클라우드 투자에서 더 많은 가치 실현
인텔® 기술에 필요한 강력한 비용당 성능을 실현해 보십시오. 인텔® 아키텍처 기반 클라우드를 사용하면 보다 낮은 총소유비용으로 데이터베이스, 고성능 컴퓨팅(HPC), 웹과 같은 데이터 집약적인 핵심 워크로드에서 더 나은 성능을 달성할 수 있습니다.1 2 3 4 5
Hybrid Cloud Hot Topics
Drive Application Innovation with Hybrid Cloud
Learn how to drive application innovation with hybrid cloud and how to grow your IT and developer capabilities.
Enable Developers with Hybrid Cloud
Get Forrester Consulting insights on how enterprises are evolving IT capabilities and enabling developers with hybrid cloud.
Hybrid Cloud Workload Optimization
Building the right cloud solution for your business is not easy. Read on to learn more about IT infrastructure decisions.
Hybrid Cloud Benefits for Advanced Analytics
Learn how to achieve hybrid cloud benefits for advanced analytics with this range of content from Intel and Forrester.
Hybrid Cloud Strategy Insights
Intel shares their hybrid cloud journey as business models shift towards embracing hybrid cloud as an integral IT strategy.
Accelerate IT Transformation with Intel® Select Solutions
Innovate faster and bring powerful services with Intel® Select Solutions for Hybrid Cloud.
Discover Microsoft Azure Stack* Hybrid Cloud
Innovate faster and bring powerful services on-premises with Microsoft Azure Stack* Hybrid Cloud on Intel® Xeon® processors.
Collaborating on Hyperconverged Infrastructure
VMware vSAN* technology combined with Intel® Xeon® processors and Intel® Optane™ technology produces 13x performance gains.
Accelerate Business Intelligence with Intel® Optane™ DC Persistent Memory
Fuel your highest-value workloads with a breakthrough combination of data persistence, performance, capacity, and affordability.
Solve Today’s Challenges
GoDaddy Hybrid Cloud Reduces Infrastructure TCO
GoDaddy has shifted its IT infrastructure strategy to hybrid cloud to reduce infrastructure TCO and enable faster innovation.
Modernize Your IT Infrastructure
Modernizing means more than upgrading your software. Don't let legacy infrastructure hold your business back.
GDPR: Tough Data Protection Measures for Meeting Today's Threats
Intel® architecture-based solutions offer the flexibility and built-in capabilities to address many GDPR challenges effectively.
There's a Cloud That's Right for Your Business
Hybrid Cloud Benefits
Private Cloud Benefits
Public Cloud Benefits
Building the Future Together
Intel collaborates with key industry partners to deliver edge-to-cloud solutions in compute, analytics, and AI. Find out more about how we are optimizing software, services, and platforms.
Microsoft
Windows Server* 2016 empowers the advanced data center with software-defined compute, storage, and network capabilities that are elastic and cost-effective. It’s optimized for Intel's technologies to deliver great performance, optimization, efficiency, and scalability.
VMware
Disruptive business models mean the enterprise needs to innovate to stay ahead and control costs. Trusted cloud technologies from VMware, HyTrust, and Intel provide solutions.
Red Hat
Learn about partnership between the Intel and Red Hat, and how we are combining technologies for digital transformation.
Cloud Resources
Intel® Cloud Builders
Join a community that lowers technical barriers and accelerates innovation. Businesses and cloud service providers can gain insight on how to build, operate, and optimize clouds based on an easy-to-deploy and fully-optimized infrastructure.
Cloud Service Providers
Broadening cloud services and emerging technologies like Artificial Intelligence (AI) and Virtual Reality (VR) are creating demand for workload-optimized, efficient, and agile services. It’s creating vast opportunity for Cloud Service Providers (CSP) who use advanced Intel platform technologies and programs.
Related Products and Technologies
Intel® Xeon® Scalable Processors
Workload-optimized to support high-demand applications and drive actionable insight.
Intel® Ethernet Products
10/25/40GbE Intel® Ethernet 700 Series provides broad interoperability, high reliability, and enhanced operational efficiency.
Intel® Optane™ Technology
All-new premium class of memory that can change the ways we build and use computers.
Intel® Select Solution
Simplify and accelerate the deployment of your data center infrastructure.
Artificial Intelligence
Accelerate solutions, automate operations, gather better insights-and make smarter decisions.
High Performance Computing (HPC)
Learn about Intel's portfolio of high performance computing (HPC) processors, architectures, frameworks, and solutions.
