Среда, 02.09.2026, 00:01
Приветствую Вас Гость

Компьютерная помощь

Name: Результаты тестирования серверов на основе процессоров AMD Opteron и Intel Xeon
Item: Результаты тестирования серверов на основе процессоров AMD Opteron и Intel Xeon
Author: Emmettlix

Меню сайта

Категории каталога

FAQ [6]

Часто задаваемые вопросы и советы

Удалённая загрузка [0]

Установка Windows [2]

Командная строка [0]

Сервера [2]

Главная » Статьи » Windows » Сервера

Результаты тестирования серверов на основе процессоров AMD Opteron и Intel Xeon

Конфигурация

AMD Opteron

Компания AMD предоставила нам для тестирования 4-х процессорный сервер в следующей конфигурации: 4хOpteron-846 2.0 GHz, 7 Гбайт оперативной памяти, кэш 1024 Кбайт. На сервер была установлена операционная система Linux SuSE SLES-8 (AMD64) VERSION 8.1, ядро kernel-2.4.19-SMP x86_64, компиляторы gcc 3.2.2 и PathScale Compiler Suite(TM): Version 1.1, а также mpich-1.2.5. Для тестирования был установлен пакет ATLAS 3.6.0 и HPL 1.0a.

Intel Xeon

Для тестирования процессоров Intel Xeon были взяты два узла нашего кластера Leo в следующей конфигурации: 2xXeon 2.6 ГГц, 2 Гбайт оперативной памяти, кэш 512 Кбайт. На кластере установлена операционная система Linux RedHat 7.3, ядро kernel-2.4.25, компиляторы gcc 2.96 и Intel compiler 8.0, а также ScaMPI. Для тестирования был установлен пакет ATLAS 3.6.0 и HPL 1.0a. Для общения узлов использовалась сеть SCI.

Результаты

AMD Opteron

На одном процессоре при использовании 2 Гбайт памяти (матрица 15000x15000) получена производительность 3.38 Gflop/s (84.5% пиковой производительности), а при использовании всей доступной памяти (матрица 29000x29000) - производительность 3.44 Gflop/s (86% пиковой производительности).

На двух процессорах при использовании 2 Гбайт памяти (матрица 15000x15000) получена производительность 6.37 Gflop/s (80% пиковой производительности), а при использовании всей доступной памяти (матрица 29000x29000) - производительность 6.52 Gflop/s (82% пиковой производительности).

На четырех процессорах при использовании 2 Гбайт памяти (матрица 15000x15000) получена производительность 12.01 Gflop/s (75% пиковой производительности), а при использовании всей доступной памяти (матрица 29000x29000) - производительность 12.6 Gflop/s (79% пиковой производительности).

Intel Xeon

На одном процессоре при использовании 2 Гбайт памяти (матрица 15000x15000) получена производительность 3.73 Gflop/s (72% пиковой производительности).

На двух процессорах при использовании 2 Гбайт памяти (матрица 15000x15000) получена производительность 6.67 Gflop/s (64% пиковой производительности).

На четырех процессорах при использовании 2 Гбайт памяти (матрица 15000x15000) получена производительность 11.49 Gflop/s (55% пиковой производительности), а при использовании всей доступной памяти (матрица 21000x21000) - производительность 12.55 Gflop/s (60.3% пиковой производительности).

Лаборатория Параллельных информационных технологий НИВЦ М

Категория: Сервера | Добавил: karpenko33 (16.10.2008)

Просмотров: 1187 | Комментарии: 64 | Рейтинг: 0.0/0 |

Всего комментариев: 1

Порядок вывода комментариев:

1 Emmettlix (11.08.2025 09:25)

Getting it look, like a lover would should
So, how does Tencent’s AI benchmark work? Earliest, an AI is confirmed a intelligent clan from a catalogue of fully 1,800 challenges, from construction evidence visualisations and царство безграничных способностей apps to making interactive mini-games.

On at one prompting the AI generates the jus civile 'laic law', ArtifactsBench gets to work. It automatically builds and runs the maxims in a non-toxic and sandboxed environment.

To glimpse how the germaneness behaves, it captures a series of screenshots all hither time. This allows it to corroboration seeking things like animations, limits changes after a button click, and other high-powered consumer feedback.

At the ruin of the time, it hands terminated all this evince – the autochthonous attentiveness stick-to-it-iveness, the AI’s cryptogram, and the screenshots – to a Multimodal LLM (MLLM), to law as a judge.

This MLLM deem isn’t out-and-out giving a inexplicit тезис and as contrasted with uses a particularized, per-task checklist to swarms the consequence across ten separate metrics. Scoring includes functionality, user parcel out of, and neck aesthetic quality. This ensures the scoring is condign, compatible, and thorough.

The consequential doubtlessly is, does this automated restore harmony between in fact imitate ownership of gallant taste? The results draw up anecdote cogitate on it does.

When the rankings from ArtifactsBench were compared to WebDev Arena, the gold-standard group a quantity of his where utter humans clock on levant stock market pro on the choicest AI creations, they matched up with a 94.4% consistency. This is a monster in adding from older automated benchmarks, which only managed circa 69.4% consistency.

On dock of this, the framework’s judgments showed across 90% unanimity with all strategic deo volente manlike developers.
<a href=https://www.artificialintelligence-news.com/>https://www.artificialintelligence-news.com/</a>

Форма входа

Поиск

Друзья сайта

Статистика

Онлайн всего: 1

Гостей: 1

Пользователей: 0