Der Dell PowerEdge T560 Tower Server wurde speziell für lokale IT, Virtualisierung, Datenbankverwaltung, KI-Inferenz, private Cloud und mehr entwickelt. Es wird von skalierbaren Intel Xeon CPUs der vierten Generation angetrieben und unterstützt 24 Speicherlaufwerke.
Der Dell PowerEdge T560 Tower Server wurde speziell für lokale IT, Virtualisierung, Datenbankverwaltung, KI-Inferenz, private Cloud und mehr entwickelt. Es wird von skalierbaren Intel Xeon CPUs der vierten Generation angetrieben und unterstützt 24 Speicherlaufwerke.
Technische Daten des Dell PowerEdge T560 Tower-Servers
Rack-Server sind nicht für jedes Unternehmen geeignet, insbesondere wenn Sie kein Rechenzentrum haben. Dies gilt in doppelter Hinsicht am Rande, wo die Vorstellung eines traditionellen Serverraums nicht existiert. Hier kommt der PowerEdge T560 Tower Server mit seinem bürofreundlichen (geräuscharmen) Design ins Spiel. Das größere Gehäuse ermöglicht auch einige einzigartige Konfigurationen, die auf Rackmount-Servern nicht möglich sind, wie z. B. die Kombination von 2.5-Zoll-Einschüben mit 3.5-Zoll-Einschüben auf der vorderen Rückwandplatine.
Der T560 unterstützt zwei 32-Kerne der vierten Generation der skalierbaren Intel In diesem Sinne handelt es sich nicht um einen kleinen Tower, der 1 HE in einem Rack entspricht und acht Lüfter unterstützt.
Dieser Tower verfügt außerdem über jede Menge Erweiterungsmöglichkeiten mit sechs PCIe-Steckplätzen, von denen zwei x16 Gen5 sind. Es passen zwei 300-Watt-GPUs mit doppelter Breite oder sechs 75-Watt-GPUs mit einem Steckplatz.
Die vollständigen Spezifikationen des PowerEdge T560 lauten wie folgt:
| Prozessor | Bis zu zwei 4th Generation skalierbarer Intel Xeon Prozessoren, bis zu 32 Kerne pro Sockel |
| Memory |
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| Speichercontroller |
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| Laufwerkseinschübe | Vordere Buchten:
|
| Stromversorgungen |
|
| Ventilatoren | Bis zu acht Standard-Lüfter (STD) oder Hochleistungs-Lüfter (HPR). |
| Abmessungen | Höhe – 464.0 mm (18.26 Zoll) (mit Füßen)
Breite – 200.0 mm (7.87 Zoll)
|
| Formfaktor | 4.5U Tower-Server |
| Eingebettete Verwaltung |
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| OpenManage-Software |
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| Mobilität | OpenManage Mobile |
| OpenManage-Integrationen |
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| Security |
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| Eingebettete Netzwerkkarte | 2 x 1GbE LOM auf Planar |
| Netzwerkoptionen | 1 x OCP x8 Karte 3.0
Hinweis: Das System ermöglicht die Installation von LOM auf Planar- und OCP-Karten im System |
| GPU-Optionen | Bis zu 2 x 300 W DW oder 6 x 75 W SW |
| Ports | Vorne:
Hinten:
Intern:
|
| PCIe | Bis zu sechs PCIe-Steckplätze:
|
| Betriebssystem und Hypervisoren |
|
Aufbau und Design des Dell PowerEdge T560 Tower-Servers
Tower-Server sind selten klein und der PowerEdge T560 ist es mit 18.3 x 7.9 x 26.7 Zoll (HWD) schon gar nicht. Dieser 4.5-HE-Tower beeindruckt aus jedem Blickwinkel, angefangen bei der Vorderseite mit seinen Hot-Swap-Laufwerksschächten. Unseres verfügt über acht 2.5- und acht 3.5-Zoll-Schächte sowie zwei M.2 RAID-fähige redundante BOSS-Laufwerke auf der rechten Seite.
