Cascade Lake
Los procesadores escalables Intel® Xeon® de 2da generación, anteriormente Cascade Lake, con chipsets Intel® serie C620 (actualización de Purley), cuentan con Intel® Deep Learning Boost integrado (Intel® DL Boost) y ofrecen inferencia y visión de alto desempeño para cargas de trabajo de IA. Consolida diversas cargas de trabajo de IoT, maneja conjuntos de datos masivos y permite transacciones casi en tiempo real. Ahora puede obtener capacidades de aprendizaje profundo aún mejor integradas, acelerar la implementación y reducir el costo total de propiedad (TCO) con marcos y kits de herramientas de software optimizados para la CPU, como Distribución Intel® del kit de herramientas OpenVINO™.
Características clave de Cascade Lake
Intel® Deep Learning Boost
Acelera las cargas de trabajo de IA/aprendizaje profundo/visión hasta 14 veces 1 el desempeño del rendimiento de inferencia en comparación con los procesadores de la generación anterior.
Intel® Optane™ DC memoria persistente
Acelere las cargas de trabajo y el tiempo para obtener perspectivas con este nuevo y revolucionario producto de memoria para una memoria asequible, persistente y de gran tamaño.
Intel® QuickAssist Technology integrada (Intel® QAT)
La compresión de datos y la aceleración de criptografía liberan el procesador host y mejoran el transporte y la protección de datos en la migración de servidores, almacenamiento, redes y máquinas virtuales. Integrado en el chipset.
Intel® Resource Director Technology para el determinismo
Amplíe la calidad de servicio (QoS) con la asignación de ancho de banda de memoria.
Seguridad mejorada
Las mitigaciones de hardware para vulnerabilidades de canal lateral ayudan a proteger los sistemas y los datos al fortalecer la plataforma contra cualquier ataque malicioso.
Disponibilidad ampliada de asistencia
Una disponibilidad del producto de 15 años y una confiabilidad de caso de uso de 10 años ayudan a proteger su inversión.
Especificaciones de primera calidad
- Hasta 28 núcleos de CPU
- Frecuencia de CPU base no AVX de hasta 3,8 GHz
- Compatibilidad con varios zócalos (2, 4, 8 CPUs)
- Hasta 3 canales UPI por CPU
- 6 canales DDR4 por CPU con una velocidad máxima de 2933MT/s
- Capacidad de memoria de 1 TB a 4,5 TB por CPU
- Intel® Ethernet Connection integrada X722
- 48 carriles de PCIe 3.0 por CPU
- Compatible con PCIe*, USB, SATA* y se conecta a Ethernet, SSD y periféricos de FPGA
¿Qué puedes hacer con Cascade Lake
Ciudades inteligentes
Ya sean densamente pobladas o remotas, las aplicaciones de IA con Intel® Deep Learning Boost admiten una seguridad y vigilancia más rápidas y precisas, incluso en entornos urbanos complejos y abarrotados
Venta al por menor
Soluciones para informar y agilizar las operaciones, personalizar las compras y capturar datos, como los patrones de tráfico de la tienda, para servir mejor a sus clientes
Atención sanitaria
La detección y segmentación de objetos identifica y compara patrones relevantes y otros datos de imágenes de forma más rápida y precisa, lo que acelera y mejora los diagnósticos, ofrece mejores resultados para más pacientes y reduce los costos para los hospitales
Industria y fabricación
Intel® Deep Learning Boost aporta el desempeño y las capacidades que aceleran la IoT industrial y la fabricación para avanzar en la IA, aumentar el desempeño, utilizar la visión artificial para la detección de defectos y la inspección de calidad, y consolidar las cargas de trabajo
Componentes de plataforma para Cascade Lake
SKU optimizadas para el máximo desempeño por núcleo
Núcleos del | procesador | Base no AVX velocidad (GHz) |
TDP (W) | Montón Opciones disponible |
Código de pedido |
---|---|---|---|---|---|
Procesador Intel® Xeon® Platinum 8280 | 28 | 2.7 | 205 | - | CD8069504228001 |
Procesador Intel® Xeon® Platinum 8270 | 26 | 2.7 | 205 | - | CD8069504195201 |
Procesador Intel® Xeon® Platinum 8268 | 24 | 2.9 | 205 | - | CD8069504195101 |
