NF5468A5是浪潮推出的一款面向AI訓(xùn)練和AI推理、視頻編解碼等多種應(yīng)用場景的全能型GPU服務(wù)器，在4U空間內(nèi)搭載2顆AMD EPYC處理器，支持多達(dá)8張雙寬加速卡。浪潮官網(wǎng)顯示，這款產(chǎn)品已經(jīng)支持NVIDIA、AMD、Intel、寒武紀(jì)、燧原等多家業(yè)界主流AI加速卡。

本次拿到的樣機(jī)采用如下配置：

型號(hào)NF5468A5

CPU2*AMD 7543，32核2.8 GHz主頻，L3 Cache 256MB

內(nèi)存512GB，16*32GB DDR4 3200ER

硬盤4*1.92TB NVME U.2

加速卡8*NVIDIA A100 GPU 1*NVIDIA T4 GPU 1*NVIDIA RTX3090顯卡 1*寒武紀(jì)MLU270-S4智能加速卡 1*浪潮M10A 視頻轉(zhuǎn)碼卡

電源4*2200W

接下來，筆者將從系統(tǒng)解析、性能測(cè)試這兩個(gè)方面對(duì)浪潮NF5468A5服務(wù)器進(jìn)行測(cè)評(píng)。

1.NF5468A5系統(tǒng)解析

1.1 整體系統(tǒng)設(shè)計(jì)

浪潮NF5468M5 AI服務(wù)器采用了4U機(jī)架式機(jī)箱，高x寬x深為175mm x 478mm x 830mm。整體風(fēng)格簡約、硬朗，不論做工、還是用料、細(xì)節(jié)，均彰顯出大廠品質(zhì)。

前面板沿用浪潮一貫穩(wěn)重的黑色，六邊形的格柵結(jié)構(gòu)由金屬制成，可以將風(fēng)扇高速旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的湍流風(fēng)切割成平穩(wěn)的平流風(fēng)，從而更平穩(wěn)的吹向服務(wù)器內(nèi)部。前面板右上角，電源鍵下方是ID、Reset按鍵和系統(tǒng)狀態(tài)指示燈，前面板左上角則是VGA、兩個(gè)USB 3.0接口和管理接口。前面版的豐富接口，充分考慮了運(yùn)維人員的工作場景，十分便捷。

從后窗來看，NF5468A5在4U空間內(nèi)提供了8個(gè)全高全長雙寬PCIe x16的物理插槽，支持最新PCIe Gen4，雙向通信帶寬高達(dá)64GB/s，相比PCIe Gen3，功耗不變，但通信性能提升1倍。在此基礎(chǔ)上產(chǎn)品還提供了3個(gè)全高全長單寬x16物理槽位，可支持25G/100G/200G雙口光纖，或者千兆/萬兆RJ45網(wǎng)卡以及8/16端口12Gb/s RAID卡，可滿足客戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)及存儲(chǔ)的要求。同時(shí)可支持1個(gè)OCP 3.0網(wǎng)卡專用插槽，支持熱插拔，將網(wǎng)卡更換時(shí)間從20分鐘縮短到1分鐘，能夠大幅提高運(yùn)維效率。

NF5468A5支持4個(gè)電源模組，可以提供1600W~3000W功率的80 PLUS鉑金電源模塊，效率高達(dá)94%，可選3+1冗余或者2+2冗余，多種組合的冗余電源設(shè)計(jì)，充分考慮了不同配置AI服務(wù)器的負(fù)載情況，保障穩(wěn)定性。

整個(gè)服務(wù)器采用非常緊湊的布局設(shè)計(jì)，總共分成四個(gè)功能區(qū)域，從前往后依次是：磁盤存儲(chǔ)區(qū)、系統(tǒng)散熱區(qū)、處理器+內(nèi)存區(qū)、GPU+IO擴(kuò)展區(qū)。

