mnak888 发表于 2024-9-15 13:58

英特尔正在准备Xeon 6 R1S 为单路平台提供80核心,配136条PCIe 5.0通道



英特尔在去年初发布了代号为Sapphire Rapids的第四代Xeon可扩展处理器,年末还推出了基于相同平台的Emerald Rapids,也就是第五代Xeon可扩展处理器。不过真正带来质变的是今年即将到来的Granite Rapids,与Sierra Forest同属于Xeon 6系列。



据ServeTheHome报道,英特尔正在准备面向单路平台的Xeon 6 R1S,配有136条PCIe 5.0通道,预计最多拥有86核心,但实际可用为80个。其属于Xeon 6700系列产品线的一部分,同样基于Granite Rapids打造,支持的是LGA 4710插座,主要针对需要使用大量PCIe通道但并不要求最高核心数量的用户,对于通信、存储、边缘和各种特殊用途的系统来说,应该会是一款有着不错竞争力的产品。

AMD的EPYC系列服务器处理器的竞争优势之一,是提供了128条PCIe 5.0通道,允许用户安装大量加速器和高端存储设备,而英特尔希望利用Xeon 6 R1S争夺这部分市场,很可能成为高端存储应用的理想选择。Xeon 6 R1S还可以支持多达64通道的CXL 2.0,用于加速器或存储扩展模块等,另外还支持8通道DDR5-6400或更快的MCRDIMM内存,不过暂时还不清楚最大支持容量是多少。

考虑到Xeon 6 R1S的定位,竞品很可能是AMD的EPYC 8004系列,具有最高64核心,支持96条PCIe 5.0通道。

新闻来源 https://www.expreview.com/95875.html

jcd_chh 发表于 2024-9-15 17:40

单位已经上了EPYC了,双路框框htop几乎放不下可太爽了

sss668800 发表于 2024-9-15 20:09

为啥我在某宝搜到了支持4710单路的主板MS04-CE0?但是匹配的6700E/P这些至强6还搜不到?

赫敏 发表于 2024-9-16 07:54

单路还要阉割核心不使全力装什么大尾巴狼

starlight 发表于 2024-9-16 09:35

20核心40线程   最高睿频能到5.6   全核可到5.2   60个pcie通道数   
不缩肛      内存   8000能稳   就这样的   多好
就可以了          我觉得   以后做处理器的   做什么规格应该搞一个云调查
按照客户要求来做   

Acgsr 发表于 2024-9-16 10:52

看样子还是EPYC香啊

bdzyq 发表于 2024-9-16 13:36

Acgsr 发表于 2024-9-16 10:52
看样子还是EPYC香啊

epyc的跨numa访存就让人头大了,软件优化成本极高。

YsHaNg 发表于 2024-9-16 16:51

赫敏 发表于 2024-9-15 23:54
单路还要阉割核心不使全力装什么大尾巴狼

IFS:臣妾做不到啊

赫敏 发表于 2024-9-17 00:19

bdzyq 发表于 2024-9-16 00:36
epyc的跨numa访存就让人头大了,软件优化成本极高。

现在流行的数据平台都是容器化,微服务化。每个节点都很小的,8c16t的节点绝大多数时候都足够大了

集中式不能说没有,实际上存量市场的比例还不小。但并不是升级的方向所以不会尝试大规模mesh这种

bdzyq 发表于 2024-9-17 20:33

赫敏 发表于 2024-9-17 00:19
现在流行的数据平台都是容器化,微服务化。每个节点都很小的,8c16t的节点绝大多数时候都足够大了

集中 ...

纯上层服务类业务可以做分拆,但是对于网络类业务,很难去拆分。例如GSLB、LTM这些。他们都需要单节点性能足够高。而且跨numa无法避免,例如很多流量业务,网卡都做不到同进同出,这时候跨numa访存和跨numa的DMA都是很大的问题。

Slimmm 发表于 2024-9-18 08:22

牙膏厂市值已经不如高露洁了[生病]

zealotxx 发表于 2024-9-18 08:39

赫敏 发表于 2024-9-17 00:19
现在流行的数据平台都是容器化,微服务化。每个节点都很小的,8c16t的节点绝大多数时候都足够大了

集中 ...

我还想买双路epyc科学计算呢,cpu拉满那种

赫敏 发表于 2024-9-18 09:04

zealotxx 发表于 2024-9-17 19:39
我还想买双路epyc科学计算呢,cpu拉满那种

numa对计算又不影响

zealotxx 发表于 2024-9-18 09:06

赫敏 发表于 2024-9-18 09:04
numa对计算又不影响

就怕软件拉胯,跨numa读写内存啊
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