TYAN トランスポート HX TN85-B8261 レビュー

TYAN Transport HX TN85-B8261 ファミリは、ストレージを重視するリグまたは GPU を重視するリグとして構成でき、さまざまなユースケースを解決します。

TYAN Transport HX TN85-B8261 は、重いストレージ I/O および GPU ワークロードを対象とした、新しいデュアル ソケット AMD EPYC 9004 プラットフォームです。このベアボーン サーバーは、最大 24 つのフルハイト ダブル幅 GPU、2 個の U.6 NVMe SSD、および最大 5TB の DDR96 メモリをサポートできます。私たちのレビューでは、デュアル AMD EPYC 128 コア Genoa CPU と、HPC ワークロード用に SMT を無効にしたアプリケーション固有の 9754 コア XNUMXS Bergamo CPU を活用したパフォーマンスを調査します。

 

TYAN トランスポート HX TN85-B8261 の特長

9004 つの AMD EPYC 9004 シリーズ プロセッサをサポートできるため、Tyan Transport は、計算能力とストレージ容量が最重要視される環境にとって理想的な候補となります。私たちのラボの以前の Tyan プラットフォームは、シングル ソケット形式で AMD EPYC 9004 シリーズ CPU をサポートしていましたが、これは、同社の初めてのデュアル ソケット AMD XNUMX プラットフォームです。

当社のサーバー バージョンは、24 個の NVMe ドライブ ベイ (ツールレス キャディ付き) を提供し、ストレージを大量に使用する構成に対応します。 Tyan は、前面に 4 つの NVMe ドライブを備えたバージョンも提供しており、代わりにレーンを使用して最大 XNUMX つの XNUMX ダブルワイド GPU をサポートします。構成の選択は、ストレージ密度や AI 能力など、ユーザーの特定のニーズによって異なります。

メモリのサポートについては、TN85-B8261 は、5DPC 構成の 4800DS RDIMM DDR1 3600MHz に加え、チャネルあたり 2 つの DIMM (3DPC) で最大 5 MHz、チャネルあたり 3600 つの DIMM (2DPC) で 6,144 MHz の速度で RDIMM DDR3 メモリを収容できます。最大 5 GB の RDIMM/12DS RDIMM DDR24 メモリ (CPU あたり XNUMX メモリ チャネル、合計 XNUMX) をサポートするこのサーバーは、優れた DRAM フットプリントの機能を備えています。

前面パネルの左側には 3.2 つの USB 1 Gen.3.2 ポートがあり、右側にはリセット ボタン、電源ボタン、およびステータス LED インジケータがあります。裏側に回すと、追加の 1 つの USB10 Gen.45 ポート、高速ネットワーク用の 2,700 つの 60 GbE RJ-XNUMX ポート、さらに IPMI 用の専用 GbE ポート、VGA ポートを含む接続テストが表示されます。 、および XNUMX つのホットスワップ XNUMX ワット PSU モジュール。オプションで両側に XNUMX つの XNUMXmm 背面ファンもサポートされており、電源ヘッダーがシャーシの左端と右端に表示されます。これらは、アクセラレータなどの特定の PCIe デバイスに追加のエアフローが必要な状況で使用されます。

カバーを外して内部を見る方法を理解するまでに数分かかりました。しかし、そうしているうちに気が散って、興味深い「サンルーフ」ミニ蓋を発見しました。パネルを取り外すと、サーバーの 6 つの高出力ホットスワップ ファンと NVMe ベイに簡単にアクセスできます。

蓋全体を取り外すと、最初に目立つのは、TN85-B8261 が 24 個の NVMe ベイすべてに直接 CPU アクセスを備え、パフォーマンスを大幅に向上させ、ストレージ操作の遅延を短縮していることです。この機能により、CPU とストレージ間の直接パスが可能になり、データ集約型のアプリケーションがボトルネックの問題なく最高のパフォーマンスを発揮できるようになります。ただし、このアプローチの XNUMX つの欠点は、これらの PCIe レーンをすべて必要とするため、背面の拡張オプションが制限されることです。

