Single-Core- vs. Multi-Core-Leistung bei verschiedenen Workloads

Der grundlegende Unterschied

Eine CPU mit hoher Single-Core-Taktfrequenz macht jede einzelne Aufgabe schneller. Eine CPU mit mehr Kernen kann mehrere Aufgaben gleichzeitig erledigen. Das sind zwei verschiedene Sachen, und welche davon wichtiger ist, hängt ganz davon ab, ob deine Software parallelisiert werden kann.

Eine einzelne PHP-FPM-Anfrage zum Rendern einer WordPress läuft meistens in einem einzigen Thread ab. Sie wird nacheinander ausgeführt: Anfrage analysieren, Datenbank abfragen, PHP-Template-Logik ausführen, HTML zurückgeben. Mit einer höheren Taktrate werden diese Schritte schneller erledigt. Mit mehr Kernen kannst du mehr Anfragen gleichzeitig bearbeiten, aber sie machen einzelne Anfragen nicht schneller.

Vergleich das mal mit einem Videotranskodierungsjob, den FFmpeg auf so viele Kerne verteilt, wie du ihm gibst. Ein Server mit 16 Kernen kann Videos ungefähr 10- bis 12-mal schneller kodieren als ein Server mit 2 Kernen bei gleicher Taktrate, vorausgesetzt, die Speicherbandbreite reicht aus.

Workloads, bei denen Single-Core-Geschwindigkeit wichtig ist

PHP und dynamische CMS-Seiten

WordPress, Drupal und Magento die Seitengenerierung meistens auf einem einzigen Thread. PHP-FPM startet separate Worker-Prozesse, um mehrere Besucher gleichzeitig zu bedienen, aber jeder Worker läuft für sich. Was das in der Praxis bedeutet: Ein Server mit weniger, aber schnelleren Kernen kann den gleichzeitigen PHP-Traffic besser verarbeiten als ein Server mit vielen langsameren Kernen.

PHP 8.x hat die JIT-Kompilierung eingeführt, die von der Single-Core-Leistung profitiert. Datenbankabfragen innerhalb der PHP-Ausführung zeigen am deutlichsten, dass es sich um einen Single-Thread-Prozess handelt. Jede Abfrage muss abgeschlossen sein, bevor die nächste Zeile PHP ausgeführt wird.

MySQL-Abfrageausführung mit einem Thread

Einzelne SQL-Abfragen laufen auf einem einzigen Thread. Komplexe Abfragen, vor allem solche mit Tabellenscans, Sortierungen oder Multi-Table-Joins, laufen nur so schnell, wie es ein einzelner Kern zulässt. Mehr Kerne helfen MySQL dabei, mehr gleichzeitige Abfragen von mehreren Verbindungen zu verarbeiten; sie machen einzelne Abfragen aber nicht schneller.

Deshalb profitieren Datenbankserver, die mit vielen einzelnen Abfragen belastet sind, mehr von der Taktrate als von der Anzahl der Kerne – und deshalb ist es oft wichtiger, deine Tabellen richtig zu indizieren, als beides.

Alter Anwendungscode

Alte Anwendungen, die vor dem Aufkommen von Multi-Core-Prozessoren geschrieben wurden. Viele Buchhaltungs-, ERP- und CRM-Systeme fallen in diese Kategorie und können zusätzliche Kerne für ihren Haupt-Ausführungspfad einfach nicht nutzen. Wenn man sie auf einem Server mit 32 Kernen laufen lässt, verschwendet man 31 Kerne und damit auch Geld.

Workloads, die eine hohe Anzahl von Kernen bevorzugen

Webserver, der mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeitet

Nginx Apache verarbeiten gleichzeitige Verbindungen mit separaten Worker-Prozessen oder Threads. Ein Server mit 16 Kernen kann wirklich 16 Anfragen gleichzeitig bearbeiten. Bei großem Umfang bestimmt die Anzahl der Kerne direkt die maximale gleichzeitige Kapazität, bevor die Anfragen in eine Warteschlange gestellt werden.

