Новинки Intel для ЦОД, облаков и «Больших данных»
Корпорация Intel представила на конференции «Большие решения» стратегию развития ЦОД, облачных сервисов, «Больших данных» и высокопроизводительных вычислений. В России анонсированы процессоры семейства Intel Xeon E5 v.2, а также аппаратные решения партнеров Intel.
По данным Intel, к 2016 г. ожидается 10-кратное увеличение массы данных, причем в 90% случаев они останутся неструктурированными. Согласно результатам исследования Intel, с 2002 по 2012 гг. стоимость сервера снизилась на 40%, а затраты на хранение 1 Гбайт информации уменьшились на 90%.
Существенно, что анализ «Больших данных», несмотря на связанные с этим трудности, может выявить новые закономерности, например, в развитии общества, тенденций рынка, психоэмоционального состояния коллективов, – словом, предоставить результаты высокой ценности. Intel предлагает различные решения для задач обработки Big Data, начиная с процессоров для ЦОД и суперкомпьютеров, твердотельных накопителей и контроллеров локальных сетей и заканчивая решениями для безопасности.
Intel официально представила в России новые микропроцессоры семейства Intel Xeon E5 v.2 – чипы для ЦОД, созданные по нормам 22-нм технологического процесса. По сравнению с Intel Xeon E5 предыдущего поколения новинки обладают вдвое меньшим энергопотреблением при том же уровне производительности, а при низком вольтаже питающего напряжения дают 37%-ный выигрыш в производительности, что позволяет создавать серверные компоненты с высокой плотностью монтажа, экономя на системах охлаждения. В Intel Xeon E5 v.2 реализованы новые средства обеспечения безопасности и новые возможности виртуализации. У них на 50% больше ядер/потоков, увеличенный кэш и 23% меньший расход энергии при простое.
Возможности новых процессоров иллюстрируют, например, данные компании Rock Flow Dynamics, создавшей tNavigator – полнофункциональный параллельный симулятор динамики нефтегазовых месторождений. Процессоры Intel Xeon E5 v.2 устанавливают новые рекорды производительности и масштабируемости в задачах моделирования течений нефти и газа: достигается ускорение более 100 раз при расчетах на кластере из 160 процессорных ядер. Время на обработку реального проекта (500 расчетов) сокращается вдвое.