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.
Información sobre productos y rendimiento
El rendimiento varía según el uso, la configuración y otros factores. Más información en www.Intel.com/PerformanceIndex.
Los resultados de rendimiento se basan en pruebas realizadas en las fechas indicadas en las configuraciones y puede que no reflejen todas las actualizaciones de seguridad disponibles públicamente. Consulte la publicación de la configuración para obtener más información. Ningún producto o componente es completamente seguro.
Las tecnologías Intel® pueden requerir la activación de hardware, software o de servicios.
Sus costes y resultados pueden variar.
Intel no controla ni audita los datos de terceros. Para evaluar la exactitud, debería consultar otras fuentes.
Resultados calculados por Intel P2CA utilizando precios de AWS (periodo de 1 año estándar en $/hora, sin pago por adelantado) a fecha del 12 de enero de 2019.
Pruebas de rendimiento por dólar realizadas en instancias AWS EC2* M5 y M5a (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/), comparando el rendimiento por dólar del procesador escalable Intel® Xeon® con 96 vCPU y el rendimiento por dólar del procesador AMD EPYC*.
Carga de trabajo: LAMMPS*
Resultados: rendimiento por dólar de AMD EPYC = referencia de 1; rendimiento por dólar del procesador escalable Intel® Xeon® = 4,15x (cuanto más alto, mejor)
Ciencia de los materiales de HPC - LAMMPS (cuanto más alto, mejor):
Instancia AWS M5.24xlarge (Intel), versión de LAMMPS: 2018-08-22 (Código: https://lammps.sandia.gov/download.html), Carga de trabajo: Agua – 512 000 partículas, Intel ICC 18.0.3.20180410, Biblioteca MPI Intel® para sistema operativo Linux* OS, versión 2018 actualización 3 compilación 20180411, rankings MPI 48, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=2, Resultado 137.5 timestep/s, medido por Intel el 31/10/18.
Instancia AWS M5a.24xlarge (AMD), versión de LAMMPS: 2018-08-22 (Código: https://lammps.sandia.gov/download.html), Carga de trabajo: Agua – 512 000 partículas, Intel ICC 18.0.3.20180410, Biblioteca MPI Intel® para sistema operativo Linux*, versión 2018 actualización 3 compilación 20180411, rankings MPI 48, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=2, Resultado 55.8 timestep/s, medido por Intel el 7/11/18.
Cambios para que AMD sea compatible con AVX2 (AMD solo admite AVX2, de modo que estos cambios eran necesarios):
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
Carga de trabajo: Alto rendimiento de Linpack*
Resultados: rendimiento por dólar de AMD EPYC = referencia de 1; rendimiento por dólar del procesador escalable Intel® Xeon® = 4,15x (cuanto más alto, mejor)
HPC Linpack (cuanto más alto, mejor):
Instancia AWS M5.24xlarge (Intel), HP Linpack versión 2.2 (https://software.intel.com/es-es/articles/intel-mkl-benchmarks-suite Directorio: benchmarks_2018.3.222/linux/mkl/benchmarks/mp_linpack/bin_intel/intel64), Intel ICC 18.0.3.20180410 con AVX512, Biblioteca MPI Intel® para sistema operativo Linux*, versión 2018 actualización 3 compilación 20180411, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=24, 2 procesos MPI, Resultado 3152 GB/s, medido por Intel el 31/10/18.
Instancia AWS M5a.24xlarge (AMD), HP Linpack versión 2.2, (Fuente HPL: http://www.netlib.org/benchmark/hpl/hpl-2.2.tar.gz; versión 2.2; icc (ICC) 18.0.2 20180210 usado para compilar y vincular a la biblioteca BLIS versión 0.4.0; https://github.com/flame/blis; Marcas de compilador adicionales: -O3 -funroll-loops -W -Wall –qopenmp; make arch=zen OMP_NUM_THREADS=8; 6 procesos MPI.), Intel ICC 18.0.3.20180410 con AVX2, Biblioteca MPI Intel® para sistema operativo Linux*, versión 2018 actualización 3 compilación 20180411, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=8, 6 procesos MPI, Resultado 677,7 GB/s, medido por Intel el 7/11/18.
Resultados calculados por Intel P2CA utilizando precios de AWS (periodo de 1 año estándar en $/hora, sin pago por adelantado) a fecha del 12 de enero de 2019.
Pruebas de rendimiento por dólar realizadas en instancias AWS EC2* M5 y M5a (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/), comparando el rendimiento por dólar del procesador escalable Intel® Xeon® con 96 vCPU y el rendimiento por dólar del procesador AMD EPYC*.
Carga de trabajo: Server Side Java* 1 JVM
Resultados: rendimiento por dólar de AMD EPYC = referencia de 1; rendimiento por dólar del procesador escalable Intel® Xeon® = 1,74x (cuanto más alto, mejor)
Server Side Java (cuanto más alto, mejor):
Instancia AWS M5.24xlarge (Intel), Java Server Benchmark sin vinculación NUMA, 2JVM, OpenJDK 10.0.1, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, Resultado 101767 transacciones/s, medido por Intel el 16/11/18.