背面には、前面の NVMe ベイをマザーボード上のさまざまな場所に接続する多数の PCIe ケーブルが見えます。この写真では、サーバーの左側と右側に 2 枚の PCIe カードが取り付けられており、GPU 用に各側面に XNUMX つの倍幅フルハイト スロットが残っています。中央には、他のデバイス用のハーフハイトのスロットが XNUMX つあります。このセットアップでは、XNUMX つのスロットに PCIe M.XNUMX SSD スレッドが装着されています。

TN85-B8261 サーバーには、Aspeed AST2600 オンボード チップセットを介したアウトオブバンド サーバー管理機能もあります。 AST2600 チップセットには、24 ビットの高品質ビデオ圧縮をサポートする iKVM 機能が導入されています。これにより、リモート コンソールに簡単にアクセスできるようになり、データ センターや遠隔地にあるサーバーを管理する場合に非常に重要になります。

この機能により、IP 経由のストレージ、リモート プラットフォーム フラッシュ、USB 2.0 仮想ハブも有効になります。これらの機能により、管理者はサーバーに物理的にアクセスすることなく、ファームウェアや OS のインストールなどのさまざまなリモート管理タスクを実行できるため、運用効率が確保され、ダウンタイムが削減されます。このサービスは、オンボードの 10 つの XNUMXGbE ポートとは別に、独自の専用 LAN ポートを利用します。

TYAN トランスポート HX TN85-B8261 B8261T85E24HR-2T 仕様

TYAN トランスポート HX TN85-B8261 のパフォーマンス

包括的なパフォーマンス分析を提供するために、当社のベンチマークには、CPU パフォーマンスのさまざまな側面を対象としたさまざまな集中テストが含まれています。レンダリング パフォーマンスには Blender OptiX、ビデオ処理能力の評価には Blackmagic、システム全体のパフォーマンス評価には Geekbench を使用します。 Cinebench は、グラフィックスとレンダリング効率、数学的計算のための y-cruncher、およびデータ処理と圧縮速度を測定する 7-Zip 圧縮テストに関する洞察を提供します。

このレビューでは、ストレージのパフォーマンスではなく、コンピューティング側に焦点を当てます。

Tyan Transport HX TN85-B8261 の主なコンポーネント:

• 8 x 64GB キングストン DDR5 RAM
• Windows Server 2022でテスト済み

ベンチマークには 96 つの異なる CPU 構成、9654 コア AMD EPYC 128 と 9754 コア AMD EPYC 9004S (SMT 無効) を使用しました。この分析では、同じシステム アーキテクチャ内でより多くのコア数と強化された機能を備えたプロセッサを使用することによるパフォーマンス上の利点が示されます。これらの EPYC 9354 CPU を比較すると、処理効率とタスク実行速度の潜在的な向上を強調できます。また、AMD CPU ファミリ内の規模を示すために、AMD EPYC 32 XNUMX コア プロセッサを XNUMX 基および XNUMX 基搭載した XNUMX 台の Dell PowerEdge サーバーとも比較しました。

ブレンダーOptiX

Blender は、オープンソースの 3D モデリング アプリケーションです。このベンチマークは、Blender Benchmark ユーティリティを使用して実行されました。スコアは XNUMX 分あたりのサンプルであり、高いほど優れています。

Transport HX TN85-B8261 サーバー上の Blender OptiX ベンチマークでは、デュアル AMD EPYC 9654 (96 コア) と AMD EPYC 9754S (128 コア) を比較し、3D モデリング タスクにおける興味深いパフォーマンスの違いが明らかになりました。 「モンスター」シーンでは、128 コア EPYC 9754S が 96 コア EPYC 9654 よりわずかに優れており、レンダリング速度が 1,480 分あたり 1,448 サンプルに対して XNUMX サンプルと若干の向上を示しています。

ただし、「ジャンクショップ」シーンでは、96 コア設定の 1,009 サンプルと比較して、943 コア構成が 128 分あたり XNUMX サンプルでリードしています。これは、コア (SMT なし) を増やしても、すべてのレンダリング タスクのパフォーマンス向上が保証されるわけではないことを示しています。 「教室」シーンの結果はほぼ同じであり、特定の種類のワークロードでは追加コアの利点が薄れることを示唆しています。

Blackmagic RAW スピードテスト

また、Blackmagic のビデオ再生速度テストの実行も開始しました。これは、実際の RAW デコード用の CPU と GPU のパフォーマンスを含むハイブリッド テストです。

