Günstige und sparsame Server-CPUs

Test - AMD Opteron 4122, 4162 EE und 4170 HE

Christian Vilsbeck war viele Jahre lang als Senior Editor bei TecChannel tätig. Der Dipl.-Ing. (FH) der Elektrotechnik, Fachrichtung Mikroelektronik, blickt auf langjährige Erfahrungen im Umgang mit Mikroprozessoren zurück.

Analyse: Vorteil von LV-DIMMs und reduziertem HT-Speed

Die sehr gute Performance pro Watt des Opteron 4162 EE von 1484 ssj_ops/watt wurde mit optimierten Einstellungen und Komponenten erreicht (auch die Werte mit Opteron 4122 und 4170 HE) . So waren im Server Low-Voltage-DDR3-1333-DIMMs installiert und im BIOS die HyperTransport-Geschwindigkeit reduziert. Tauscht man die LV-DIMMs (1,35 V) gegen normale Registered DIMMs (1,5 V) aus - wie bei den Konkurrenten verwendet - so sinkt die Energieeffizienz auf 1314 ssj_ops/watt um 11,5 Prozent. Der Tyan-Server mit den Opteron-4162-EE-CPUs liegt damit auf dem Effizienzniveau des Opteron-6174-Servers. Während der Tyan-Server im Leerlauf mit beiden DIMM-Varianten mit 70 beziehungsweise 71 Watt ähnlich viel Energie benötigt, ist die Differenz unter Volllast deutlich: 129 Watt mit LV-DIMMs und 146 Watt mit normalen DIMMs.

Stromsparspeicher: Oben im Bild ist das LV-DIMM, unten sehen Sie ein normales Registered DIMM. Das LV-DIMM wird mit 1,35 statt 1,5 V Spannung betrieben.
Stromsparspeicher: Oben im Bild ist das LV-DIMM, unten sehen Sie ein normales Registered DIMM. Das LV-DIMM wird mit 1,35 statt 1,5 V Spannung betrieben.

Energie lässt sich beim Opteron-System auch durch eine reduzierte HyperTransport-Einstellung (BIOS) sparen. Der mit SPECpower ermittelte Wert von 1484 ssj_ops/watt wurde mit 1,0 GT/s pro Richtung erreicht. Wird die HyperTransport-Geschwindigkeit zwischen den beiden Opteron 4162 EE auf die maximal möglichen 3,2 GT/s pro Richtung geändert, so sinkt die Effizienz des Systems auf 1379 ssj_ops/watt (-7 %). Während die Java-Performance mit schnellerer HT-Einstellung nur minimal steigt (knapp 1 %, abhängig vom Workload), erhöht sich der Energiebedarf im Leerlauf von 70 auf 73 Watt und unter Last von 129 auf 137 Watt.

Nur wer sehr speicherintensive Workloads durchführt, wie wissenschaftliche Floating-Point-Berechnungen oder Virtualisierungsszenarien, erhält bei den unterschiedlichen HyperTransport-Geschwindigkeiten Performance-Unterschiede von bis zu fünf Prozent.