Der AMD EPYC 4545P, der den Extreme-Dedizierten Server von InMotion antreibt, hat 16 Kerne mit 32 Threads durch Simultaneous Multithreading. Für Webdienste mit hoher Parallelität heißt das, dass ein Server mit einem einzigen Sockel 32 gleichzeitig ausgeführte Kontexte verarbeiten kann, was für erhebliche Datenverkehrsvolumina ausreicht, bevor eine vertikale Skalierung nötig wird.

Containerisierte Architekturen und Microservices-Architekturen

Docker-Container und Kubernetes-Pods kriegen in der Orchestrierungsebene jeweils CPU-Limits zugewiesen. Ein Server mit 16 Kernen, auf dem 8 Container mit jeweils 2 CPU-Limits laufen, nutzt die Kerne effizient. Die gleichen Anwendungen auf einem Server mit 4 Kernen würden entweder zu wenig Ressourcen haben oder um CPU-Zeit konkurrieren.

Kompilierungs- und Build-Systeme

CI/CD-Build-Pipelines, vor allem die, die C++, Go oder Rust beim Build kompilieren, profitieren echt stark von der Anzahl der Kerne. make -j16 auf einem Server mit 16 Kernen kompiliert 16 Übersetzungseinheiten gleichzeitig. Build-Zeiten, die auf 4 Kernen 20 Minuten dauern, sinken auf 16 Kernen regelmäßig auf 5 bis 7 Minuten.

Inferenz beim maschinellen Lernen

Python-ML-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow verteilen die Inferenz-Workloads standardmäßig auf die verfügbaren CPU-Kerne. Bei CPU-gebundenen Inferenz-Workloads (abgesehen von GPU-Inferenz) sorgen mehr Kerne direkt für einen höheren Durchsatz.

Videoverarbeitung und Medienkodierung

Das Flag „-threads“ von FFmpeg ist standardmäßig auf die Anzahl der verfügbaren CPU-Kerne eingestellt. Echtzeit-Transcodierung für Videoplattformen, Podcast-Verarbeitungs-Pipelines oder Medienverwaltungssysteme skalieren fast linear mit der Kernanzahl, bis andere Engpässe (E/A, Speicherbandbreite) ins Spiel kommen.

Wie AMD EPYC 4545P beide Dimensionen ausgleicht

Der AMD EPYC 4545P ist ein Prozessor mit Zen-5-Architektur. Sein Design zeigt, dass AMD sich darauf konzentriert, die Single-Thread-Taktrate mit der Kernanzahl für echte Server-Workloads auszugleichen.

Die Boost-Taktfrequenzen des 4545P sorgen dafür, dass einzelne Kerne mit voller Geschwindigkeit laufen können, wenn nur ein paar Threads aktiv sind – das ist wichtig für die oben beschriebenen Single-Thread-Szenarien mit PHP und MySQL. Bei einer Multi-Thread-Auslastung sind alle Kerne dabei. Diese Architektur vermeidet das Problem der „vielen langsamen Kerne”, das frühere Serverprozessoren mit hoher Kernanzahl hatte.

Auch hier ist die Bandbreite des DDR5-Speichers wichtig. Die Speicherbandbreite ist oft die unterschätzte Einschränkung bei Multithread-Workloads – die Kerne können nur so schnell arbeiten, wie die Daten aus dem RAM kommen. Die höhere Bandbreite pro Kanal von DDR5 bedeutet, dass 192 GB DDR5 ECC RAM nicht nur Kapazität, sondern auch Durchsatz sind.

Praktischer Entscheidungsrahmen

Bevor du einen dedizierten Server hinsichtlich seiner CPU-Konfiguration bewertest, solltest du dir folgende Fragen stellen:

Die meisten Web-Apps in der Produktion profitieren eigentlich von beidem: schneller Single-Core-Leistung für Datenbankabfragen und PHP-Rendering sowie genug Kerne, um viele Besucher gleichzeitig zu bedienen. Die Architektur des AMD EPYC 4545P schafft diese Balance, weshalb er für allgemeine Workloads besser geeignet ist als Prozessoren, die auf eine Dimension optimiert sind und dafür Abstriche bei der anderen machen.