Zu den vorderen Anschlüssen gehören ein USB 2.0-, ein USB 3.0- und ein iDRAC Direct-Anschluss (Micro-AB USB).
Rechts neben den 3.5-Zoll-Laufwerksschächten befinden sich die NVMe M.2-Startlaufwerke.
Auf der Rückseite verfügt der Tower über einen USB 2.0-, einen USB 3.0-, einen optionalen seriellen Anschluss, 1GbE für iDRAC, einen VGA- und zwei Ethernet-Anschlüsse sowie einen OCP-Steckplatz. Ein weiterer USB 3.0-Anschluss ist optional.
Die Seitentür des Turms wird für den Zugang zum Innenraum entfernt; Das Layout ähnelt einem auf die Seite gedrehten Standardserver. Der größte Teil des Innenraums ist mit einer massiven Luftführung abgedeckt.
Acht Hot-Swap-Lüfter verlaufen entlang der Mittellinie; Durch Drücken der orangefarbenen Laschen lösen sie sich.
Jede Xeon-CPU verfügt über einen riesigen Kühlkörper im Tower-Stil und wird von acht DIMM-Steckplätzen flankiert. Der T560 unterstützt bis zu 1 TB Gesamt-RAM.
Hier sind Ansichten hinter den Laufwerksschächten, einschließlich der NVMe-RAID-Karte. In diesem Build gibt es eine zweite Karte für die Festplatten.
Wir verfügen über eine außergewöhnliche Konfiguration mit fünf NVIDIA L4-GPUs, was sie zu einer idealen Inferenzplattform macht.
Zwischen den GPUs befindet sich ein weiterer kleiner Luftstromschutz für die OCP-NIC.
Die beiden Hot-Swap-Netzteile befinden sich oben.
Sehen Sie sich unser Walkaround-Video an auf Instagram.
Leistung des Dell PowerEdge T560 Tower-Servers
Unser Testgerät hat die folgende Konfiguration:
- 2x Intel Xeon Gold 6448Y (jeweils 32 Kerne/64 Threads, 225 Watt TDP, 2.1–4.1 GHz)
- 8x 1.6 TB Solidigm P5520 SSDs mit PERC 12 RAID-Karte
- 5x NVIDIA L4-GPUs
- 8x 64GB RDIMMs
Für Speichertests nutzten wir die mit der PERC 12 RAID-Karte verbundenen SSDs in JBOD- und RAID 6-Konfigurationen. Dies unterscheidet sich von der Verwendung von nativem NVMe, bei dem jede SSD über eine eigene x4-Verbindung zum Motherboard verfügt.
VDBench-Workload-Analyse
Wenn es um das Benchmarking von Speichergeräten geht, sind Anwendungstests am besten und synthetische Tests stehen an zweiter Stelle. Obwohl sie keine perfekte Darstellung der tatsächlichen Arbeitslasten darstellen, helfen synthetische Tests dabei, Speichergeräte mit einem Wiederholbarkeitsfaktor zu vergleichen, der es einfach macht, direkte Vergleiche zwischen konkurrierenden Lösungen anzustellen. Diese Workloads bieten eine Reihe von Testprofilen, die von „Vier-Ecken“-Tests und allgemeinen Datenbankübertragungsgrößentests bis hin zu Trace-Erfassungen aus verschiedenen VDI-Umgebungen reichen.
