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第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器內(nèi)置了強(qiáng)大的加速器，幫助我們將 e4 云服務(wù)器的性能提升至新的水平，其不僅能夠滿足大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫等場景需求，在 AI 推理、云原生、高性能計算等更多場景下也有著不俗表現(xiàn)。通過 e4 具備的優(yōu)秀計算性能、彈性伸縮和分布式存儲等特點，企業(yè)能夠高效開發(fā)和運行高負(fù)載的復(fù)雜應(yīng)用以及 AI 服務(wù)，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

— 沈鷗

青云科技副總裁

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解決方案概述

為了應(yīng)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的重重挑戰(zhàn)，用戶希望獲得更高的性能、更安全的數(shù)字化服務(wù)、更穩(wěn)定的基礎(chǔ)平臺。數(shù)據(jù)中心與云服務(wù)提供商必須更加精準(zhǔn)且前瞻性地洞察到當(dāng)前行業(yè)正在發(fā)生的改變，并通過基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)優(yōu)化、采用新一代硬件平臺、技術(shù)與服務(wù)創(chuàng)新等方式，提供敏捷、靈活、高性能、高可用的解決方案，為用戶數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅提供基礎(chǔ)能力支撐，幫助用戶在商業(yè)競爭中贏得先機(jī)。

為幫助企業(yè)用戶更好地應(yīng)對云原生趨勢對 IT 架構(gòu)帶來的挑戰(zhàn)，青云科技推出了搭載第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器的新一代 e4 云服務(wù)器。該服務(wù)器利用處理器內(nèi)置的英特爾 高級矩陣擴(kuò)展（英特爾 AMX）、英特爾 QuickAssist（英特爾 QAT）等特性，加速 AI、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)加解密等場景下的處理能力。同時青云還驗證了第四代英特爾 至強(qiáng) 處理器的 In-Memory Analytics Accelerator（英特爾 IAA）、英特爾 Data Streaming Accelerator（英特爾 DSA）、英特爾 Software GuardExtensions（英特爾 SGX）等高級硬件特性對多種應(yīng)用場景的提升能力。例如，通過英特爾 Software Guard Extensions（英特爾 SGX）等硬件安全特性，可助力企業(yè)提升安全保護(hù)能力，幫助企業(yè)實現(xiàn)云化，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

挑戰(zhàn)

在用戶加速擁抱數(shù)字化的背景下，越來越多的數(shù)據(jù)與應(yīng)用被遷移到云端環(huán)境，云平臺相應(yīng)地承受著越來越大的壓力，這些壓力包括：

負(fù)載日趨復(fù)雜化、帶來了多元算力需求

在現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)中心，負(fù)載正在日趨復(fù)雜化，人工智能 (AI)、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)加解密等負(fù)載快速增長，通用計算處理這些負(fù)載的執(zhí)行效率不高，帶來了較高的性能壓力。這意味著數(shù)據(jù)中心需要提供多元化算力，將負(fù)載卸載到特定的加速器上，以支持上層應(yīng)用使用更優(yōu)架構(gòu)完成每項任務(wù)。

基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模越來越大、總體擁有成本 (TCO) 持續(xù)攀升

用戶在云原生等領(lǐng)域的持續(xù)投資意味著基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模的不斷增長，這帶來了大量的服務(wù)器采購、運營等成本，在強(qiáng)調(diào)可持續(xù)發(fā)展、精益運營的今天，只有盡可能地提升基礎(chǔ)設(shè)施的性能密度，釋放硬件潛能，才能夠更好地控制 TCO 增長，實現(xiàn)更高的投資收益。

數(shù)據(jù)安全面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)

數(shù)字化產(chǎn)品、應(yīng)用和服務(wù)都在源源不斷地產(chǎn)生數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是企業(yè)的重要競爭力，也是企業(yè)創(chuàng)新的重要基礎(chǔ)。但是海量的數(shù)據(jù)如果沒有安全的保護(hù)機(jī)制，很可能會造成核心數(shù)據(jù)丟失或泄露，從而使企業(yè)業(yè)務(wù)遭受巨大的沖擊，甚至?xí)屍髽I(yè)陷進(jìn)生死存亡的風(fēng)險境地。數(shù)據(jù)的安全性如何有效保護(hù)，是企業(yè)亟需解決的一大難題。