Advanced Analytics
See how advanced analytics leveraged across industries is driving business transformation.
제품 및 성능 정보
AWS* EC2 R5 과 R5a 인스턴스(https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/)에 대해 실시된 달러당 성능 테스트는, 달러당 96 vCPU 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서 성능과 달러당 AMD EPYC* 프로세서 성능을 비교했습니다.
워크로드: HammerDB* PostgreSQL*
결과: 달러당 AMD EPYC 성능 = 기준이 1일 때 달러당 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서 성능 = 1.85X(높을수록 좋음)
데이터베이스: HammerDB – PostgreSQL(높을수록 좋음):
AWS R5.24xlarge(인텔) 인스턴스, HammerDB 3.0 PostgreSQL 10.2, 메모리: 768GB, 하이퍼바이저: KVM; 스토리지 유형: EBS io1, 디스크 볼륨 200GB, 총메모리 200GB, 도커 버전: 18.06.1-ce, RedHat* Enterprise Linux 7.6, 3.10.0-957.el7.x86_64, 6400MB shared_buffer, 256 웨어하우스, 사용자 96명. 점수 “NOPM” 439931, 2018년 12월 11일-2018년 12월 14일에 인텔에서 측정.
AWS R5a.24xlarge(AMD) 인스턴스, HammerDB 3.0 PostgreSQL 10.2, 메모리: 768GB, 하이퍼바이저: KVM; 스토리지 유형: EBS io1, 디스크 볼륨 200GB, 총메모리 200GB, 도커 버전: 18.06.1-ce, RedHat* Enterprise Linux 7.6, 3.10.0-957.el7.x86_64, 6400MB shared_buffer, 256 웨어하우스, 사용자 96명. 점수 “NOPM” 212903, 2018년 12월 20일에 인텔에서 측정.
워크로드: MongoDB*
결과: 달러당 AMD EPYC 성능 = 기준이 1일 때 달러당 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서 성능 = 2.84X(높을수록 좋음)
데이터베이스: MongoDB(높을수록 좋음):
AWS R5.24xlarge(인텔) 인스턴스, MongoDB v4.0, 저널 사용 안 함, 파일시스템 동기화 사용 안 함, wiredTigeCache=27GB, maxPoolSize = 256; 7개 MongoDB 인스턴스, 14개 클라이언트 VM, VM당 1개 YCSB 클라이언트, YCSB 클라이언트당 96개 스레드, RedHat* Enterprise Linux 7.5, 커널 3.10.0-862.el7.x86_64, 점수 1229288 ops/sec, 2018년 12월 10일에 인텔에서 측정.
AWS R5a.24xlarge(AMD) 인스턴스, MongoDB v4.0, 저널 사용 안 함, 파일시스템 동기화 사용 안 함, wiredTigeCache=27GB, maxPoolSize = 256; 7개 MongoDB 인스턴스, 14개 클라이언트 VM, VM당 1개 YCSB 클라이언트, YCSB 클라이언트당 96개 스레드, RedHat* Enterprise Linux 7.5, 커널 3.10.0-862.el7.x86_64, 점수 388596 ops/sec, 2018년 12월 10일에 인텔에서 측정.
자세한 내용은 www.intel.co.kr/benchmarks를 참조하십시오.
결과는 2019년 1월 12일 기준 AWS 요금(시간당 1달러, 스탠다드 1년, 선불 없음)에 따라 Intel P2CA에 의해 계산되었습니다.
AWS* EC2 M5 과 M5a 인스턴스(https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/)에 대해 실시된 달러당 성능 테스트는, 달러당 96 vCPU 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서 성능과 달러당 AMD EPYC* 프로세서 성능을 비교했습니다.
워크로드: LAMMPS*
결과: 달러당 AMD EPYC 성능 = 기준이 1일 때 달러당 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서 성능 = 4.15X(높을수록 좋음)
HPC Materials Science – LAMMPS(높을수록 좋음):
AWS M5.24xlarge(인텔) 인스턴스, LAMMPS 버전: 2018-08-22(코드: https://lammps.sandia.gov/download.html), 워크로드: Water – 512K Particles, 인텔 ICC 18.0.3.20180410, 인텔® MPI Library for Linux* OS, 버전 2018 업데이트 3 빌드 20180411, 48 MPI Ranks, RedHat* Enterprise Linux 7.5, 커널 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=2, 점수 137.5 timesteps/sec, 2018년 10월 31일에 인텔에서 측정.