下面我們先看下CPU和內(nèi)存。這臺(tái)樣機(jī)搭配了2顆AMD EPYC 7543處理器，核心數(shù)達(dá)到了32核心64線程，基準(zhǔn)主頻2.8GHz，最大加速時(shí)鐘頻率3.7GHz，L3 Cache 256MB，功耗225W。另外，浪潮官網(wǎng)介紹NF5468A5可支持2顆AMD基于“Zen3”微架構(gòu)內(nèi)核的EPYC Milan-X處理器，最高128個(gè)核心256線程、1536MB L3 Cache 以及18 GT/s XGMI互連鏈路，CPU TDP最大支持280W。樣機(jī)配置了16根32GDDR4內(nèi)存，同時(shí)可以看到服務(wù)器主板整齊排布了32個(gè)DDR4內(nèi)存插槽，最大容量可達(dá)8TB，內(nèi)存總帶寬750GB/s，支持RDIMM/LRDIMM等類型的內(nèi)存條。NF5468A5強(qiáng)勁的處理器性能、巨大的內(nèi)存容量和帶寬，特別適合AI計(jì)算、云計(jì)算、HPC以及企業(yè)各類業(yè)務(wù)的工作負(fù)載。

筆者手上的這臺(tái)NF5468A5，最吸引眼球的是本次測(cè)試樣機(jī)搭配了8顆NVIDIA A100 40G加速卡，從京東網(wǎng)上的報(bào)價(jià)看，8張A100的價(jià)格已經(jīng)與一款中高端轎車相當(dāng)，這究竟是一款什么樣的AI服務(wù)器，筆者將帶大家一探究竟。

我們來重點(diǎn)看一下NF5468A5的GPU模組。樣機(jī)搭配了8張NVIDIAA100 PCIE 40GB GPU加速卡，由于每張卡功耗高達(dá)250W，服務(wù)器也給GPU板卡配置了單獨(dú)供電線，保證GPU卡的穩(wěn)定工作。為了滿足PCIE卡的高功率運(yùn)行，我們看到NF5468A5在GPU板上專門設(shè)計(jì)了4個(gè)用于大電流通流的bus bar，據(jù)浪潮的工程師介紹，bus bar的通流能力可以達(dá)到2880W，這對(duì)于各類PCIE加速卡的支持是非常強(qiáng)勁的。

NF5468A5提供了對(duì)豐富外插卡的支持，針對(duì)A100這種全高全長的卡配置了專用支架，搭配尾部鎖片進(jìn)行固定，這樣能增強(qiáng)產(chǎn)品在運(yùn)輸過程中震動(dòng)、跌落情況下的可靠性。我們翻開尾部鎖片，旋轉(zhuǎn)藍(lán)色旋鈕，就能非常順利的取下GPU進(jìn)行更換，這種針對(duì)PCIE卡免工具的操作非常人性化。

1.2 系統(tǒng)散熱設(shè)計(jì)

從浪潮官網(wǎng)產(chǎn)品介紹中看到NF5468A5可以支持2顆280W CPU+8顆300W的GPU，在177mm的空間內(nèi)浪潮究竟是如何實(shí)現(xiàn)的？筆者找浪潮工程師拿到了系統(tǒng)風(fēng)流圖，從中可以看出，系統(tǒng)整體風(fēng)道采用前進(jìn)后出的方式，散熱風(fēng)流主要從前面板的硬盤及下方開孔處進(jìn)入系統(tǒng)。風(fēng)流經(jīng)系統(tǒng)風(fēng)扇后通過導(dǎo)風(fēng)罩的分配，一部分進(jìn)入下層前排CPU和內(nèi)存通道，一部分繼續(xù)往后吹；經(jīng)過CPU和內(nèi)存后的風(fēng)及未被預(yù)熱的風(fēng)大部分流向后方上面3U空間的GPU，小部分流向下面1U空間；最后經(jīng)后面板流出系統(tǒng)。如此巧妙的風(fēng)道設(shè)計(jì)和精準(zhǔn)的風(fēng)流控制，足見浪潮作為全球AI領(lǐng)導(dǎo)廠商深厚的設(shè)計(jì)功底。

系統(tǒng)分離式風(fēng)流設(shè)計(jì)

這款服務(wù)器將整機(jī)柜產(chǎn)品中“風(fēng)扇墻”的設(shè)計(jì)理念搬到了4U機(jī)箱中，“風(fēng)扇墻”一共由6組可以單獨(dú)維護(hù)的子風(fēng)扇模組組成，風(fēng)扇后部搭配了流線型設(shè)計(jì)的導(dǎo)風(fēng)罩，覆蓋了從風(fēng)扇到GPU中間的區(qū)域，但整個(gè)導(dǎo)風(fēng)罩并沒有完全擋住風(fēng)扇的出風(fēng)區(qū)域，結(jié)合上面系統(tǒng)風(fēng)流圖也證明是為實(shí)現(xiàn)CPU和GPU獨(dú)立風(fēng)道的引流設(shè)計(jì)，避免風(fēng)流的串?dāng)_，無論多“強(qiáng)悍”的CPU和GPU都可以馴服。

