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鲲鹏云服务器实战:华为云鲲鹏KC1实例 vs. 阿里云G5实例

2019-09-28 14:21:36 IT之家 阿迷 编辑:草根 浏览数:34草根网

今年一月份,华为正式发布了鲲鹏920数据中心高性能处理器,该处理器兼容ARM架构,采用7纳米制造,最高支持64核,主频达到2.6GHz,支持八通道DDR4、PCIe 4.0、100G RoCE网络。华为云基于鲲鹏920处...

今年一月份,华为正式发布了鲲鹏920数据中心高性能处理器,该处理器兼容ARM架构,采用7纳米制造,最高支持64核,主频达到2.6GHz,支持八通道DDR4、PCIe 4.0、100G RoCE网络。

华为云基于鲲鹏920处理器的通用计算增强型KC1实例,作为市面上为数不多基于ARM架构的云服务器表现究竟如何,我们与阿里云的企?#23548;?#36890;用型G5实例进行了全方位的对比。

一、处理器及内存性能

此次我们测试的云服务器产品分别是华为云鲲鹏通用计算增强型KC1实例以及阿里云企?#23548;?#36890;用型G5实例各三台。所有服务器均为4核16GB内存、运行CentOS 7.4操作系统,且均位于北京。

其中华为云KC1实例采用的是华为自研的鲲鹏920处理器,主频2.6GHz;阿里云G5实例则是采用英特尔SkyLake架构的至强铂金牌8163处理器,主频2.5GHz。我们使用Unixbench对这两款服务器进行性能跑分,需要指出的是,由于两款服务器架构不同,因此相关执行指令会略有不同。

华为云KC1实例跑分前需要对Unixbench重新编译,如果直接编译会报错,以下三条指令是专门针对ARM架构的服务器:

sed -i 's/-mtune=native//' Makefile
sed -i 's/-march=native//' Makefile
sed -i 's/$field eq "bogomips"/$field eq "bogomips" or $field eq "BogoMIPS" /g' Run

修改后就可以使用Unixbench对这两种服务器进?#20449;?#20998;。

CPU多核整型跑分指令:

./Run -c 4 dhry2reg

CPU多核浮点型跑分指令:

./Run -c 4 whetstone

这里,我们对华为云KC1实例和阿里云G5实例分别进行六次跑分,结果如下:

通过平均得分的对比我们发现,华为云KC1实例多核整型得分远高于阿里云的G5实例,多核浮点型得分两者不相上下。由此我?#24378;?#20197;看到鲲鹏920处理器在性能表现上与x86架构处理器的差距不大,而?#20197;?#25972;型计算上的优势更?#29992;?#26174;,即可以更好应对基因测序、图像渲染、大数据等大规模高强度的数据处理任务。

再来看二者内存性能的表现。内存方面,不同厂家对内存选取也不同,出于节省成本的考虑,云服务器厂商往往很少公布内存的频率和型号,这里我们通过stream工具进行测试。

stream是?#21040;?#24191;为流行的综合性内存带宽实际性能测量工具之一,支持Copy、Scale、Add、Triad四种操作。

Copy它先访问一个内存单元读出其中的值,再将值写入到另一个内存单元。Scale操作先从内存单元读出其中的值,作一个乘法运算,再将结果写入到另一个内存单元。Add操作先从内存单元读出两个值,做加法运算,再将结果写入到另一个内存单元。Triad的表示将Copy、Scale、Add三种操作组合起来进行测试。

对应的四种操作如下:

(Copy) a(i) = b(i)

尺度变换(Scale) a(i) = q*b(i)

矢量求和(Add) a(i) = b(i) + c(i)

复合矢量求和(Triad) a(i) = b(i) + q*c(i)

测试前,应该先解压编译stream文件,具体编译代码如下:

gcc -O3 -fopenmp -DSTREAM_ARRAY_SIZE=64000000 -DNTIMES=10 stream.c -o stream

这里的内存测试我们同样对测试服务器进行十次测试取平均值,具体测试数据如下:

*上述数据单位均为MB/s

通过平均值的对比我?#24378;?#21040;,相同配置下,华为云KC1实例所使用的内存在性能上是优于阿里云G5实例的。这样快速的数据传输也为服务器的数据处理能力提供了更好的保障。

此外,内存时延也对整个服务器的数据处理能力有很大的影响。这里的内存时延指的是三级缓存的时延。

现阶段的处理器一般都有三级缓存,处理器在取数据的时候会优先从最靠近的缓存开始,取不到再去内存取数据。越靠近处理器,取数据的速度越快,通过LMBench等工具我们能精准的刻画这种读取的延时,也就是我们说的内存时延,不同缓存的时延呈现的是指数级增长,在对应的缓存中,时延是稳定的。

内存的时延都是以纳秒为单位,而我们实际业务的需求中往往都是以毫秒为单位,通过LMBench,我们获得了两款服务器的时延情况:





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