本帖最后由 Aruba 于 2025-4-14 10:52 编辑
一、Geekbench 多核评分的 scaling 有限：
Geekbench 6 在多核部分的负载设计，并不是100%理想并行；
超过6~8核心后，测试程序本身已经不能线性利用剩余核心 → 会让高核心数CPU“吃亏”；
所以像 EPYC 7351P 这种 16C/32T 的处理器，在 Geekbench 上很难得到应有的分数。
二、缓存与NUMA影响未被考虑：
EPYC 7351P 有大量 L3 缓存、八通道内存，适合跑大型并行任务或数据库，这些场景根本不是 Geekbench 能模拟的；
相反，像 E-2288G 的缓存和内存带宽其实远逊色于 EPYC。
三、服务器侧 workload 是长时持续高负载，而非 burst-style：
实际用来跑 MySQL、大数据处理、代理面板、Kubernetes 节点时，线程数多 + 内存带宽强更重要；
跑分看的是1分钟高峰，生产看的是24小时稳定吞吐量。
✅ 实战场景举例：EPYC 7351P 吊打 E5 / E-2288G
一、应用场景
1、代理系统、Docker 群集、大量轻量 VM ✅ EPYC 完胜（核心多、线程多、稳定性高）
2、PostgreSQL/MySQL 压力测试 ✅ EPYC 更能扛住长时间 QPS 流量
3、大型 Gitlab CI/CD 构建节点 ✅ EPYC 更容易并发处理多个 pipeline
4、游戏服务端 / node.js app / 单核压测 ❌ E-2288G 单核强，适合这类场景
5、普通建站、WordPress、小型API ❌ E5 和 E-2288G 足够，甚至更流畅
感谢@shc大佬的普及，这CPU在多核场景下确实牛逼
一、Geekbench 多核评分的 scaling 有限：
Geekbench 6 在多核部分的负载设计，并不是100%理想并行；
超过6~8核心后，测试程序本身已经不能线性利用剩余核心 → 会让高核心数CPU“吃亏”；
所以像 EPYC 7351P 这种 16C/32T 的处理器，在 Geekbench 上很难得到应有的分数。
二、缓存与NUMA影响未被考虑：
EPYC 7351P 有大量 L3 缓存、八通道内存，适合跑大型并行任务或数据库，这些场景根本不是 Geekbench 能模拟的；
相反，像 E-2288G 的缓存和内存带宽其实远逊色于 EPYC。
三、服务器侧 workload 是长时持续高负载，而非 burst-style：
实际用来跑 MySQL、大数据处理、代理面板、Kubernetes 节点时，线程数多 + 内存带宽强更重要；
跑分看的是1分钟高峰，生产看的是24小时稳定吞吐量。
✅ 实战场景举例：EPYC 7351P 吊打 E5 / E-2288G
一、应用场景
1、代理系统、Docker 群集、大量轻量 VM ✅ EPYC 完胜（核心多、线程多、稳定性高）
2、PostgreSQL/MySQL 压力测试 ✅ EPYC 更能扛住长时间 QPS 流量
3、大型 Gitlab CI/CD 构建节点 ✅ EPYC 更容易并发处理多个 pipeline
4、游戏服务端 / node.js app / 单核压测 ❌ E-2288G 单核强，适合这类场景
5、普通建站、WordPress、小型API ❌ E5 和 E-2288G 足够，甚至更流畅
感谢@shc大佬的普及，这CPU在多核场景下确实牛逼