1.3 架構(gòu)設(shè)計(jì)

筆者查找了海外網(wǎng)站相關(guān)浪潮產(chǎn)品的介紹資料，找到一張產(chǎn)品的拓?fù)鋱D，發(fā)現(xiàn)有別于傳統(tǒng)CPU-PCIE Switch-GPU的設(shè)計(jì)，浪潮產(chǎn)品采用CPU-GPU直連方式。跟浪潮工程師確認(rèn)，送測(cè)的NF5468A5也采用類似設(shè)計(jì)。工程師介紹，由于省去了PCIE Switch，2顆CPU與GPU的通訊延遲能降低200~300ns，同時(shí)GPU到CPU的通信帶寬可以達(dá)到256GB/s，較GPU通過PCIESwitch只有1條與CPU PCIE通路比，帶寬提升4倍，這種極致的互聯(lián)架構(gòu)設(shè)計(jì)，有助于提升GPU與CPU間數(shù)據(jù)通信的帶寬，有效降低數(shù)據(jù)的處理延遲。

2. NF5468A5性能測(cè)評(píng)

2.1HPL測(cè)試

樣機(jī)搭配2顆AMDEPYC 7543處理器，這款處理器是32 核 64 線程，基準(zhǔn)主頻2.8GHz，L3 Cache 256MB，最大加速時(shí)鐘頻率最高可達(dá)3.7GHz，功耗225W。為了能夠了解CPU實(shí)際性能，下面將采用HPL基準(zhǔn)軟件進(jìn)行測(cè)試。

在計(jì)算機(jī)基準(zhǔn)測(cè)試軟件中，HPL是應(yīng)用最廣泛的基準(zhǔn)測(cè)試程序之一。通過使用高斯消元法對(duì)稠密線性方程組進(jìn)行求解，HPL可以準(zhǔn)確測(cè)試系統(tǒng)浮點(diǎn)計(jì)算指標(biāo)。在每年全球超級(jí)計(jì)算機(jī)排名TOP500中，HPL測(cè)試性能是唯一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

由于筆者拿到的設(shè)備是一臺(tái)未預(yù)裝任何軟件的裸金屬服務(wù)器，為了進(jìn)行相關(guān)測(cè)試，首先在上面安裝了Ubuntu20.04操作系統(tǒng)。

然后用HPL軟件測(cè)試了系統(tǒng)的浮點(diǎn)運(yùn)行能力。通過如下命令，將測(cè)試進(jìn)程和CCD進(jìn)行綁定。

# mpi_options=“--mca mpi_leave_pinned 1 --bind-to none --report-bindings --mca btl self，vader”

# mpi_options=“$mpi_options --map-by pprl3cache -x OMP_NUM_THREADS=4 -x OMP_PROC_BIND=TRUE -x OMP_PLACES=cores”

# mpirun $mpi_options -app 。/appfile_ccx

在運(yùn)行之前，還需要設(shè)置核心運(yùn)行在最高頻率，清除系統(tǒng)緩存，并開啟大頁內(nèi)存等設(shè)置，保證獲得當(dāng)前平臺(tái)最高性能。

echo 3 》 /proc/sys/vm/drop_caches

echo 1 》 /proc/sys/vm/compact_memory

echo 0 》 /proc/sys/kernel/numa_balancing

echo ‘a(chǎn)lways‘ 》 /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

echo ‘a(chǎn)lways‘ 》 /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag sudo cpupower frequency-set -g performance

最終測(cè)試浮點(diǎn)計(jì)算速度為2.69 TFLOPS，根據(jù)當(dāng)前AMD平臺(tái)理論浮點(diǎn)計(jì)算速度，計(jì)算效率達(dá)到93.74%。

