Обзор: Dell PowerEdge R770: гибкий, модульный и готовый к ИИ-нагрузкам сервер на Intel Xeon 6

Линейка стоечных серверов Dell PowerEdge R7x0 много лет остаётся опорой корпоративных ЦОДов: здесь сочетаются продуманная конструкция, высокое качество исполнения, производительность, плотность размещения и надёжность в универсальном форм-факторе 2U. Семейство последовательно обновлялось под меняющиеся требования рынка, и выход Dell PowerEdge R770 стал ощутимым шагом вперед.

PowerEdge R770 открывает поколение Intel Xeon 6 — процессоров серий Xeon 6500 и 6700 с вариантами на P- и E-ядрах. Это также первый массовый сервер Dell, где полностью принят стандарт OCP Data Center Modular Hardware System (DC-MHS). В совокупности эти изменения означают заметную эволюцию возможностей и смену инженерной философии платформы.

Типовые корпоративные нагрузки для R770 — виртуализация, гипермасштабируемые среды, программно-определяемое хранилище (SDS), веб-сервисы и scale-out-базы данных. В повестке отдельно стоят AI/ML: поддерживаются широкие линейки GPU NVIDIA и Intel, быстрые NVMe SSD и высокоскоростные сетевые опции.

По «чистой» плотности ядер EPYC у PowerEdge R7725 > превосходит, однако R770 поддерживает до двух Intel Xeon 6: варианты на P-ядрах — до 86 ядер на сокет, на E-ядрах — до 144 ядер на сокет. Как и R7725, система доступна с воздушным охлаждением или комплектами DLC (direct liquid cooling), а по универсальности превосходит за счёт шасси под обслуживание со стороны горячего или холодного коридора(включая конфигурации Front I/O).

Современные требования к ЦОДам

Выход Dell PowerEdge R770 совпал с периодом, когда на центры обработки данных ложится всё больше задач. Наборы нагрузок становятся разнообразнее и требовательнее; экспоненциальный рост данных подталкивает к развитию аналитики и высоконагруженных СУБД. Искусственный интеллект уже не нишевая история: от обучения сложных моделей до внедрения реального времени для инференса — ИИ становится драйвером бизнеса и требует значительных вычислительных ресурсов и специализированного ускорения.

Параллельно усиливается фокус на энергоэффективности и TCO (совокупной стоимости владения). Индустрия всё активнее опирается на открытые стандарты, чтобы ускорять инновации, повышать совместимость и снижать риски привязки к одному вендору. На этом фоне R770, сочетая новые опции процессоров Intel Xeon 6 и поддержку стандарта OCP DC-MHS, адресует эти вызовы напрямую — с прицелом на модульность, унификацию компонентов и предсказуемость эксплуатационных расходов.

Процессоры Intel Xeon 6 (P-ядра)

Сервер PowerEdge R770 использует процессоры семейства Intel Xeon 6 — серии 6700 и 6500 на платформе Socket E2 (LGA4710-2), объединяющие ядра Performance (P) и Efficiency (E). В данном обзоре акцент сделан на модификациях P-серии.

Процессоры построены по плиточной (tile-based) архитектуре: кристаллы ввода-вывода (I/O tiles) сочетаются с одним или двумя вычислительными кристаллами (compute tiles).

Это обеспечивает масштабирование внутри линейки — от конфигураций с двумя вычислительными кристаллами до 86 P-ядер (XCC), до вариантов с одним вычислительным кристаллом: 48 P-ядер (HCC) или 16 P-ядер (LCC).

Относительно поколений Sapphire Rapids и Emerald Rapids ключевым отличием становится широкая доступность встроенных ускорителей во всём семействе Xeon 6. Среди них:

• Intel QuickAssist Technology (QAT) — ускорение шифрования и сжатия;
• Intel Data Streaming Accelerator (DSA) — ускорение перемещения данных;
• Intel In-Memory Analytics Accelerator (IAA) — ускорение аналитики и операций в памяти для БД;
• Intel Dynamic Load Balancer (DLB) — повышение эффективности сетевой обработки.