Alle diese Tests nutzen den gemeinsamen vdBench-Workload-Generator mit einer Skript-Engine, um Ergebnisse über einen großen Computing-Testcluster zu automatisieren und zu erfassen. Dadurch können wir dieselben Arbeitslasten auf einer Vielzahl von Speichergeräten wiederholen, einschließlich Flash-Arrays und einzelnen Speichergeräten. Unser Testprozess für diese Benchmarks füllt die gesamte Laufwerksoberfläche mit Daten und partitioniert dann einen Laufwerksabschnitt, der 25 % der Laufwerkskapazität entspricht, um zu simulieren, wie das Laufwerk auf Anwendungsauslastungen reagieren könnte. Dies unterscheidet sich von vollständigen Entropietests, die 100 Prozent des Antriebs nutzen und ihn in einen stabilen Zustand versetzen. Infolgedessen spiegeln diese Zahlen höhere Dauerschreibgeschwindigkeiten wider.
Profile:
- 4K Random Read: 100 % Read, 128 Threads, 0-120 % Iorate
- 4K Random Write: 100 % Schreiben, 128 Threads, 0-120 % Iorate
- 64K sequentielles Lesen: 100 % Lesen, 32 Threads, 0-120 % Leserate
- 64K Sequentielles Schreiben: 100 % Schreiben, 16 Threads, 0-120 % Iorate
- 64K Random Read: 100 % Read, 32 Threads, 0-120 % Iorate
- 64K Random Write: 100 % Schreiben, 16 Threads, 0-120 % Iorate
- Synthetische Datenbank: SQL und Oracle
- VDI-Vollklon- und Linked-Clone-Traces
Beginnend mit 4K-Zufallslesevorgängen erreichte der T560 1.79 Millionen IOPS in RAID6 und 4.86 Millionen IOPS in JBOD. Die Latenz konnte gut kontrolliert werden, mit Ausnahme des Endes der JBOD-Ergebnisse, wo wir einen geringfügigen Anstieg sahen.
Zufälliges Schreiben in 4K verzeichnete einen starken Anstieg für das RAID6-Array; es kam nicht über 415,000 IOPS hinaus. Die JBOD-Konfiguration hingegen erreichte 3.9 Millionen IOPS, bevor sie geringfügige Instabilität zeigte. Allerdings sehen wir auch hier eine relativ stabile Latenz bis zu den Spitzen.
Als nächstes folgt das sequentielle Lesen von 64 KB. Das RAID560-Array des T6 erreichte 8.2 GB/s, während die JBOD-Konfiguration fast 23 GB/s erreichte. Die Linien zeigen keine Instabilität.
Im sequentiellen 560K-Schreibtest sahen wir einen weiteren starken Anstieg des RAID6-Arrays des T64, bei dem es bei etwa 4 GB/s an eine Grenze stieß. Die JBOD-Konfiguration stieg auf etwa 16.5 GB/s, mit einer gewissen Instabilität über 14 GB/s hinaus.
Unser gemischter 70/30 8K-Test zeigte relativ glatte Linien; Das RAID6-Array erreichte etwa 670,000 IOPS und das JBOD-Array 1.93 Millionen IOPS. Die Latenzzeiten blieben in beiden Fällen unter Kontrolle.
Die nächsten Tests sind unsere SQL-Workloads. Wir sehen weiterhin eine stabile Latenz und hier gibt es keine Spitzen. Das RAID6-Array erreichte knapp über 4 Millionen IOPS, während die JBOD-Konfiguration über 14 Millionen IOPS erreichte.
Wir führten auch einen Oracle SQL-Workload-Test durch, bei dem die Ergebnisse ähnlich waren, wobei das RAID6-Array dieses Mal mehr als 4 Millionen IOPS erreichte und die JBOD-Konfiguration knapp über 14 Millionen IOPS erreichte.
