凭借云计算投资，开拓更多业务
英特尔® 技术能为您提供所需要的强大功能成本比。数据库、高性能计算 (HPC) 和 Web 等关键的数据密集型工作负载，在基于英特尔® 架构的云端能以更低的总体拥有成本获得更高的性能。1 2 3 4 5
成功需要差异化和敏捷性
成功的 CSP 应在技术曲线上保持领先，而不是技术追逐者。了解工作原理。
推出全新的第二代智能英特尔® 至强® 可扩展平台
Twitter 提升了 Hadoop* 的性能表现
了解英特尔和 Twitter 如何通过协作进行存储优化来提高 Twitter Hadoop 集群的性能。消除存储瓶颈使 Twitter 能够缩短运行时间，同时减少其数据中心的占用空间，从而降低总拥有成本。
构建新的云服务
了解其他云服务提供商如何为他们的未来构建基础。
产品和性能信息
性能测试中使用的软件和工作负载可能仅可基于英特尔® 微处理器进行性能优化。性能测试（如 SYSmark* 和 MobileMark*）使用特定计算机系统、组件、软件、操作和功能进行测量。对这些因素的任何更改可能导致不同的结果。您应该查询其他信息和性能测试以帮助您对正在考虑的采购作出全面的评估，包括该产品在与其他产品结合使用时的性能。
性能结果基于截至配置中所示日期的测试，并且可能无法反映所有公开的更新。有关详细信息，请参见配置信息披露。没有任何产品或组件能够做到绝对安全。
英特尔® 技术可能需要支持的硬件、软件或服务激活。
您的成本和结果可能会有所不同。
英特尔不负责控制或审核第三方数据。您应参考其他信息来源以评估准确性。
英特尔 Intel P2CA 使用截至 2019 年 1 月 12 日的 AWS 定价计算的结果（美元/小时，标准 1 年期限，无预付款）。在 AWS* EC2 R5 和 R5a 实例 (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/) 上执行的性能成本比测试，其中将 96 vCPU 英特尔® 至强® 可扩展处理器性能成本比与 AMD EPYC* 处理器性能成本比相比较。
工作负载：HammerDB* PostgreSQL*
结果：AMD EPYC 性能成本比 = 基准 1；英特尔® 至强® 可扩展处理器性能成本比 = 1.85X（越高越好）
数据库：HammerDB – PostgreSQL（越高越好）：
AWS R5.24xlarge（英特尔）实例，HammerDB 3.0 PostgreSQL 10.2，内存：768GB，Hypervisor：KVM；存储类型：EBS io1，磁盘卷 200GB，总存储 200GB，Docker 版本：18.06.1-ce，RedHat* Enterprise Linux 7.6，3.10.0-957.el7.x86_64，6400MB shared_buffer，256 个仓库，96 个用户。分数“NOPM”439931，由英特尔于 2018 年 12 月 11 日-2018 年 12 月 14 日测量。
AWS R5a.24xlarge (AMD) 实例，HammerDB 3.0 PostgreSQL 10.2，内存：768GB，Hypervisor：KVM；存储类型：EBS io1，磁盘卷 200GB，总存储 200GB，Docker 版本：18.06.1-ce，RedHat* Enterprise Linux 7.6，3.10.0-957.el7.x86_64，6400MB shared_buffer，256 个仓库，96 个用户。分数“NOPM”212903，由英特尔于 2018 年 12 月 20 日测量。
工作负载：MongoDB*
结果：AMD EPYC 性能成本比 = 基准 1；英特尔® 至强® 可扩展处理器性能成本比 = 2.84X（越高越好）
数据库：MongoDB（越高越好）：
AWS R5.24xlarge（英特尔）实例，MongoDB v4.0，日志已禁用，同步到文件系统已禁用，wiredTigeCache=27GB，maxPoolSize = 256；7 个 MongoDB 实例，14 个客户端虚拟机，每个虚拟机 1 个 YCSB 客户端，每个 YCSB 客户端 96 个线程，RedHat* Enterprise Linux 7.5，内核 3.10.0-862.el7.x86_64，分数 1229288 次操作/秒，由英特尔于 2018 年 12 月 10 日测量。
AWS R5a.24xlarge (AMD) 实例，MongoDB v4.0，日志已禁用，同步到文件系统已禁用，wiredTigeCache=27GB，maxPoolSize = 256；7 个 MongoDB 实例，14 个客户端虚拟机，每个虚拟机 1 个 YCSB 客户端，每个 YCSB 客户端 96 个线程，RedHat* Enterprise Linux 7.5，内核 3.10.0-862.el7.x86_64，分数 388596 次操作/秒，由英特尔于 2018 年 12 月 10 日测量。
有关更多详细信息，请访问 www.intel.com/benchmarks。
英特尔 Intel P2CA 使用截至 2019 年 1 月 12 日的 AWS 定价计算的结果（美元/小时，标准 1 年期限，无预付款）。
在 AWS* EC2 M5 和 M5a 实例 (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/) 上执行的性能成本比测试，其中将 96 vCPU 英特尔® 至强® 可扩展处理器性能成本比与 AMD EPYC* 处理器性能成本比相比较。
工作负载：LAMMPS*
结果：AMD EPYC 性能成本比 = 基准 1；英特尔® 至强® 可扩展处理器性能成本比 = 4.15X（越高越好）
HPC 材料科学 – LAMMPS（越高越好）：
