第二代 Intel® Xeon® 可擴充處理器(前身為 Cascade Lake),配備 Intel® C620 系列晶片組 (Purley refresh),具有內建 Intel® Deep Learning Boost,並為人工智慧工作負載提供高效能的推斷與視覺。它整合了各種物聯網工作負載,處理了龐大的資料集,並實現了接近即時的交易。現在,透過 CPU 最佳化的軟體工具組與框架(例如 Intel® Distribution of OpenVINO™ 工具組),您可以獲得更好的內建深度學習功能、加快部署速度並降低總持有成本(TCO)。

主要特色

Intel® Deep Learning Boost

與上一代處理器相比,可將人工智慧/深度學習/視覺工作負載加速至推斷輸送量效能的 14 倍 1

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Intel® Optane™ DC 持久型記憶體

透過這種新穎的革命性記憶體產品,可加速工作負載與獲取見解的時間,進而取得可負擔、持久且大容量的記憶體。

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整合式 Intel® QuickAssist Technology (Intel® QAT)

資料壓縮與加密加速,釋放了主機處理器,並增強了在伺服器、儲存裝置、網路與 VM 移轉間的資料傳輸與保護。晶片組中已整合。

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決定論的 Intel® Resource Director Technology

透過記憶體頻寬配置來擴展服務品質 (QoS)。

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增強安全功能

側通道漏洞的硬體緩和措施可以透過強化平台使其免受任何惡意攻擊,進而有助保護系統與資料。

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擴大支援範圍

15 年的產品可用性與 10 年的使用案例可靠性有助於保護您的投資。

最高效能

處理器

最佳化 SKU 以實現最高的每核心效能

處理器 核心 基礎非 AVX
速度 (GHz)
TDP (W) 物聯網 (IoT)
選項
可用
訂購代碼
Intel® Xeon® Platinum 8280 處理器 28 2.7 205 - CD8069504228001
Intel® Xeon® Platinum 8270 處理器 26 2.7 205 - CD8069504195201
Intel® Xeon® Platinum 8268 處理器 24 2.9 205 - CD8069504195101
Intel® Xeon® Platinum 8256 處理器 4 3.8 105 - CD8069504194701
Intel® Xeon® Gold 6254 處理器
18 3.1 200 - CD8069504194501
Intel® Xeon® Gold 6246 處理器 12 3.3 165 - -
Intel® Xeon® Gold 6244 處理器 8 3.6 150 - CD8069504194202
Intel® Xeon® Gold 6242 處理器
16 2.8 150 - CD8069504194101
Intel® Xeon® Gold 6234 處理器 8 3.4 130 - -
Intel® Xeon® Gold 6226 處理器 12 2.7 125 -
Intel® Xeon® Gold 5222 處理器 4 3.8 105 - CD8069504193501
Intel® Xeon® Gold 5217 處理器 8 3 115 - CD8069504214302
Intel® Xeon® Gold 5215 處理器 10 2.5 85 CD8069504214002
Intel® Xeon® Silver 4215 處理器
8 2.5 85 CD8069504212701

平衡的能源效率

處理器

最佳化 SKU 以實現每瓦均衡的能源效率表現

處理器 核心 基礎非 AVX
速度 (GHz)
TDP (W) 物聯網 (IoT)
選項
可用
訂購代碼
Intel® Xeon® Platinum 8276 處理器 28 2.2 165 - CD8069504195501
Intel® Xeon® Platinum 8260 處理器 24 2.4 165 - CD8069504201101
Intel® Xeon® Platinum 8253 處理器 16 2.2 125 - CD8069504194601
Intel® Xeon® Gold 6252 處理器 24 2.1 150 - CD8069504194401
Intel® Xeon® Gold 6248 處理器
20 2.5 150 - CD8069504194301
Intel® Xeon® Gold 6240 處理器 18 2.6 150 - CD8069504194001
Intel® Xeon® Gold 6238 處理器
22 2.1 140 - -
Intel® Xeon® Gold 6230 處理器
20 2.1 125 CD8069504193701
Intel® Xeon® Gold 5220 處理器 18 2.2 125 - CD8069504214601
Intel® Xeon® Gold 5218 處理器 16 2.3 125 - CD8069504193301
Intel® Xeon® Silver 4216 處理器 16 2.1 100 CD8069504213901
Intel® Xeon® Silver 4214 處理器 12 2.2 85 CD8069504212601
Intel® Xeon® Silver 4210 處理器
10 2.2 85 CD8069503956302
Intel® Xeon® Silver 4208 處理器 8 2.1 85 - CD8069503956401
Intel® Xeon® Bronze 3204 處理器 6 1.9 85 - CD8069503956700

