北京2022年7月11日 /美通社/ -- 近日,浪潮信息推出AI服務(wù)器 NF5468A5"超值機(jī)型 限免試用"活動。浪潮NF5468A5是一款性能強(qiáng)大、應(yīng)用場景廣泛的GPU服務(wù)器,硬件設(shè)計(jì)合理,可最大化發(fā)揮核心組件的性能優(yōu)勢,并通過分區(qū)散熱設(shè)計(jì)保障服務(wù)器穩(wěn)定運(yùn)行,同時(shí)廣泛兼容主流加速卡,計(jì)算性能強(qiáng)大,以更靈活的計(jì)算架構(gòu)最大程度地滿足用戶在圖像識別、自然語言處理、語音識別等多場景應(yīng)用需求,專業(yè)測評媒體將其比喻為"算力猛獸"。
本文將圍繞NF5468A5整體設(shè)計(jì)及性能測試進(jìn)行深度測評解讀,展現(xiàn)HPL、內(nèi)存帶寬、AI訓(xùn)練、AI推理、視頻編解碼、HASH等應(yīng)用場景的各類測試數(shù)據(jù),如對該AI服務(wù)器感興趣可以申請參加試用活動。
NF5468A5是浪潮推出的一款面向AI訓(xùn)練和AI推理、視頻編解碼等多種應(yīng)用場景的全能型GPU服務(wù)器,在4U空間內(nèi)搭載2顆AMD EPYC處理器,支持多達(dá)8張雙寬加速卡。浪潮官網(wǎng)顯示,這款產(chǎn)品已經(jīng)支持NVIDIA、AMD、Intel、寒武紀(jì)、燧原等多家業(yè)界主流AI加速卡。
本次拿到的樣機(jī)采用如下配置:
接下來,筆者將從系統(tǒng)解析、性能測試這兩個方面對浪潮NF5468A5服務(wù)器進(jìn)行測評。
1. NF5468A5系統(tǒng)解析
1.1 整體系統(tǒng)設(shè)計(jì)
浪潮NF5468A5 AI服務(wù)器采用了4U機(jī)架式機(jī)箱,高x寬x深為175mm x 478mm x 830mm。整體風(fēng)格簡約、硬朗,不論做工、還是用料、細(xì)節(jié),均彰顯出大廠品質(zhì)。
前面板沿用浪潮一貫穩(wěn)重的黑色,六邊形的格柵結(jié)構(gòu)由金屬制成,可以將風(fēng)扇高速旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的湍流風(fēng)切割成平穩(wěn)的平流風(fēng),從而更平穩(wěn)的吹向服務(wù)器內(nèi)部。前面板右上角,電源鍵下方是ID、Reset按鍵和系統(tǒng)狀態(tài)指示燈,前面板左上角則是VGA、兩個USB 3.0接口和管理接口。前面版的豐富接口,充分考慮了運(yùn)維人員的工作場景,十分便捷。
從后窗來看,NF5468A5在4U空間內(nèi)提供了8個全高全長雙寬PCIe x16的物理插槽,支持最新PCIe Gen4,雙向通信帶寬高達(dá)64GB/s,相比PCIe Gen3,功耗不變,但通信性能提升1倍。在此基礎(chǔ)上產(chǎn)品還提供了3個全高全長單寬x16物理槽位,可支持25G/100G/200G雙口光纖,或者千兆/萬兆RJ45網(wǎng)卡以及8/16端口12Gb/s RAID卡,可滿足客戶對網(wǎng)絡(luò)及存儲的要求。同時(shí)可支持1個OCP 3.0網(wǎng)卡專用插槽,支持熱插拔,將網(wǎng)卡更換時(shí)間從20分鐘縮短到1分鐘,能夠大幅提高運(yùn)維效率。
NF5468A5支持4個電源模組,可以提供1600W~3000W功率的80 PLUS鉑金電源模塊,效率高達(dá)94%,可選3+1冗余或者2+2冗余,多種組合的冗余電源設(shè)計(jì),充分考慮了不同配置AI服務(wù)器的負(fù)載情況,保障穩(wěn)定性。
整個服務(wù)器采用非常緊湊的布局設(shè)計(jì),總共分成四個功能區(qū)域,從前往后依次是:磁盤存儲區(qū)、系統(tǒng)散熱區(qū)、處理器+內(nèi)存區(qū)、GPU+IO擴(kuò)展區(qū)。