Существенно выросли пропускные способности памяти и ввода-вывода. Серии Xeon 6700/6500 P-core поддерживают 8-канальную DDR5 и открывают путь к MRDIMM (Multiplexed Rank DIMM) со скоростями до 8 800 MT/s (на момент подготовки статьи официальной поддержки MRDIMM у Dell не заявлено). По части I/O — поддержка PCIe 5.0 и CXL 2.0. В двухпроцессорных конфигурациях платформа предоставляет до 88 линий PCIe на сокет (в сумме 176).

При разделении линейки на P- и E-ядра семейство Xeon 6 сохраняет единые наборы инструкций, BIOS, драйверы, поддержку ОС/приложений и RAS-возможности, упрощая интеграцию и управление разнородными инсталляциями. Варианты на P-ядрах ориентированы на сценарии, где критичны высокая производительность на ядро, ускорение ИИ, большой объем и ширина канала памяти и развитый I/O: это требовательные СУБД, HPC-моделирование, продвинутая аналитика и широкий спектр задач ИИ — от обучения до инференса.

Варианты конфигураций хранения в Dell PowerEdge R770

По сравнению с R760 в подсистеме хранения R770 есть заметные изменения: конфигурации с крупноформатными отсеками под LFF-диски не предлагаются. Если приоритет — максимальная емкость, разумнее рассмотреть более доступный односокетный Xeon 6 R570

Для SFF доступны варианты от 8 до 24 устройств SAS4/SATA; если ключевым становится охлаждение, можно выбрать корзину на 16 слотов и установить по центру панель Smart Flow. Предусмотрены универсальные отсеки, позволяющие добавить до 8 NVMe SSD — с прямым подключением или через RAID-контроллеры Dell PERC.

Поддержка E3.S NVMe реализована широко: стартовые конфигурации на 8 устройств масштабируются до 40 в шасси с обслуживанием со стороны горячего коридора. В исполнении под холодный коридор можно установить до 16 E3.S между фронтальными панелями I/O.

Dell PowerEdge R770: модульная архитектура по стандарту OCP DC-MHS

PowerEdge R770 привносит заметные улучшения и большую гибкость в конструкцию и компонентную архитектуру, приняв стандарт Open Compute Project — Data Center Modular Hardware System (OCP DC-MHS).

Сохраняя преемственность линейки R7x0, Dell PowerEdge R770 предлагает широкий спектр конфигураций под разные сценарии эксплуатации. Впервые для серии доступен выбор между классической схемой с тыловыми портами Rear I/O и вариантом Front I/O (обслуживание со стороны «холодного» коридора, Cold Aisle Accessible) — это дает больше свободы при размещении в залах ЦОДа и упрощает сервис.

Опции по хранению данных столь же вариативны: от узлов, ориентированных на вычисления (минимум или отсутствие локального хранилища), до высокоплотных конфигураций с поддержкой до 40 накопителей E3.S для задач, где критична дисковая производительность и емкость.

Для ускоренных вычислений (ИИ и HPC) PowerEdge R770 предлагает серьезные возможности расширения. В зависимости от шасси и конфигурации райзеров сервер поддерживает установку до шести плат PCIe 5.0 x16 форм-фактора FHFL (full-height, full-length). Предусмотрена установка двух двухслотовых GPU, что делает платформу пригодной для широкого спектра задач. Сетевую гибкость обеспечивают мезонинные слоты OCP 3.0, поддерживающие карты x8 или x16 — по выбранной конфигурации.