AWS M5.24xlarge（英特尔）实例，LAMMPS 版本：2018-08-22（代码：https://lammps.sandia.gov/download.html），工作负载：水 – 512K 个粒子，英特尔 ICC 18.0.3.20180410，英特尔® MPI 库 Linux* OS 版，版本 2018 更新 3 内部版本 20180411，48 个 MPI 级别，RedHat* Enterprise Linux 7.5，内核 3.10.0-862.el7.x86_64，OMP_NUM_THREADS=2，分数 137.5 个时间步长/秒，由英特尔于 2018 年 10 月 31 日测量。
AWS M5a.24xlarge (AMD) 实例，LAMMPS 版本：2018-08-22（代码：https://lammps.sandia.gov/download.html），工作负载：水 – 512K 个粒子，英特尔 ICC 18.0.3.20180410，英特尔® MPI 库 Linux* OS 版，版本 2018 更新 3 内部版本 20180411，48 个 MPI 级别，RedHat* Enterprise Linux 7.5，内核 3.10.0-862.el7.x86_64，OMP_NUM_THREADS=2，分数 55.8 个时间步长/秒，由英特尔于 2018 年 11 月 7 日测量。
将 AMD 更改为支持 AVX2（AMD 仅支持 AVX2，因此这些更改很有必要）：
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
工作负载：高性能 Linpack*
结果：AMD EPYC 性能成本比 = 基准 1；英特尔® 至强® 可扩展处理器性能成本比 = 4.15X（越高越好）
HPC Linpack（越高越好）：
AWS M5.24xlarge（英特尔）实例，HP Linpack 版本 2.2 (https://software.intel.com/zh-cn/articles/intel-mkl-benchmarks-suite 目录，英特尔 ICC 18.0.3.20180410（带 AVX512），英特尔® MPI 库 Linux* OS 版，版本 2018 更新 3 内部版本 20180411，RedHat* Enterprise Linux 7.5，内核 3.10.0-862.el7.x86_64，OMP_NUM_THREADS=24，2 个 MPI 进程，分数 3152 GB/s，由英特尔于 2018 年 10 月 31 日测量。
AWS M5a.24xlarge (AMD) 实例，HP Linpack 版本 2.2，（HPL 来源：http://www.netlib.org/benchmark/hpl/hpl-2.2.tar.gz，版本 2.2；icc (ICC) 18.0.2 20180210，用于编译和链接到 BLIS 库版本 0.4.0；https://github.com/flame/blis；Addt’l 编译器标志：-O3 -funroll-loops -W -Wall –qopenmp；make arch=zen OMP_NUM_THREADS=8；6 个 MPI 进程）， 英特尔 ICC 18.0.3.20180410（带 AVX2），英特尔® MPI 库 Linux* OS 版，版本 2018 更新 3 内部版本 20180411，RedHat* Enterprise Linux 7.5，内核 3.10.0-862.el7.x86_64，OMP_NUM_THREADS=8，6 个 MPI 进程，分数 677.7 GB/s，由英特尔于 2018 年 11 月 7 日测量。
英特尔 Intel P2CA 使用截至 2019 年 1 月 12 日的 AWS 定价计算的结果（美元/小时，标准 1 年期限，无预付款）。
在 AWS* EC2 M5 和 M5a 实例 (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/) 上执行的性能成本比测试，其中将 96 vCPU 英特尔® 至强® 可扩展处理器性能成本比与 AMD EPYC* 处理器性能成本比相比较。
工作负载：服务器端 Java* 1 JVM
结果：AMD EPYC 性能成本比 = 基准 1；英特尔® 至强® 可扩展处理器性能成本比 = 1.74X（越高越好）
服务器端 Java（越高越好）：
AWS M5.24xlarge（英特尔）实例，Java 服务器基准性能测试编号 NUMA 绑定，2JVM，OpenJDK 10.0.1，RedHat* Enterprise Linux 7.5，内核 3.10.0-862.el7.x86_64，分数 101767 次事务处理/秒，由英特尔于 2018 年 11 月 16 日测量。
AWS M5a.24xlarge (AMD) 实例，Java 服务器基准性能测试编号 NUMA 绑定，2JVM，OpenJDK 10.0.1，RedHat* Enterprise Linux 7.5，内核 3.10.0-862.el7.x86_64，分数 52068 次事务处理/秒，由英特尔于 2018 年 11 月 16 日测量。
工作负载：Wordpress* PHP/HHVM*
结果：AMD EPYC 性能成本比 = 基准 1；英特尔® 至强® 可扩展处理器性能成本比 = 1.75X（越高越好）
Web 前端 Wordpress（越高越好）：
AWS M5.24xlarge（英特尔）实例，oss-performance/wordpress 4.2.0 版；Ver 10.2.19-MariaDB-1:10.2.19+maria~bionic；工作负载版本：u'4.2.0；客户端线程数：200；PHP 7.2.12-1；perfkitbenchmarker_version="v1.12.0-944-g82392cc；Ubuntu 18.04，内核 Linux 4.15.0-1025-aws，分数 3626.11 TPS，由英特尔于 2018 年 11 月 16 日测量。