青云 QingCloud 全棧云
助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

青云科技是一家技術(shù)領(lǐng)先的企業(yè)級云服務(wù)商與數(shù)字化解決方案提供商。自 2012 年創(chuàng)立以來，堅持核心代碼自研，以頂尖的技術(shù)實力見長，構(gòu)建起端到端的數(shù)字化解決方案，持續(xù)打造云原生最佳實踐。青云科技最早布局混合云市場，無縫打通公有云和私有云，交付一致功能與體驗的混合云，并于 2021 年 3 月登陸上交所科創(chuàng)板。

青云科技堅持自主創(chuàng)新、中立可靠、靈活開放的理念，立足企業(yè)現(xiàn)實需求，圍繞 “私有云、公有云、云原生、信創(chuàng)” 四大核心業(yè)務(wù)線，幫助企業(yè)構(gòu)筑堅實的數(shù)字基石，實現(xiàn)全場景自由計算，為數(shù)字化創(chuàng)新添加 “云動力”。

在服務(wù)層次上，縱向跨越 IaaS、PaaS 和應(yīng)用平臺的全棧云架構(gòu)；在服務(wù)交付形態(tài)上，以統(tǒng)一架構(gòu)實現(xiàn)公有云、私有云、混合云和托管云的一致化交付與管理；在服務(wù)場景縱深上，集結(jié)云、網(wǎng)、邊、端一體化能力，實現(xiàn)全域智能數(shù)據(jù)互聯(lián)。

作為青云全棧云方案的重要基石，青云 QingCloud 新一代 e4云服務(wù)器實現(xiàn)了性能的大幅提升。該服務(wù)器基于第四代英特爾至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器，實現(xiàn) CPU 性能提升 50%，存儲 IOPS 性能提升 35%，網(wǎng)絡(luò)延遲降低 30%¹，支持 AMX、QAT 等指令集擴(kuò)展，可廣泛應(yīng)用于 AI 推理、高性能數(shù)據(jù)庫、高性能計算、大數(shù)據(jù)、計算密集型開發(fā)測試等業(yè)務(wù)場景。

圖 1. 青云 QingCloud 的全棧云產(chǎn)品架構(gòu)

第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器加速多種工作負(fù)載性能

為了給用戶提供高性能的基礎(chǔ)算力支撐，青云科技利用第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器內(nèi)置的多種高級硬件特性，優(yōu)化應(yīng)用負(fù)載性能，釋放了處理器在性能、穩(wěn)定性、擴(kuò)展性、安全性等方面的潛力，鑄就卓越基礎(chǔ)設(shè)施平臺。

第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器通過創(chuàng)新架構(gòu)增加了每個時鐘周期的指令，每個插槽多達(dá) 56 個核心，支持 8 通道 DDR5 內(nèi)存，有效提升了內(nèi)存帶寬與速度，并通過 PCIe 5.0（80 個通道）實現(xiàn)了更高的 PCIe 帶寬提升。第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器提供了現(xiàn)代性能和安全性，可根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行擴(kuò)展。借助內(nèi)置的加速器，用戶可以在 AI、分析、云和微服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、存儲等類型的工作負(fù)載中獲得優(yōu)化的性能。通過與強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)相結(jié)合，第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器能夠幫助用戶構(gòu)建更加高效、安全的基礎(chǔ)設(shè)施。

圖 2. 第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器為數(shù)據(jù)中心提供多種優(yōu)勢

