IBM® Power E1080の概要

メリット

主要な機能

IBM Power E1080の主要な機能

ビジネス要求に素早く対応

世界記録を達成した8ソケットのSAP SD 2層ベンチマークが、x86環境の16ソケットの最高結果を上回りました。¹

パフォーマンスの向上と効率的な拡張性

革命的な7nmのPower10プロセッサーは、より少ないエネルギー消費を実現します。

柔軟な実装

IBM Power10世代のサーバーは、摩擦の無いテクノロジー体験を実現するために設計されています。

持続的なセキュリティー

透過的なメモリー暗号化を使用した新しい防御層は、メモリーとプロセッサー間で処理されたすべてのデータを暗号化してメモリーに保持します。²

保護機能の向上

Power9と比較してすべてのコアの暗号化エンジンの数が4倍になり³、スタック全体での暗号化の処理性能を加速しています。

セキュリティーが充実した設計

攻撃に対するメモリー内の防御機能とサポートは、データをコアからクラウドまで保護するように設計されています。

洞察の合理化

高い計算能力とデータ帯域幅により、要求の厳しいAI推論と機械学習に対応します。

連続稼働

先進的なリカバリー、診断機能、2倍超のオープン・メモリー・インターフェース(OMI)により、サーバーの一貫性を向上します。

信頼性と可用性の最適化

Power10 DIMMは、業界標準のDIMMよりも2倍優れたメモリーの信頼性と可用性を提供します。⁴

ユースケース

柔軟な活用

柔軟な活用

ビジネス・ニーズの変化に応じて、ITコストを最適化し、Capacity on Demandで動的にスケーリングします。

高可用性

高可用性

高度な障害検出機能、フェイルオーバー機能、リカバリー機能により、事業継続性を維持します。

SAP HANA on IBM Power

SAP HANA on IBM Power

SAP HANAのワークロードに対応する迅速なプロビジョニング、手頃な価格でのスケーリング、最大のアップタイムを実現できます。

IBM Power上のOracle Database EE

IBM Power上のOracle Database EE

Oracleワークロードをより少ない数のサーバーとコアに統合することで、ソフトウェアのライセンス・コストを削減します。

ヘルスケア・アプリケーション

ヘルスケア・アプリケーション

最大のアップタイムと信頼性を備えたIBM Power上で、FHIR規格のヘルスケア・アプリケーションを実行します。

オープンソース・データベース

オープンソース・データベース

MongoDBやEnterpriseDBなどのオープンソース・データベース向けの理想的なプラットフォームにIBM Powerを採用しています。

参考情報

拡張現実で見るE1080のデモ

新しいIBM Powerプラットフォームを対話式デモによりご紹介します。

Power10エクスペリエンス

Power 10を活用して達成できる内容をご覧ください。

アプリケーション・モダナイゼーション・フィールド・ガイド

費用対効果の高い方法でアプリケーションをモダナイズするための検証済み戦略について説明します。

俊敏性と柔軟性を向上

IBMでは柔軟な支払いプランをご用意しております、ワークロードのニーズに合わせたインフラ投資にご利用ください。

脚注

¹ IBM Power E1080のSAP ERP 6.0 EHP5を実行する2層のSAP SD標準アプリケーション・ベンチマーク。Power10 3.55-4.0 GHzプロセッサー、4,096 GBメモリー、8p/120c/960t、174,000 SDベンチマーク・ユーザー(955,050 SAPS)。AIX 7.2とDb2 11.5を実行。 認定番号2021059。 結果はすべて、sap.com/benchmark(2021年8月27日現在有効)で参照可能です。HPE Superdome FlexのSAP ERP 6.0 EHP5を実行する2層のSAP SD標準アプリケーション・ベンチマーク。Intel Xeon Platinum 8280L 2.7 GHz、16p/448c/896、152,508 SDベンチマーク・ユーザー(877,050 SAPS)。Windows Server 2019とMicrosoft SQL Server 2019を実行。認定番号2020029。

² 透過的なメモリー暗号化とは、この機能でユーザー構成が不要であることを意味します。

³ Power9 E980(12コア・モジュール)と比較してPower10 E1080(15コア・モジュール)は、サイズの大きな32ビット浮動小数点精度の推論モデル向けのソケットあたりの推論スループットが5倍向上しました。 SqUAD v1.1データ・セットを使用した同じBERT Large上のPyTorch、OpenBLASを使用したIBMのテストに基づきます。

⁴ IBM製品のDDIMMの故障率と業界標準のDIMMを比較したIBMの内部分析に基づきます。