Intel Xeon E-2388G (8 ядер, 3.2-5.1 ГГц, 16 потоков) / DDR4 / 2 x 1 ТБ NVMe

Тот же процессор E-2388G — вариант для рендеринга и обработки медиа

Ещё одна конфигурация на базе Intel Xeon E-2388G с турбо-частотой до 5.1 ГГц и парой NVMe-накопителей по 1 ТБ, но здесь стоит рассмотреть её под другим углом — как сервер для рендеринга и обработки медиаконтента, где высокая частота ускоряет каждый отдельный кадр обработки, а NVMe снимает задержки при чтении объёмных исходных файлов и записи результатов.

Для дизайн-студий и небольших продакшн-команд, работающих с крупными файлами видео или трёхмерной графики, сочетание высокой частоты процессора и быстрого доступа к диску сокращает суммарное время рендеринга заметнее, чем простое увеличение числа ядер без соответствующего роста скорости хранилища.

8 ядер, 16 потоков — достаточно для параллельного рендеринга нескольких сцен

Восемь ядер с Hyper-Threading позволяют вести рендеринг нескольких сцен или кадров параллельно, не жертвуя при этом высокой турбо-частотой, важной для той части конвейера обработки, которая плохо распараллеливается и зависит от скорости последовательного выполнения на одном ядре.

Для команд, которым требуется кратно больше параллельной вычислительной мощности для рендер-фермы, стоит рассмотреть переход на конфигурации с существенно бОльшим числом ядер — например, на двухпроцессорные серверные платформы линейки, ориентированные именно на суммарный параллелизм, а не на частоту одного ядра.

DDR4 память для работы с объёмными исходными файлами

При рендеринге и обработке видео значительная часть исходных данных — текстуры, кадры, промежуточные буферы — временно размещается в оперативной памяти, поэтому память DDR4 в сочетании с быстрым NVMe-хранилищем сокращает как время загрузки исходных материалов, так и общую длительность цикла обработки одного проекта.

Объём установленной памяти стоит соотносить с типичным размером обрабатываемых проектов — для крупных видеофайлов в высоком разрешении или сложных трёхмерных сцен стоит заранее уточнить достаточность памяти при оформлении заказа.

2 × 1 ТБ NVMe — быстрая загрузка исходников и запись результатов

Высокая скорость чтения NVMe сокращает время загрузки объёмных исходных файлов перед началом обработки, а высокая скорость записи ускоряет сохранение готовых результатов — для конвейера с частой сменой обрабатываемых проектов это заметно сокращает простой между задачами по сравнению с чтением и записью на классический SSD.

Зеркальный массив защищает результаты рендеринга и исходные файлы от потери при отказе одного накопителя — для продакшн-команды, где повторная генерация утраченных результатов может стоить часов машинного времени, эта защита имеет прямую экономическую ценность.

Локация: Москва

Московское размещение удобно для команд, загружающих и выгружающих объёмные файлы проектов из России, — сетевая задержка при передаче больших объёмов данных на сервер и обратно ощутимее для рабочих процессов с медиафайлами, чем для типового веб-трафика, поэтому близость к основной массе пользователей команды снижает суммарное время работы над проектом.

Соответствие 152-ФЗ актуально и для продакшн-студий, если среди обрабатываемых материалов присутствуют персональные данные — например, отснятый видеоматериал с узнаваемыми людьми или клиентские базы, связанные с проектом.

Стоимость 24 150 ₽/мес

Цена совпадает с аналогичной по характеристикам конфигурацией той же платформы — набор процессора, памяти и NVMe-хранилища идентичен, поэтому выбор между двумя экземплярами стоит делать по наличию свободных мест в дата-центре и актуальным условиям заказа на момент оформления.

Для существенно большего параллелизма при сопоставимом бюджете стоит сравнить с 2 × Intel Xeon E5-2630v4 с двадцатью ядрами за меньшую цену, хотя и без NVMe-хранилища.

Кому подойдёт эта конфигурация

Дизайн-студии и продакшн-команды, работающие с рендерингом видео и трёхмерной графики, а также любые сценарии обработки медиаконтента, где важны одновременно скорость процессора для последовательных этапов конвейера и скорость диска для загрузки исходников и сохранения результатов.

Для рендер-ферм с большим числом одновременных задач, где суммарный параллелизм важнее частоты одного ядра, разумнее рассматривать многоядерные или двухпроцессорные конфигурации линейки — эта платформа лучше раскрывается на проектах с умеренным числом параллельных задач, но высокими требованиями к скорости каждой из них.