第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器內(nèi)置了多種高級硬件特性，能夠滿足用戶的多樣化算力需求。其中，英特爾 AMX 針對廣泛的硬件和軟件優(yōu)化，通過提供矩陣類型的運算，顯著增加了人工智能應(yīng)用程序的每時鐘指令數(shù) (IPC)，可為深度學(xué)習(xí)推理和訓(xùn)練提供顯著的性能提升；英特爾 QAT 面向高性能安全性、私鑰保護(hù)和壓縮/解壓縮等場景，能夠?qū)⑾嚓P(guān)負(fù)載從 CPU 卸載到 QAT 中，有效提升應(yīng)用程序和平臺的性能；英特爾 DSA 優(yōu)化存儲、網(wǎng)絡(luò)和分析中常見的流數(shù)據(jù)移動和轉(zhuǎn)換操作；英特爾IAA 可以加速數(shù)據(jù)庫查詢吞吐量和其他類型的工作負(fù)載，減少內(nèi)存占用；英特爾 SGX 能夠更有效地抵御多種類型的攻擊，顯著加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全，滿足對于機(jī)密計算的廣泛需求；英特爾同時首次提供了板載 HBM 內(nèi)存的英特爾 至強(qiáng) Max 系列處理器，為更廣闊的市場帶來了高帶寬內(nèi)存。

青云科技與英特爾重點從以下幾個方面入手，驗證第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器對于常見負(fù)載的加速能力：

采用英特爾 AMX 提升 AI 性能

第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器內(nèi)置英特爾 AMX，無需配置額外的硬件即可加速深度學(xué)習(xí)推理和訓(xùn)練。英特爾AMX 針對廣泛的硬件和軟件優(yōu)化，它進(jìn)一步增強(qiáng)了前代技術(shù) — 矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指令 (VNNI) 和 BF16，從一維向量發(fā)展為二維矩陣，以便最大限度地利用計算資源，提高高速緩存利用率，避免潛在的帶寬瓶頸。

青云科技利用英特爾 AMX 提升基于 CPU 的 AI 性能，其支持中小型深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，大幅提高深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理性能，適合自然語言處理、推薦系統(tǒng)和圖形識別等工作負(fù)載。數(shù)據(jù)如圖 3 所示，在采用英特爾 AMX 優(yōu)化之后，在滿足精度的前提下，AI 推理性能模型，包括 Bert、Resnet等，可以提升 4-5 倍⁶。

圖 3. 啟用英特爾 AMX 前后的吞吐量比較

青云科技同時測試了在 e4 云主機(jī)上，通過使用英特爾AMX，進(jìn)行大模型 ChatGLM-6B 推理的性能表現(xiàn)。數(shù)據(jù)如圖 4 所示，英特爾 AMX 能夠為 e4 云主機(jī)帶來顯著的性能提升，e4 云主機(jī) FP32（啟用 AMX）相較于 e4 云主機(jī) FP32（未啟用 AMX）推理性能提升了約 6.26 倍，推理時延減少了 84.6%⁷。此外，e4 云主機(jī)使用 BF16+FP16模式配合英特爾 AMX 特性有著更佳表現(xiàn)。e4 云主機(jī)BF16+FP16（啟用 AMX）相較于 e4 云主機(jī) FP32（啟用AMX）的推理性能提升了約 1.32 倍，相應(yīng)的推理時延減少了約 25.6%；e4 云主機(jī) BF16+FP16（啟用 AMX）相較于 e4 云主機(jī) FP32（未啟用 AMX）的推理性能提升了 6.85倍，推理時延減少了 88.6%⁸。與使用 GPU 運行 ChatGLM6B 推理相比，使用 e4 云主機(jī)搭配英特爾 AMX 加速器進(jìn)行 ChatGLM-6B 推理有更好的總體擁有成本 (TCO)。

