テンセント雲アカウントチャージ: 計算型サーバマルチタスク同時処理能力深さハードコア実測
クラウドコンピューティングの選定市場には、古典的な「三世紀の難題」がある
汎用型、メモリ型、計算型は、どのように選択されていますか?腾讯雲アカウントチャージ
構造に入ったばかりの上司やチームを持っている上司の多くは、「どうせクラウドサーバだから、核数が多く、メモリが大きい汎用型を買うといいのか?計算型サーバはcpuの周波数が高くて紛失したのではなく、単独分類についてはもっと人気があるのではないか」と言いました
「計算型サーバ」のマルチタスク同時、高負荷測定での実際の表現を徹底的に理解するために、私たちのチームは最近狂気に近いことをした
地獄級マルチタスク合併圧力測定
。私たちは1台見つけた
テンセントクラウドの最新世代のコンピューティング型サーバ (16コア32G)
、ビデオトランスコード、AI推論、複雑な暗号化計算の3つの高消費電力タスクを直接
同時にフル走行
。
今日のこの文章は、公式な決まり文句を運ばず、最も接地的な人間の視点と最初の手でデータを実測し計算型サーバのマルチタスク同時処理時の「恐怖腰力」を見てみましょう。
一、なぜマルチタスクが並行しているのか、「計算型」を探す必要があるのか?
本題に入る前に、まず大きな口語で話しましょう
マルチタスク同時処理 (Multi-tasking Concurrent Processing) は、サーバの基盤に何を試すのか?
多くの人は、マルチタスク合併は「1 CPUコアが足りないので、10コアを一緒に走る」と思っている。そうですが、一般的な汎用サーバでは、複数の重度計算タスクが同時に爆発すると、システムは次の2つの致命的なボトルネックに遭遇することが多いです
擬似マルチコアと計算は、通常のサーバのCPUの基本周波数は $2.5 \ text{ GHz}$ で、基盤には仮想スーパースレッドの「リソース共有」が存在する可能性があります。複数のタスクが同時に力を計算する場合、CPUコア間で頻繁にコンテキストが切り替わり、大量の力が「列に並んで座席を変える」に浪費される。
キャッシュ貧血 (Cache Starvation): マルチタスク同時処理は、CPU内のL3キャッシュ (レベル3キャッシュ) が十分でないことを最も恐れている。Aタスクのデータがキャッシュに入れられたばかりで、まだ計算が終わっていないうちにBタスクに追い出されると、CPUは頻繁にメモリリラのデータに行かなければならず、性能が断崖的に下落した。
計算型サーバ (Compute-optied Instance) は、この死局を解読するために生まれた。その核心的な特徴は
CPUとメモリの比率は $1:2 $ (例えば、4コア8G、16コア32G) にデッドロックされ、各予算をCPUの性能に打ち込む。
高周波数プロセッサを独占し、通常は最高と周波数が $3.5 \ text{ GHz}$ 以上のハイエンドチップを標準装備しています。
コアごとのL3キャッシュが非常に大きく、複数のタスクの同時性を確保する場合、それぞれの数
CPUに一番近いキャッシュにいるということです。
二、実測大冒険: 三大「電虎」任務が同時に爆撃された。
限界をテストするために、我々は極端な
マルチタスク同時混合シーン
。普通のサーバーがこのように走ると、osはとっくにストライキをしたり、直接パニックになったりする可能性がある。
📊私たちの実測環境
テストモデル: 計算型サーバ (16コア32G、独占物理コア)
Os: CentOS Stream 9
同時タスクグループ: タスクA (ビデオグループ): FFmpegを使用して、4ウェイ $4 \ text{K}$ の超清ビデオを同時にh.265エンコードしてトランスコードします。タスクB (セキュリティグループ): 高周波Pythonスクリプトを実行して、連続したRSA-4096鍵生成と大きなファイル復号 (CPUのビット演算と整数演算能力を圧搾する) を行います。タスクC(AI推論グループ): 軽量なBERTテキスト分類モデルを走って、絶え間ない同時テキスト感情分析 (CPUを圧搾する行列乗算と命令セット拡張、例えばAVX-512) を行う。
三、同時表現: データは嘘をつかない
この3つのタスクがバックグラウンドで同時にリターンを叩いて起動した瞬間、私たちは監視看板をじっと見つめていた。
1. 100% 満載の「穏健曲線」
テンセントクラウドアカウントのチャージ
3つの「計算力が獣を飲み込む」という挟まれて、サーバの16個のCPUコアが2秒以内にすべて走った
100% 満载ステータス
。
以前は一般的な汎用型サーバを使っていた場合、SSH端末を引き出してコマンドを入力すると、通常は明らかなカールトン、中断、接続拒否があります。しかし、計算型サーバでは、実行しようとしています
トップ
コマンドとシステムログの表示、端末からのフィードバック
極めて滑らかで、遅れがない
。これは、カーネルスケジューリングと高優先度タスク (システム対話など) に対して、非常に強力な応答チャネルを保持していることを示しています。
2.コア指標の実測比較
私たちはこの混合マルチタスクを30分間続け、同規格 (16コア64G) の汎用型の例と横方向に比較した
指標とタスクのパフォーマンスをテストします
一般共通型インスタンス (16コア64G)
コンピューティング型の事例 (16コア32G)
性能の差と体感
FFmpeg 4kフレームレート (合計数)
平均42フレーム/秒
平均78フレーム/秒
約85% アップし、コードの回転速度が倍近くになりました。
RSA復号スループット
2,100回/秒
3,950回/秒
計算力の純度が高く、整数演算がはるかにリードしている
AIテキスト推論遅延 (P99)
142ms (変動が激しい)
38ms (非常に穏やか)
AVX-512命令セットの最適化のおかげで
高負荷でのCPUの温度と周波数
遭遇温度
壁、周波数が2.6Gに下がった
常に3.4Gと周波数で安定している
ホストの放熱と電力供給は極めて強いです。
3.マルチタスク相互に干渉しない「境界」体験
テストでは、15分目に突然ビデオをトランスコードするタスク数という小さなアクションを行いました
2倍
(4番から8番まで)。
汎用型サーバでは、このような突発的な計算努力は隣の「AI推論遅延」を瞬時に数百ミリ秒に上昇させる。しかし、計算型サーバでは、AI推論の遅延がわずかに揺れた (38msから45msになった) だけで、すぐに正常に戻った。
これは計算型のサーバーが強いことを表しています。
マルチスレッドハードウェア隔離と大キャッシュのメリット
。すべてのコアは自分の汚い仕事をしていて、ハードウェアレベルのパイプラインはきちんと配置されていて、「一人が道を占領し、全線がふさがれた」という惨劇は全く発生していない。
四、深さが底をつく: なぜマルチタスクがこんなに強いのか?