ULプロキオンAI推論

UL プロシーオン AI 推論は、プロフェッショナル アプリケーションにおけるワークステーションのパフォーマンスを測定するように設計されていますが、このテストは複数の CPU 機能を利用していないことに注意してください。具体的には、このツールは AI 主導のタスクとワークフローを処理するワークステーションの能力をベンチマークし、複雑な AI アルゴリズムとアプリケーションの処理における効率と速度の詳細な評価を提供します。

結果はさまざまな AI モデルに及び、さまざまなタイプの AI ワークロードを処理するサーバーの多用途性を示しています。

デュアル AMD EPYC 9754S (128 コア) を使用した UL Procyon AI 推論ベンチマークは、96 コアの同等モデルと比較して、さまざまな AI モデルにわたる推論時間の増加を反映しています。たとえば、MobileNet V3、ResNet-50、Inception V4、DeepLab V3、YOLO V3 の推論時間はすべて増加しており、コアを追加しても AI タスクのパフォーマンスが直線的に向上しないことが示唆されています。本物のESRGAN 〜の 時間 4529 に大幅に増加し、複雑なタスクはコア数を増やしても直接的なメリットが得られない可能性があることを示しています。全体のスコアは 62 から 92 に低下し、コア数が増えても AI 推論効率の向上が保証されるわけではないことが強調されました。

yクランチャー

y-cruncher は、円周率やその他の数学定数を数兆桁まで計算できるマルチスレッドのスケーラブルなプログラムです。 2009 年の発売以来、オーバークロッカーやハードウェア愛好家の間で人気のベンチマークおよびストレス テスト アプリケーションとなっています。

Transport HX TN85-B8261 の y-cruncher ベンチマーク結果は、明確なパターンを示しています。128 コア構成は、1 億桁から 25 億桁の円周率の計算に至るまで、すべての計算タスクにわたって一貫して優れたパフォーマンスを発揮します。これは、SMT が無効になっていることが真に発揮されるテストの XNUMX つです。

1 億桁の計算では、128 コア CPU の 13.764 秒と比較して、15.088 コア CPU は 96 秒でタスクを完了し、顕著な改善が見られました。 128 コア構成によるパフォーマンスの向上という傾向は、タスクの複雑さが増すにつれて一貫して見られます。 2.5 億桁では、時間は 26.626 秒から 23.266 秒に短縮されました。 5 億桁で 45.696 ～ 40.520 秒。 10 億桁の場合は 83.853 秒から 77.635 秒です。テストされた最も広範な計算である 25 億桁では、213.950 秒から 201.693 秒に短縮されました。

Geekbench 6

Geekbench 6 システム全体のパフォーマンスを測定するクロスプラットフォームのベンチマークです。必要なシステムとの比較を次の場所で見つけることができます。 Geekbenchブラウザ.

Transport HX TN85-B8261 AMD 構成は、シングルコアとマルチコアのパフォーマンスで異なる結果を示します。 96 コア構成のスコアは両方のテストで高く、2,043 コア構成の 15,609 (シングルコア) および 1,708 (マルチコア) と比較して、シングルコアで 15,229、マルチコアのパフォーマンスで 128 でした。これらの結果は、128 コア構成での追加コアは Geekbench 6 の評価でより高いスコアには結びつかないことを示しています。特にシングルコアのパフォーマンスでは、96 コア バージョンの方が明らかに有利です。

マルチコアのパフォーマンスでは差は縮まっていますが、依然として 96 コアがリードしており、ベンチマークが SMT が無効な CPU にとって最適ではない可能性があることを示唆しています。

Cinebench R23

このベンチマークは、すべての CPU コアとスレッドを使用して全体のスコアを生成します。

ここで、AMD EPYC 9754S (128 コア) 構成は、マルチコア パフォーマンスにおいて、対応する 96 コア構成をそれぞれ 132,994 ～ 83,092 のスコアで大幅に上回っています。これは、より多くのコアの恩恵を受けるタスクを処理する際の 128 コア構成の優れた機能を強調しています。

ただし、シングルコア テストでは、TYAN サーバーの 96 コア AMD EPYC 9654 CPU のスコアは 1,304 と高く、1,096 コア バージョンのスコアは 128 でした。これは、96 コア プロセッサがコアあたりの効率やクロック速度で有利であり、シングル スレッド タスクに有利になる可能性があることを示唆しています。