可擴充的可靠性與記憶體

處理器

最佳化 SKU 以擴展可靠性與記憶體

處理器 核心 基礎非 AVX
速度 (GHz)
TDP (W) 物聯網 (IoT)
選項
可用
訂購代碼
Intel® Xeon® Platinum 8280L 處理器 28 2.7 205 - CD8069504228201
Intel® Xeon® Platinum 8280M 處理器 28 2.7 205
- CD8069504228101
Intel® Xeon® Platinum 8276L 處理器 28 2.2 165 - CD8069504195301
Intel® Xeon® Platinum 8276M 處理器 28 2.2 165 - CD8069504195401
Intel® Xeon® Platinum 8260L 處理器 24 2.4 165 - CD8069504201001
Intel® Xeon® Platinum 8260M 處理器 24 2.4 165 - CD8069504201201
Intel® Xeon® Gold 6240L 處理器 18 2.6 150 - -
Intel® Xeon® Gold 6240M 處理器 18 2.6 150 - -
Intel® Xeon® Gold 6238L 處理器 22 2.1 140 - -
Intel® Xeon® Gold 6238M 處理器 22 2.1 140 - -
Intel® Xeon® Gold 6238T 處理器
22 1.9 125 CD8069504200401
Intel® Xeon® Gold 6230T 處理器
20 2.1 125 - -
Intel® Xeon® Gold 5220T 處理器
18 1.9 105 - -
Intel® Xeon® Gold 5218T 處理器
16 2.1 105 CD8069503955702
Intel® Xeon® Gold 5215L 處理器 10 2.5 85 - CD8069504214202
Intel® Xeon® Gold 5215M 處理器 10 2.5 85 - CD8069504214102
Intel® Xeon® Silver 4209T 處理器
8 2.2 70 CD8069503956900

專門

處理器

專用於特定工作負載並支援 Intel®Speed Select 的 SKU

處理器 核心 基礎非 AVX
速度 (GHz)
TDP (W) 物聯網 (IoT)
選項
可用
訂購代碼
Intel® Xeon® Platinum 8260Y 處理器 24 2.4 165 - CD8069504200902
Intel® Xeon® Gold 6262V 處理器
24 1.9 135 - -
Intel® Xeon® Gold 6252N 處理器
24 2.3 150 - -
Intel® Xeon® Gold 6240Y 處理器 16 2.6 150 - CD8069504200501
Intel® Xeon® Gold 6230N 處理器
20 2.3 125 - -
Intel® Xeon® Gold 6222V 處理器
20 1.8 115 - -
Intel® Xeon® Gold 5220S 處理器
18 2.7 125 - -
Intel® Xeon® Gold 5218N 處理器 16 2.3 105 - CD8069504289900
Intel® Xeon® Silver 4214Y 處理器 12 2.2 85 - CD8069504294401

晶片組

晶片組 10Gb/1Gb
乙太網路
連接埠
TDP (W) PCIe* 上傳連結 Intel® QuickAssist
Technology
物聯網 (IoT)
選項
可用
訂購代碼
Intel® C629 晶片組 4/4 28.6 X16 - EY82C629
Intel® C628 晶片組 4/4 26.3 x16 - EY82C628
Intel® C627 晶片組 4/4 28.6 x16 - EY82C627
Intel® C626 晶片組 4/4 23 x16 - EY82C626
Intel® C625 晶片組 4/4 21 x16 - EY82C625
Intel® C624 晶片組 4/4 19 x16 - EY82C624
Intel® C622 晶片組 2/4 17 x8 - EY82C622
Intel® C621 晶片組 0/4 15 x1 - EY82C621