AWS M5a.24xlarge(AMD) 인스턴스, LAMMPS 버전: 2018-08-22(코드: https://lammps.sandia.gov/download.html), 워크로드: Water – 512K Particles, 인텔 ICC 18.0.3.20180410, 인텔® MPI Library for Linux* OS, 버전 2018 업데이트 3 빌드 20180411, 48 MPI Ranks, RedHat* Enterprise Linux 7.5, 커널 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=2, 점수 55.8 timesteps/sec, 2018-11-07에 인텔에서 측정.
AMD를 위해 AVX2를 지원하도록 변경(AMD는AVX2만 지원하므로 변경이 필요):
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
워크로드: High-performance Linpack*
결과: 달러당 AMD EPYC 성능 = 기준이 1일 때 달러당 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서 성능 = 4.15X(높을수록 좋음)
HPC Linpack(높을수록 좋음):
AWS M5.24xlarge(인텔) 인스턴스, HP Linpack 버전 2.2(https://software.intel.com/en-us/articles/intel-mkl-benchmarks-suite 디렉터리: benchmarks_2018.3.222/linux/mkl/benchmarks/mp_linpack/bin_intel/intel64), AVX512 적용 인텔 ICC 18.0.3.20180410 , 인텔® MPI Library for Linux* OS, 버전 2018 업데이트 3 빌드 20180411, RedHat* Enterprise Linux 7.5, 커널 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=24, 2 MPI 프로세스, 점수 3152 GB/s, 2018년 10월 31일에 인텔에서 측정.
AWS M5a.24xlarge(AMD) 인스턴스, HP Linpack 버전 2.2,(HPL 출처: http://www.netlib.org/benchmark/hpl/hpl-2.2.tar.gz; 버전 2.2; BLIS library version 0.4.0에 컴파일하고 링크 하는데 icc(ICC) 18.0.2 20180210 사용; https://github.com/flame/blis; 추가 컴파일러 플래그: -O3 -funroll-loops -W -Wall –qopenmp; make arch=zen OMP_NUM_THREADS=8; 6 MPI 프로세스.), AVX2를 적용한 인텔 ICC 18.0.3.20180410, 인텔® MPI Library for Linux* OS, 버전 2018 업데이트 3 빌드 20180411, RedHat* Enterprise Linux 7.5, 커널 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS=8, 6 MPI 프로세스, 점수 677.7 GB/s, 2018년 11월 7일에 인텔에서 측정.
결과는 2019년 1월 12일 기준 AWS 요금(시간당 1달러, 스탠다드 1년, 선불 없음)에 따라 Intel P2CA에 의해 계산되었습니다.
AWS* EC2 M5 과 M5a 인스턴스(https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/)에 대해 실시된 달러당 성능 테스트는, 달러당 96 vCPU 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서 성능과 달러당 AMD EPYC* 프로세서 성능을 비교했습니다.
워크로드: Server Side Java* 1 JVM
결과: 달러당 AMD EPYC 성능 = 기준이 1일 때 달러당 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서 성능 = 1.74X(높을수록 좋음)
Server Side Java(높을수록 좋음):
AWS M5.24xlarge(인텔) 인스턴스, Java Server Benchmark No NUMA binding, 2JVM, OpenJDK 10.0.1, RedHat* Enterprise Linux 7.5, 커널 3.10.0-862.el7.x86_64, 점수 101767 Transactions/sec, 2018년 11월 16일에 인텔에서 측정.
AWS M5a.24xlarge(AMD) 인스턴스, Java Server Benchmark No NUMA binding, 2JVM, OpenJDK 10.0.1, RedHat* Enterprise Linux 7.5, 커널 3.10.0-862.el7.x86_64, 점수 52068 Transactions/sec, 2018년 11월 16일에 인텔에서 측정.
워크로드: Wordpress* PHP/HHVM*
결과: 달러당 AMD EPYC 성능 = 기준이 1일 때 달러당 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서 성능 = 1.75X(높을수록 좋음)
웹 프론트엔드 Wordpress(높을수록 좋음):
AWS M5.24xlarge(인텔) 인스턴스, oss-performance/wordpress Ver 4.2.0; Ver 10.2.19-MariaDB-1:10.2.19+maria~bionic; 워크로드 버전': u'4.2.0; 클라이언트 스레드: 200; PHP 7.2.12-1; perfkitbenchmarker_version="v1.12.0-944-g82392cc; Ubuntu 18.04, Kernel Linux 4.15.0-1025-aws, 점수 3626.11 TPS, 2018년 11월 16일에 인텔에서 측정.
