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Los nuevos procesadores escalables Intel® Xeon® de 2da Generación con Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) permiten acelerar la inferencia de la inteligencia artificial en hasta 30 veces, lo que permite obtener el máximo provecho de su inversión.1
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Inteligencia artificial
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Avisos y exenciones de responsabilidad:
Es posible que las cargas de trabajo y el software utilizados en las pruebas de desempeño se hayan optimizado en términos de desempeño solo en microprocesadores Intel®. Las pruebas de desempeño, como SYSmark* y MobileMark*, se miden utilizando sistemas de computación, componentes, software, operaciones y funciones específicos. Cualquier cambio en alguno de esos factores podría generar un cambio en los resultados. Debe consultar otra información y pruebas de desempeño que lo ayuden a evaluar plenamente las compras consideradas, incluido el desempeño de ese producto al combinarse con otros. Para obtener más información, visite http://www.intel.com/benchmarks.
Los resultados de desempeño se basan en pruebas realizadas en la fecha indicada en la configuración y es posible que no reflejen todas las actualizaciones de seguridad que están a disposición del público. Consulte la divulgación de configuración para obtener más información. Ningún producto o componente puede proporcionar una seguridad absoluta.
Los compiladores Intel pueden o no optimizar al mismo nivel para los microprocesadores que no son Intel en optimizaciones que no son exclusivas de los microprocesadores Intel® . Estas optimizaciones incluyen conjuntos de instrucciones SSE2, SSE3 y SSSE3, además de otras optimizaciones. Intel no garantiza la disponibilidad, funcionalidad o eficacia de ninguna optimización en microprocesadores que no sean fabricados por Intel. Las optimizaciones dependientes del microprocesador en este producto fueron diseñadas para usarse con microprocesadores Intel®. Algunas optimizaciones no específicas de la microarquitectura de Intel se reservan para los microprocesadores Intel®. Consulta las guías de referencia y del usuario para obtener más información acerca de los conjuntos de instrucciones específicos cubiertos en este aviso. Revisión del aviso n.º 20110804.
Los escenarios de reducción de costo publicados se utilizan como ejemplo de cómo un producto equipado con Intel® dado, en circunstancias y configuraciones específicas, puede afectar los costos futuros y proporcionar recortes en cuanto a costo. Las circunstancias pueden variar. Intel no garantiza costos o reducciones de costos,
Intel® Advanced Vector Extensions (Intel® AVX) ofrece un mayor desempeño para ciertas operaciones de procesador. Debido a la gran variedad de características energéticas que ofrecen los procesadores, el uso de las instrucciones AVX puede provocar que a) algunos componentes funcionen por debajo de la frecuencia nominal y que b) algunos componentes con tecnología Intel® Turbo Boost 2.0 no alcancen algunas o todas las frecuencias turbo máximas. El desempeño varía según la configuración del hardware, el software y el sistema. Puede obtener más información en http://www.intel.com/go/turbo.
Intel no ejerce control ni inspección algunos sobre los datos de análisis de desempeño o los sitios web de terceros a los que se hace referencia en este documento. Debe visitar el sitio web referido y confirmar si los datos a los que se hacen referencia son precisos.
Información sobre productos y desempeño
Mejora en el procesamiento de inferencia 30 veces superior en el procesador Intel® Xeon® Platino 9282 con Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost): según pruebas de Intel realizadas el 26/02/2019. Plataforma: Dragon rock, 2 zócalos, procesador Intel® Xeon® Platinum 9282 (56 núcleos por zócalo), HT activado, turbo activado, memoria total de 768 GB (24 ranuras/32 GB/2933 MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249, Kernel CentOS 7 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64, marco de aprendizaje profundo: Optimización de Intel® para Caffe* versión: https://github.com/intel/caffe d554cbf1, ICC 2019.2.187, MKL DNN versión: V0.17 (hash de confirmación: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a), modelo: https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS = 64, sin datos sintéticos de capa de datos: 3 x 224 x 224, 56 instancias/2 zócalos, tipo de datos: INT8 frente a prueba realizada por Intel el 11 de julio del 2017: CPU procesador Intel® Xeon® Platinum 8180 a 2,50 GHz (28 núcleos) de 2 zócalos, HT desactivado, turbo desactivado, regulador de escala definido como “desempeño” a través del controlador intel_pstate, RAM DDR4-2666 ECC de 384 GB. CentOS Linux* versión 7.3.1611 (Core), Linux* kernel 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. SSD: unidad de estado sólido Intel® para centros de datos serie S3700 (800 GB, SATA de 6 Gb/s y 2,5", 25 nm, MLC). Desempeño medido con variables de entorno: KMP_AFFINITY='granularity=fine, compactas, OMP_NUM_THREADS=56, conjunto de frecuencia de la CPU con frecuencia de alimentación de la CPU-set -d 2.5G -u 3.8G -g performance. Caffe: (http://github.com/intel/caffe/), revisión f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Inferencia medida con el comando “caffe time --forward_only”, capacitación medida con el comando “caffe time”. En el caso de las topologías “ConvNet”, se utilizó el conjunto de datos sintético. Para otras topologías, los datos se almacenaron en el almacenamiento local y en la memoria caché antes de la capacitación. Especificaciones de topología de https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (ResNet-50). Compilador Intel® C++ versión 17.0.2 20170213, bibliotecas pequeñas de la Biblioteca central de matemáticas Intel® (Intel® MKL) versión 2018.0.20170425. Caffe se ejecuta con “numactl -l”.