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Using Intel.com Search

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  • 品牌名稱: Core i9
  • Document Number: 123456
  • 代號: Kaby Lake
  • 特殊運算子: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice*

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  1. 這就是 Intel 處理您資料的方法

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這就是 Intel 處理您資料的方法

為資料紀元重新構想 您的基礎架構。

爭論不休

爭論不休

不再需要在效能與價值之間爭論不休。第 2 代 Intel® Xeon® 可擴充處理器兩者兼具。

進一步瞭解

運用內建的 AI 加速功能,使資料中心經得起未來考驗。盡在 Intel。


全新第 2 代 Intel® Xeon® 可擴充處理器具備 Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost),能加速 AI 推斷效能高達 30 倍,幫助您獲得最高的投資效益。1

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現在可以隨需 深入洞察。

透過您的資料,以極快的速度找出新的答案。

人工智慧 (AI)

人工智慧 (AI) 帶領企業和他們的客戶迎向非凡的突破。探索透過深度學習強化功能,從 AI 理論到實際商業價值的快速道路。

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進階分析

藉由嶄新的探索成果、更好的客戶體驗,以及全新的產品與服務,以進階分析重塑企業新風貌。瞭解如何使用 Intel® Optane™ DC 持續性記憶體打造突破性的記憶體內分析能力。

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高效能運算 (HPC)

透過三個步驟,運用適合人工智慧 (AI) 的高效能運算 (HPC) 基礎架構,縮短創新時間。

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重新構思架構

運用突破性的 Intel® 技術,在資料紀元取得優勢。

虛擬化

探索如何打造虛擬化的基礎架構,找出雲端資源的最佳使用案例,並確保平台可順暢地跨公有雲和私有雲環境運作。

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混合雲

混合雲提供企業快速創新所需的靈活度與安全性。需要協助判斷在私有雲和公有雲上選擇工作負載的最佳位置嗎?

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放心地為需求最為嚴苛的工作負載移動、儲存及處理資料:從多雲端到邊緣及後端。

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Intel® Xeon® 可擴充處理器

工作負載最佳化以支援高度需求的應用程式並推動具體行動方案。

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Intel® Optane™ 技術 (Intel® Optane™ Technology)

全新頂級的記憶體,能改變我們建構及使用電腦的方式。

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Intel® Select 解決方案 (Intel® Select Solution)

簡化和加速資料中心基礎架構的部署作業。

進一步了解

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注意事項與免責聲明:

效能測試中使用的軟體與工作負載可能僅針對 Intel® 微處理器進行最佳化。包括 SYSmark* 與 MobileMark* 在內的效能測試,是使用特定電腦系統、零組件、軟體、作業與功能進行測量。這些因素若有任何異動,均可能導致測得結果產生變化。建議您參考其他資訊與效能測試數據,協助您充分評估欲購買產品的性能,包括該產品在搭配其他產品運作時的效能。如需完整的資訊,請參閱 https://www.intel.com.tw/benchmarks。

效能結果係根據組態詳細資料中截至所示日期的測試,可能無法反映所有公開提供的安全性更新。請查看組態公開資料以獲得詳細資訊。沒有產品或元件能提供絕對的安全性。

對於不是 Intel® 微處理器特有的最佳化,用於非 Intel 微處理器時,Intel 的編譯器可能會,也可能不會最佳化到同樣程度。這些最佳化包括 SSE2、SSE3 及 SSSE3 指令集,也包括其他最佳化。對於任何最佳化,用於並非由 Intel 製造的微處理器,Intel 不保證最佳化的可用性、功能性或效力。在本產品中,取決於微處理器的最佳化,乃是為了用於 Intel® 微處理器而設計。某些最佳化並非專門針對 Intel 微架構,而是保留給 Intel® 微處理器。關於本公告所涉及的具體指令集,如需詳細資訊,請參閱適用產品的使用指南與參考指南。公告修訂版編號 20110804。

所述之成本降低情境,用意是要提供範例,指出搭載特定 Intel® 處理器的產品,在特定情況與配置,可能會如何影響未來各項成本以及提供成本節省。實際情況可能有所差異。對於各項成本,或是成本降低幅度,Intel 不提供任何保證。

Intel® Advanced Vector Extensions (Intel® AVX) 為特定處理器運作貢獻更高輸送量。由於各種不同的處理器耗電特性,運用 AVX 指令可能會導致 a) 某些零件以低於額定頻率的狀態運作,以及 b) 某些採用 Intel® 渦輪加速技術 2.0 的零件無法達到任何或最高渦輪加速頻率。效能因硬體組態、軟體設定與系統配置而異。您可以在 http://www.intel.com/go/turbo 獲得更多資訊。

Intel 並不控制或稽核本文件提及的第三方效能標竿資料或網站。您應造訪該網站並確認本文件提及的資料是否正確。

產品與效能資訊

1

運用 Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) 的 Intel® Xeon® Platinum 9282 處理器,推斷輸送量提高 30 倍:依據 Intel 截至 2019 年 2 月 26 日所做之測試。平台:Dragon rock 2 插槽 Intel® Xeon® Platinum 9282(每一插槽 56 核心),開啟超執行緒,開啟渦輪加速,總記憶體 768 GB(24 插槽/ 32 GB/ 2933 MHz),BIOS:SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249,CentOS 7 Kernel 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64,深度學習框架:適用於以下 Caffe* 版本的 Intel® 最佳化:https://github.com/intel/caffe d554cbf1,ICC 2019.2.187,MKL DNN 版本:v0.17(認可雜湊:830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a),型號:https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt,BS=64,無資料層 syntheticData:3x224x224,56 執行個體/2 插槽,資料類型:INT8;相較於依據 Intel 截至 2017 年 7 月 11 日所做之測試:2S Intel® Xeon® Platinum 8180 處理器 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 Data Center 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 CPU 功率 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)。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。

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Intel 技術可能需要搭配支援的硬體、軟體或服務啟動。// 沒有產品或元件能提供絕對的安全性。// 您的成本和成果可能有所落差。// 效能因使用情形、配置和其他因素而異。// 查看完整的法律通知和免責聲明。// Intel 承諾致力於尊重人權,並極力避免成為侵害人權的共謀。請參閱 Intel 的全球人權原則。Intel 產品和軟體的應用必須避免導致或對國際公認人權造成侵害。

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