下面我們先看下CPU和內(nèi)存。這臺樣機(jī)搭配了2顆AMD EPYC 7543處理器,核心數(shù)達(dá)到了32核心64線程,基準(zhǔn)主頻2.8GHz,最大加速時(shí)鐘頻率3.7GHz,L3 Cache 256MB,功耗225W。另外,浪潮官網(wǎng)介紹NF5468A5可支持2顆AMD基于"Zen3"微架構(gòu)內(nèi)核的EPYC Milan-X處理器,最高128個核心256線程、1536MB L3 Cache 以及18 GT/s XGMI互連鏈路,CPU TDP最大支持280W。樣機(jī)配置了16根32G DDR4內(nèi)存,同時(shí)可以看到服務(wù)器主板整齊排布了32個DDR4內(nèi)存插槽,最大容量可達(dá)8TB,內(nèi)存總帶寬750GB/s,支持RDIMM/LRDIMM等類型的內(nèi)存條。NF5468A5強(qiáng)勁的處理器性能、巨大的內(nèi)存容量和帶寬,特別適合AI計(jì)算、云計(jì)算、HPC以及企業(yè)各類業(yè)務(wù)的工作負(fù)載。
筆者手上的這臺NF5468A5,最吸引眼球的是本次測試樣機(jī)搭配了8顆NVIDIA A100 40G加速卡,從京東網(wǎng)上的報(bào)價(jià)看,8張A100的價(jià)格已經(jīng)與一款中高端轎車相當(dāng),這究竟是一款什么樣的AI服務(wù)器,筆者將帶大家一探究竟。
我們來重點(diǎn)看一下NF5468A5的GPU模組。樣機(jī)搭配了8張NVIDIA A100 PCIE 40GB GPU加速卡,由于每張卡功耗高達(dá)250W,服務(wù)器也給GPU板卡配置了單獨(dú)供電線,保證GPU卡的穩(wěn)定工作。為了滿足PCIE卡的高功率運(yùn)行,我們看到NF5468A5在GPU板上專門設(shè)計(jì)了4個用于大電流通流的bus bar,據(jù)浪潮的工程師介紹,bus bar的通流能力可以達(dá)到2880W,這對于各類PCIE加速卡的支持是非常強(qiáng)勁的。
NF5468A5提供了對豐富外插卡的支持,針對A100這種全高全長的卡配置了專用支架,搭配尾部鎖片進(jìn)行固定,這樣能增強(qiáng)產(chǎn)品在運(yùn)輸過程中震動、跌落情況下的可靠性。我們翻開尾部鎖片,旋轉(zhuǎn)藍(lán)色旋鈕,就能非常順利的取下GPU進(jìn)行更換,這種針對PCIE卡免工具的操作非常人性化。
1.2 系統(tǒng)散熱設(shè)計(jì)
從浪潮官網(wǎng)產(chǎn)品介紹中看到NF5468A5可以支持2顆280W CPU+8顆300W的GPU,在177mm的空間內(nèi)浪潮究竟是如何實(shí)現(xiàn)的?筆者找浪潮工程師拿到了系統(tǒng)風(fēng)流圖,從中可以看出,系統(tǒng)整體風(fēng)道采用前進(jìn)后出的方式,散熱風(fēng)流主要從前面板的硬盤及下方開孔處進(jìn)入系統(tǒng)。風(fēng)流經(jīng)系統(tǒng)風(fēng)扇后通過導(dǎo)風(fēng)罩的分配,一部分進(jìn)入下層前排CPU和內(nèi)存通道,一部分繼續(xù)往后吹;經(jīng)過CPU和內(nèi)存后的風(fēng)及未被預(yù)熱的風(fēng)大部分流向后方上面3U空間的GPU,小部分流向下面1U空間;最后經(jīng)后面板流出系統(tǒng)。如此巧妙的風(fēng)道設(shè)計(jì)和精準(zhǔn)的風(fēng)流控制,足見浪潮作為全球AI領(lǐng)導(dǎo)廠商深厚的設(shè)計(jì)功底。
這款服務(wù)器將整機(jī)柜產(chǎn)品中"風(fēng)扇墻"的設(shè)計(jì)理念搬到了4U機(jī)箱中,"風(fēng)扇墻"一共由6組可以單獨(dú)維護(hù)的子風(fēng)扇模組組成,風(fēng)扇后部搭配了流線型設(shè)計(jì)的導(dǎo)風(fēng)罩,覆蓋了從風(fēng)扇到GPU中間的區(qū)域,但整個導(dǎo)風(fēng)罩并沒有完全擋住風(fēng)扇的出風(fēng)區(qū)域,結(jié)合上面系統(tǒng)風(fēng)流圖也證明是為實(shí)現(xiàn)CPU和GPU獨(dú)立風(fēng)道的引流設(shè)計(jì),避免風(fēng)流的串?dāng)_,無論多"強(qiáng)悍"的CPU和GPU都可以馴服。