支援的軟體

作業系統類型 作業系統 2 (定向支援) 支援 3 發佈 BIOS
Linux Red Hat* Enterprise Linux 7.5 Red Hat

American Megatrends Inc

Insyde Software

Phoenix Technologies

BYOSOFT

SUSE* Linux Enterprise Server 12 SP4,15 SUSE,開放原始碼 SUSE
Ubuntu* 18.04 LTS Canonical,開放原始碼 Canonical
Yocto* Linux v4.19.8  Intel,開放原始碼 Yocto Project*
FreeBSD 11.2 開放原始碼社群  
Fedora* 開放原始碼社群
CentOS* 開放原始碼社群
Windows*

Microsoft Windows* Server 2016

Microsoft Windows* Server 2019 LTS

Microsoft Windows* Server RS3、RS4、RS5 (Core/Nano)

Intel,Microsoft Microsoft
VMM Linux KVM 開放原始碼社群  
VMware ESXi* 6.0 u3、6.5 VMware*,開放原始碼
Microsoft Windows* Hyper-V Microsoft
Xen* 4.10、4.11 開放原始碼社群

軟體工具

Intel® System Studio

這款多合一開發工具套件 (Windows*、Linux、Android*、VxWorks*、QNX Neutrino RTOS*) 可提升系統與物聯網裝置應用程式的效能、電源效率與可靠性。

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Intel® Distribution of OpenVINO™ 工具組

在 Intel® 平台上實現您的願景:從智慧型攝影機、影片監視,到機器人、交通運輸等 (Windows*、Linux、CentOS*)。

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Intel® 數據分析加速程式庫

透過這個易於使用的資料庫提升大數據分析與機器學習效能。(Windows*、Linux、macOS*)。

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Intel® Distribution of Python*

透過這樣效能導向的分發 (Windows*、Linux、macOS*),可增強 Python* 應用程式的效能並加速核心運算套件。

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嵌入式與物聯網最佳化應用程式

智慧城市

無論是人口稠密的還是遠端,具有 Intel® Deep Learning Boost 技術的人工智慧應用程式即使在擁擠、複雜的都會環境中也支援更快速、更準確的安全性與監視功能

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零售

提供資訊與簡化營運、個人化購物及擷取資料(例如商店流量模式)的解決方案,以更好地為其客戶提供服務

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健康照護

目標偵測與分割可以更快速且更準確地找出與比較相關模式和其他影像處理資料,進而加速並改進診斷、為更多患者提供更好的結果,並降低醫院成本

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工業與製造業

Intel® Deep Learning Boost 技術帶來的效能與功能可加速工業物聯網與製造業的發展,進而推進人工智慧、提高效能、將機器視覺用於缺陷偵測與品質檢查並整合工作負載

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設計資源

整合設計工具

透過支援我們最新平台的工具來加速您的設計過程。所有工具都可供購買,此外 Intel 還提供出借特定幾款嵌入式開發工具的服務,符合租借方案條件的開發者都可以免費租借。

