基于志强处理器的可扩展GPU计算机Cincoze GP-3000的评测

原文链接:Cincoze GP-3000 review – An expandable Xeon-based GPU computer 由Ian W. Morrison撰写。

cincoze GP-3000可扩展GPU 计算机
cincoze GP-3000可扩展GPU 计算机

Cincoze GP-3000 是一款可扩展的高性能 GPU 计算机。它是由第 9 代或第 8 代英特尔处理器驱动的嵌入式计算机组成的,可以通过 Cincoze 专有的 GPU 扩展盒 (GEB) 进行扩展,不过最多可容纳双 250W 全长显卡。通过使用各种模块,它还可以进行额外的 I/O 扩展。GP-3000 的额外 GPU 性能总功率是 720W,可大幅加速复杂的工业 AI 和机器视觉任务。

作为一款坚固耐用的计算机,GP-3000 已经通过了一系列严格的质量保证测试和行业标准测试。包括 MIL-STD-810G 军用标准、E-mark车载应用标准和EN50155(仅限 EN 50121-3-2)机车车辆环境标准。而且GP-3000可以承受极端高温和低温、冲击和振动以及高电磁辐射。

在本篇评测中,我将介绍GP-3000在运行Windows 和 Ubuntu 时的一些性能指标,并讨论其运行时的散热问题。

硬件概览

Cincoze GP-3000(见 PDF 数据表)使用的是至强E-2278GE,这是一个八核 16 线程 3.30 GHz Coffee Lake 处理器,搭配的是 Intel UHD Graphics 630 ,其频率可以加速至 4.70 GHz,同时可支持 64GB ECC 内存和 512GB NVMe固态硬盘。Cincoze GP-3000还配备了GEB-3601 GPU 扩展盒(这是选配中较大的那一个,请参阅PDF 数据表),该扩展盒提供两个 PCIe x16(电气连接为 PCIe x8)、一个 PCIe x4 和一个 PCIe x1 插槽以及用于冷却的风扇。安装在“GEB”扩展盒中的是英伟达RTX 3090 Founders Edition 显卡。

配备英伟达RTX 3090 GPU的嵌入式计算机
配备英伟达RTX 3090 GPU的嵌入式计算机

从设备正面访问的标准 I/O 包括 HDMI、DisplayPort、VGA、五个 GbE 端口、两个 RS-232/422/485 COM 端口、两个 USB 3.2 Gen 2(A 型)端口、四个 USB 3.2 Gen 1 (A 型)端口、一个耳机接口和一个麦克风插孔。可选的 Cincoze 专有 CMI/CFM(组合多 IO 和控制功能模块)模块可以提供额外的 I/O,例如:8 个 GbE LAN/POE 端口、6 个 USB 3.2 端口和两个 10 GbE 端口。GP-3000 还支持 4 个 2.5″ 热插拔 SATA SSD,并包括一个用于存储的 M.2 (M-key) NVMe SSD。

它的CPU 则有一个巨大的散热器,该散热器的长度和机箱宽度是一样的,且两端各配有两个风扇。

至强嵌入式系统的散热器
至强嵌入式系统的散热器

散热器使用覆盖一块铜板的导热垫,CPU 就安装在该铜板上方。

GP-3000嵌入式主板
GP-3000嵌入式主板

它的电源是明纬电源(Mean Well)的 HEP-1000-24 1000W 电源:

明纬HEP-1000-24电源
明纬HEP-1000-24电源

Cincoze GP-3000是一款功能齐全的服务器,尺寸是 305 x 195 x 370 毫米(12.00 x 7.68 x 14.57 英寸),大约重 20 公斤【GP-3000:8 公斤,GEB-3601:5.2 公斤,RTX 3090:2.1 公斤,HEP-1000-24:4公斤】,多个冷却风扇的噪声大约是 50dBA。