1.3 架構(gòu)設(shè)計(jì)
筆者查找了海外網(wǎng)站相關(guān)浪潮產(chǎn)品的介紹資料,找到一張產(chǎn)品的拓?fù)鋱D,發(fā)現(xiàn)有別于傳統(tǒng)CPU-PCIE Switch-GPU的設(shè)計(jì),浪潮產(chǎn)品采用CPU-GPU直連方式。跟浪潮工程師確認(rèn),送測的NF5468A5也采用類似設(shè)計(jì)。工程師介紹,由于省去了PCIE Switch,2顆CPU與GPU的通訊延遲能降低200~300ns,同時(shí)GPU到CPU的通信帶寬可以達(dá)到256GB/s,較GPU通過PCIE Switch只有1條與CPU PCIE通路比,帶寬提升4倍,這種極致的互聯(lián)架構(gòu)設(shè)計(jì),有助于提升GPU與CPU間數(shù)據(jù)通信的帶寬,有效降低數(shù)據(jù)的處理延遲。
2. NF5468A5性能測評
2.1 HPL測試
樣機(jī)搭配2顆AMD EPYC 7543處理器,這款處理器是32 核 64 線程,基準(zhǔn)主頻2.8GHz,L3 Cache 256MB,最大加速時(shí)鐘頻率最高可達(dá)3.7GHz,功耗225W。為了能夠了解CPU實(shí)際性能,下面將采用HPL基準(zhǔn)軟件進(jìn)行測試。
在計(jì)算機(jī)基準(zhǔn)測試軟件中,HPL是應(yīng)用最廣泛的基準(zhǔn)測試程序之一。通過使用高斯消元法對稠密線性方程組進(jìn)行求解,HPL可以準(zhǔn)確測試系統(tǒng)浮點(diǎn)計(jì)算指標(biāo)。在每年全球超級計(jì)算機(jī)排名TOP500中,HPL測試性能是唯一的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
由于筆者拿到的設(shè)備是一臺未預(yù)裝任何軟件的裸金屬服務(wù)器,為了進(jìn)行相關(guān)測試,首先在上面安裝了Ubuntu20.04操作系統(tǒng)。
然后用HPL軟件測試了系統(tǒng)的浮點(diǎn)運(yùn)行能力。通過如下命令,將測試進(jìn)程和CCD進(jìn)行綁定。
# mpi_options="--mca mpi_leave_pinned 1 --bind-to none --report-bindings --mca btl self,vader" |
在運(yùn)行之前,還需要設(shè)置核心運(yùn)行在最高頻率,清除系統(tǒng)緩存,并開啟大頁內(nèi)存等設(shè)置,保證獲得當(dāng)前平臺最高性能。
echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches sudo cpupower frequency-set -g performance |
最終測試浮點(diǎn)計(jì)算速度為2.69 TFLOPS,根據(jù)當(dāng)前AMD平臺理論浮點(diǎn)計(jì)算速度,計(jì)算效率達(dá)到93.74%。
2.2 內(nèi)存帶寬測試
我們用業(yè)界主流的測試軟件STREAM對NF5468A5的內(nèi)存帶寬進(jìn)行了測試,測試參數(shù)如下:
# Thread Binding Options for AMD EPYC 7742/7763 Processor $ export GOMP_CPU_AFFINITY=0-64:8 $ export OMP_NUM_THREADS=8 |
在運(yùn)行前,清除系統(tǒng)緩存并且開啟透明大頁內(nèi)存設(shè)置等,設(shè)置參數(shù)如下:
$ echo madvise | tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled $ echo madvise | tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag $ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches $ echo 1 > /proc/sys/kernel/numa_balancing |
通過以上編譯和運(yùn)行過程中優(yōu)化,STREAM測試結(jié)果為373 GB/s,根據(jù)當(dāng)前平臺理論內(nèi)存帶寬409.6 GB/s,實(shí)測內(nèi)存帶寬效率達(dá)到91.1%。應(yīng)該說,這個效率非常高了。
2.3 訓(xùn)練性能測試
下面我們來測試NF5468A5的AI訓(xùn)練性能。樣機(jī)配置8張NVIDIA A100 PCIE 40GB GPU,這款GPU采用Ampere架構(gòu),基于7nm制造工藝,包含了超過540億個晶體管,擁有6912個CUDA核心,搭載了40GB HBM2內(nèi)存,具備1.6TB/s的內(nèi)存帶寬,F(xiàn)P64性能9.7 TFLOPS,F(xiàn)P32性能19.5 TFLOPS,F(xiàn)P16性能312 TFLOPS。
筆者從github網(wǎng)站上的公共倉庫https://github.com/mlcommons/training_results_v1.0中下載了MLPerf Training V1.0代碼,并使用這套代碼按照以下測試步驟在NF5468A5上訓(xùn)練ResNet50模型。MLPerf是一套衡量機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)性能的權(quán)威標(biāo)準(zhǔn),將在標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)下訓(xùn)練或推理機(jī)器學(xué)習(xí)模型的時(shí)間,作為一套系統(tǒng)性能的測量標(biāo)準(zhǔn)。MLPerf由圖靈獎得主大衛(wèi)·帕特森(David?Patterson)聯(lián)合谷歌、斯坦福、哈佛大學(xué)等單位共同成立,是國際上最有影響力的人工智能基準(zhǔn)測試之一。ResNet50是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中最經(jīng)典的圖像分類模型,廣泛應(yīng)用于圖像識別、自動駕駛等場景。
MLPerf代碼提供了容器配置文件,我們可以很方便的通過配置文件在自己的服務(wù)器設(shè)備上創(chuàng)建鏡像環(huán)境,鏡像中包含cuda、cudnn、nccl、mxnet等上層組件。但是在運(yùn)行容器之前,還需要在Host OS中安裝NVIDIA GPU Driver、docker、nvidia-docker這些基礎(chǔ)軟件。
首先,筆者參考https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/tesla-installation-notes/index.html#runfile 教程在Ubuntu20.04操作系統(tǒng)中下載并安裝了R470.82.01版本的驅(qū)動;然后按照https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker 教程安裝docker和nvidia-docker。
通過以下命令構(gòu)建容器鏡像:
$ cd ~/training_results_v1.0/NVIDIA/benchmarks/resnet/implementations /mxnet $ docker build -t mlperf1.0-nvidia:image_classification . |