處理器浮點(diǎn)計(jì)算測(cè)試結(jié)果

2.2 內(nèi)存帶寬測(cè)試

我們用業(yè)界主流的測(cè)試軟件STREAM對(duì)NF5468A5的內(nèi)存帶寬進(jìn)行了測(cè)試，測(cè)試參數(shù)如下：

#Thread Binding Options for AMD EPYC 7742/7763 Processor $ export GOMP_CPU_AFFINITY=0-64:8 $ export OMP_NUM_THREADS=8

在運(yùn)行前，清除系統(tǒng)緩存并且開啟透明大頁內(nèi)存設(shè)置等，設(shè)置參數(shù)如下：

$ echo madvise | tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled $ echo madvise | tee /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag $ echo 3 》 /proc/sys/vm/drop_caches $ echo 1 》 /proc/sys/kernel/numa_balancing

通過以上編譯和運(yùn)行過程中優(yōu)化，STREAM測(cè)試結(jié)果為373 GB/s，根據(jù)當(dāng)前平臺(tái)理論內(nèi)存帶寬409.6 GB/s，實(shí)測(cè)內(nèi)存帶寬效率達(dá)到91.1%。應(yīng)該說，這個(gè)效率非常高了。

內(nèi)存帶寬測(cè)試結(jié)果

2.3 訓(xùn)練性能測(cè)試

下面我們來測(cè)試NF5468A5的AI訓(xùn)練性能。樣機(jī)配置8張NVIDIAA100 PCIE 40GB GPU，這款GPU采用Ampere架構(gòu)，基于7nm制造工藝，包含了超過540億個(gè)晶體管，擁有6912個(gè)CUDA核心，搭載了40GBHBM2內(nèi)存，具備1.6TB/s的內(nèi)存帶寬，F(xiàn)P64性能9.7 TFLOPS，F(xiàn)P32性能19.5TFLOPS，F(xiàn)P16性能312 TFLOPS。

筆者從github網(wǎng)站上的公共倉庫https://github.com/mlcommons/training_results_v1.0中下載了MLPerf Training V1.0代碼，并使用這套代碼按照以下測(cè)試步驟在NF5468A5上訓(xùn)練ResNet50模型。MLPerf是一套衡量機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)性能的權(quán)威標(biāo)準(zhǔn)，將在標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)下訓(xùn)練或推理機(jī)器學(xué)習(xí)模型的時(shí)間，作為一套系統(tǒng)性能的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)。MLPerf由圖靈獎(jiǎng)得主大衛(wèi)·帕特森（David?Patterson）聯(lián)合谷歌、斯坦福、哈佛大學(xué)等單位共同成立，是國際上最有影響力的人工智能基準(zhǔn)測(cè)試之一。ResNet50是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中最經(jīng)典的圖像分類模型，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、自動(dòng)駕駛等場景。

MLPerf代碼提供了容器配置文件，我們可以很方便的通過配置文件在自己的服務(wù)器設(shè)備上創(chuàng)建鏡像環(huán)境，鏡像中包含cuda、cudnn、nccl、mxnet等上層組件。但是在運(yùn)行容器之前，還需要在Host OS中安裝NVIDIA GPU Driver、docker、nvidia-docker這些基礎(chǔ)軟件。

首先，筆者參考https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/tesla-installation-notes/index.html#runfile 教程在Ubuntu20.04操作系統(tǒng)中下載并安裝了R470.82.01版本的驅(qū)動(dòng)；然后按照https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker 教程安裝docker和nvidia-docker。

通過以下命令構(gòu)建容器鏡像：

$ cd ~/training_results_v1.0/NVIDIA/benchmarks/resnet/implementations /mxnet $ docker build -t mlperf1.0-nvidia:image_classification 。

在測(cè)試之前，通過在nf5468a5_cxx.sh文中添加以下內(nèi)容綁定核心與進(jìn)程，最大化的利用系統(tǒng)中的計(jì)算資源，達(dá)到良好的負(fù)載均衡，保證獲得最優(yōu)的性能結(jié)果。

bind_cpu_cores=（［0］=“48-63，176-191”［1］=“32-47，160-175” ［2］=“16-31，144-159” ［3］=“0-15，128-143” ［4］=“112-127，240-254” ［5］=“96-111，224-239” ［6］=“80-95，208-223” ［7］=“64-79，192-207”） bind_mem=（［0］=“3” ［1］=“2” ［2］=“1” ［3］=“0” ［4］=“7” ［5］=“6” ［6］=“5” ［7］=“4”）