Instancia AWS M5a.24xlarge (AMD), Java Server Benchmark sin vinculación NUMA, 2JVM, OpenJDK 10.0.1, RedHat* Enterprise Linux 7.5, Kernel 3.10.0-862.el7.x86_64, Resultado 52068 transacciones/s, medido por Intel el 16/11/18.
Carga de trabajo: Wordpress* PHP/HHVM*
Resultados: rendimiento por dólar de AMD EPYC = referencia de 1; rendimiento por dólar del procesador escalable Intel® Xeon® = 1,75x (cuanto más alto, mejor)
Web Front End Wordpress (cuanto más alto, mejor):
Instancia AWS M5.24xlarge (Intel), oss-performance/wordpress Ver 4.2.0; Ver 10.2.19-MariaDB-1:10.2.19+maria~bionic; versión de carga de trabajo: u'4.2.0; subprocesos de cliente: 200; PHP 7.2.12-1; perfkitbenchmarker_version="v1.12.0-944-g82392cc; Ubuntu 18.04, Kernel Linux 4.15.0-1025-aws, resultado 3626.11 TPS, medición realizada por Intel el 11/16/18.
Instancia AWS M5a.24xlarge (AMD), oss-performance/wordpress Ver 4.2.0; Ver 10.2.19-MariaDB-1:10.2.19+maria~bionic; Workload Version': u'4.2.0; subprocesos de cliente: 200; PHP 7.2.12-1; perfkitbenchmarker_version="v1.12.0-944-g82392cc; Ubuntu 18.04, Kernel Linux 4.15.0-1025-aws, resultado 1838.48 TPS, medición realizada por Intel el 11/16/18.
Instancia AWS M5.24xlarge (Intel), McCalpin Stream (versión OMP), (fuente: https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c); Intel ICC 18.0.3.20180410 con 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, explicit, Score 81216.7 MB/s, medición realizada por Intel el 6/12/18.
Instancia AWS M5a.4xlarge (AMD), McCalpin Stream (versión OMP), (fuente: https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c); Intel ICC 18.0.3 20180410 con AVX2, -DSTREAM_ARRAY_SIZE=134217728, -DNTIMES=100 -DOFFSET=0 -qopenmp -qopt-streaming-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,explicit, Score 32154.4 MB/s, medición realizada por Intel el 6/12/18.
Exención de responsabilidades de OpenFOAM: esta oferta no ha sido aprobada ni promocionada por OpenCFD Limited, productor y distribuidor del software OpenFOAM a través de www.openfoam.com, y propietario de la marca OpenFOAM* and OpenCFD*.
Precios de AWS según los precios de la modalidad de uso bajo demanda por hora de Linux/Unix (https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/) de los precios de las instancias reservadas por un periodo de 1 año estándar (https://aws.amazon.com/ec2/pricing/reserved-instances/pricing/) a fecha del 12 de enero de 2019.
Mejora en el procesamiento de inferencia 30 veces superior del procesador Intel® Xeon® Platinum 9282 con Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost): según pruebas de Intel realizadas el 26/02/2019. Plataforma: Dragon rock, 2 zócalos, procesador Intel® Xeon® Platinum 9282 (56 núcleos por zócalo), HT activado, Turbo activado, memoria total de 768 GB (24 ranuras/32 GB/2933 MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249, Kernel CentOS 7 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64, marco de aprendizaje profundo: optimización de Intel® para Caffe* versión: https://github.com/intel/caffe d554cbf1, ICC 2019.2.187, MKL DNN versión: v0.17 (hash de confirmación: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a), modelo: https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS=64, Sin syntheticData de capa de datos: 3x224x224, 56 instancias/2 zócalos, tipo de datos: INT8 en comparación con la prueba realizada por Intel a 11 de julio de 2017: CPU 2S Intel® Xeon® Platinum 8180 @ 2,50 GHz (28 núcleos), HT desactivado, Turbo desactivado, regulador de escala definido como "rendimiento" mediante controlador intel_pstate, RAM DDR4-2666 ECC de 384 GB. CentOS Linux* versión 7.3.1611 (Core), Linux* kernel 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. SSD: Intel® SSD serie S3700 para centros de datos (800 GB, 2,5 pulgadas, SATA 6 Gb/s, 25 nm, MLC). Rendimiento medido con: variables del entorno: KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, frecuencia de la CPU establecida con configuración de frecuencia de energía de cpu de rendimiento -d 2,5 G -u 3,8 G -g. Caffe: (http://github.com/intel/caffe/), revisión f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Inferencia medida con el comando "caffe time --forward_only", formación medida con el comando "caffe time". Para topologías "ConvNet" se utilizó una serie de datos artificial. Para otras topologías se almacenaron los datos en el almacenamiento local y en la memoria caché antes de la formación. Especificaciones de topología de https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (ResNet-50). Compilador Intel®C++ versión 17.0.2 20170213, bibliotecas pequeñas de Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) versión 2018.0.20170425. Caffe ejecutado con "numactl -l".