Конструкция доработана с упором на сервис и надёжность. Ключевой пример — эволюция Boot Optimized Storage Solution (BOSS) - загрузочного зеркала для ОС. Если раньше BOSS был частью PCIe-райзера и подключался кабелями, то в R770 он выполнен как OCP-стандартизированная карта с прямым подключением к материнской плате, что устраняет «кабельную» сложность. Новый контроллер BOSS использует более быстрые NVMe M.2 и оснащен радиаторами, поддерживая оптимальные температуры и стабильную работу загрузочных накопителей. Ещё одна практичная деталь для техников — отказ от традиционных джамперов в пользу более удобных DIP-переключателей (например, для очистки NVRAM).

Главное архитектурное изменение — полный переход на стандарт OCP DC-MHS. Ранее в платформах прежних поколений внедрялись отдельные элементы OCP (в частности, сетевые адаптеры в формате OCP 3.0). В PowerEdge R770 этот подход существенно расширен: ключевые узлы приведены к спецификациям OCP, включая Host Processor Module (HPM) — по сути системную плату — где, среди прочего, применяются новые разъёмы M-XIO для подключаемых riser-карт. Коннектор M-XIO стандартизирует интерфейс райзеров, повышая гибкость конфигураций и упрощая апгрейд. Контроллер удалённого управления iDRAC теперь выполнен в виде модуля OCP DC-SCM (Server Control Module).

Кроме того, в PowerEdge R770 появился новый силовой разъем PICPWR для периферии — таких как GPU и бэкплейны. Этот коннектор упрощает подвод питания и включает встроенный (inline) мониторинг потребления, что повышает предсказуемость и управляемость энергопотребления узла.

Глубокая интеграция OCP DC-MHS стандартизирует интерфейсы и форм-факторы подсистем. При этом Dell подчёркивает: для гарантированной совместимости и поддержки стоит использовать валидационные компоненты. Однако сама унификация делает многие узлы более ремонтопригодными и потенциально взаимозаменяемыми между совместимыми системами в будущем.

Управление и iDRAC

Dell PowerEdge R770 развивает возможности уже хорошо знакомой iDRAC 9, переходя к iDRAC 10 следующего поколения с тесной интеграцией Data Center Secure Control Module (DC-SCM). Такое объединение упрощает обновление микропрограмм и централизованное управление конфигурациями, обеспечивая единообразную и масштабируемую эксплуатацию в ЦОДах. iDRAC 10 также поддерживает расширенную автоматизацию и мониторинг, позволяя администраторам эффективно управлять крупными парками без компромиссов по производительности и надёжности.

Безопасность — ключевой элемент подсистемы управления R770. Реализованы усиленные механизмы проверки до загрузки и в процессе загрузки. Опираясь на аппаратный Root of Trust (корень доверия на уровне кремния), iDRAC 10 криптографически верифицирует всю микропрограмму, включая BIOS и сам iDRAC, до исполнения. Этот неизменяемый аппаратный контроль защищает от вмешательства вредоносного ПО и атак на цепочку поставок. Дополнительно в R770 применяются усиленная криптография и защита цепочки загрузки (Silicon Root of Trust, Secure Boot, DC-SCM), снижающие риски, связанные с будущими криптографическими угрозами, что усиливает защиту критической инфраструктуры.

Приверженность Dell безопасности цепочки поставок прослеживается и в конструкте системы: используется комплексная аутентификация по цепочке доверия. Каждый аппаратный компонент проходит проверку с использованием криптографических подписей, закладываемых на производстве. Это гарантирует использование только авторизованной микропрограммы и комплектующих, снижая вероятность несанкционированных модификаций и появления контрафактных деталей

Базовые блоки «фабрик ИИ»

PowerEdge R770 доступен в множестве вариантов шасси и конфигураций с GPU, что делает платформу универсальной для широкого спектра ИИ-нагрузок. Такая гибкость, в сочетании с развитой подсистемой хранения и сетевыми возможностями, делает сервер привлекательным для внедрения решений в AI factories — инфраструктурах и инструментах для создания, обучения и масштабного внедрения моделей. Именно такие «фабрики» необходимы для продвинутых систем — от автономного транспорта до робототехники, поскольку обеспечивают вычислительные ресурсы и конвейеры данных для эффективной обработки массивов данных.

