Cascade Lake
Processeurs évolutifs Intel® Xeon® de 2e génération avec chipsets Intel® série C620 (Purley Refresh)
Les processeurs Intel® Xeon® Scalable de 2ᵉ génération, anciennement Cascade Lake, avec chipsets Intel® série C620 (Purley refresh), intègrent la technologie Intel® Deep Learning Boost et offrent de hautes performances d'inférence et de vision pour les charges de travail de l'IA. Cela permet de consolider diverses charges de travail IdO, de traiter des ensembles de données volumineux et de réaliser des transactions en temps quasi réel. Vous pouvez désormais bénéficier de capacités de deep learning intégrées encore plus performantes, d'un déploiement plus rapide et d'un coût total de possession (TCO) plus faible grâce à des boîtes à outils et des frameworks logiciels optimisés pour le processeur, tels que la distribution Intel® du kit d'outils OpenVINO™.
Principales caractéristiques
Intel® Deep Learning Boost
Accélère les charges de travail IA/deep learning/vision jusqu'à 14 fois 1 la performance du débit d'inférence par rapport aux processeurs de la génération précédente.
Mémoire persistante Intel® Optane™ DC
Accélérez les charges de travail et le temps d'analyse avec ce nouveau produit de mémoire révolutionnaire pour une mémoire abordable, persistante et de grande taille.
Technologie Intel® QuickAssist (Intel® QAT) intégrée
La compression des données et l'accélération du chiffrement libèrent le processeur hôte et améliorent le transport et la protection des données lors de la migration de serveurs, de stockage, de réseaux et de machines virtuelles. Intégrée au chipset.
Technologie Intel® Resource Director pour le déterminisme
Étendez la qualité de service (QoS) grâce à l'allocation de la bande passante de la mémoire.
Sécurité renforcée
Les mesures d'atténuation matérielle pour les codes malveillants par canal auxiliaire contribuent à protéger les systèmes et les données en consolidant la plate-forme contre toute attaque malveillante.
Disponibilité étendue de l'assistance
La disponibilité des produits pendant 15 ans et la fiabilité des cas d'utilisation pendant 10 ans contribuent à protéger votre investissement.
Caractéristiques principales
- Jusqu'à 28 cœurs de processeur
- Jusqu'à 3,8 GHz de fréquence de base non AVX du processeur
- Prise en charge multi-socket (2, 4, 8 processeurs)
- Jusqu'à 3 canaux UPI par processeur
- 6 canaux DDR4 par processeur avec une vitesse maximale de 2933 MT/s
- 1 To à 4,5 To de capacité de mémoire par processeur
- Connexion Ethernet Intel® X722 intégrée
- 48 voies de PCIe 3.0 par processeur
- Prend en charge PCIe*, USB, SATA* et se connecte aux périphériques Ethernet, SSD et FPGA
Plus hautes performances
Efficacité énergétique équilibrée
Fiabilité et mémoire étendues
Spécialisé
Chipsets
Chipset | 10 Go/1 Go Ethernet Ports |
TDP (W) | Liaison montante PCIe* | Intel® QuickAssist Technologie |
IoT Options Disponibles |
Code de commande |
---|---|---|---|---|---|---|
Chipset Intel® C629 | 4/4 | 28,6 | X16 | Oui | - | EY82C629 |
Chipset Intel® C628 | 4/4 | 26,3. | X16 | Oui | - | EY82C628 |
Chipset Intel® C627 | 4/4 | 28,6 | X16 | Oui | - | EY82C627 |
Chipset Intel® C626 | 4/4 | 23 | X16 | Oui | - | EY82C626 |
Chipset Intel® C625 | 4/4 | 21 | X16 | Oui | - | EY82C625 |
Chipset Intel® C624 | 4/4 | 19 | X16 | - | Oui | EY82C624 |
Chipset Intel® C622 | 2/4 | 17 | x8 | - | Oui | EY82C622 |
Chipset Intel® C621 | 0/4 | 15 | x1 | - | Oui | EY82C621 |
Logiciel pris en charge
Type de SE | Système d'exploitation 2 (pour l'assistance) | Assistance 3 | Distribution | Protection du 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, Open Source | SUSE | ||
Ubuntu* 18.04 LTS | Canonical, Open Source | Canonical | ||
Yocto* Linux v4.19.8 | Intel, Open Source | Projet Yocto* | ||
FreeBSD 11.2 | Communauté Open Source | |||
Fedora* | Communauté Open Source | |||
CentOS* | Communauté Open Source | |||
Windows* | Microsoft Windows* Server 2016 Microsoft Windows* Server 2019 LTS Microsoft Windows* Server RS3, RS4, RS5 (Core/Nano) |
Intel, Microsoft | Microsoft | |
Hyperviseur | Linux KVM | Communauté Open Source | ||
VMware ESXi* 6.0 u3, 6.5 | VMware*, Open Source | |||
Microsoft Windows* Hyper-V | Microsoft | |||
Xen* 4.10, 4.11 | Communauté Open Source |
Outils logiciels
Intel® System Studio
Améliorez les performances, l'efficacité énergétique et la fiabilité des applications système et des appareils IdO grâce à cette suite d'outils de développement tout-en-un (Windows*, Linux, Android*, VxWorks*, QNX Neutrino RTOS*).