在測試之前,通過在nf5468a5_cxx.sh文中添加以下內(nèi)容綁定核心與進(jìn)程,最大化的利用系統(tǒng)中的計(jì)算資源,達(dá)到良好的負(fù)載均衡,保證獲得最優(yōu)的性能結(jié)果。
bind_cpu_cores=([0]="48-63,176-191" [1]="32-47,160-175" [2]="16-31,144-159" [3]="0-15,128-143" [4]="112-127,240-254" [5]="96-111,224-239" [6]="80-95,208-223" [7]="64-79,192-207") bind_mem=([0]="3" [1]="2" [2]="1" [3]="0" [4]="7" [5]="6" [6]="5" [7]="4") |
測試環(huán)境準(zhǔn)備完成,執(zhí)行以下指令開始測試:
激活環(huán)境變量: $ source config_NF5468A5.sh $ export CONT=mlperf1.0-nvidia:image_classification $ export DATADIR=/home/data/mxnet_imagenet/ $ export LOGDIR=/home/resnet50/ 執(zhí)行測試腳本: $ ./run_with_docker.sh |
測試結(jié)果為21486 images/sec,也就是35分鐘即可完成ResNet50模型的訓(xùn)練。參考最近幾期MLPerf訓(xùn)練榜單,搭載8張NVIDIA A100 40G GPU卡的服務(wù)器的最好成績是36.2分鐘??梢哉f,在同等GPU配置的服務(wù)器中,浪潮NF5468A5的ResNet50訓(xùn)練性能是最好的。
2.4 推理性能測試
筆者也測試在目前推理場景中熱度最高的NVIDIA Tesla T4,這款精致的GPU卡只有75W,采用Turing架構(gòu), 在半高卡的尺寸內(nèi)集成320個Turing Tensor Core和2560個Turing CUDA Core,配備16GB GDDR6,支持FP32/FP16/INT8/INT4等多種精度的運(yùn)算,F(xiàn)P16的峰值性能為65T,INT8為130T,INT4為260T。
推理性能測試同樣使用了MLPerf測試工具,本次測試是基于MLPerf Inference V1.0.復(fù)用了訓(xùn)練測試時(shí)使用的OS、docker、nvidia-docker等基礎(chǔ)軟件環(huán)境。
我們在NF5468A5搭載1張NVIDIA T4 GPU,使用github網(wǎng)站上的公開代碼https://github.com/mlcommons/inference_results_v1.0,按照如下步驟測試了ResNet50模型的推理性能:
同訓(xùn)練時(shí)一樣,首先要構(gòu)建容器鏡像:
# unzip mlperf-inference-release.zip # cd /mlperf-inference-release/closed/Inspur # export MLPERF_SCRATCH_PATH=/home/inspur/data/data_mlperf/ # make prebuild (備注:prebuild后會自動進(jìn)入容器實(shí)例) |
然后執(zhí)行以下指令開始測試:
sudo CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 make run RUN_ARGS="--benchmark=resnet50 --scenarios=Offline --config_ver=default --test_mode=PerformanceOnly --fast" |
在圖像分類應(yīng)用場景中,使用ImageNet數(shù)據(jù)集,ResNet50測試結(jié)果是每秒處理5671.9 張圖片。我們了解到NVIDIA T4的ResNet50推理性能為每秒5000張圖片左右。應(yīng)該說,在NF5468A5上測得的T4推理性能非常好了。