Разработка автономных авто и робототехнических систем требует больших массивов обучающих данных, отражающих реальные сценарии. NVIDIA Cosmos NIM — важный шаг вперед: пакет средств, который ускоряет разработку и развёртывание «физических» ИИ-систем, включая World Foundation Models.

World Foundation Models (WFM) — это нейросетевые модели, которые описывают динамику физического мира и предсказывают результаты на основе разнообразных входных данных. В отличие от узкоспециализированных моделей, WFM учитывают физику и пространственные свойства. Они могут генерировать видео по текстовым подсказкам, изображениям или другим входам, корректно моделируя движение, силы и пространственные взаимосвязи.

Cosmos NIM помогает организациям и лабораториям генерировать синтетические обучающие данные, масштабируя датасеты для обучения таких моделей.

Поддержка высокопроизводительных GPU (например, NVIDIA H100) в сочетании с сильными возможностями по хранению и сетям делает R770 удачным выбором для внедрения ИИ-решений. Использование возможностей платформы позволяет эффективнее обучать и вводить в эксплуатацию модели наподобие Cosmos NIM, ускоряя развитие автономного транспорта и робототехники. Производительность и масштабируемость R770 подходят для работы с крупными датасетами, а универсальность конфигураций — для широкого спектра ИИ-нагрузок.

GPU Direct Storage

GPU Direct Storage (GDS) — технология прямого обмена данными между устройствами хранения и GPU в обход ЦП и оперативной памяти хоста. В традиционной схеме данные читаются со стораджа в память ЦП, а затем копируются в память GPU — это двойное копирование повышает задержки и создаёт «узкое место» на стороне процессора. GDS устраняет этот узкий участок, разрешая накопителям передавать данные напрямую в память GPU и обратно.

Оценка проводилась с использованием нагрузочного профиля GDSIO на массиве из 16 накопителей; число задействованных дисков увеличивалось по шагам, чтобы оценить рост пропускной способности и определить, достаточно ли её для насыщения шины PCIe 5.0 x16 у GPU.

Чтение (GDSIO Read)

График чтения показывает, как увеличение количества накопителей KIOXIA CD8P влияет на суммарную и среднюю скорость в R770. При росте с одного до четырёх дисков суммарная скорость быстро масштабируется, достигая примерно 50,2 GiB/с — этого достаточно, чтобы насытить PCIe 5.0 x16 при загрузке данных уже на 3–4 дисках. После пяти дисков суммарная скорость выходит на плато: добавление накопителей ощутимо уже не помогает. Средняя скорость на диск держится ровной до 4 дисков, затем снижается — поскольку всё больше устройств делят между собой доступную полосу шины и доля чтения на каждый диск падает.

Запись (GDSIO Write)

Запись у этих моделей заметно медленнее чтения: потребовались все 16 дисков, чтобы получить 46,7 GiB/с. При этом средняя скорость записи на диск оставалась почти постоянной. Учитывая, что в тесте использовались ёмкости с пониженной скоростью записи в линейке KIOXIA CD8, версии большей ёмкости и/или другие SSD PCIe 5.0 покажут лучшие результаты по записи.

Конфигурация сервера Dell PowerEdge R770 для тестирования

Переходя к тестам: PowerEdge R770 — флагман основной линейки Dell, который будет эксплуатироваться в самых разных средах. Поэтому для платформы был выполнен комплексный набор тестов, чтобы показать поведение в неоднородных сценариях. В части испытаний для контраста использовался Lenovo ThinkSystem SR630 V4 — сравнение демонстрирует разницу между топовыми процессорами на E-ядрах и P-ядрах.