AWS M5a.24xlarge (AMD) 实例，oss-performance/wordpress 4.2.0 版；Ver 10.2.19-MariaDB-1:10.2.19+maria~bionic；工作负载版本：u'4.2.0；客户端线程数：200；PHP 7.2.12-1；perfkitbenchmarker_version="v1.12.0-944-g82392cc；Ubuntu 18.04，内核 Linux 4.15.0-1025-aws，分数 1838.48 TPS，由英特尔于 2018 年 11 月 16 日测量。
有关更多详细信息，请访问 www.intel.cn/benchmarks。
AWS M5.4xlarge（英特尔）实例，McCalpin Stream（OMP 版本），(来源：https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c）；英特尔于 12/6/18 评测英特尔 ICC 18.0.3 20180410 的参数如下：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、显式、分数 81216.7 MB/s。
AWS M5a.4xlarge (AMD) 实例，McCalpin Stream（OMP 版本），(来源：https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c）；英特尔于 12/6/18 评测英特尔 ICC 18.0.3 20180410 的参数如下：AVX2、-qopt-zmm-usage=high、-DSTREAM_ARRAY_SIZE=100 -DNTIMES=0 -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、显式、分数 32154.4 MB/s。
OpenFOAM 免责声明：OpenCFD Limited、OpenFOAM 软件生产商和分销商（通过 www.openfoam.com），以及 OpenFOAM* 和 OpenCFD* 的商标所有者并未批准或认可使用本产品。
自 2019 年 1 月 12 日起实施的 AWS 定价：标准 1 年期预留实例定价 (https://aws.amazon.com/ec2/pricing/reserved-instances/pricing/) 和根据使用 Linux/Unix 系统以小时为单位按需定价 (https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/).
在英特尔® 至强® 铂金 9282 处理器和英特尔® Deep Learning Boost（英特尔® DL Boost）上推断吞吐量高达 30 倍：由英特尔测试，截至 2019 年 2 月 26 日。平台：Dragon rock 2 插槽英特尔® 至强® 铂金 9282（每个插槽 56 个内核），HT 开启，睿频开启，总内存 768 GB（24 个插槽/32GB/2933 MHz），BIOS：SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249，CentOS 7 内核 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64，深度学习框架：英特尔® Optimization for Caffe* 版本：https://github.com/intel/caffe d554cbf1，ICC 2019.2.187，MKL DNN 版本：v0.17 (commit hash: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a)，模型，BS=64，无数据层综合数据：3x224x224，56 实例/2 插槽，数据类型：INT8 对比截至 2017 年 7 月 11 日英特尔进行的测试：2 个英特尔® 至强® 铂金 8180 处理器 CPU @ 2.50GHz（28 个内核），HT 已禁用，睿频已禁用，通过 intel_pstate 驱动程序将扩展调节器设置为“性能”，384GB DDR4-2666 ECC RAM。CentOS Linux* 版本 7.3.1611 (Core)，Linux 内核 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64。固态盘：英特尔® 数据中心级固态盘 S3700 系列（800GB，2.5 英寸 SATA 6Gb/秒，25 纳米，MLC）。性能评测标准基于：环境变量：KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact‘，OMP_NUM_THREADS=56，CPU 频率设置为 CPU Power frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g performance Caffe：(http://github.com/intel/caffe/)，修订版 f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c。推断评测标准基于“caffe time --forward_only”命令，训练评测标准基于“caffe time”指令。对于“ConvNet”拓扑，使用合成数据集。对于其他拓扑，数据在本地存储，并且在训练之前在内存中缓存。拓扑规格来源于 https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (ResNet-50)。英特尔® C++ 编译器版本 17.0.2 20170213，英特尔® 数学核心函数库（英特尔® MKL）小型库版本 2018.0.20170425。使用“numactl -l”运行 Caffe。