AWS M5a.24xlarge(AMD) 인스턴스, oss-performance/wordpress Ver 4.2.0; Ver 10.2.19-MariaDB-1:10.2.19+maria~bionic; 워크로드 버전': u'4.2.0; 클라이언트 스레드: 200; PHP 7.2.12-1; perfkitbenchmarker_version="v1.12.0-944-g82392cc; Ubuntu 18.04, Kernel Linux 4.15.0-1025-aws, 점수 1838.48 TPS, 2018년 11월 16일에 인텔에서 측정.
자세한 내용은 www.intel.co.kr/benchmarks를 참조하십시오.
AWS M5.4xlarge(인텔) 인스턴스, McCalpin Stream(OMP 버전), (출처: https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c); AVX512 적용 인텔 ICC 18.0.3 20180410, -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, 커널 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS: 8, KMP_AFFINITY: proclist=[0-7:1], granularity=thread, explicit, 점수: 81216.7MB/s, 18/6/12에 인텔에서 측정.
AWS M5a.4xlarge(AMD) 인스턴스, McCalpin Stream(OMP 버전), (출처: https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c); AVX2적용 인텔 ICC 18.0.3 20180410, -DSTREAM_ARRAY_SIZE=134217728, -DNTIMES=100 -DOFFSET=0 -qopenmp -qopt-streaming-stores always -o $OUT stream.c, Red Hat* Enterprise Linux 7.5, 커널 3.10.0-862.el7.x86_64, OMP_NUM_THREADS: 8, KMP_AFFINITY : proclist=[0-7:1], granularity=thread,explicit, 점수: 32154.4MB/s, 18/6/12에 인텔에서 측정.
OpenFOAM 고지 사항: 이 제안은 OpenCFD 유한회사, www.openfoam.com을 통한 OpenFOAM 소프트웨어의 제작자 및 배포자, OpenFOAM* 및 OpenCFD* 등록 상표의 소유자에 의해 승인 또는 보증되지 않습니다.
AWS 가격은 2019년 1월 12일 기준 1년 예약 인스턴스 요금(https://aws.amazon.com/ec2/pricing/reserved-instances/pricing/)의 온디맨드 Linux/Unix 시간당 사용량 기준 요금(https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/)입니다.
인텔® 딥 러닝 부스트(인텔® DL 부스트)를 통해 인텔® 제온® Platinum 9282 프로세서에서 최대 30배의 추론 처리량 개선: 2019년 2월 26일 인텔에 의해 실시된 테스트. 플랫폼: Dragon Rock 2 소켓 인텔® 제온® Platinum 9282 프로세서(소켓당 56코어), HT 사용, 터보 사용, 총 메모리 768GB(24슬롯/32GB/2933MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249, CentOS 7 커널 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64, 딥 러닝 프레임워크: Caffe용 인텔® 최적화* 버전: https://github.com/intel/caffe d554cbf1, ICC 2019.2.187, MKL DNN 버전: v0.17(커밋 해시: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a), 모델: https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS=64, 무 데이터 계층 syntheticData: 3x224x224, 56인스턴스/2소켓, 데이터 형식: INT8 vs. 인텔에서 2017년 7월 11일에 테스트: 2S 인텔® 제온® Platinum 8180 CPU @ 2.50GHz(28코어), HT 사용 안 함, 터보 사용 안 함, intel_pstate 드라이버를 통해 scaling governor를 "performance"로 설정, 384GB DDR4-2666 ECC RAM. CentOS 리눅스* 릴리스 7.3.1611(코어), 리눅스* 커널 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. SSD: 인텔® SSD 데이터 센터 S3700 시리즈(800GB, 2.5인치 SATA 6Gb/s, 25nm, MLC). 성능 측정 조건: 환경 변수: KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, CPU 주파수를 CPU 전원 주파수 -d 2.5G -u 3.8G -g 성능으로 설정. Caffe: (http://github.com/intel/caffe/), 개정 f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. 추론은 "caffe time --forward_only" 명령으로, 트레이닝은 "caffe time" 명령으로 측정했습니다. "ConvNet" 토폴로지에는 합성 데이터 집합을 사용했습니다. 기타 토폴로지의 경우 데이터가 로컬 스토리지에 저장되어 트레이닝 전에 메모리에 캐싱되었습니다. 토폴로지 사양: https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models(ResNet-50). 인텔® C++ 컴파일러 버전 17.0.2 20170213, 인텔® Math Kernel Library(인텔® MKL) 소형 라이브러리 버전 2018.0.20170425. Caffe는 "numactl -l"로 실행.