Procesador Intel® Xeon® Platinum 8256 | 4 | 3.8 | 105 | - | CD8069504194701 |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6254 |
18 | 3.1 | 200 | - | CD8069504194501 |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6246 | 12 | 3.3 | 165 | - | - |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6244 | 8 | 3.6 | 150 | - | CD8069504194202 |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6242 |
16 | 2.8 | 150 | - | CD8069504194101 |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6234 | 8 | 3.4 | 130 | - | - |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6226 | 12 | 2.7 | 125 | Sí | - |
Procesador Intel® Xeon® Gold 5222 | 4 | 3.8 | 105 | - | CD8069504193501 |
Procesador Intel® Xeon® Gold 5217 | 8 | 3 | 115 | - | CD8069504214302 |
Procesador Intel® Xeon® Gold 5215 | 10 | 2.5 | 85 | Sí | CD8069504214002 |
Procesador Intel® Xeon® Silver 4215 |
8 | 2.5 | 85 | Sí | CD8069504212701 |
SKUs optimizadas para un desempeño equilibrado de eficiencia energética por vatio
Núcleos del | procesador | Base no AVX Velocidad (GHz) |
TDP (W) | Montón Opciones | Código de pedido | disponible
---|---|---|---|---|---|
Procesador Intel® Xeon® Platinum 8276 | 28 | 2.2 | 165 | - | CD8069504195501 |
Procesador Intel® Xeon® Platinum 8260 | 24 | 2.4 | 165 | - | CD8069504201101 |
Procesador Intel® Xeon® Platinum 8253 | 16 | 2.2 | 125 | - | CD8069504194601 |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6252 | 24 | 2.1 | 150 | - | CD8069504194401 |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6248 |
20 | 2.5 | 150 | - | CD8069504194301 |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6240 | 18 | 2.6 | 150 | - | CD8069504194001 |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6238 |
22 | 2.1 | 140 | - | - |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6230 |
20 | 2.1 | 125 | Sí | CD8069504193701 |
Procesador Intel® Xeon® Gold 5220 | 18 | 2.2 | 125 | - | CD8069504214601 |
Procesador Intel® Xeon® Gold 5218 | 16 | 2.3 | 125 | - | CD8069504193301 |
Procesador Intel® Xeon® Silver 4216 | 16 | 2.1 | 100 | Sí | CD8069504213901 |
Procesador Intel® Xeon® Silver 4214 | 12 | 2.2 | 85 | Sí | CD8069504212601 |
Procesador Intel® Xeon® Silver 4210 |
10 | 2.2 | 85 | Sí | CD8069503956302 |
Procesador Intel® Xeon® Silver 4208 | 8 | 2.1 | 85 | - | CD8069503956401 |
Procesador Intel® Xeon® Bronze 3204 | 6 | 1.9 | 85 | - | CD8069503956700 |
SKUs optimizadas para una mayor confiabilidad y memoria
SKUs especializadas en cargas de trabajo específicas y Intel® Speed Select de soporte
Núcleos del | procesador | Base no AVX Velocidad (GHz) |
TDP (W) | Montón Opciones | Código de pedido | disponible
---|---|---|---|---|---|
Procesador Intel® Xeon® Platinum 8260Y | 24 | 2.4 | 165 | - | CD8069504200902 |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6262V |
24 | 1.9 | 135 | - | - |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6252N |
24 | 2.3 | 150 | - | - |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6240Y | 16 | 2.6 | 150 | - | CD8069504200501 |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6230N |
20 | 2.3 | 125 | - | - |
Procesador Intel® Xeon® Gold 6222V |
20 | 1.8 | 115 | - | - |
Procesador Intel® Xeon® Gold 5220S |
18 | 2.7 | 125 | - | - |
Procesador Intel® Xeon® Gold 5218N | 16 | 2.3 | 105 | - | CD8069504289900 |
Procesador Intel® Xeon® Silver 4214Y | 12 | 2.2 | 85 | - | CD8069504294401 |
Chipset | 10 Gb/1 Gb Ethernet puertos |
TDP (W) | PCIe* Uplink | Intel® vPro™ Tecnología |
Intel® QuickAssist Tecnología |
Montón Opciones disponible |
Código de pedido |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Chipset Intel® C628 | 4/4 | 26.3 | x16 | - | Sí | - | EY82C628 |
Chipset Intel® C627 | 4/4 | 28.6 | x16 | - | Sí | - | EY82C627 |
Chipset Intel® C626 | 4/4 | 23 | x16 | - | Sí | - | EY82C626 |
Chipset Intel® C625 | 4/4 | 21 | x16 | - | Sí | - | EY82C625 |
Chipset Intel® C624 | 4/4 | 19 | x16 | Sí | - | Y | EY82C624 |