測(cè)試環(huán)境準(zhǔn)備完成，執(zhí)行以下指令開始測(cè)試：

激活環(huán)境變量： $ source config_NF5468A5.sh $ export CONT=mlperf1.0-nvidia:image_classification $ export DATADIR=/home/data/mxnet_imagenet/ $ export LOGDIR=/home/resnet50/ 執(zhí)行測(cè)試腳本： $ 。/run_with_docker.sh

ResNet50訓(xùn)練測(cè)試結(jié)果

測(cè)試結(jié)果為21486 images/sec，也就是35分鐘即可完成ResNet50模型的訓(xùn)練。參考最近幾期MLPerf訓(xùn)練榜單，搭載8張NVIDIAA100 40G GPU卡的服務(wù)器的最好成績是36.2分鐘?？梢哉f，在同等GPU配置的服務(wù)器中，浪潮NF5468A5的ResNet50訓(xùn)練性能是最好的。

2.4 推理性能測(cè)試

筆者也測(cè)試在目前推理場景中熱度最高的NVIDIA TeslaT4，這款精致的GPU卡只有75W，采用Turing架構(gòu)， 在半高卡的尺寸內(nèi)集成320個(gè)Turing Tensor Core和2560個(gè)Turing CUDA Core，配備16GB GDDR6，支持FP32/FP16/INT8/INT4等多種精度的運(yùn)算，F(xiàn)P16的峰值性能為65T，INT8為130T，INT4為260T。

推理性能測(cè)試同樣使用了MLPerf測(cè)試工具，本次測(cè)試是基于MLPerf Inference V1.0.復(fù)用了訓(xùn)練測(cè)試時(shí)使用的OS、docker、nvidia-docker等基礎(chǔ)軟件環(huán)境。

我們?cè)贜F5468A5搭載1張NVIDIA T4 GPU，使用github網(wǎng)站上的公開代碼https://github.com/mlcommons/inference_results_v1.0，按照如下步驟測(cè)試了ResNet50模型的推理性能：

同訓(xùn)練時(shí)一樣，首先要構(gòu)建容器鏡像：

# unzip mlperf-inference-release.zip # cd /mlperf-inference-release/closed/Inspur # export MLPERF_SCRATCH_PATH=/home/inspur/data/data_mlperf/ # make prebuild （備注：prebuild后會(huì)自動(dòng)進(jìn)入容器實(shí)例）

然后執(zhí)行以下指令開始測(cè)試：

sudo CUDA_VISIBLE_DEVICES=0make run RUN_ARGS=“--benchmark=resnet50 --scenarios=Offline --config_ver=default --test_mode=PerformanceOnly --fast”

在圖像分類應(yīng)用場景中，使用ImageNet數(shù)據(jù)集，ResNet50測(cè)試結(jié)果是每秒處理5671.9 張圖片。我們了解到NVIDIA T4的ResNet50推理性能為每秒5000張圖片左右。應(yīng)該說，在NF5468A5上測(cè)得的T4推理性能非常好了。

ResNet50推理測(cè)試結(jié)果

筆者也拿到了寒武紀(jì)MLU270-S4推理加速卡。MLU270-S4采用TSMC 16nm工藝制造，集成16GB DDR4 內(nèi)存，支持ECC，同時(shí)兼容INT4和INT16運(yùn)算，理論峰值分別達(dá)到256TOPS和64TOPS。

我們發(fā)現(xiàn)NF5468A5對(duì)寒武紀(jì)的板卡也做了很好的兼容性適配，BMC可以顯示MLU270-S4的資產(chǎn)信息，風(fēng)扇轉(zhuǎn)速也根據(jù)MLU270-S4的功耗進(jìn)行了調(diào)整，相比A100，能夠明顯感覺到風(fēng)扇轉(zhuǎn)速主動(dòng)降低了。不得不說，浪潮服務(wù)器的散熱控制做得很精細(xì)。

我們?cè)贜F5468A5上插了1張MLU270-S4，測(cè)試了Caffe框架下的ResNet18、PyTorch框架下的GoogleNet以及TensorFlow下的ResNet101v1.5、VGG16和InceptionV3這幾個(gè)模型的推理性能，在使用int8精度時(shí)，計(jì)算性能分別為每秒7440、5800、2400、1400和1000張。

