Baikal-S于 2021 年 10 月发布，当时 俄罗斯在台积电生成了首批工程样品 新增功能。Baikal-S处理器采用16nm工艺制造，基于Arm Cortex-A75架构，最多48核心、24MB三级缓存，基准频率2.0GHz，加速频率2.5GHz，热设计功耗120W。
本来俄罗斯对此款处理器寄予厚望，但是无奈由于俄乌冲突被美国制裁，无法再在台积电代工。但是Baikal Electronics公司依然没有完全放弃。
最近该公司就分享了一些性能数据，将他们的Baikal-S处理器，与华为的鲲鹏920、Intel的至强金牌6230进行了对比。
至强金牌6230是2019年的产品，代号Cascade Lake，14nm工艺，20核心40线程，三级缓存27.5MB，频率2.1-3.9GHz，热设计功耗125W。
鲲鹏920 7nm工艺是最先进的，自主研发的TaiShan v110架构，也是48核心，主频固定2.6GHz，三级缓存48MB，热设计功耗最高达到158W。
其实，Baikal应该选择Intel四代至强铂金8468、AMD Zen4霄龙9474这两个48核心才更公平，只是就完全不在一个层次了，他们之前对比的AMD处理器还是初代Zen架构的霄龙7351。
Baikal-S单核心16302分、多核心769354分，对比鲲鹏920 18398分、945564分落后11.4％、18.6％，对比至强6230 5390036分的多核心性能领先42.7％。
CoreMark 由一组小型测试组成，用于评估处理器在整数计算、内存操作和控制结构等不同领域的性能。这些测试经过优化，内存使用量最小，专为在资源有限的硬件上运行而设计。
CoreMark 的性能评估以分数表示：分数越高，处理器的生产力和性能越强。"Baikal-S的开发人员补充说："不过，应该指出的是，CoreMark并不是一个全面的基准，它没有考虑到性能的许多其他方面，如图形计算或I/O。
多核心性能，Baikal-S 83GB/s，落后鲲鹏920 110GB/s 24.5％，领先至强6230 33.9％。
Stream 测试测量复制和简单数学运算的数据传输速度。它以带宽（单位：兆字节/秒）和内存访问时间（单位：纳秒）来评估内存性能。
Baikal Electronics 指出，Stream 基准的主要理念是通过测量数据从内存读取和写回内存的速度来测试内存性能。该基准测试的结果有助于比较不同系统的性能和优化内存性能。它们可以帮助确定计算机或服务器内存的使用效率，以及可以采取哪些改进措施来提高性能。
Baikal-S多核心性能353.3GFlops，领先鲲鹏920 327GFlops 8.0％，但大幅落后至强6230 849GFlops 58.4％。
Linpack 基准（使用的是 2.3 版）用于测量大型数据数组的浮点运算速度。它执行一系列迭代，对矩阵和矢量进行浮点乘法和加法运算。在完成所有迭代后，该基准会以每秒浮点运算次数（FLOPS）的形式计算所产生的性能。
Linpack 分数通常用 GFLOPS 表示，即每秒十亿次这样的运算：分数越高，系统的生产力和功能越强。Linpack性能得分是Top500超级计算机排名中的一个标准指标，Top500超级计算机是全球最强大计算系统的两年一度的排名。
Baikal-S压缩86953分、解压缩134271分，落后鲲鹏920 150105分、239042分的幅度分别为42.3％、43.8％，解压缩性能领先至强6230 80508分66.8％(压缩性能缺失)。
7z基准测试执行一系列测试，评估不同大小和类型文件的压缩和解压缩速度，从而帮助确定计算机在这些操作中的效率。
运行时，7z 会创建一个临时归档文件，并将给定数据集中的文件填入其中。然后，它对该存档执行压缩和/或解压缩操作，并测量执行每次操作所需的时间。该基准的结果以 MIPS（每秒百万指令）为单位，可用于确定处理器与内存之间的交互，以及估算芯片缓存的大小和速度（数字越高，7z 基准的速度越快）。与 HPLinpack 不同，该基准高度依赖于整数运算的速度。
Baikal-S单核心498分，落后至强6230 1058 52.9％之多，多核心16511分，领先至强6230 9165 80.2，毕竟多28个核心。
Geekbench 5 基准通常用于评估解决应用任务的性能，其主要目的是评估设备在各种不同任务中的性能，包括图像处理、密码学、物理建模等。该基准测试同时测试处理器的单核和多核能力。Geekbench 5 测试结果以称为分数的数值评估形式呈现：分数越高，设备性能越好。该基准还提供有关内存使用情况和其他系统特性的信息。
以上测试可看出，Baikal-S作为一款架构较老（Arm A75）、工艺落后（16纳米）、主频也不算高的处理器，性能并不算太突出，对比两款多年前的老产品都没有多少优势。仅在Linpack多核测试中小幅领先于鲲鹏处理器。
下载链接：
算力大时代，AI算力产业链全景梳理(2023)
《数据中心液冷技术合集（2023）》
1、电信运营商液冷技术白皮书（2023）
2、浸没式液冷数据中心运维白皮书
3、运营商力推液冷，中兴液冷技术领先（2023）
《2023年液冷技术白皮书汇总》
1、浸没式液冷数据中心热回收白皮书（2023） 2、数据中心绿色设计白皮书（2023）
《数据中心液冷技术合集》
1、集装箱冷板式液冷数据中心技术规范
2、浸没式液冷发展迅速，“巨芯冷却液”实现国产突破
3、两相浸没式液冷—系统制造的理想实践
4、AIGC加速芯片级液冷散热市场爆发
《液冷技术专题》
1、中国液冷数据中心发展白皮书
2、全浸没式液冷数据中心解决方案
3、浸没液冷数据中心规范
4、喷淋式直接液冷数据中心设计规范
5、单相浸没式直接液冷数据中心设计规范
《液冷服务器技术合集》
1、某液冷服务器性能测试台的液冷系统设计
2、浸没液冷服务器可靠性白皮书
3、天蝎5.0浸没式液冷整机柜技术规范
AI芯片、服务器、边缘域和Chiplet共舞（2023）
本号资料全部上传至知识星球，更多内容请登录智能计算芯知识（知识星球）星球下载全部资料。
免责申明：本号聚焦相关技术分享，内容观点不代表本号立场，可追溯内容均注明来源，发布文章若存在版权等问题，请留言联系删除，谢谢。
温馨提示：
请搜索“AI_Architect”或“扫码”关注公众号实时掌握深度技术分享，点击“阅读原文”获取更多原创技术干货。