Chipset Intel® C622 | 2/4 | 17 | x8 | Sí | - | Y | EY82C622 |
Chipset Intel® C621 | 0/4 | 15 | x1 | Sí | - | Y | EY82C621 |
Tipo de SO: | Sistema operativo 2 (destinado a asistencia) | BIOS compatible 3 | distribución | |
---|---|---|---|---|
Linux | Red Hat* Enterprise Linux 7.5 | Red Hat | American Megatrends Inc Insyde Software Phoenix tecnologías BYOSOFT |
|
SUSE* Linux Enterprise Server 12 SP4, 15 | SUSE, Código abierto. | SUSE | ||
Ubuntu* 18,04 LTS | Canonical, Código abierto | Canónico | ||
Yocto* Linux v4.19.8 | Intel, Código abierto | Proyecto Yocto* | ||
FreeBSD 11.2 | Comunidad de código abierto | |||
Fedora* | Comunidad de código abierto | |||
Centos* | Comunidad de código abierto | |||
Windows* | Microsoft Windows* Server 2022 Microsoft Windows* Server 2019 LTS Microsoft Windows* Server 2016 Microsoft Windows* Server RS3, RS4, RS5 (Core/Nano) |
Intel, Microsoft | Microsoft | |
VMM | Linux* KVM | Comunidad de código abierto | ||
VMware ESXi* 6.0 u3, 6.5 | VMware*, código abierto | |||
Microsoft Windows* Hyper-V | Microsoft | |||
Xen* 4.10, 4.11 | Comunidad de código abierto |
Información sobre productos y desempeño
Mejora en el procesamiento de la inferencia hasta 1 vez superior del procesador Intel® Xeon® Platino 8180 (julio del 2017): según pruebas de Intel realizadas hasta el 11 de julio del 2017: plataforma: CPU Intel® Xeon® Platino 8180 2S a 2,50 GHz (28 núcleos), HT deshabilitado, turbo deshabilitado, controlador de escalabilidad establecido en "desempeño" a través del controlador intel_pstate, RAM ECC DDR4-2666 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® DC 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, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, frecuencia de la CPU establecida con configuración de frecuencia de energía de CPU de desempeño -d 2,5 G -u 3,8 G. 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) y https://github.com/soumith/convnet-benchmarks/tree/master/caffe/imagenet_winners (análisis de desempeño de ConvNet; los archivos se actualizaron para utilizar un formato Caffe prototxt más reciente, pero son equivalentes en términos de funcionalidad). 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".
Mejora en el procesamiento de inferencia 14 veces superior del procesador Intel® Xeon® Platino 8280 con Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost): según pruebas de Intel realizadas hasta el 20/02/2019. Procesador Intel® Xeon® Platino 8280 de 2 zócalos, 28 núcleos, HT habilitado, turbo habilitado, memoria total de 384 GB (12 ranuras/32 GB/2933 MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0271.120720180605 (ucode: 0x200004d), Ubuntu 18.04.1 LTS, kernel 4.15.0-45-generic, SSD 1x sda INTEL SSDSC2BA80 SSD de 745,2 GB, nvme1n1 INTEL SSDPE2KX040T7 SSD de 3,7 TB, marco de aprendizaje profundo: optimización de Intel® para Caffe* versión: 1.1.3 (hash de confirmación: 7010334f159da247db3fe3a9d96a3116ca06b09a), ICC versión 18.0.1, 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, datos sintéticos, 4 instancias/2 zócalos, tipo de datos: INT8 en comparación con pruebas realizadas por Intel hasta el 11 de julio del 2017: CPU Intel® Xeon® Platino 8180 2S a 2,50 GHz (28 núcleos), HT deshabilitado, turbo deshabilitado, controlador de escalabilidad establecido en "desempeño" a través del controlador intel_pstate, RAM ECC DDR4-2666 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® DC 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, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, frecuencia de la CPU establecida con configuración de frecuencia de energía de CPU de desempeño -d 2,5 G -u 3,8 G -g. Caffe: (https://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/resnext_50, compilador Intel® C++ versión 17.0.2 20170213, bibliotecas pequeñas Intel® MKL versión 2018.0.20170425. Caffe se ejecuta con "numactl -l".
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