圖 4. ChatGLM-6B 啟用英特爾AMX 前后的吞吐量比較

采用英特爾 QAT 優(yōu)化數(shù)據(jù)壓縮與加解密性能

在虛擬機(jī)實時遷移、分布式存儲、負(fù)載均衡等應(yīng)用負(fù)載中，數(shù)據(jù)壓縮與加解密是非常重要的一個處理流程。例如，為了節(jié)省存儲空間，存儲系統(tǒng)開啟壓縮功能可有效地提高存儲資源使用率，同時大幅降低采購成本；在負(fù)載均衡業(yè)務(wù)中，HTTPs 在身份驗證、加密通訊等方面的特性帶來了巨大的加解密計算需求；在虛擬機(jī)遷移中，開啟壓縮功能進(jìn)行實時遷移，會在遷移前對內(nèi)存中的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，有助于提升虛擬機(jī)遷移效率。但同時，數(shù)據(jù)壓縮與加解密帶來了巨大的性能消耗，不僅影響應(yīng)用的效率，而且占用了大量的計算資源。

英特爾 QAT 是英特爾面向高性能安全性、私鑰保護(hù)和壓縮/解壓縮等場景推出的一個硬件加速技術(shù)，能夠?qū)⑾嚓P(guān)負(fù)載從 CPU 卸載到 QAT 中，有效提升應(yīng)用程序和平臺的性能。英特爾 QAT 能夠以硬件方式支持多種對稱數(shù)據(jù)加密（如 AES）、非對稱公鑰加密（如 RSA、橢圓曲線加密）和數(shù)據(jù)壓縮服務(wù)，在不額外增加 CPU 負(fù)載的前提下，提高數(shù)據(jù)壓縮與加解密效率。

圖 5. ZFS 存儲系統(tǒng)壓縮性能對比⁹

青云科技首先驗證了英特爾 QAT 對于 ZFS 存儲系統(tǒng)壓縮的加速效果。在英特爾的協(xié)助下，青云科技自主開發(fā)了支持 QAT + ACOMP 的 ZFS 壓縮補(bǔ)丁，其利用內(nèi)核態(tài)提供的acomp 接口，并調(diào)用 deflate 算法來實現(xiàn)壓縮與解壓縮。測試數(shù)據(jù)如圖 5 所示，在常規(guī)壓力測試下，英特爾 QAT 能夠大幅降低寫吞吐與讀吞吐的 CPU 使用率。

隨后，青云科技測試了負(fù)載均衡 HAproxy 的性能表現(xiàn)，使用 ab 工具，不斷加大線程數(shù)量，對相同配置的 HAproxy 進(jìn)行壓測，對比 QAT 啟用前后的性能表現(xiàn)，測試數(shù)據(jù)顯示，在同樣的壓力測試下，開啟 QAT 之后，CPU 消耗更少，另外在大壓力的情況下，開啟 QAT 之后，系統(tǒng)吞吐量增加了約 15%，時延降低了約 10%¹⁰。

在 API 網(wǎng)關(guān) OpenResty 的 HTTPs 服務(wù)性能測試中，青云科技測試了 QAT 啟用前后的 OpenResty 的數(shù)據(jù)吞吐性能，數(shù)據(jù)如圖 6 所示，OpenResty 使用 QAT 后加解密效率提升明顯，其中 4 核 8 線程時提升率最高，達(dá)到未啟用前的6.8 倍¹¹。

圖 6. OpenResty HTTPs 服務(wù)性能測試

在虛擬機(jī)實時遷移測試中，青云科技利用 QAT 技術(shù)將壓縮解壓縮卸載至 QAT，來釋放更多的計算資源，以及提升壓縮速度，從而達(dá)到提升實時遷移效率的目的。測試數(shù)據(jù)如圖 7 所示，在無負(fù)載情況下，使用 QAT 壓縮相比原壓縮方式，遷移時間減少約 66%，壓縮率增加約 13 倍，數(shù)據(jù)壓縮時的 CPU 使用率降低約 81%¹²。

圖 7. QAT 啟用前后虛擬機(jī)實時遷移耗時比較

采用英特爾 IAA 加速數(shù)據(jù)庫

MongoDB、ClickHouse 是當(dāng)前常見的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用，其中，MongoDB 是免費開源的跨平臺 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，ClickHouse 則是一個用于聯(lián)機(jī)分析處理 (OLAP) 的開源列式數(shù)據(jù)庫。為了在優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能的同時持續(xù)提升數(shù)據(jù)庫壓縮率，青云科技采用了英特爾 IAA 進(jìn)行優(yōu)化。