筆者分析，浪潮NF5468A5在訓(xùn)練和推理測(cè)試中能取得這么好的成績主要有三個(gè)原因：第一，ResNet50模型從算法上還是需要CPU進(jìn)行一定的圖像預(yù)取和處理操作，本次送測(cè)的AMD 7543具備32核心2.8GHz主頻，有助于圖像在CPU端的預(yù)處理工作；第二，NF5468A5采用CPU和GPU直連設(shè)計(jì)，有效降低數(shù)據(jù)的處理延遲，同時(shí)單個(gè)CPU與GPU通信帶寬高達(dá)128GB/s；第三，NF5468A5可以支持NVME SSD作為數(shù)據(jù)盤，通過將多顆NVME SDD數(shù)據(jù)盤組建RAID，可以極大的提升磁盤IO能力，在AI這種需要頻繁讀取數(shù)據(jù)的場景中，能夠非常有效的避免因?yàn)镮O短板帶來的性能瓶頸。

2.5 視頻編解碼性能測(cè)試

筆者在NF5468A5服務(wù)器上也評(píng)測(cè)了浪潮自研的M10A加速卡。

據(jù)浪潮官網(wǎng)介紹，M10A是一款面向AI場景優(yōu)化設(shè)計(jì)的VPU（Video Processing Unit）， VPU是一種全新的視頻處理核心引擎，將視頻處理功能做成ASIC芯片，具有硬件編碼、硬件解碼、硬件轉(zhuǎn)碼等視頻加速功能，可以減少服務(wù)器在視頻處理業(yè)務(wù)上的計(jì)算性能消耗和降低視頻傳輸對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的需求。

M10A在8W功耗下可以提供16路1080P30視頻的加速能力，相當(dāng)于每路1080P視頻加速僅需0.5W。M10A針對(duì)H.265視頻格式壓縮算法進(jìn)行了特殊優(yōu)化，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表明M10A的H.265編碼效果可以使得網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率翻倍，同時(shí)計(jì)算CPU負(fù)荷最低可降至2%，適用于直播、短視頻、云游戲、視頻會(huì)議等場景。

在FFMPEG視頻框架下，我們直接用軟件SDK中的demo腳本，測(cè)試了M10A在不同視頻分辨率下的性能數(shù)據(jù)，如下是16路1080P全高清視頻實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)碼的性能測(cè)試情況：

在測(cè)試的過程中，我們發(fā)現(xiàn)M10A VPU芯片內(nèi)部是“多核”結(jié)構(gòu)，這將進(jìn)一步降低視頻處理延遲，提高多路視頻轉(zhuǎn)碼時(shí)的性能穩(wěn)定性。

從測(cè)試結(jié)果看到，M10A進(jìn)行16路1080P全高清視頻轉(zhuǎn)碼時(shí)，每路視頻轉(zhuǎn)碼性能都能達(dá)到33fps，達(dá)到了浪潮官方宣傳的性能。

M10A視頻轉(zhuǎn)碼性能測(cè)試結(jié)果

另外，我們還測(cè)試了4K超高清和720P高清分辨率下的M10A的性能數(shù)據(jù)，分別可以達(dá)到4K 120fps和720P 960fps，解碼、編碼和轉(zhuǎn)碼的性能都是一致的。

在我們跟視頻行業(yè)技術(shù)大咖的交流中了解到，一張M10A的視頻處理能力相當(dāng)于一臺(tái)雙路服務(wù)器的性能，M10A具有高性能、低功耗的優(yōu)點(diǎn)，這對(duì)視頻行業(yè)來說是一個(gè)非常高性價(jià)比的解決方案。

2.6 HASH性能測(cè)試

除了前面講到的幾張加速卡，筆者也嘗試了其他板卡，比如主流的消費(fèi)級(jí)顯卡RTX3090等，發(fā)現(xiàn)NF5468A5都做了很好的適配工作。

RTX3090采用第2代NVIDIA RTX架構(gòu)-NVIDIAAmpere架構(gòu)，采用8納米工藝，擁有10496個(gè)CUDA核心，搭載了24 GB GDDR6X內(nèi)存，384bit位寬。