Конфигурация тестового стенда

• CPU: 2× Intel Xeon 6787P (по 86 ядер каждый)
• ОЗУ: 32× Micron 64 ГБ DDR5 6400 MT/s, двухранговые — итого 2 ТБ
• Блоки питания: 2× Delta 1500 Вт
• GPU: 1× NVIDIA H100 (для бенчмарка TGI), 1× NVIDIA L4 (для остальных тестов)
• Сеть: DELL BRCM 4P 25G SFP 57504S OCP NIC (4×25 Гбит/с, SFP)
• BOSS-карта: BOSS-N1 DC-MHS; диски 0 и 1 — SK hynix 480 ГБ Dell NVMe ISE PE9010 RI M.2 480GB
• Накопители данных: слоты 0–5 (Backplane 1) — Samsung 6,4 ТБ, Dell NVMe PM1745 MU E3.S 6,4 ТБ

Производительность ИИ-нагрузок

Бенчмарк Text Generation Inference (TGI)

Text Generation Inference (TGI) — высокопроизводительный сервер инференса LLM от Hugging Face, оптимизированный для промышленного внедрения и потребления моделей. Поддерживаются различные открытые LLM, есть tensor parallelism (распараллеливание по тензорам), token streaming (потоковая выдача токенов) и continuous batching (динамическое формирование батчей) — всё это повышает эффективность и пропускную способность.

TGI — профиль QwQ 32B. Встроенный режим бенчмаркинга позволяет оценивать производительность при разных конфигурациях и нагрузках, ближе моделируя реальные условия сервиса LLM. Генерация текста в LLM обычно делится на два этапа: prefill и decode. Prefill — первичная обработка запроса: токенизация, вычисление промежуточных представлений и KV-кэша (ключ-значение) в один проход по модели; этап интенсивен по вычислениям. Decode — авторегрессионная выдача токенов по одному, опираясь на ранее посчитанный KV-кэш, чтобы поддерживать связность и контекст.

Prefill

При увеличении размера батча (batch size) с 1 до 32 задержка (latency) у всех трёх моделей растёт: у DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — с 29,97 мс до 76,95 мс; у GEMMA-3-27B-IT и Qwen/QwQ-32B — с 51,84 мс и 29,90 мс до 79,58 мс и 76,30 мс соответственно.

Зато скорость генерации токенов (token rate) существенно улучшается с ростом батча. При batch = 1 значения лежат в диапазоне 192,95–334,46 токенов/с; при batch = 32 достигают 4 158,67, 4 021,40 и 4 194,13 токенов/с для DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, GEMMA-3-27B-IT и Qwen/QwQ-32B соответственно.

Этап decode

В отличие от prefill, задержка на этапе decode остаётся относительно стабильной при изменении размера батча. Например, у DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B при росте batch с 2 до 32 латентность колеблется в диапазоне 27,14–29,52 мс.

Скорость генерации токенов на этапе decode растёт с увеличением batch, но не так резко, как на prefill. При batch = 1 скорость составляет около 36–37 токенов/с для DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B и Qwen/QwQ-32B, и 33,96 токенов/с — для GEMMA-3-27B-IT. При batch = 32 значения увеличиваются до 1 083,83, 873,39 и 1 084,89 токенов/с соответственно.

Это ожидаемо: на этапе prefill модель вычисляет скрытые состояния и KV-кэши для всего входного промпта. Крупные пакетные операции хорошо векторизуются и выполняются параллельно, поэтому GPU часто насыщается. После обработки промпта начинается decode — генерация токенов обычно по одному: на каждом шаге берется предыдущий токен и ранее посчитанные скрытые состояния (KV-кэш), чтобы получить следующий. Поскольку процесс идёт «токен-за-токеном», эффективный размер батча невелик, и GPU часто недоиспользуется.

На тестах TGI видно: при грамотной настройке R770 дает высокий поток токенов при предсказуемой задержке decode. Для бизнеса это конвертируется в больше обработанных запросов на один GPU, меньшую цену токена (удельную себестоимость инференса) и более стабильное соблюдение SLA.