Leistungsbenchmarks für Windows Server 2022
Für unseren Vergleich haben wir das zuvor getestete R760 ausgewählt. Hier ist der Vergleich zwischen den CPUs. Beide haben die gleiche Anzahl an Kernen, obwohl die Xeon 6448Y-CPUs im T560 im Vergleich zu den Xeon 6430 im R760 einen Vorsprung bei der Gesamttaktrate haben.
| Dell PowerEdge T560 – Intel Xeon 6448Y | Dell PowerEdge R760 – Intel Xeon 6430 | |
|---|---|---|
| Gesamtkerne | 32 | 32 |
| Threads insgesamt | 64 | 64 |
| Maximale Turbofrequenz | 4.10 GHz | 3.40 GHz |
| Prozessor Basisfrequenz | 2.10 GHz | 2.10 GHz |
Cinebench R23 und R24
Maxons Cinebench R23 ist ein CPU-Rendering-Benchmark, der alle CPU-Kerne und Threads nutzt. Wir haben es sowohl für Multi- als auch für Single-Core-Tests ausgeführt. Höhere Werte sind besser.
Mit der jüngsten Veröffentlichung der Version 24 wurde ein neues Bewertungssystem und die Möglichkeit zur Ausführung auf mehreren GPUs eingeführt.
| Test | Dell PowerEdge T560 (2x Xeon Gold 6448Y) |
|---|---|
| Cinebench R23 Multi | 73,622 |
| Cinebench R23 Einwellig | 1186 |
| Cinebench R24 GPU | 97,984 |
| Cinebench R24 CPU-Multi | 3,976 |
| Cinebench R24 CPU Single | 3,976 |
Blender-CLI
Der Blender-Benchmark misst die 3D-Rendering-Leistung einer CPU oder GPU durch das Rendern einer 3D-Szene in der Blender-Software. Es liefert einen Score, der zum Vergleich der Leistung verschiedener Systeme und Komponenten verwendet werden kann. Die Zahlen sind in Proben pro Minute angegeben.
| Test | Dell PowerEdge T560 (2x Xeon Gold 6448Y, 5x NVIDIA L4) | Dell PowerEdge R760 (2x Xeon Gold 6430, 1x NVIDIA A2) |
|---|---|---|
| CPU Blender CLI – Monster | 582.085675 | 576.928413 |
| CPU Blender CLI – Junkshop | 383.546707 | 376.557690 |
| CPU Blender CLI – Klassenzimmer | 275.857847 | 281.536442 |
| GPU Blender CLI – Monster | 2,547.287378 | 479.238127 |
| GPU Blender CLI – Junkshop | 1,348.087892 | 302.355378 |
| GPU Blender CLI – Klassenzimmer | 1,229.122455 | 248.540754 |
Geekbench 6
Geekbench ist ein plattformübergreifender Benchmark. Wir verwenden den CPU-Benchmark, der mehrere Workloads umfasst, um reale Aufgaben und Anwendungen zu modellieren.
| Test | Dell PowerEdge T560 (2x Xeon Gold 6448Y) | Dell PowerEdge R760 (2x Xeon Gold 6430) |
|---|---|---|
| Geekbench 6 CPU Multi Score | 18,572 | 12,971 |
| Geekbench 6 CPU Single Score | 1,734 | 12,971 |
| Geekbench 6 GPU dGPU Score – OpenCL | 157,380 | Ungetestet |
Y-Cruncher
y-cruncher ist ein skalierbares Multithread-Programm, das Pi und andere mathematische Konstanten auf Billionen von Stellen berechnen kann. Seit seiner Einführung im Jahr 2009 hat es sich zu einer beliebten Benchmarking- und Stresstest-Anwendung für Übertakter und Hardware-Enthusiasten entwickelt. Auch hier sehen wir, dass die Xeon-Gold-Chips des PowerEdge R760 einen leichten Leistungsvorteil haben.
| Test | Dell PowerEdge T560 (2x Xeon Gold 6448Y) | Dell PowerEdge R760 (2x Xeon Gold 6430) |
|---|---|---|
| y-cruncher 1b Rechenzeit | 7.332 | 7.306 |
| y-cruncher 2.5b Rechenzeit | 20.102 | |
| y-cruncher 10b Rechenzeit | 97.32 | 91.435 |
GPUPI
GPUPI 3.3.3 ist eine Version des leichtgewichtigen Benchmarking-Dienstprogramms zur Berechnung von π (pi) auf Milliarden von Dezimalstellen mithilfe der Hardwarebeschleunigung durch GPUs und CPUs. Es nutzt die Rechenleistung von OpenCL und CUDA, die sowohl zentrale als auch grafische Verarbeitungseinheiten umfasst. Wir haben CUDA auf den 5x L4 ausgeführt.