表面のデータを外して、技術の基礎から見てみます。計算型サーバーのマルチタスク処理能力が強い三つの核心秘密:
秘密1: ハードウェアレベルの命令セット (AVX-512 / AMX) の追加
現代のコンピューティング型サーバが選択したCPUは、内部的に多くの「高度なベクトル拡張命令セット」 (インテルのAVX-512など) を統合している。
普通のサーバは複雑な数学行列を計算して、何歩に分けてパイプラインを歩く必要がある計算型サーバの基礎命令セットは
CPUはニラを切るように、一刀で大きな列のデータを同時に計算することができます。
。マルチタスクを実行する場合、このハードウェアレベルの「カンニング神器」は、特定のタスクを迅速に終了し、他のタスクに計算力を解放することができる。
秘密2: 「水分」のない物理計算力
多くの安価な仮想VPSまたは汎用ローエンドのインスタンスで、そのCPUコアは複数のユーザーが基礎層で「相乗り」を共有している (いわゆるスーパー販売)。
大工場の計算型サーバは、通常承諾します。
1:1の物理コアバインディング
。16核は実際に現実的な16の物理計算力ユニットで、あなたが独占している。マルチタスクが並行している場合、すべてのタスクは本物の「ボディーガード」に割り当てられ、重大な資源が引き裂かれることはない。
秘密3:黄金メモリの割合 (1:2) オーバーヘッドを下げる
「なぜ計算型サーバ16コアが32Gのメモリを搭載しているのか、汎用型が64Gの方がいいのではないか」と聞かれた。
これが大工場の明敏なところです。計算型業務 (コンパイル、レンダリング、暗号化など) の大部分のデータはCPUキャッシュで高周波的に転送され、メモリ容量に対する要求は大きくない。
余分なメモリ容量を切り倒すと、より高い周波数、より低い遅延の精鋭メモリになる
。これにより、CPUが大きなメモリを待ってデータをクリアするシステムオーバーヘッドが減少します。
五、実戦を選定する: あなたのマルチタスク業務はどのように指定すればいいですか
私たちの限界圧力測定を見て、あなたはもう心を動かされたかもしれない。でも落ち着いてください。計算型サーバーはいいですが、万能ではありません。
の。私はあなたのために実用的な選定式をまとめました
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🚀ためらうことなく、「計算型サーバ」のシーンを直接ロックしてください
高同時WebバックエンドとAPIゲートウェイ: 例えば、バックグラウンドには大量のビジネスロジック判断、データ検証、権限暗号化 (Java / Go/Node.js集約型ビジネス) がある。
音声ビデオ処理とマルチメディア洗浄: 毎日FFmpegビデオスライス、トランスコード、透かし追加、画像圧縮を走る。
大流量の科学計算と一括ロット: 例えば、毎日夜間に何千人ものユーザーの財務諸表、精算モデルを同時に計算する必要がある。
軽量な機械学習の導入: 高価なGPUには価値がなく、CPUで効率的に同時的なオンラインAI予測、NLPテキスト分詞を行う必要がある。
🛑私のアドバイスを聞いて、「汎用型またはメモリ型」のシーンを選んでください
高同時の非リレーショナルデータベース (Redisなど):Redisコアはメモリ帯域幅と容量を見ており、16コア32Gの計算型サーバは「CPUアイドル」であるメモリが詰め込まれています。
MySQL/Oracleなどの大規模な単体電子商取引データベース: データベースにはバッファプールとして巨大なメモリが必要です。計算型サーバのメモリが小さすぎて、ディスクI/Oが頻繁にトリガーされます。
純粋なファイルの保存と配布: クライアントに大きなファイルをダウンロードするだけで、CPUは毎日キーを押して、パブリックネットワークの帯域幅と高スループットのクラウドディスクを買うためにお金を入れるべきだ。
六、まとめ
汎用型サーバを何でもできるが、何も洗練されていない「全能の雑役」に例えると
計算型サーバーは高強度、高合併高難易度計算のために生まれた「精鋭特殊兵」です。
。
今回のビデオトランスコード、AI推論、高強度暗号化の三重挟みで、計算型サーバはそれを使う
最大3.4Gの安定と周波数、1対1の独占的な物理計算力と強力なハードウェア拡張命令セット
、満点に近い答案を出した。マルチタスク同時処理の戦場で、勝負を決めるのは、あなたがどれだけのメモリ容量を持っているかではなく、あなたのCPU計算力がどれだけ純粋なのかを教えてくれます
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