Facebook demuestra que los chips Tilera son más eficientes que los de Intel y AMD

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Un informe elaborado por los ingenieros de la red social señala que sus procesadores de 64 bits ahorran hasta cuatro veces más energía que los basados en arquitectura x86.

Tilera, cuya familia de procesadores Tile-Gx 3000 compite directamente con la arquitectura x86 de Intel y Advanced Micro Devices en entornos cloud, acaba de recibir el respaldo de Facebook. Y es que los ingenieros de la red social aseguran haber demostrado que sus chips superan en eficiencia energética a los de sus grandes rivales.

Un diagrama de los procesadores de 64 núcleos que fabrica en la actualidad Tilera
Los TilePro64 son tres veces más eficientes que los Xeon de Intel y cuatro veces más que los Opteron de AMD

En un informe publicado durante la International Green Computing Conference en Orlando, se explica que un sistema Quanta Computer con procesadores TilePro64 ofrece hasta tres veces más rendimiento por vatio que aquellos que ejecutan los Xeon quad-core de Intel, y hasta cuatro veces más que los servidores con Opteron de ocho núcleos de AMD.

Además, destaca que aplicaciones de comercio electrónico como Memcached cuentan con cientos de miles de transacciones independientes que necesitan ser procesadas ​​en paralelo. En este caso, Facebook señala que el chip de 64 bits de Tilera también rinde a mayor nivel (67%) que los de sus rivales en la misma latencia.

“Tomando en consideración energía e integración nodal, un servidor S2Q con ocho procesadores basado en TILEPro64 es capaz de manejar al menos tres veces más transacciones por segundo por vatio que los servidores con arquitectura x86 y la misma huella de memoria”, concluyen los ingenieros.

Estas declaraciones llegan en un momento delicado para Intel y AMD, ya que su hegemonía en el mercado de sistemas de bajo consumo está siendo retada por nuevas compañías. Unos sistemas que utilizan gigantes de Internet como Google, Amazon, Twitter y la propia Facebook para mantener la infraestructura de sus centros de datos.

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