスク容量 200GB、ストレージ総容量 200GB、Docker* バージョン: 18.06.1-ce、RedHat* Enterprise Linux* 7.6、3.10.0-957.el7.x86_64、共有バッファー 6400MB、256 ウェアハウス、96 ユーザー。スコア「NOPM」439931、測定はインテルが2018年12月11日 ～ 2018年12月14日に実施。
AWS* R5a.24xlarge (AMD*) インスタンス、HammerDB* 3.0 PostgreSQL* 10.2、メモリー: 768GB、ハイパーバイザー: KVM、ストレージタイプ: EBS io1、ディスク容量 200GB、ストレージ総容量 200GB、Docker* バージョン: 18.06.1-ce、RedHat* Enterprise Linux* 7.6、3.10.0-957.el7.x86_64、共時バッファー 6400MB、256 ウェアハウス、96 ユーザー。スコア「NOPM」212903、測定はインテルが2018年12月20日に実施。
ワークロード: MongoDB*
結果: AMD EPYC* のパフォーマンス / 米ドルをベースラインの 1 とすると、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーのパフォーマンス / 米ドルは 2.84 倍 (値が大きいほど高性能)
データベース: MongoDB* (値が大きいほど高性能):
AWS* R5.24xlarge (インテル) インスタンス、MongoDB* v4.0、ジャーナル無効、ファイルシステムへの同期無効、wiredTigeCache=27GB、maxPoolSize = 256、7 MongoDB* インスタンス、14 クライアント VM、1 YCSB クライアント / VM、96 スレッド / YCSB クライアント、RedHat* Enterprise Linux* 7.5、カーネル 3.10.0-862.el7.x86_64、スコア 1229288 ops/sec、測定はインテルが 2018年12月10日に実施。
AWS* R5a.24xlarge (AMD*) インスタンス、MongoDB* v4.0、ジャーナル無効、ファイルシステムへの同期無効、wiredTigeCache=27GB、maxPoolSize = 256、7 MongoDB* インスタンス、14 クライアント VM、1 YCSB クライアント / VM、96 スレッド / YCSB クライアント、RedHat* Enterprise Linux* 7.5、カーネル 3.10.0-862.el7.x86_64、スコア 388596 ops/sec、測定はインテルが 2018年12月10日に実施。
詳細については、www.intel.com/benchmarks (英語) を参照してください。
結果はインテル P2CA が AWS* の価格体系 (米ドル / 時間、標準 1 年間、一括前払いなし) を使用して算出 (2019年7月12日時点)。
AWS* EC2 M5 インスタンスおよび M5a インスタンス (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/) 上で実施したパフォーマンス / 米ドル・テスト、96 基の vCPU インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーの 1 米ドル当たりのパフォーマンスを AMD EPYC* プロセッサーの数値と比較。
ワークロード: LAMMPS*
結果: AMD EPYC* のパフォーマンス / 米ドルをベースラインの 1 とすると、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーのパフォーマンス / 米ドルは 4.15 倍 (値が大きいほど高性能)
HPC 材料科学 – LAMMPS (値が大きいほど高性能):
AWS* M5.24xlarge (インテル) インスタンス、LAMMPS バージョン: 2018-08-22 (コード: https://lammps.sandia.gov/download.html)、ワークロード: 水滴 – 512K 個、インテル® ICC 18.0.3.20180410、インテル® MPI ライブラリー Linux* OS 版、バージョン 2018 アップデート 3 ビルド 20180411、48 MPI ランク、RedHat* Enterprise Linux* 7.5、カーネル 3.10.0-862.el7.x86_64、OMP_NUM_THREADS=2、スコア 137.5 タイムステップ / 秒、測定はインテルが 2018年10月31日に実施。
AWS* M5a.24xlarge (AMD*) インスタンス、LAMMPS バージョン: 2018-08-22 (コード: https://lammps.sandia.gov/download.html)、ワークロード: 水滴 – 512K 個、インテル® ICC 18.0.3.20180410、インテル® MPI ライブラリー Linux* OS 版、バージョン 2018 アップデート 3 ビルド 20180411、48 MPI ランク、RedHat* Enterprise Linux* 7.5、カーネル 3.10.0-862.el7.x86_64、OMP_NUM_THREADS=2、スコア 55.8 タイムステップ / 秒、測定はインテルが 2018年11月7日に実施。
AMD* が AVX2 をサポートするように変更 (AMD は AVX2 しかサポートしないため、この変更は必要でした):
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
ワークロード: High-performance Linpack*
結果: AMD EPYC* のパフォーマンス / 米ドルをベースラインの 1 とすると、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーのパフォーマンス / 米ドルは 4.15 倍 (値が大きいほど高性能)
HPC Linpack (値が大きいほど高性能):