シングルコア パフォーマンスに対するマルチコア パフォーマンスの効率を示す MP 比率は、121.34 コア セットアップでは 128 倍、63.74 コア セットアップでは 96 倍という大きな違いを示しています。 128 コア構成のこの大きな比率は、より多くのコアにわたってパフォーマンスを拡張する能力の強化を反映しており、高度な並列コンピューティング環境での有効性を示しています。

Cinebench 2024

Redshift レンダラー テストを組み込んだ Cinebench 2024 では、デュアル 85 コア EPYC 8261 CPU を搭載した TYAN Transport HX TN96-B9654 は、マルチコア (128 対 3,277) とシングルコア (2,703 対 75) の両方で 68 コア構成を上回っています。 96) テスト。 MP 比率も、43.28 コア (128 倍) と比較して 39.91 コア セットアップ (XNUMX 倍) の方が効率が高いことを示しています。

7-Zip圧縮

人気の 7-Zip ユーティリティの内蔵メモリ ベンチマークは、各マシンの CPU パフォーマンスを示します。可能な場合は、128MB の辞書サイズでこのテストを実行します。

デュアル 128 コア AMD EPYC 9754S 構成は、圧縮および解凍タスク全体で 96 コア EPYC 9654 セットアップよりも優れたパフォーマンスを示します。 128 コアのセットアップでは、圧縮時に 5,706 パーセントと 5,741 パーセントという驚異的な CPU 使用率を達成し、GIPS 評価はそれぞれ 2.789 と 2.783 で、96 コアのセットアップを大幅に上回っています。s CPU 使用率は 4,339 パーセントと 4,362 パーセントで、GIPS 評価は 1.857 と 1.855 と低くなります。これは、並列タスクでプロセッサのコアがより効率的に利用されていることを示しています。

解凍の場合も、128 コア構成が同様に優れており、CPU 使用率が 6,211 パーセントと 6,168 パーセントで、GIPS 評価が 4.625 と 4.586 に向上しました。これに比べ、96 コアの CPU 使用率は 4,708 パーセントと 4,656 パーセントで、GIPS 評価は 4.721 と低くなりました。そして4.817。 128 コア構成の合計評価は 221.301 GIPS と、96 コアの 152.589 GIPS と比べて驚異的に高く、追加のコアによって提供されるデータ集約型の操作の処理におけるパフォーマンスと効率の向上が強調されています。

まとめ

TYAN Transport HX TN85-B8261 は、新しい AMD EPYC 9004 シリーズ (この例では 128 コア 9574S および 96 コア 9654 を搭載) の機能を活用するように調整されており、幅広いスペクトルに適した多用途のパワーハウスとしての地位を確立しています。アプリケーションの。その設計は、ハイパフォーマンス コンピューティング、データ分析、エンタープライズ ストレージを最適化し、さまざまな運用ニーズへの適応性を強調しています。

最大 24 個の NVMe ドライブ ベイと DDR5 メモリをサポートする TN85-B8261 は、データ集約型アプリケーションにとって重要なストレージ密度と速度に優れています。 NVMe ベイへの CPU の直接アクセスにより、パフォーマンスが向上し、遅延が短縮され、ストレージ機能がさらに強化されます。

サーバーは、GPU を多用するニーズに対応するように構成することもできます。 B8261T85E8HR-2T-N バリアントは、グラフィックス処理の計算能力を最大化するための、最大 85 つの倍幅アクセラレータ (8261 つの NVMe スロットに加えて) のサポートを提供します。これにより、TNXNUMX-BXNUMX は、GPU アクセラレーションが重要となるデータ分析や AI および機械学習ワークロードなどのハイパフォーマンス コンピューティング タスクを含む、多くの役割に簡単に適応できます。

TYAN Transport HX TN85-B8261 ファミリは、最新の AMD EPYC CPU をサポートする GPU 負荷の高いサーバーまたはストレージ負荷の高いサーバーとしての適応性を備えているため、非常に多用途です。このサーバーは、計算要求の高いプロジェクトに取り組む組織に強力な投資収益率を提供する必要があります。

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