英特爾 IAA 是一款硬件加速器，結(jié)合分析原始函數(shù)，能夠提供出色的吞吐量壓縮和解壓縮性能。英特爾 IAA 主要針對大數(shù)據(jù)和內(nèi)存分析數(shù)據(jù)庫等應(yīng)用程序，以及內(nèi)存頁壓縮等應(yīng)用程序透明用途，能夠在分析查詢處理期間過濾數(shù)據(jù)。英特爾 IAA 支持零壓縮等輕量級壓縮方案以及霍夫曼編碼和 Deflate 等較重的壓縮算法。對于 Deflate 格式，它支持對壓縮流進(jìn)行索引，以實現(xiàn)高效的隨機(jī)訪問。

MongoDB 的吞吐量測試數(shù)據(jù)如圖 8 所示，對比 Zlib 壓縮算法，IAA 將性能提升了 85.63% ~ 548.57%，對比Snappy 算法，其性能最高可提升 49.91%¹³。此外，IAA 在MongoDB 中相較于上述兩種算法，擁有更大的壓縮比，更低的時延，能夠加速大數(shù)據(jù)查詢過程。

ClickHouse 的測試數(shù)據(jù)顯示，與 LZ4 相比，IAA 方案提供了 62% 的壓縮效果和 35% 的 QPS 增強(qiáng)效果。與 ZSTD相比，IAA 方案可提供 50% 的 QPS 提高效果，壓縮率下降 16%¹⁴。

圖 8. MongoDB 吞吐量測試（越高越好）

通過英特爾 SGX 構(gòu)建可信環(huán)境

在云生態(tài)中，用戶廣泛面臨著病毒、木馬、網(wǎng)絡(luò)攻擊、數(shù)據(jù)竊取等安全威脅，大部分傳統(tǒng)的安全方案主要依賴于特權(quán)代碼來實現(xiàn)工作負(fù)載的隔離和數(shù)據(jù)的保護(hù)，難以防范利用特權(quán)代碼漏洞的攻擊，在安全防護(hù)能力方面亟待進(jìn)一步提升。為了解決此問題，青云驗證了第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器內(nèi)置的英特爾SGX 的安全功能，打造了可信計算環(huán)境的能力。

英特爾 SGX 能夠幫助用戶構(gòu)建基于硬件的數(shù)據(jù)中心可信執(zhí)行環(huán)境 (TEE)。通過將特權(quán)代碼排除在受信任的范圍之外，英特爾 SGX 能夠更有效地抵御多種類型的攻擊。它可顯著加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全，滿足對于機(jī)密計算的廣泛需求。英特爾SGX 提供了一種基于硬件的內(nèi)存加密機(jī)制，將內(nèi)存中的特定應(yīng)用代碼和數(shù)據(jù)隔離開來。英特爾 SGX 允許為用戶級代碼分配專用內(nèi)存區(qū)域—飛地 (Encalve)，以免受到擁有更高權(quán)限的進(jìn)程的影響。

青云科技的驗證顯示，在云服務(wù)器上，可以啟用英特爾SGX 技術(shù)來構(gòu)建可信的密鑰管理服務(wù)，提供密鑰計算、交換等復(fù)雜的安全計算環(huán)境，保護(hù)應(yīng)用與數(shù)據(jù)的安全。

圖 9. 英特爾 SGX 可支持構(gòu)建可信環(huán)境

利用 HBM 內(nèi)存加速應(yīng)用的內(nèi)存訪問

英特爾 至強(qiáng) Max 系列處理器是唯一一款基于 x86 的高帶寬內(nèi)存處理器，為解鎖和加速受內(nèi)存限制的 HPC 和人工智能工作負(fù)載而設(shè)計。英特爾至強(qiáng) Max 系列處理器通過高帶寬內(nèi)存 (HBM) 為英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器提供增強(qiáng)功能，旨在釋放建模、人工智能、深度學(xué)習(xí)、高性能計算(HPC) 和數(shù)據(jù)分析等數(shù)據(jù)密集型工作負(fù)載的性能并提升發(fā)現(xiàn)速度。