AWS* M5.24xlarge (インテル®) インスタンス、HP Linpack バージョン 2.2 (https://software.intel.com/en-us/articles/intel-mkl-benchmarks-suite ディレクトリー: benchmarks_2018.3.222/linux/mkl/benchmarks/mp_linpack/bin_intel/intel64)、インテル® ICC 18.0.3.20180410 (AVX512 有効)、インテル® MPI ライブラリー Linux* OS 版、バージョン 2018 アップデート 3 ビルド 20180411、RedHat* Enterprise Linux* 7.5、カーネル 3.10.0-862.el7.x86_64、OMP_NUM_THREADS=24、2 MPI プロセス、スコア 3152 Gb/s、測定はインテルが 2018年10月31日に実施。
AWS* M5a.24xlarge (AMD) インスタンス、HP Linpack バージョン 2.2、(HPL ソース: http://www.netlib.org/benchmark/hpl/hpl-2.2.tar.gz、バージョン 2.2、icc (ICC) 18.0.2 20180210 を BLIS ライブラリー・バージョン 0.4.0 のコンパイルとリンクに使用、https://github.com/flame/blis、追加コンパイラー・フラグ: -O3 -funroll-loops -W -Wall –qopenmp、make arch=zen OMP_NUM_THREADS=8、6 MPI プロセス)、 インテル® ICC 18.0.3.20180410 (AVX2 有効)、インテル® MPI ライブラリー Linux* OS 版、バージョン 2018 アップデート 3 ビルド 20180411、RedHat* Enterprise Linux* 7.5、カーネル 3.10.0-862.el7.x86_64、OMP_NUM_THREADS=8、6 MPI プロセス、スコア 677.7 Gb/s、測定はインテルが 2018年11月7日に実施。
結果はインテル® P2CA が AWS* の価格体系 (米ドル / 時間、標準 1 年間、一括前払いなし) を使用して算出 (2019年7月12日時点)。
AWS* EC2 M5 インスタンスおよび M5a インスタンス (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/) 上で実施したパフォーマンス / 米ドル・テスト、96 基の vCPU インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーの 1 米ドル当たりのパフォーマンスを AMD EPYC* プロセッサーの数値と比較。
ワークロード: サーバーサイド Java* 1 JVM
結果: AMD EPYC* のパフォーマンス / 米ドルをベースラインの 1 とすると、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーのパフォーマンス/米ドル = 1.74 倍 (値が大きいほど高性能)
サーバーサイド Java* (大きいほど高性能):
AWS* M5.24xlarge (インテル) インスタンス、Java* サーバー・ベンチマーク (NUMA バインディングなし)、2JVM、OpenJDK* 10.0.1、RedHat* Enterprise Linux* 7.5、カーネル 3.10.0-862.el7.x86_64、スコア 101767 トランザクション/秒、測定はインテルが 2018年11月16日に実施。
AWS* M5a.24xlarge (AMD*) インスタンス、Java* サーバー・ベンチマーク (NUMA バインディングなし)、2JVM、OpenJDK* 10.0.1、RedHat* Enterprise Linux* 7.5、カーネル 3.10.0-862.el7.x86_64、スコア 52068 トランザクション / 秒、測定はインテルが 2018年11月16日に実施。
ワークロード: Wordpress* PHP / HHVM*
結果: AMD EPYC* のパフォーマンス/米ドルをベースラインの 1 とすると、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーのパフォーマンス/米ドルは 1.75 倍 (値が大きいほど高性能)
ウェブ・フロント・エンド Wordpress* (値が大きいほど高性能):
AWS* M5.24xlarge (インテル) インスタンス、oss-performance/wordpress Ver 4.2.0、Ver 10.2.19-MariaDB-1:10.2.19+maria~bionic、ワークロード・バージョン: 4.2.0、クライアント・スレッド数: 200、PHP 7.2.12-1、perfkitbenchmarker_version=v1.12.0-944-g82392cc、Ubuntu* 18.04、カーネル Linux* 4.15.0-1025-aws、スコア 3626.11 TPS、測定はインテルが 2018年11月16日に実施。
AWS* M5a.24xlarge (AMD*) インスタンス、oss-performance/wordpress Ver 4.2.0、Ver 10.2.19-MariaDB-1:10.2.19+maria~bionic、ワークロード・バージョン: 4.2.0、クライアント・スレッド数: 200、PHP 7.2.12-1、perfkitbenchmarker_version=v1.12.0-944-g82392cc、Ubuntu* 18.04、カーネル Linux* 4.15.0-1025-aws、スコア 1838.48 TPS、測定はインテルが 2018年11月16日に実施。
詳細については、www.intel.co.jp/benchmarks (英語) を参照してください。
