與使用 AMD EPYC 處理器的 C5a 實例和未啟用 Granulate 即時連續優化的 C5 實例相比
決策支援系統 （DSS） 工作負載已成為許多組織不可或缺的工具，有助於收集原始資訊並將其轉化為可操作的見解。對於在雲中運行 DSS 工作負載的公司來說，可用的實例範圍繁多可能會讓人不知所措，確定哪些實例將提供強大的性能可能是一項挑戰。我們使用 DSS 基準測試了幾種 Amazon Web Services （AWS） EC2 雲實例類型的效能。我們首先研究了將 Granulate 即時連續優化 （Granulate） 添加到由第 2 代 Intel Xeon 可擴充處理器支援的 C5 實例的效果。Granulate 是一種工作負載優化工具，可以同時改善 Intel 處理器效能與生產力。接下來，我們將使用 Granulate 的 C5 實例與使用 AMD EPYC 處理器的 C5a 實例的性能進行了比較。
與未採用 Granulate 的相同 C5 實例和搭載 AMD EPYC 處理器的 C5a 實例相比，啟用 Granulate 的實例實現了更高的 DSS 工作負載速度。根據這些測試結果，尋求最強 DSS 效能的企業最好選擇由搭載 Granulate 的 Intel 處理器支援的 C5 實例。
啟用 Granulate 後，效能提升高達 40%
如圖 1 所示，在搭載第 2 代Intel Xeon可擴充處理器的 c5.12xlarge 實例上啟用 Granulate 可使決策支援工作負載的性能提高多達 40%。
與搭載 AMD EPYC 處理器的 C5a 實例相比，使用 Granulate 的 C5 實例以更快的速度完成 DSS 工作負載
如圖 2 所示，搭載 Granulate 的第 2 代Intel® Xeon®可擴充處理器支援的 c5.12xlarge 實例，比搭載 AMD EPYC 處理器的 c5a.12xlarge 實例，效能提升了高達 52%。
結論
我們進行了測試，以評估兩個採用第 2 代Intel Xeon可擴展處理器的 AWS C5 實例（一個啟用了 Granulate 即時連續優化，另一個沒有）和一個基於 AMD EPYC 處理器的 AWS C5a 實例的決策支援性能。啟用 Granulate 可將 C5 實例性能提升高達 40%，而支援 Granulate 的 C5 實例性能比我們測試的 C5a 實例高出 52%。
瞭解更多資訊
要開始在搭載第 2 代 Intel Xeon 可擴充處理器和 Granulate 的 Amazon EC2 C5 實例上運行決策支援工作負載，請訪問 HTTPs://aws.amazon.com/ec2/instance-types/c5/。
由 Intel 于 2021 年 6 月執行的測試。所有 4 節點測試都在具有 48 個 vCPU、96GB RAM、4 個 EBS 200GB（16000 IOPS）、1GB 存儲 BW、Hadoop 3.3.0、Hive 3.1.2、Spark 3.0.1 和 TPC-DS v. 1.1.0 上運行。顆粒測試使用的顆粒劑 顆粒劑 v. 2.2.0。實例詳細資訊：c5.12xlarge：Intel Xeon 8275CL、12 Gbps 網路 BW、AWS Linux 內核 4.14.177-139.254.amzn2.x86_64 #1 SMP;c5a.12xlarge：AMD EPYC 7R32、12Gbps 網路 BW、AWS Linux 4.14.177-139.254.amzn2.x86_64 #1 SMP。