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Docker* 容器中大数据工作负载的裸机性能

BlueData® 和英特尔® 密切协作,史无前例地推出了一套面向大数据工作负载的性能指标。分别在裸机环境中和基于容器的环境(使用 BlueData EPIC™ 软件平台)中对这些工作负载进行性能指标评测。两种测试环境的工作负载在基于英特尔® 至强® 的架构上运行同等配置。

这篇深入研究显示,BlueData EPIC 平台上的基于容器的  Apache Hadoop* 工作负载在性能上与裸机 Hadoop 不相上下,在某些情况下会更高。例如,性能指标评测显示,与裸机相比,BlueData EPIC 平台的性能平均提升了 2.33%,该平台配置了 50 个 Hadoop 计算节点和 10 TB 数据。

上述结果表明,您可以利用 BlueData 所具有的敏捷性、灵活性和低成本等优势,同时在 Docker* 容器中运行大数据工作负载,还可以进一步提升裸机环境中的性能。

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  • Intel® Parallel Studio XE 2017 Update 3 Readme

    Deliver top application performance and reliability with Intel® Parallel Studio XE 2017. This C++ and Fortran software development suite simplifies the design, build, debug, and tune of applications that take advantage of scalable MPI, thread and vector parallel processing to boost application performance.
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  • Intel® Parallel Studio XE Cluster Edition
  • Intel® Parallel Studio XE Composer Edition
  • Intel® Parallel Studio XE Professional Edition
  • 在英特尔® 数学核心函数库中引入 DNN 基元

        深度神经网络 (DNN) 处于机器学习领域的前沿。这些算法在 20 世纪 90 年代后期得到了行业的广泛采用,最初应用于诸如银行支票手写识别等任务。深度神经网络在这一任务领域已得到广泛运用,达到甚至超过了人类能力。如今,DNN 已用于图像识别、视频和自然语言处理以及解决复杂的视觉理解问题,如自主驾驶等。DNN 在计算资源及其必须处理的数据量方面要求非常苛刻。就这一点而言,现代图像识别拓扑 AlexNet 需要几天的时间在现代计算系统中进行训练,并使用超过 1,400 万张图像。消除这种复杂性需要使用经过良好优化的构建模块来缩短训练时间,以满足工业应用的需求。

        英特尔® 数学核心函数库(英特尔® MKL)2017 引入了 DNN 域,它包含加速最常用的图像识别拓扑(包括 AlexNet、VGG、GoogleNet 和 ResNet)所需的功能。

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  • Bare-metal performance for Big Data workloads on Docker* Containers

    BlueData® and Intel® have collaborated in an unprecedented benchmark of the performance of Big Data workloads. These workloads were benchmarked in a bare-metal environment versus a container-based environment that uses the BlueData EPIC™ software platform. The workloads for both test environments ran on apples-to-apples configurations on Intel® Xeon® processors-based architecture.

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