AWS* M5.4xlarge (インテル) インスタンス、McCalpin Stream (OMP バージョン)、(出典: https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c)、インテル® ICC 18.0.3 20180410 (AVX512 有効)、-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、カーネル 3.10.0-862.el7.x86_64、OMP_NUM_THREADS: 8、KMP_AFFINITY: proclist=[0-7:1]、granularity=thread, explicit、スコア 81216.7 MB/s、測定はインテルが 2018年12月6日に実施。
AWS* M5a.4xlarge (AMD) インスタンス、McCalpin Stream (OMP バージョン)、(出典: https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c)、インテル® ICC 18.0.3 20180410 (AVX2 有効)、-DSTREAM_ARRAY_SIZE=134217728, -DNTIMES=100 -DOFFSET=0 –qopenmp -qopt-streaming-stores always -o $OUT stream.c、Red Hat* Enterprise Linux 7.5、カーネル 3.10.0-862.el7.x86_64、OMP_NUM_THREADS: 8, KMP_AFFINITY : proclist=[0-7:1]、granularity=thread,explicit、スコア 32154.4 MB/s、測定はインテルが 2018年12月6日に実施。
OpenFOAM の免責宣言。この提供物は、OpenFOAM ソフトウェアを作成して、www.openfoam.com 経由で配布し、さらに OpenFOAM* および OpenCFD* 商標を所有者している OpenCFD Limited から承認を受けたものでも保証を受けたものではありません。
リザーブド・インスタンス料金表に基づく AWS* の価格体系 (2019年1月12日時点、標準 1 年間) (https://aws.amazon.com/ec2/pricing/reserved-instances/pricing/) Linux / Unix の 1 時間単位のオンデマンド使用価格体系 (https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/)。
インテル® Xeon® Platinum 9282 プロセッサーとインテル® ディープラーニング・ブースト (インテル® DL ブースト) で推論のスループットが最大 30 倍に向上: 2019年2月26日にインテルが社内で実施したテストの結果に基づきます。プラットフォーム: Dragon rock 2 ソケットインテル® Xeon® Platinum 9282 プロセッサー (ソケット当たり 56 コア)、HT 有効、ターボ有効、メモリー総容量 768GB (24 スロット / 32GB / 2933MHz)、BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249、CentOS* 7 カーネル 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64、ディープラーニング・フレームワーク: インテル® Optimization for Caffe* バージョン: https://github.com/intel/caffe d554cbf1、ICC 2019.2.187、MKL DNN バージョン: v0.17 (コミットハッシュ: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a)、モデル: https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt、BS=64、データレイヤーなし合成データ: 3x224x224、56 インスタンス / 2 ソケット、データタイプ: INT8 vs. インテルによるテスト結果 (2017年7月11日時点): 2S インテル® Xeon® Platinum 8180 プロセッサー CPU @ 2.50GHz (28 コア)、HT 無効、ターボ無効、スケーリング・ガバナーは intel_pstate ドライバーから「performance」に設定、384GB DDR4-2666 ECC RAM 搭載。CentOS Linux* リリース 7.3.1611 (コア)、Linux* カーネル 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64。SSD: インテル® SSD データセンター S3700 シリーズ (800GB、2.5 インチ SATA 6Gb/s、25nm、MLC)。パフォーマンスを測定時の設定: 環境変数: KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact‘、OMP_NUM_THREADS=56、CPU 周波数設定: cpupower frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g performance。Caffe: (http://github.com/intel/caffe/)、リビジョン f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c。推論は “caffe time --forward_only” コマンドで、トレーニングは “caffe time” コマンドで測定。“ConvNet” トポロジーには、合成データセットを使用。その他のトポロジーについては、データをローカルストレージに保存し、トレーニング前にメモリーにキャッシュ。トポロジーの仕様の詳細については、次のサイトを参照。https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (ResNet-50)。インテル® C++ コンパイラー (バージョン 17.0.2 20170213)、インテル® マス・カーネル・ライブラリー (インテル® MKL) スモール・ライブラリー (バージョン 2018.0.20170425)。Caffe は「numactl -l」で実行。