青云科技選擇 HPL、VASP、lammps 三個軟件，測試在高性能計算 (HPC) 集群中，HBM 內(nèi)存相較于 DDR 內(nèi)存的性能提升。以 VASP 為例，該軟件是電子結(jié)構(gòu)計算和量子力學(xué)-分子動力學(xué)模擬軟件包，是材料模擬和計算物質(zhì)科學(xué)研究中最流行的商用軟件之一。測試數(shù)據(jù)如圖 10 所示，隨著核心數(shù)的增加，使用 HBM 內(nèi)存的效果提升很明顯，使用HBM 內(nèi)存 22 核心的性能基本上和 44 核心的 DDR 內(nèi)存計算效率持平¹⁵。

圖 10. HBM 內(nèi)存與 DDR 內(nèi)存性能對比（橫坐標(biāo)為核心數(shù)，縱坐標(biāo)為時間的倒數(shù)）

展望

通過搭載第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器，并利用處理器集成的高級硬件特性，青云 QingCloud 新一代 e4 云服務(wù)器實現(xiàn)了巨大的性能飛躍，滿足了企業(yè)對即時數(shù)據(jù)高并發(fā)、高吞吐量處理、低延遲等需求，通過提供更高性能、更穩(wěn)定、更高性價比的基礎(chǔ)支撐，幫助企業(yè)實現(xiàn)云化，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

未來，青云科技還將與英特爾深化合作，進(jìn)一步針對云計算、隱私計算、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)、AI 等具體場景推動軟硬件協(xié)同優(yōu)化，釋放第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器的潛能，為各行業(yè)的不同應(yīng)用提供專業(yè)穩(wěn)定的系統(tǒng)支撐。雙方還將在云平臺、云存儲、人工智能、軟硬件等多個領(lǐng)域展開了全面的深度合作，共同發(fā)揮所長、為中國云計算產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展高效賦能。

參考資料：

1.數(shù)據(jù)援引自青云科技內(nèi)部測試結(jié)果。英特爾并不控制或?qū)徲嫷谌綌?shù)據(jù)。請您審查該內(nèi)容，咨詢其他來源，并確認(rèn)提及數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。

2 數(shù)據(jù)來源自第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器的最大核數(shù)（60 核）與第三代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器的最大核數(shù)（40 核）的比較。

3 詳細(xì)配置信息請訪問：intel.com/processorclaims，選擇 “第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器”，查看編號 “G2”。實際性能受使用情況、配置和其他因素的差異影響。

4 數(shù)據(jù)來源自第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器（80 條 PCIe 5.0 通道）與第三代英特爾 至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器（64 條 PCIe 4.0 通道）的比較。

5 詳細(xì)配置信息請訪問：intel.com/processorclaims，選擇 “第四代英特爾 至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器”，查看編號 “G1”。實際性能受使用情況、配置和其他因素的差異影響。

6 截至青云科技 2023 年 2 月的測試數(shù)據(jù)。測試配置：雙路英特爾 至強(qiáng) 鉑金 8480+ 處理器 @ 2.0 GHz，啟用睿頻加速技術(shù)，1024 GB 總內(nèi)存 (32x32 GB 4800MT/s)，Ubuntu 22.04。英特爾并不控制或?qū)徲嫷谌綌?shù)據(jù)。請您審查該內(nèi)容，咨詢其他來源，并確認(rèn)提及數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。

7,8 截至青云科技 2023 年 7 月的測試數(shù)據(jù)。測試配置：e4 云主機(jī)，32 核 64g。英特爾并不控制或?qū)徲嫷谌綌?shù)據(jù)。請您審查該內(nèi)容，咨詢其他來源，并確認(rèn)提及數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。