1. Служба поддержки / контакт-центр (чат-бот LLM) - больше одновременных диалогов без роста парка GPU.
2. Внутренний Copilot для разработчиков / ИТ-саппорт - ускорение генерации кода/ответов в тикетах при сохранении интерактивности.
3. RAG-сценарии в банковском/юридическом/страховом бэк-офисе (извлечение и суммирование из документов) - длинные промпты (контекст) нагружают prefill. На R770 подача данных с NVMe и GDS насыщает PCIe-канал уже при 3–4 дисках, сокращая «холодный старт» длинных запросов.
4. E-commerce: персонализация, генерация описаний, ответы по каталогу - объединяет множество коротких запросов, сохраняя визуальную отзывчивость.
5. Мультиязычная поддержка/модерация контента - стабильная задержка decode важна для потоковой выдачи перевода/модерационного вердикта в реальном времени.

Бенчмарк Procyon AI Computer Vision

Procyon AI Computer Vision оценивает производительность инференса на реальных задачах машинного зрения, сравнивая CPU, GPU и специализированные ускорители. Поддерживаются разные движки инференса — TensorRT, OpenVINO, SNPE, Windows ML, Core ML — что дает представление об эффективности, совместимости и возможностях оптимизации.

Результаты: зафиксированы низкие времена инференса по ключевым моделям. MobileNet V3 — 20,64 мс, ResNet-50 — 22,42 мс. Более сложные Inception V4 и DeepLab отработали за 65,23 мс и 41,37 мс соответственно, уверенно справляясь с нагруженными сценариями. YOLOv3 (детекция объектов) показала 37,80 мс, что подходит для приложений реального времени. Ресурсоёмкая супер-разрешающаяREAL-ESRGAN — 1 159,22 мс. Итоговый AI Computer Vision score: 81.

AI Computer Vision (меньшее время — лучше; больший балл — лучше)

• MobileNet V3 — среднее время инференса: 20,64 мс
• ResNet-50 — среднее время инференса: 22,42 мс
• Inception V4 — среднее время инференса: 65,23 мс
• DeepLab — среднее время инференса: 41,37 мс
• YOLO V3 — среднее время инференса: 37,80 мс
• REAL-ESRGAN — среднее время инференса: 1 159,22 мс
• Итоговый балл AI Computer Vision: 81

Procyon AI Computer Vision показал, что R770 уверенно тянет реальное время для типовых CV-задач (классификация/детекция/сегментация), а тяжёлые модели супер-разрешения лучше пускать в офлайн.

Что это дает бизнесу

1. Ритейл/склады/производство (детекция и классификация) - меньше простоев, выше точность контроля и пропускной способности линий без роста парка GPU.
2. Контроль качества/сегментация дефектов - быстрее поиск дефектов и принятие решений.
3. Улучшение видео/изображений - экономичнее пакетная ночная обработка; лучше качество контента без влияния на операционные окна.

HammerDB TPROC-C

Производительность четырёх популярных СУБД с открытым исходным кодом — MariaDB 11.4.4, MySQL 8.4.4, MySQL 5.7.44 и PostgreSQL 17.2 — оценивалась бенчмарком HammerDB TPROC-C, который имитирует OLTP-нагрузку на фоне 500 складов (warehouses).

MariaDB показала наилучшие результаты, особенно в двухсокетной конфигурации, где эффективно масштабировалась и вышла в лидеры по транзакционной производительности. MySQL 8.4.4 заметно обошла «наследнюю» 5.7.44, что подчёркивает улучшения последних релизов. PostgreSQL 17.2 обеспечила стабильную работу, но немного уступила MariaDB и MySQL 8.4.4. Пиковые цифры MariaDB: около 3,15 млн TPM на одном сокете и 5,8 млн TPM на двух сокетах — лучший результат в обоих режимах.

Несмотря на мощную конфигурацию R770, ни одна из протестированных СУБД не показала заметного прироста при распределении нагрузки на два сокета. Это отражает типичную для опенсорс-движков предпочтительность односокетного исполнения: выше локальность ядер и ниже задержки доступа к памяти (NUMA-штрафы меньше).