评测方法

我决定使用 Windows 10 企业版 21H1 和 Ubuntu 20.04.2 LTS双系统启动进行评测,并使用一系列常用的 Windows 基准测试工具或 Linux 基准测试工具以及 Thomas Kaiser 的“sbc-bench”进行测试。在此我解释一下,“sbc-bench”是一小组CPU 性能测试工具集,侧重于测试运行Ubuntu 的服务器性能。此外,我还使用“Phoronix 测试套件”在 Windows 和 Ubuntu 上对同一组测试进行了基准测试用来与之进行比较。在 Ubuntu 上,我又使用默认配置编译 v5.4 Linux 内核来测试性能。

在进行基准测试之前,我会执行所有必要的安装和更新。我还为每个操作系统记录了设备的一些基本细节。

GP-3000 上的 Windows 10 性能

我首先安装了 Windows 10 企业评估版 21H1 ISO 并将其操作系统版本更新为 19043.1110。以下是硬件信息:

GP-3000 上windows的配置
GP-3000 上windows的配置
GP-3000 上的windows硬盘管理
GP-3000 上的windows硬盘管理
GP-3000 上的windows系统信息
GP-3000 上的windows系统信息
GP-3000 上的windows硬件信息
GP-3000 上的windows硬件信息
windows GPU信息
windows GPU信息

然后,我将电源计划设置为“终极性能”,并运行我在查看 Cincoze 的 GM-1000 模型时运行的相同基准测试工具,以查看 Windows 下的性能。

Cincoze GM-1000 与 GP-3000 - Windows比较
Cincoze GM-1000 与 GP-3000 – Windows比较

我还运行了一些额外的基准测试来突出 GP-3000 的强大功能,包括

(注意:Blender“classroom”基准测试适用于 RTX 3090 上的 CUDA)

由于 GPU 仅限于 PCIe Gen 3 x8,我还使用 CUDA-Z 测量了传输速度:

windows cuda-z传输速度测试结果
windows cuda-z传输速度测试结果

为了“推动”GPU,我尝试在 2K 显示器上的 Edge浏览器上全屏观看 YouTube 中的 8Kp60FPS 视频,这导致最初丢失 12 帧,然后在视频播放时偶尔出现帧丢失:

图片描述:在windows Edge 上测试8Kp60 FPS 视频播放的结果

Ubuntu 性能

在将 Windows 分区缩小一半并创建一个新分区后,我使用 Ubuntu 20.04.2.0 ISO 作为双启动安装了 Ubuntu。安装更新后,关键硬件信息如下:

Ubuntu硬盘管理
Ubuntu硬盘管理
Ubuntu系统信息
Ubuntu系统信息

Ubuntu上的GPU信息
Ubuntu上的GPU信息


然后我将 CPU Scaling Governor 设置为“性能”,并再次运行与 Cincoze 的 GM-1000 相同的基准测试工具来查看 Ubuntu 下的性能。

Cincoze GM-1000 与 GP-3000 - ubuntu 20.04的比较
Cincoze GM-1000 与 GP-3000 – ubuntu 20.04的比较

我还进行了一些其他基准测试,如下轮播图所示

(注意:Blender“classroom”的基准测试只适用于 RTX 3090 上的 CUDA)

CUDA-Z 提供了与 Windows 类似的结果:

Ubuntu cuda-z传输速度的测试结果
Ubuntu cuda-z传输速度的测试结果

然而,当我把我在 YouTube 上观看过的 8K @ 60FPS 视频在 Firefox 的 2K 显示器上全屏播放时,效果与 Windows 相比并算不成功,因为它偶尔会停顿并不断丢帧。与 Firefox浏览器相比,Chrome浏览器的丢帧数甚至是前者还多两倍。

在Ubuntu 上测试8Kp60FPS 视频时的播放结果
在Ubuntu 上测试8Kp60FPS 视频时的播放结果

小标题:热量

GP-3000 和扩展盒的设计解决了 CPU 和 GPU 的冷却问题,进而实现了非常好的热管理。当室内环境温度约为 14.6°C 时,即在 Ubuntu 上运行压力测试时,CPU 温度在 55°C 达到峰值:

GP-3000在ubuntu压力测试下嵌入式的电脑温度
GP-3000在ubuntu压力测试下嵌入式的电脑温度

一旦测试完成,温度就下降了:

ubuntu 的压力监测情况
ubuntu 的压力监测情况

对于GPU 温度,我在Windows和Ubuntu中都运行了Unigine’s Heaven 。结果显示:在Windows中GPU 温度最高达到 65°C,在ubuntu中GPU最高温度达到了57°C:

Windows vs Ubuntu  GPU Heaven对比
Windows vs Ubuntu  GPU Heaven对比

Windows 与 Ubuntu

虽然两个操作系统之间的详细比较超出了本次评测的范围,但查看两个系统之间通用的性能工具显示出相似的结果,这可以通过比较每个操作系统的 Phoronix 基准测试来直观地显示:

GP-3000 Windows与Ubuntu phoronix比较
GP-3000 Windows与Ubuntu phoronix比较

有趣的是,在 Windows 中运行 Geekbench 来进行性能测试时,单核得分是 1264,多核得分是 7204,而在 Ubuntu 中,单核得分增加到 1318,但多核得分下降到 7061。记录 CPU 时钟速度和温度表明,在 Ubuntu 中运行多核基准测试时,CPU 降频比在 Windows 中更明显了。

GP-3000 Windows 与 Ubuntu Geekbench 比较
GP-3000 Windows 与 Ubuntu Geekbench 比较

Ubuntu 中的图形性能有时也比 Windows 差,但这一般是由使用了不同的渲染造成的。例如,当 Blender 使用 CUDA 时,Windows 和 Ubuntu 的结果在 18 秒时相同。但是,当运行 Unigine 的 Heaven Ubuntu 使用 OpenGL 时,与使用 DirectX 11 (344.4 FPS) 的 Windows 相比,它更慢 (203.7 FPS)。因此,如上所示,GPU 利用率较低,运行温度较低。

额外的 GPU

GEB-3601 GPU 扩展盒的总功率预算为 500W,能够容纳单个 300W 或两个 250W 全长显卡。基于Cincoze 的内部测试显示,安装的 RTX 3090 是 350W GPU,因此从技术上讲,GEB-3601 的规格过高,但由于有效的散热系统设计,它运行良好。尽管如此,出于测试目的,我还是谨慎行事,另外安装了一个 100W GTX 1650 Super,它自动检测后,结果如下所示:

英伟达双GPU
英伟达双GPU
双GPU的配置信息
双GPU的配置信息

CUDA-Z 显示的 GTX 1650 Super 与 RTX 3090 的传输速度是相似的。

带有 NVIDIA 1650 超级 GPU 的 cuda-z测试
带有 NVIDIA 1650 超级 GPU 的 cuda-z测试

并且在运行 Geekbench 等应用程序时可以专门选择该卡:

geekbench的GPU选择
geekbench的GPU选择
英伟达1650 超级GPU的 geekbench 测试结果
英伟达1650 超级GPU的 geekbench 测试结果

GP-3000 网络性能

使用“iperf”测量 Ubuntu 上 1GB 以太网端口之一的网络连接吞吐量。上传速度是 942 Mbits/sec,下载速度是 839 Mbits/sec。

能量消耗

功耗测量如下:

  • 断电(关机) – 12W(Windows 和 Ubuntu)
  • BIOS/GRUB – 90W
  • 空闲 – 48W(Windows 和 Ubuntu)
  • CPU 密集型 – 111W(Windows“Cinebench”)和 108W(Ubuntu “stress”)
  • GPU 密集型 – 420W(Windows“Blender”)和 430W(Ubuntu“Blender”)

功率数字因风扇而波动,因此这些值是“四舍五入”平均值。

最后的观察

GP-3000 的性能和可配置性、扩展能力和高质量文档均令人印象深刻。Cincoze提供专用的热控 GPU 外壳可将热量与 CPU 和 GPU 隔离,既具有创新性,又非常适合运行工业 AI 和机器视觉应用程序的目标市场。更多信息可在Cincoze 的网站上获得。

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