筆者也拿到了寒武紀(jì)MLU270-S4推理加速卡。MLU270-S4采用TSMC 16nm工藝制造,集成16GB DDR4 內(nèi)存,支持ECC,同時(shí)兼容INT4和INT16運(yùn)算,理論峰值分別達(dá)到256TOPS和64TOPS。
我們發(fā)現(xiàn)NF5468A5對寒武紀(jì)的板卡也做了很好的兼容性適配,BMC可以顯示MLU270-S4的資產(chǎn)信息,風(fēng)扇轉(zhuǎn)速也根據(jù)MLU270-S4的功耗進(jìn)行了調(diào)整,相比A100,能夠明顯感覺到風(fēng)扇轉(zhuǎn)速主動降低了。不得不說,浪潮服務(wù)器的散熱控制做得很精細(xì)。
我們在NF5468A5上插了1張MLU270-S4,測試了Caffe框架下的ResNet18、PyTorch框架下的GoogleNet以及TensorFlow下的ResNet101v1.5、VGG16和InceptionV3這幾個模型的推理性能,在使用int8精度時(shí),計(jì)算性能分別為每秒7440、5800、2400、1400和1000張。
筆者分析,浪潮NF5468A5在訓(xùn)練和推理測試中能取得這么好的成績主要有三個原因:第一,ResNet50模型從算法上還是需要CPU進(jìn)行一定的圖像預(yù)取和處理操作,本次送測的AMD 7543具備32核心2.8GHz主頻,有助于圖像在CPU端的預(yù)處理工作;第二,NF5468A5采用CPU和GPU直連設(shè)計(jì),有效降低數(shù)據(jù)的處理延遲,同時(shí)單個CPU與GPU通信帶寬高達(dá)128GB/s;第三,NF5468A5可以支持NVME SSD作為數(shù)據(jù)盤,通過將多顆NVME SDD數(shù)據(jù)盤組建RAID,可以極大的提升磁盤IO能力,在AI這種需要頻繁讀取數(shù)據(jù)的場景中,能夠非常有效的避免因?yàn)镮O短板帶來的性能瓶頸。
2.5 視頻編解碼性能測試
筆者在NF5468A5服務(wù)器上也評測了浪潮自研的M10A加速卡。
據(jù)浪潮官網(wǎng)介紹,M10A是一款面向AI場景優(yōu)化設(shè)計(jì)的VPU(Video Processing Unit), VPU是一種全新的視頻處理核心引擎,將視頻處理功能做成ASIC芯片,具有硬件編碼、硬件解碼、硬件轉(zhuǎn)碼等視頻加速功能,可以減少服務(wù)器在視頻處理業(yè)務(wù)上的計(jì)算性能消耗和降低視頻傳輸對網(wǎng)絡(luò)帶寬的需求。
M10A在8W功耗下可以提供16路1080P30視頻的加速能力,相當(dāng)于每路1080P視頻加速僅需0.5W。M10A針對H.265視頻格式壓縮算法進(jìn)行了特殊優(yōu)化,實(shí)測數(shù)據(jù)表明M10A的H.265編碼效果可以使得網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率翻倍,同時(shí)計(jì)算CPU負(fù)荷最低可降至2%,適用于直播、短視頻、云游戲、視頻會議等場景。
在FFMPEG視頻框架下,我們直接用軟件SDK中的demo腳本,測試了M10A在不同視頻分辨率下的性能數(shù)據(jù),如下是16路1080P全高清視頻實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)碼的性能測試情況:
在測試的過程中,我們發(fā)現(xiàn)M10A VPU芯片內(nèi)部是"多核"結(jié)構(gòu),這將進(jìn)一步降低視頻處理延遲,提高多路視頻轉(zhuǎn)碼時(shí)的性能穩(wěn)定性。
從測試結(jié)果看到,M10A進(jìn)行16路1080P全高清視頻轉(zhuǎn)碼時(shí),每路視頻轉(zhuǎn)碼性能都能達(dá)到33fps,達(dá)到了浪潮官方宣傳的性能。