Distribution Intel® du kit d'outils OpenVINO™
Faites de votre vision une réalité sur les plates-formes Intel®, des caméras et dispositifs de vidéosurveillance intelligents à la robotique, en passant par les transports et bien plus (Windows*, Linux, CentOS*).
Intel® Data Analytics Acceleration Library
Boostez l'analyse Big Data et les performances de l'apprentissage automatique avec cette bibliothèque facile à utiliser. (Windows*, Linux, macOS*).
Distribution Intel® de Python*
Renforcez les applications Python* et accélérez les packages de calcul de base grâce à cette distribution orientée performances (Windows*, Linux, macOS*).
Applications embarquées et optimisées pour l'IdO
Villes intelligentes
Qu'elles soient densément peuplées ou isolées, les applications IA avec Intel® Deep Learning Boost permettent une sécurité et une surveillance plus rapides et plus précises, même dans des environnements urbains complexes et peuplés.
Grande distribution
Des solutions pour informer et rationaliser les opérations, personnaliser les achats et recueillir des données, telles que les habitudes de fréquentation des boutiques, en vue de mieux servir leurs clients.
Santé
La détection et la segmentation d'objets permettent d'identifier et de comparer plus rapidement et avec plus de précision des modèles pertinents et d'autres données d'imagerie, ce qui accélère et améliore les diagnostics, offrant de meilleurs résultats à un plus grand nombre de patients et réduisant les coûts pour les hôpitaux.
Industrie et fabrication
Intel® Deep Learning Boost procure les performances et les capacités qui accélèrent l'IdO industriel et la fabrication pour faire progresser l'IA, augmenter les performances, utiliser la vision artificielle pour la détection des défauts et l'inspection de la qualité, et consolider les charges de travail.
Ressources de design
Design-In Tools Store
Accélérez votre processus de conception grâce à des outils qui prennent en charge nos dernières plates-formes. Tous les outils sont disponibles à l'achat. Intel propose également une sélection limitée d'outils de développement intégrés à prêter aux développeurs qui répondent aux critères du programme de prêt.
Services gratuits d'examen des conceptions
Accélérez votre cycle de conception grâce aux révisions gratuites des schémas et de la mise en page d'Intel.
Services gratuits d'examen de la mise en page
Optimisez les performances du système et la conception du produit grâce à nos services d'essai complets.
Ressources pour les développeurs IoT
Tirez parti des outils, des kits et des solutions d'Intel pour accélérer la mise sur le marché.