С учётом результатов R770 рациональнее использовать как хост для множества экземпляров БД в виртуализированной среде, а не пытаться вертикально масштабировать один инстанс. Архитектура сервера хорошо подходит для высокой плотности смешанных БД-нагрузок: P-ядра обеспечивают пик транзакционной производительности, E-ядра — фоновые/служебные задачи, что даёт ровную пропускную способность при большом числе инстансов (экземпляров СУБД).

7-Zip

Встроенный бенчмарк 7-Zip измеряет скорость CPU и памяти при сжатии и распаковке, показывая, как система справляется с ресурсоемкими задачами. В тесте R770 оказался быстрее в сжатии: 266,425 GIPS против 224,313 GIPS у Lenovo, причем при чуть меньшей загрузке CPU. В распаковке впереди была Lenovo: 288,457 GIPS против 256,154 GIPS у Dell (при немного более высокой загрузке CPU). По совокупному рейтингу система Dell набрала 261,290 GIPS, ненамного опередив соперника и показав лучшую общую эффективность на двух типах задач

y-cruncher

y-cruncher — популярный бенчмарк и стресс-тест (с 2009 г.), многопоточный и масштабируемый: вычисляет число π и другие константы до триллионов знаков. Здесь меньшее время = лучше. Тест хорошо раскрывает преимущества платформ с большим числом ядер и разницу между одно- и двухсокетными системами.

Итоги. На этой нагрузке фиксируется заметный разрыв между Dell PowerEdge R770 (процессоры на P-ядрах) и Lenovo ThinkSystem SR630 V4 (процессоры на E-ядрах), особенно по мере роста объема данных. Речь не о «лучшем сервере», а о сравнении типов ядер под такой класс вычислений.

• 1 млрд знаков π: Dell — 2,753 с; Lenovo — 5,997 с (более чем в 2 раза медленнее).
• 10 млрд: Dell — 34,873 с; Lenovo — 81,046 с (Dell укладывается в < 1/2 времени).
• 50 млрд: Dell — 221,255 с; Lenovo — 476,826 с — Dell быстрее на ~53%.
• 100 млрд: Lenovo тест не завершил из-за 512 ГБ ОЗУ; Dell с 2 ТБ ОЗУ завершил за 491,737 с.

Вывод по применению. Для вычислительно и/или память-интенсивных задач (HPC-моделирование, численные методы, криптография, большие матричные/целочисленные расчёты) конфигурации на P-ядрах и с большим объемом RAM дают преимущество по времени отклика и времени партии.

Blender / OptiX

Blender Benchmark измеряет скорость рендеринга в samples per minute (чем больше — тем лучше).

В CPU-рендеринге Dell PowerEdge R770 заметно опережает Lenovo ThinkSystem SR630 V4:

• сцена Monster: 1 706,002 spm у Dell против 1 432,09 spm у Lenovo (+19%);
• Junkshop: 1 169,370 spm против 914,75 spm (+28%);
• Classroom: 791,475 spm против 656,68 spm (+20%).

Отсутствие GPU у конфигурации Lenovo исключило ее из GPU-тестов. У Dell с NVIDIA L4 результаты по GPU-рендерингу: Monster — 1 895,71 spm, Junkshop — 950,42 spm, Classroom — 968,43 spm.

Cinebench R23

Cinebench R23 оценивает производительность CPU при рендеринге сложной 3D-сцены на движке Cinema 4D и даёт два показателя: single-core и multi-core.

Результаты. В multi-core тесте лидирует Lenovo ThinkSystem SR630 V4 с 2× Intel Xeon 6780E (по 144 ядра): 99 266 баллов против 74 710 у Dell PowerEdge R770 с 2× Intel Xeon 6787P (по 86 ядер).Преимущество объясняется большей суммарной численностью ядер (288 против 172).

В single-core тесте лучше выступил Dell: 1 272 балла против 894 у Lenovo, что подчёркивает более высокую эффективность на поток у P-ядер при меньшем количестве ядер.