另外,我們還測試了4K超高清和720P高清分辨率下的M10A的性能數(shù)據(jù),分別可以達(dá)到4K 120fps和720P 960fps,解碼、編碼和轉(zhuǎn)碼的性能都是一致的。
在我們跟視頻行業(yè)技術(shù)大咖的交流中了解到,一張M10A的視頻處理能力相當(dāng)于一臺雙路服務(wù)器的性能,M10A具有高性能、低功耗的優(yōu)點(diǎn),這對視頻行業(yè)來說是一個非常高性價(jià)比的解決方案。
2.6 HASH性能測試
除了前面講到的幾張加速卡,筆者也嘗試了其他板卡,比如主流的消費(fèi)級顯卡RTX3090等,發(fā)現(xiàn)NF5468A5都做了很好的適配工作。
RTX3090采用第2代NVIDIA RTX架構(gòu)-NVIDIA Ampere架構(gòu),采用8納米工藝,擁有10496個CUDA核心,搭載了24 GB GDDR6X內(nèi)存,384bit位寬。
下面,我們來看看浪潮5468A5搭載RTX3090顯卡在區(qū)塊鏈場景的性能?;赥-Rex這個知名的應(yīng)用軟件,筆者對業(yè)界主流的哈希算法進(jìn)行了性能測試。T-Rex不僅支持區(qū)塊鏈場景中最常用的ETHASH算法,也支持其他諸如BLAKE3、MTP等哈希算法。
針對每種HASH算法,我們使用了t-rex軟件的benchmark模型,在單個3090顯卡上進(jìn)行測試,每次測試持續(xù)10分鐘時(shí)間,并記錄了最終的性能數(shù)據(jù),如下表所示。
浪潮NF5468A5+單卡RTX3090 HASH算法測試結(jié)果
其中ETHASH算法的單卡性能達(dá)到了108MH/s。
這在很大程度上得益于NF5468A5優(yōu)秀的散熱設(shè)計(jì)。RTX3090的功耗高達(dá)350W,在區(qū)塊鏈場景,顯卡通常是7*24小時(shí)運(yùn)行,因此對散熱的要求非常高。筆者監(jiān)控了整個測試過程中的GPU功耗和溫度情況,發(fā)現(xiàn)在長達(dá)半天的測試過程中,雖然GPU功耗長期維持在330~340W之間,但是GPU的溫度一直維持在60℃左右,甚至在多卡同時(shí)運(yùn)行時(shí),GPU的溫度也能保持在60℃左右,可以看出NF5468A5的散熱設(shè)計(jì)做得相當(dāng)不錯。
3. NF5468A5服務(wù)器測評總結(jié)
通過對產(chǎn)品外觀和內(nèi)部設(shè)計(jì)的評測,我們看到,浪潮NF5468A5在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上,存儲、計(jì)算、風(fēng)扇、GPU擴(kuò)展等各模塊簡潔明朗,尤其是巧妙的分區(qū)散熱設(shè)計(jì)有效實(shí)現(xiàn)CPU與GPU模組的分流,豐富的存儲+IO擴(kuò)展性,同時(shí)人性化的設(shè)計(jì)以扎實(shí)的做工,也彰顯出浪潮對產(chǎn)品細(xì)節(jié)的嚴(yán)謹(jǐn)和大廠雄厚的設(shè)計(jì)實(shí)力。
在整體實(shí)際性能的綜合測試,得益于浪潮高效的產(chǎn)品架構(gòu),最大發(fā)揮CPU與GPU之間的通訊效能,處理器計(jì)算效率達(dá)到93.74%,實(shí)測內(nèi)存帶寬373 GB/s,搭配8張A100訓(xùn)練ResNet50模型得到每秒處理21486張圖片的驚人算力,在ImageNet數(shù)據(jù)集下進(jìn)行ResNet50推理測試展現(xiàn)超出T4標(biāo)稱13%的圖片處理能力,這臺算力猛獸全方位的表現(xiàn),相信給筆者和大家都留下了深刻的印象。
此外,ETHASH算法單卡性能突破100MH/s;很好地支持寒武紀(jì)國產(chǎn)推理卡,輕松實(shí)現(xiàn)每秒處理圖片超7000張;搭載視頻轉(zhuǎn)碼卡M10A展示了480fps 1080P視頻轉(zhuǎn)碼性能。浪潮NF5468A5還有很多意想不到的潛能,筆者期待進(jìn)一步的發(fā)掘,給大家?guī)砀实脑u測。