下面，我們來看看浪潮5468A5搭載RTX3090顯卡在區(qū)塊鏈場景的性能?；赥-Rex這個(gè)知名的應(yīng)用軟件，筆者對(duì)業(yè)界主流的哈希算法進(jìn)行了性能測(cè)試。T-Rex不僅支持區(qū)塊鏈場景中最常用的ETHASH算法，也支持其他諸如BLAKE3、MTP等哈希算法。

ETHASH算法性能測(cè)試過程

針對(duì)每種HASH算法，我們使用了t-rex軟件的benchmark模型，在單個(gè)3090顯卡上進(jìn)行測(cè)試，每次測(cè)試持續(xù)10分鐘時(shí)間，并記錄了最終的性能數(shù)據(jù)，如下表所示。

浪潮NF5468A5+單卡RTX3090 HASH算法測(cè)試

算法ETHASHETCHASHAUTOLYKOS2BLAKE3MTPMTP-TCROCTOPUS

性能108MH/s108MH/s232MH/s2.44GH/s7.23MH/s28.78MH/s103.07MH/s

算法KAWPOWPROGPOWPROGPOW-VEILPROGPOW-VERIBLOCKPROGPOWZFIROPOW/

性能55MH/s54.4MH/s54.85MH/s27.31MH/s54.37MH/s54.91MH/s/

其中ETHASH算法的單卡性能達(dá)到了108MH/s。

這在很大程度上得益于NF5468A5優(yōu)秀的散熱設(shè)計(jì)。RTX3090的功耗高達(dá)350W，在區(qū)塊鏈場景，顯卡通常是7*24小時(shí)運(yùn)行，因此對(duì)散熱的要求非常高。筆者監(jiān)控了整個(gè)測(cè)試過程中的GPU功耗和溫度情況，發(fā)現(xiàn)在長達(dá)半天的測(cè)試過程中，雖然GPU功耗長期維持在330~340W之間，但是GPU的溫度一直維持在60℃左右，甚至在多卡同時(shí)運(yùn)行時(shí)，GPU的溫度也能保持在60℃左右，可以看出NF5468A5的散熱設(shè)計(jì)做得相當(dāng)不錯(cuò)。

3. NF5468A5服務(wù)器測(cè)評(píng)總結(jié)

通過對(duì)產(chǎn)品外觀和內(nèi)部設(shè)計(jì)的評(píng)測(cè)，我們看到，浪潮NF5468A5在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，存儲(chǔ)、計(jì)算、風(fēng)扇、GPU擴(kuò)展等各模塊簡潔明朗，尤其是巧妙的分區(qū)散熱設(shè)計(jì)有效實(shí)現(xiàn)CPU與GPU模組的分流，豐富的存儲(chǔ)+IO擴(kuò)展性，同時(shí)人性化的設(shè)計(jì)以扎實(shí)的做工，也彰顯出浪潮對(duì)產(chǎn)品細(xì)節(jié)的嚴(yán)謹(jǐn)和大廠雄厚的設(shè)計(jì)實(shí)力。

在整體實(shí)際性能的綜合測(cè)試，得益于浪潮高效的產(chǎn)品架構(gòu)，最大發(fā)揮CPU與GPU之間的通訊效能，處理器計(jì)算效率達(dá)到93.74%，實(shí)測(cè)內(nèi)存帶寬373 GB/s，搭配8張A100訓(xùn)練ResNet50模型得到每秒處理21486張圖片的驚人算力，在ImageNet數(shù)據(jù)集下進(jìn)行ResNet50推理測(cè)試展現(xiàn)超出T4標(biāo)稱13%的圖片處理能力，這臺(tái)算力猛獸全方位的表現(xiàn)，相信給筆者和大家都留下了深刻的印象。

此外，ETHASH算法單卡性能突破100MH/s；很好地支持寒武紀(jì)國產(chǎn)推理卡，輕松實(shí)現(xiàn)每秒處理圖片超7000張；搭載視頻轉(zhuǎn)碼卡M10A展示了480fps1080P視頻轉(zhuǎn)碼性能。浪潮NF5468A5還有很多意想不到的潛能，筆者期待進(jìn)一步的發(fā)掘，給大家?guī)砀实脑u(píng)測(cè)。

審核編輯 ：李倩