9 截至青云科技 2023 年 5 月的測試數(shù)據(jù)。測試配置：雙路英特爾 至強(qiáng)鉑金 8458P 處理器 @ 3.80 GHz，512 GB 總內(nèi)存 (16x32 GB 4800 MT/s)，480 GB SATA，3 TB 硬盤，Ubuntu 22.04。英特爾并不控制或?qū)徲嫷谌綌?shù)據(jù)。請您審查該內(nèi)容，咨詢其他來源，并確認(rèn)提及數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。

10 截至青云科技 2023 年 4 月的測試數(shù)據(jù)。測試配置：第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器，4 核 8G 計算型 e4，Ubuntu 22.04.1。英特爾并不控制或?qū)徲嫷谌綌?shù)據(jù)。請您審查該內(nèi)容，咨詢其他來源，并確認(rèn)提及數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。

11 截至青云科技 2023 年 5 月的測試數(shù)據(jù)。測試配置：英特爾 至強(qiáng) 鉑金 8458P 處理器，Ubuntu 22.04.2 LTS。英特爾并不控制或?qū)徲嫷谌綌?shù)據(jù)。請您審查該內(nèi)容，咨詢其他來源，并確認(rèn)提及數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。

12 截至青云科技 2023 年 5 月的測試數(shù)據(jù)。測試配置：雙路英特爾 至強(qiáng) 鉑金 8458P 處理器 @ 3.80 GHz，512 GB 總內(nèi)存 (16x32 GB 4800 MT/s)，480 GB SATA，3 TB 硬盤，Ubuntu 22.04。英特爾并不控制或?qū)徲嫷谌綌?shù)據(jù)。請您審查該內(nèi)容，咨詢其他來源，并確認(rèn)提及數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。

13 截至青云科技 2023 年 5 月的測試數(shù)據(jù)。測試配置：英特爾 至強(qiáng) 鉑金 8458P 處理器，Ubuntu 22.04.1 LTS。英特爾并不控制或?qū)徲嫷谌綌?shù)據(jù)。請您審查該內(nèi)容，咨詢其他來源，并確認(rèn)提及數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。

14 截至青云科技 2023 年 5 月的測試數(shù)據(jù)。測試配置：英特爾 至強(qiáng) 鉑金 8458P 處理器，512 GB 總內(nèi)存 (16x 32 GB 4800 MT/s)，Ubuntu 22.04.1 LTS。英特爾并不控制或?qū)徲嫷谌綌?shù)據(jù)。請您審查該內(nèi)容，咨詢其他來源，并確認(rèn)提及數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。

15 截至青云科技 2023 年 5 月的測試數(shù)據(jù)。測試配置：英特爾 至強(qiáng) MAX 9432 處理器，500 GB 總內(nèi)存 (128 GB HBM + 372 GB DDR5)，Ubuntu 22.04，英特爾 OneAPI2023，vasp5.4.4。英特爾并不控制或?qū)徲嫷谌綌?shù)據(jù)。請您審查該內(nèi)容，咨詢其他來源，并確認(rèn)提及數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。

實際性能受使用情況、配置和其他因素的差異影響。更多信息請見 www.Intel.com/PerformanceIndex

性能測試結(jié)果基于配置信息中顯示的日期進(jìn)行測試，且可能并未反映所有公開可用的安全更新。詳情請參閱配置信息披露。沒有任何產(chǎn)品或組件是絕對安全的。

具體成本和結(jié)果可能不同。

英特爾技術(shù)可能需要啟用硬件、軟件或激活服務(wù)。

英特爾未做出任何明示和默示的保證，包括但不限于，關(guān)于適銷性、適合特定目的及不侵權(quán)的默示保證，以及在履約過程、交易過程或貿(mào)易慣例中引起的任何保證。

英特爾并不控制或?qū)徲嫷谌綌?shù)據(jù)。請您審查該內(nèi)容，咨詢其他來源，并確認(rèn)提及數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。