Ihre Daten und die Intel Architektur
Im Datenzeitalter erfolgreich sein – mit den neuen Maßstäben bei Leistung, Flexibilität und Skalierbarkeit von Intel.
Schneller Datenspeicher für Ihre datenintensiven Aufgaben
Schneller Datenspeicher für Ihre datenintensiven Aufgaben
Dieses Video demonstriert, wie der nichtflüchtige Intel® Optane™ DC-Speicher den Neustart bei In-Memory-Datenbanken beschleunigt und die Wartezeiten bei großen zusammenhängenden Datenmengen verkürzt.
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Die neuen skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren der 2. Generation mit Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) beschleunigen die KI-Inferenz um das bis zu 30-fache, sodass Sie den größtmöglichen Nutzen aus Ihrer Investition ziehen können.1
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Hinweise und Haftungsausschlüsse
In Leistungstests verwendete Software und Workloads können speziell für die Leistungseigenschaften von Intel® Mikroprozessoren optimiert worden sein. Leistungstests wie SYSmark* und MobileMark* werden mit spezifischen Computersystemen, Komponenten, Softwareprogrammen, Operationen und Funktionen durchgeführt. Jede Veränderung bei einem dieser Faktoren kann abweichende Ergebnisse zur Folge haben. Als Unterstützung für eine umfassende Bewertung Ihrer vorgesehenen Anschaffung, auch im Hinblick auf die Leistung des betreffenden Produkts in Verbindung mit anderen Produkten, sollten Sie noch andere Informationen und Leistungstests heranziehen. Ausführlichere Informationen finden Sie unter https://www.intel.de/benchmarks.
Die Leistungsergebnisse basieren auf Tests, die an dem in den Konfigurationsdetails angegebenen Datum durchgeführt wurden, und spiegeln möglicherweise nicht alle öffentlich erhältlichen Sicherheitsupdates wider. Weitere Einzelheiten finden Sie in den veröffentlichten Konfigurationsdaten. Kein Produkt und keine Komponente bieten absolute Sicherheit.
Unter Umständen können Intels Compiler bei Optimierungen, die nicht für Mikroprozessoren von Intel® spezifisch sind, auch bei Mikroprozessoren anderer Hersteller denselben Optimierungsgrad erzielen. Zu diesen Optimierungen gehören Befehlssätze für SSE2, SSE3 und SSSE3 sowie weitere Optimierungen. Intel übernimmt keine Garantie für die Verfügbarkeit, Funktionalität oder Wirksamkeit von Optimierungen für Mikroprozessoren, die nicht von Intel hergestellt wurden. Mikroprozessorabhängige Optimierungen in diesem Produkt sind für die Anwendung in Verbindung mit Intel® Mikroprozessoren bestimmt. Bestimmte, nicht für die Intel® Mikroarchitektur spezifische Optimierungen sind Intel® Mikroprozessoren vorbehalten. Entnehmen Sie weitere Informationen zu den spezifischen Befehlssätzen, die von dieser Mitteilung abgedeckt werden, den entsprechenden Benutzer- und Referenzhandbüchern. Revisionshinweis: 20110804.
Die beschriebenen Kostensenkungsszenarien sind als Beispiele dafür gedacht, wie ein bestimmtes Produkt mit Intel® Technik unter den genannten Umständen und in der angegebenen Konfiguration zukünftige Kosten beeinflussen und Einsparungen ermöglichen kann. Die Umstände unterscheiden sich von Fall zu Fall. Intel übernimmt keine Gewähr für Kosten oder Kostensenkungen.
Intel® Advanced Vector Extensions (Intel® AVX) bietet höheren Durchsatz für bestimmte Prozessorvorgänge. Bedingt durch abweichende Merkmale bei der Leistungsaufnahme kann die Verwendung von Intel® AVX-Befehlen folgende Auswirkungen haben: a) Einige Teile arbeiten mit einer geringeren als der Nennfrequenz und b) einige Teile mit Intel® Turbo-Boost-Technik 2.0 erreichen keine bzw. nicht die maximale Turbo-Taktfrequenz. Die Leistung ist von der Hardware, Software und Systemkonfiguration abhängig. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter https://www.intel.de/content/www/de/de/architecture-and-technology/turbo-boost/turbo-boost-technology.html.
Intel hat keinen Einfluss auf und keine Aufsicht über die Benchmarkdaten oder Websites Dritter, auf die in diesem Dokument Bezug genommen wird. Besuchen Sie die genannten Websites, um sich davon zu überzeugen, dass die angeführten Benchmarkdaten zutreffen.
Produkt- und Leistungsinformationen
Bis zu 30-fache Verbesserung des Inferenzdurchsatzes auf Intel® Xeon® Platinum Prozessor 9282 mit Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost): Getestet von Intel am 26.02.2019. Plattform: Zweiprozessorsystem „Dragon Rock“ mit Intel® Xeon® Platinum Prozessor 9282 (56 Kerne pro Prozessor), HT aktiviert, Turbo aktiviert, insgesamt 768 GB Arbeitsspeicher (24 Steckplätze, je 32 GB, 2933 MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249, Centos* 7 Kernel 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64, Deep Learning Framework: Intel® Optimierungen für Caffe*, Version: https://github.com/intel/caffe d554cbf1, ICC 2019.2.187, MKL-DNN-Version: v0.17 (Commit-Hash: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a), Modell https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS = 64, keine Datenebene – synthetische Daten: 3x224x224, 56 Instanzen / Zweiprozessorsystem, Datentyp: INT8; Vergleich mit Test durch Intel am 11. Juli 2017: Zweiprozessorsystem mit Intel® Xeon® Platinum Prozessor 8180 (2,50 GHz, 28 Kerne), HT deaktiviert, Turbo deaktiviert, Scaling-Governor festgelegt auf „Performance“ über intel_pstate-Treiber, 384 GB DDR4-2666-ECC-RAM. CentOS Linux* Release 7.3.1611 (Core), Linux*-Kernel 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. SSD: Intel® Rechenzentrums-SSD der S3700-Serie (800 GB, 2,5-Zoll-SATA mit 6 Gbit/s, 25-nm-Technik, MLC). Leistung gemessen mit: Umgebungsvariablen: KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, CPU-Frequenz festgelegt mit cpupower frequency-set -d 2.5G -u 3.8G –g performance. Caffe: (http://github.com/intel/caffe/), Revision f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Inferenz gemessen mit Befehl „caffe time --forward_only“, Training gemessen mit Befehl „caffe time“. Für „ConvNet“-Topologien wurde ein synthetisches Dataset verwendet. Für andere Topologien wurden Daten im lokalen Datenspeicher gespeichert und vor dem Training im Systemspeicher zwischengespeichert. Topologie-Spezifikation aus https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models(ResNet-50). Intel® C++ Compiler, Version 17.0.2 20170213, Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) Small Libraries, Version 2018.0.20170425. Caffe ausgeführt mit „numactl -l“.