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  • 品牌名称: 酷睿 i9
  • 文件号: 123456
  • Code Name: Emerald Rapids
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  1. 英特尔以数据为中心,加速企业数字化变革

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英特尔以数据为中心,加速企业数字化变革

通过英特尔推动的全新水平的性能、灵活性和可扩展性,在数据时代取得成功。

激烈的争论

激烈的争论

性能与价值之间的激烈争论可以到此为止了。第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器可以实现二者的兼顾。

借助内置的人工智能加速,满足数据中心的未来需求。英特尔鼎力相助。


搭载英特尔® 深度学习加速(英特尔® DL Boost)的全新第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器,可将人工智能的推理速度提升 30 倍,从而帮助您充分利用投资。1

阅读电子指南

加速洞察,随需应变

从您的数据中快速发现新的答案。

人工智能 (AI)

您应该提出哪些问题来帮助您顺利推进人工智能之旅?

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了解如何简化获取有价值的洞察,由此培养分析驱动型企业。

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高性能计算 (HPC)

了解在现有高性能计算 (HPC) 集群上运行人工智能和数据分析工作负载的挑战和机遇。

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重新构想您的架构

在数据时代利用突破性的英特尔® 技术制胜。

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容器可以为便携性和有效的混合云铺平道路。通过我们的指南了解相关方法。

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多云可以提供很多企业所需的灵活性。阅读我们为您定制的多云打造指南。

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进行了工作负载优化,以支持高需求应用并推动可行洞察。

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全新的高级内存,可以改变我们构建和使用计算机的方式。

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简化并加速您的数据中心基础设施的部署。

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通知和免责声明

性能测试中使用的软件和工作负载仅在英特尔® 微处理器上进行了性能优化。SYSmark* 和 MobileMark* 等性能测试使用特定的计算机系统、组件、软件、操作和功能进行测量。上述任何要素的变动都有可能导致测试结果的变化。您应该查询其他信息和性能测试,以帮助您对正在考虑购买的产品作出全面的评估,包括该产品在与其他产品结合使用时的性能表现。有关更多完整的信息,请访问 https://www.intel.cn/benchmarks。

性能结果基于截至配置详细信息中所指示日期的测试,可能无法反映所有公开的安全更新。有关详细信息,请参见配置信息披露。没有任何产品或组件能够做到绝对安全。

英特尔的编译器针对非英特尔微处理器的优化程度可能与英特尔® 微处理器相同(或不同)。这些优化包括 SSE2,SSE3 和 SSSE3 指令集以及其它优化。对于在非英特尔制造的微处理器上进行的优化,英特尔不对相应的可用性、功能或有效性提供担保。此产品中依赖于微处理器的优化仅适用于英特尔® 微处理器。某些不是专门面向英特尔® 微体系结构的优化专供英特尔® 微处理器使用。如欲了解更多有关本声明所涉及的特定指令集的信息,请参阅适用产品的“用户和参考指南”。通知版本 #20110804。

所描述的降低成本方案仅用作示例,表明某些基于英特尔® 的产品在特定环境和配置下会如何影响未来的成本,并节约成本。环境各不相同。英特尔不保证任何成本和成本的节约。

英特尔® 高级矢量扩展(英特尔® AVX)可为某些处理器操作提供更高的吞吐量。由于处理器的功率特性不同,使用 AVX 指令可能会引起:a) 某些零件的运算频率低于额定值;b) 某些使用英特尔® 睿频加速技术 2.0 的零件未达到任何或最大睿频频率。性能表现会因硬件、软件及系统配置而有不同,更多信息请访问 http://www.intel.com/go/turbo。

英特尔并不控制或审核本文档引用的第三方基准资料或网站。您应访问引用的网站,确认参考资料准确无误。

产品和性能信息

1

在英特尔® 至强® 铂金 9282 处理器和英特尔® Deep Learning Boost(英特尔® DL Boost)上推断吞吐量高达 30 倍:由英特尔测试,截至 2019 年 2 月 26 日。平台:Dragon rock 2 插槽英特尔® 至强® 铂金 9282(每个插槽 56 个内核),HT 开启,睿频开启,总内存 768 GB(24 个插槽/32GB/2933 MHz),BIOS:SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249,CentOS 7 内核 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64,深度学习框架:英特尔® Optimization for Caffe* 版本:https://github.com/intel/caffe d554cbf1,ICC 2019.2.187,MKL DNN 版本:v0.17 (commit hash: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a),模型,BS=64,无数据层综合数据:3x224x224,56 实例/2 插槽,数据类型:INT8 对比截至 2017 年 7 月 11 日英特尔进行的测试:2 个英特尔® 至强® 铂金 8180 处理器 CPU @ 2.50GHz(28 个内核),HT 已禁用,睿频已禁用,通过 intel_pstate 驱动程序将扩展调节器设置为“性能”,384GB DDR4-2666 ECC RAM。CentOS Linux* 版本 7.3.1611 (Core),Linux 内核 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64。固态盘:英特尔® 数据中心级固态盘 S3700 系列(800GB,2.5 英寸 SATA 6Gb/秒,25 纳米,MLC)。性能评测标准基于:环境变量:KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact‘,OMP_NUM_THREADS=56,CPU 频率设置为 CPU Power frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g performance Caffe:(http://github.com/intel/caffe/),修订版 f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c。推断评测标准基于“caffe time --forward_only”命令,训练评测标准基于“caffe time”指令。对于“ConvNet”拓扑,使用合成数据集。对于其他拓扑,数据在本地存储,并且在训练之前在内存中缓存。拓扑规格来源于 https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (ResNet-50)。英特尔® C++ 编译器版本 17.0.2 20170213,英特尔® 数学核心函数库(英特尔® MKL)小型库版本 2018.0.20170425。使用“numactl -l”运行 Caffe。

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