美光和AMD通过96GB DDR5和第四代AMD EPYC™处理器为云原生工作负载提供卓越的性能
美光最近宣布推出高性能RDIMM解决方案,以帮助解决计算密集型人工智能(AI)问题。, 数据分析和以内存为中心的工作负载. 与AMD合作, 我们的共同目标是通过利用美光DDR5的功能和第四代AMD EPYC™处理器的先进功能来提升高性能计算(HPC)工作负载. 从那时起, 两家公司都取得了显著的进步, 包括成功验证24GB这样的新容量, 2023年1月推出48GB和96GB DDR5 dimm. 这篇博文的重点是展示新的96GB DDR5与第四代AMD EPYC处理器的令人印象深刻的性能.
利用优势获得改进
通过与AMD合作, 美光充分利用了AMD最新EPYC处理器的云原生计算优势, 提供卓越的电源效率. 这些改进针对可持续性目标和, 伴随着高性能每瓦, 完全符合数据中心行业中广泛使用的关键指标.
以下是这种组合的主要优势:
- 领先的性能:AMD EPYC 9754处理器专为满足云原生工作负载的需求而设计. 每个处理器有多达128个物理内核和大量的L3缓存大小(每个处理器多达384MB), 它们提供了高水平的并行处理能力. 这种功能可以有效地执行并发任务,并支持云原生应用程序所需的可伸缩性.
- 令人印象深刻的DDR5速度:美光DDR5内存模块的设计速度高达51.2gb /s,保证系统内数据的快速存取和传输. 这种高带宽允许无缝处理大型数据集,并支持云原生工作负载所需的快速数据处理.
- 尖端的处理:美光先进的1β (1-beta)节点处理技术为表带来了几个好处. 它提供了15%的电力效率提高, 支持更多的计算能力,同时最大限度地降低能耗. 另外, 每个芯片容量为16Gb时,比特密度比上一代1α (1- α)增加了35%。, 允许更高的内存容量和改进的整体系统性能.
- 增强数据完整性和可靠性:microron DDR5内存采用集成的ECC奇偶校验功能,通过检测和纠正内存错误,保证数据完整性. 此功能对于处理大量关键数据的云原生工作负载至关重要, 提供额外的保护层,防止潜在的数据损坏. ECC奇偶校验的存在提高了系统的整体可靠性和稳定性.
- 能效和性能:AMD最新的128核处理器专注于能效, 提供卓越的能源效率,同时支持云原生工作负载. 处理器拥有可靠的RAS(可靠性), 可用性, (可服务性)能力和广泛的x86硬件和软件兼容性. 我们的测试显示,性能/瓦特提高了2.是上一代的68倍.
利用AMD EPYC 9754处理器的强大功能, 高速高效的美光DDR5内存, 以及稳健的ECC奇偶校验功能, 我们看到了云原生工作负载的最佳解决方案. 这种组合可以实现高性能计算, 高效的数据处理, 宽存储容量, 运行可靠, 所有这些对于现代数据中心环境中的云原生应用程序都是必不可少的.
配置和基准测试内存中的云数据存储
模拟与美光自己的IT云原生环境非常相似的工作负载, 我们选择了Redis YCSB Proofpoint Workload D. 此工作负载包含2.5亿行, 每个记录大小为2KB, 导致数据库的总大小为925GB.
测试设置包括运行64个实例,一个Redis服务器和四个客户端, 专注于性能和可伸缩性. 性能是用每秒操作数(ops/s)衡量的。, 我们扩展了工作负载,同时确保延迟保持与上一代相同或更低.
使用DDR4进行测试 | DDR5测试 | |
处理器 | 双CPU第三代AMD EPYC 7763 64核在3.7 GHz | 1 CPU 4代AMD EPYC 9004 128核3.7 GHz |
内存容量 | DDR4 3200每通道1条内存1tb | DDR5 4800每通道1条DIMM.15 TB |
内存DIMM | 64GB | 96GB |
软件栈 | Alma 9 Linux内核5.14 | Alma 9 Linux内核5.14 |
电力消耗 | 321瓦 | 161瓦 |
每秒操作数(ops/s) | 739,655 | 978,191 |
Ops/s / w | 2262 | 6064 |
延迟 | 0.19 ms | 0.14 ms |
结果
该测试涉及将10亿条记录加载到一个925GB的Redis数据库中,并运行64个实例, 实现978的吞吐量,191年运维/秒. 与上一代相比,这一结果显着提高了32%, 平均读延迟为0.14 ms. 值得注意的是, 在我们的测试中,由单个第四代AMD EPYC处理器驱动的系统比带有第三代AMD EPYC处理器的双插槽DDR4系统消耗的功耗低47%.
美光DDR5内存能够在较低的电压水平下工作,并与最新的AMD EPYC高效和高核数处理器相结合. 它产生了令人印象深刻的2.每瓦性能提高68倍.
结论
我们测试了一个内存数据库, 对于云原生工作负载也可以获得类似的结果. 云原生工作负载通常是容器化的和基于微服务的, 他们使用现代DevOps实践进行持续集成和交付. 云原生工作负载旨在充分利用云原生技术和服务, 比如无服务器计算, 托管数据库和容器编排平台, 提供高性能, 可用性和弹性.
与当前实例或现有基础设施相比,通过公共云和企业使用这些工作负载的最终客户可以获得显著的总拥有成本(TCO).
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来自美光数据中心负载工程团队的Muktikanta Sa的贡献.