| Anwendungsbereiche | Dell PowerEdge T560 (2x Xeon Gold 6448Y) mit 5x NVIDIA L4 |
|---|---|
| GPUPI v3.3 – 1B | 0 Sek. 850 ms |
| GPUPI v3.3 – 32B | 50 Sek. 361 ms |
UL Procyon KI-Inferenz (CPU)
ULs Procyon-KI-Inferenz Die Benchmark-Suite testet mithilfe modernster neuronaler Netze die Leistung verschiedener KI-Inferenz-Engines. Wir führen diese Tests nur auf der CPU durch. Die folgenden Zahlen sind durchschnittliche Inferenzzeiten; Die Gesamtpunktzahl ist die letzte Zeile.
| Test | Dell PowerEdge T560 (2x Xeon Gold 6448Y) | Dell PowerEdge R760 (2x Xeon Gold 6430) |
|---|---|---|
| MobileNet V3 | 2.60 | 3.05 |
| ResNet 50 | 6.12 | 6.79 |
| Inception V4 | 19.59 | 20.55 |
| DeepLab V3 | 23.68 | 31.27 |
| YOLO V3 | 29.63 | 32.58 |
| ECHT-ESRGAN | 1468.64 | 1498.36 |
| Gesamtnote | 191 | 169 |
GROMACS CUDA auf dem Dell T560 Tower Server
Um das volle Potenzial des mit 560 NVIDIA L5-GPUs ausgestatteten Dell T4 Tower-Servers auszuschöpfen, beziehen wir kompiliertes GROMACS, eine Molekulardynamik-Software speziell für CUDA. Diese maßgeschneiderte Zusammenstellung sollte die parallelen Verarbeitungsfähigkeiten der 5 NVIDIA L4-GPUs nutzen, die für die Beschleunigung von Rechensimulationen unerlässlich sind.
Der Prozess umfasste die Verwendung von nvcc, dem CUDA-Compiler von NVIDIA, zusammen mit vielen Iterationen der entsprechenden Optimierungsflags, um sicherzustellen, dass die Binärdateien richtig auf die Architektur des Servers abgestimmt waren. Durch die Einbeziehung der CUDA-Unterstützung in die GROMACS-Kompilierung kann die Software direkt mit der GPU-Hardware kommunizieren, was die Rechenzeiten für komplexe Simulationen drastisch verbessern kann.
Der Test: Benutzerdefinierte Proteininteraktion in Gromacs
Mithilfe einer von der Community bereitgestellten Eingabedatei aus unserem vielfältigen Discord, die Parameter und Strukturen enthielt, die auf eine bestimmte Proteininteraktionsstudie zugeschnitten waren, initiierten wir eine Molekulardynamiksimulation. Die Ergebnisse waren bemerkenswert: Das System erreichte eine Simulationsrate von 170.268 Nanosekunden pro Tag.
| GPU | System | ns/Tag | Kernzeit(en) |
|---|---|---|---|
| Nvidia A4000 | Whitebox AMD Ryzen 5950x | 84.415 | 163,763 |
| RTX NVIDIA 4070 | Whitebox AMD Ryzen 7950x3d | 131.85 | 209,692.3 |
| 5x NVIDIA L4 | Dell T560 mit 2x Intel Xeon Gold 6448Y | 170.268 | 608,912.7 |
Bedeutung der Simulationsgeschwindigkeit
Die Geschwindigkeit, mit der molekulare Simulationen durchgeführt werden können, ist in verschiedenen Branchen von entscheidender Bedeutung. Beispielsweise können in der Pharmaindustrie schnelle Simulationsfunktionen die Arzneimittelentwicklung erheblich beschleunigen, indem sie es Forschern ermöglichen, molekulare Designs und Wechselwirkungen schnell zu durchlaufen.