瀏覽工具

免費設計審核服務

利用 Intel 免費提供的配置圖及配置檢查來縮短設計時間。

提交您的設計

免費配置審核服務

透過我們全面的測試服務最佳化系統效能與產品設計

請求服務

產品與效能資訊

1

Intel® Xeon® Platinum 8180 處理器提升 1 倍推斷輸送量(2017 年 7 月)基準:依據 Intel 截至 2017 年 7 月 11 日所做之測試:平台:2S Intel® Xeon® Platinum 8180 CPU @ 2.50GHz(28 核心),停用超執行緒,停用渦輪加速,擴充管理員透過 intel_pstate 驅動程式設定為「performance」,384GB DDR4-2666 ECC RAM。CentOS Linux* 版本 7.3.1611 (Core),Linux 核心 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64。固態硬碟機:Intel® SSD DC S3700 系列(800GB,2.5 吋 SATA 6Gb/s,25 奈米,MLC)。效能測量使用:環境變數:KMP_ AFFINITY=’granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56,CPU 頻率設定為 cpupower frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g performance。Caffe:(http://github.com/intel/caffe/),修訂版 f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c。推斷以「caffe time --forward_only」指令測量;訓練以「caffe time」指令測量。對於「ConvNet」拓撲,使用綜合資料集。對於其他拓撲,在訓練前,資料儲存於本機儲存裝置上,並在記憶體中快取。拓撲規格來自於 https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (ResNet-50),與 https://github.com/soumith/convnet-benchmarks/tree/master/caffe/imagenet_winners(ConvNet 效能標竿;更新檔案以使用較新的 Caffe prototxt 格式,但是在功能上同等級)。Intel® C++ 編譯器版本 17.0.2 20170213,Intel® 數學核心程式庫小型程式庫版本 2018.0.20170425。Caffe 以「numactl -l」 執行。

運用 Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) 的 Intel® Xeon® Platinum 8280 處理器,提升 14 倍推斷輸送量:
依據 Intel 截至 2019 年 2 月 20 日所做之測試。2 插槽 Intel® Xeon® Platinum 8280 處理器,28 核心,開啟超執行緒,開啟渦輪,總記憶體 384 GB(12 插槽/ 32GB/ 2933 MHz),BIOS:SE5C620.86B.0D.01.0271.120720180605 (ucode: 0x200004d),Ubuntu 18.04.1 LTS,核心 4.15.0-45-generic,SSD 1x sda INTEL SSDSC2BA80 SSD 745.2GB,nvme1n1 INTEL SSDPE2KX040T7 SSD 3.7TB,深度學習框架:Intel® Optimization for Caffe* 版本:1.1.3(認可雜湊:7010334f159da247db3fe3a9d96a3116ca06b09a),ICC 版本:18.0.1,MKL DNN 版本:v0.17(認可雜湊:830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a,模型 https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt,BS=64,syntheticData,4 執行個體/2 插槽,Datatype:INT8 vs。依據 Intel 截至 2017年 7 月 11 日所做之測試:2S Intel® Xeon® Platinum 8180 CPU @ 2.50GHz(28 核心),停用超執行緒,停用渦輪加速,擴充管理員透過 intel_pstate 驅動程式設定為「performance」,384GB DDR4-2666 ECC RAM。CentOS Linux* 版本 7.3.1611 (Core),Linux 核心 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64。固態硬碟機:Intel® SSD DC S3700 系列(800GB,2.5 吋 SATA 6Gb/s,25 奈米,MLC)。效能測量使用:環境變數:KMP_AFFINITY=’granularity=fine, compact‘,OMP_NUM_THREADS=56,CPU 頻率設定為 cpupower frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g performance。Caffe:(https://github.com/intel/caffe/),修訂版 f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c。推斷以「caffe time --forward_only」指令測量;訓練以「caffe time」指令測量。對於「ConvNet」拓撲,使用綜合資料集。對於其他拓撲,在訓練前,資料儲存於本機儲存裝置上,並在記憶體中快取。拓撲規格來自於 https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models/resnext_50,Intel® C++ 編譯器版本 17.0.2 20170213,Intel® MKL 小型程式庫版本 2018.0.20170425。Caffe 以「numactl -l」 執行。

2

這是在內部進行測試的作業系統清單,不代表作業系統廠商支援這些確切的發行版本。如需發行版本編號與支援,請聯絡各別的作業系統廠商。一些軟體修補程式會被上傳並隨時間被取用。必須這麼做才能提升平台支援的品質。

3

Intel 僅針對作業系統上本公司的工具、修補程式和公用程式提供支援。實際的作業系統支援須洽詢作業系統廠商。