Mise en route
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Liens de référence
Infos sur le produit et ses performances
Amélioration multipliée par 1 du débit d'inférence sur le processeur Intel® Xeon® Platinum 8180 de référence (juillet 2017) : Test réalisé par Intel le 11 juillet 2017 : plate-forme : processeur Intel® Xeon® Platinum 8180 (2S) de 2,50 GHz (28 cœurs), technologies Intel® Turbo Boost et Intel® Hyper Threading désactivées, mode d'échelonnage réglé sur « performance » via le pilote intel_pstate, RAM ECC DDR4-2666 384 Go. CentOS Linux* version 7.3.1611 (Core), noyau Linux 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. Unité de stockage SSD : unité de stockage SSD Intel® DC série S3700 (800 Go, 2,5 pouces, SATA 6 Gbit/s, 25 nm, MLC). Performances mesurées avec : variables environnementales : KMP_ AFFINITY=’granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, fréquence du processeur réglée avec les performances cpupower frequency-set -d 2,5G -u 3,8G -g. Caffe : (http://github.com/intel/caffe/), révision f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Inférence mesurée avec la commande « caffe time --forward_only », formation mesurée avec la commande « caffe time ». Un ensemble de données synthétique a été utilisé pour les topologies « ConvNet ». Pour les autres topologies, les données ont été stockées localement et mises en mémoire avant la formation. Spécifications des topologies sur https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (ResNet-50) et https://github.com/soumith/convnet-benchmarks/tree/master/caffe/imagenet_winners (bancs d'essai ConvNet ; les fichiers ont été mis à jour pour utiliser un format prototxt Caffe plus récent mais sont équivalents au niveau du fonctionnement). Compilateur C++ Intel® ver. 17.0.2 20170213, Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) small libraries version 2018.0.20170425. Caffe exécuté avec « numactl -l ».
Amélioration multipliée par 14 du débit d'inférence sur le processeur Intel® Xeon® Platinum 8280 avec la technologie Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) : Test réalisé par Intel le 20/02/2019. Processeur Intel® Xeon® Platinum 8280 2 sockets, 28 cœurs, technologies HT et Turbo activées, 384 Go de mémoire totale (12 emplacements / 32 Go / 2 933 MHz), BIOS : SE5C620.86B.0D.01.0271.120720180605 (ucode : 0x200004d), Ubuntu 18.04.1 LTS, noyau 4.15.0-45-generic, 1 unité de stockage SSD sda INTEL SSDSC2BA80 745,2 Go, une unité de stockage SSD nvme1n1 INTEL SSDPE2KX040T7 3,7 To, structure de deep learning : optimisation Intel® pour Caffe* version : 1.1.3 (valider hash : 7010334f159da247db3fe3a9d96a3116ca06b09a), version 18.0.1 ICC, MKL DNN version : v0.17 (hachage de validation : 7010334f159da247db3fe3a9d96a3116ca06b09a), modèle https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS =64, syntheticData, 4 instances/2 sockets, type de données : INT8 ; comparé au test réalisé par Intel le 11 juillet 2017 : processeur Intel® Xeon® Platinum 8180 2 sockets de 2,50 GHz (28 cœurs), technologies HT et Turbo désactivées, mode d'échelonnage réglé sur « performance » via le pilote intel_pstate, RAM ECC DDR4-2666 384 Go. CentOS Linux* version 7.3.1611 (Core), noyau Linux 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. Unité de stockage SSD : unité de stockage SSD Intel® DC série S3700 (800 Go, 2,5 pouces, SATA 6 Gbit/s, 25 nm, MLC). Performances mesurées avec : variables environnementales : KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact', OMP_NUM_THREADS=56, fréquence du processeur réglée avec les performances cpupower frequency-set -d 2,5G -u 3,8G -g. Caffe : (https://github.com/intel/caffe/), révision f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Inférence mesurée avec la commande « caffe time --forward_only », formation mesurée avec la commande « caffe time ». Un ensemble de données synthétique a été utilisé pour les topologies « ConvNet ». Pour les autres topologies, les données ont été stockées localement et mises en mémoire avant la formation. Spécifications des topologies sur https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models/resnext_50, Compilateur C++ Intel® ver. 17.0.2 20170213, Intel® MKL small libraries version 2018.0.20170425. Caffe exécuté avec « numactl -l ».
Il s'agit de la liste des systèmes d'exploitation testés en interne. Elle n'a pas de rapport avec le support fourni par le fournisseur du système d'exploitation pour ces versions précises. Veuillez contacter les fournisseurs des systèmes d'exploitation pour obtenir des informations sur les numéros de version et le support. Plusieurs correctifs logiciels seront installés en amont et relevés au fil du temps. Ils seront nécessaires pour un meilleur support de la plate-forme.
Intel ne fournit un support que pour les outils, correctifs et utilitaires de la marque sur le système d'exploitation. Le support du système d'exploitation en lui-même doit être fourni par son fournisseur.