In den Materialwissenschaften kann es die Entwicklung neuer Materialien mit gewünschten Eigenschaften beschleunigen. Die Rate von 170.268 ns/Tag impliziert, dass Simulationen, die auf viel älteren Servern fast zwei Wochen dauern würden, jetzt auf dem Dell T560, der mit der bescheidenen NVIDIA L4 ausgestattet ist, in nur einem einzigen Tag abgeschlossen werden können. Dies steigert nicht nur die Produktivität, sondern eröffnet auch neue Grenzen bei der Datenanalyse und Entscheidungsfindung in Echtzeit.
Die GROMACS-Simulationsausgabe vom T560
Auswirkungen auf die wissenschaftliche Forschung
Für einen starken Kontrast sorgte eine Interaktion mit einem Labor, das derzeit ähnliche Simulationen auf 10 Jahre alter Hardware durchführt. Die bestehende Einrichtung dauert 24 Stunden, was der Dell T560 in nur wenigen Minuten erreichen kann. Dieser Vergleich verdeutlicht nicht nur die Fortschritte moderner Prozessoren, sondern verdeutlicht auch den Wert, den aktuelle Hardware für die wissenschaftliche Forschung bieten kann.
Mit dem Dell T560 Tower-Server könnten Forscher mehr Experimente in kürzerer Zeit durchführen und so den iterativen Zyklus von Hypothesen und Tests verbessern, der für den wissenschaftlichen Fortschritt von zentraler Bedeutung ist. Dies bedeutet, dass Computerexperimente, die früher als zu ressourcenintensiv für routinemäßige Untersuchungen galten, jetzt möglich sind.
KI-Anwendungen der Rechenleistung
Die Rechenleistung des Dell T560 hat weitreichende Auswirkungen auf den Forschungsbereich. Es kommt nicht nur auf die Geschwindigkeit an, sondern auch auf die Komplexität und Größe der Probleme, die nun angegangen werden können. Groß angelegte Simulationen, die ganze biologische Systeme, komplexe chemische Reaktionen oder sogar ökologische Modelle modellieren, werden mit dieser Art von Rechenleistung praktikabler.
Mit dem Aufkommen von KI und maschinellem Lernen ermöglicht der hohe Durchsatz molekulardynamischer Simulationen die Generierung umfangreicher Datensätze, die für das Training anspruchsvoller Modelle erforderlich sind. Diese Modelle können zu Durchbrüchen in der prädiktiven Biologie, neuartigen Materialien und der Computerchemie der nächsten Generation führen.
Schlussfolgerung
Der Dell PowerEdge T560 Tower bietet bemerkenswerte Flexibilität für die allgemeine Servernutzung und fortgeschrittene oder spezielle Aufgaben, einschließlich GPU, Rechenleistung und Datenwissenschaft. Mit zwei skalierbaren Intel „Sapphire Rapids“ ein Rechenzentrum. Obwohl es je nach Arbeitslast offensichtlich nicht geräuschlos ist, sind seine Lüfter leise genug, dass es in einer Büroumgebung verwendet werden kann.
Unsere Tests betrafen alle Bereiche der Leistungsfähigkeit des PowerEdge T560; Bei unseren Speicher- und CPU-Tests zeigte es solide Zahlen und zeigte bei den GPU-Tests mit unserer außergewöhnlichen Konfiguration von fünf NVIDIA L4-GPUs seine Stärken. Wir schätzten auch die einfache Wartung des Turms. Für seine lobenswerte Erweiterung und Anpassungsfähigkeit selbst an die anspruchsvollsten KI-Workloads erhält der PowerEdge T560 Tower unsere starke Empfehlung und Anerkennung als „Best of 2023“-Gewinner.
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