Cinebench 2024

Cinebench 2024 расширяет методику R23, добавляя оценку GPU-производительности наряду с тестами CPU single-/multi-core для рендеринга.

GPU: у Dell PowerEdge R770 зафиксировано 12 996 баллов, что подтверждает готовность к GPU-ускоренному рендерингу. Lenovo ThinkSystem SR630 V4 без дискретного GPU — балла нет.

CPU multi-core: Lenovo — 2 884 балла, немного выше Dell — 2 831 балл (незначимое преимущество в многоядерных задачах).

CPU single-core: Dell — 71 балл против Lenovo — 53 балла, что подчёркивает более высокую производительность на ядро при меньшем числе ядер.

Geekbench 6

Geekbench 6 — кроссплатформенный бенчмарк общей производительности системы; результаты удобно сопоставлять через Geekbench Browser.

CPU Single-Core: Dell PowerEdge R770 — 1 797 баллов, Lenovo ThinkSystem SR630 V4 — 1 173 балла - у Dell примерно +53% по однопоточной производительности.

CPU Multi-Core: Dell — 15 880, Lenovo — 13 868 - у Dell около +14% в многопоточном режиме.

GPU OpenCL: Dell — 148 730 баллов благодаря NVIDIA L4, что дополнительно подчёркивает преимущество в GPU-задачах.

Blackmagic RAW Speed Test

Blackmagic RAW Speed Test измеряет, насколько система справляется с воспроизведением и монтажом видео в кодеке Blackmagic RAW: показывает кадровые частоты (FPS) при обработке CPU и GPU.

Результаты:

• CPU-тест: Dell PowerEdge R770 — 141 FPS, Lenovo ThinkSystem SR630 V4 — 120 FPS - у Dell выше скорость CPU-обработки видео.
• GPU-тест: Dell PowerEdge R770 — 157 FPS за счёт наличия NVIDIA GPU (для Lenovo GPU-результат не приводится).

Blackmagic Disk Speed Test

Blackmagic Disk Speed Test измеряет скорости чтения/записи накопителей и помогает понять, хватает ли производительности хранилища для видео-монтажа (4K/8K и др.).

Результат на стенде: загрузочная подсистема BOSS-карта в Dell PowerEdge R770 с зеркалом на SK hynix 480 GB Dell NVMe (RAID1) показала чтение 3 010,3 MB/s и запись 976,3 MB/s.

Заключение

Сервер Dell PowerEdge R770 выделяется передовой аппаратной базой и полным следованием стандарту OCP DC-MHS: унификация узлов повышает модульность и ремонтопригодность, упрощает сервис и за счёт стандартизированных интерфейсов потенциально снижает издержки владения. В контексте эволюции линейки R7x0 R770 демонстрирует следующий шаг: реализация iDRAC в формате OCP DC-SCM, переход на M-XIO и другие элементы DC-MHS, заметно меняющие подход к конструкции и обслуживанию.

С точки зрения хранения данных R770 поддерживает до 40 E3.S в 2U — оптимально для высокоплотных NVMe-пулов. Дополняет гибкость вариант Front I/O (доступ со стороны «холодного» коридора), что упрощает эксплуатацию в залах с жесткой сегрегацией потоков воздуха. Поддержка широкого перечня GPU и Intel Xeon 6 (P-ядра) делает платформу универсальной: от ИИ и HPC до традиционных корпоративных нагрузок, где важны производительность на ядро, пропускная способность памяти и развитый I/O. В совокупности современная элементная база, модульный дизайн и усиленные средства безопасности формируют привлекательное предложение для масштабирования инфраструктуры — а обзор R760, который остается текущем коммерческим бестселлером, даёт полезную точку сравнения для типовых 2U-сценариев.

Руководство пользователя:

• Техническое руководство (Dell EMC Poweredge R770).pdf
• Datasheet (Dell Poweredge-R770).pdf