它可运行多种分析工作负载

2020-06-24 15:10

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架构(英特尔 opa)还进一步降低了解决方案成本、能耗和空间占用率。英特尔至强融核处理器是基于开放标准构建的通用

omni-path 高速互联,可帮助数据科学家大幅降低复杂的神经网络的训练时间。在32 节点的基础设施中,英特尔至强融核家族的扩展性比 gpu

产品家族极其适用于机器学习评分模型(scoring),且可为广泛数据中心工作负载提供强大性能和重要价值。同时,该英特尔至强处理器家族还可为开发人员提供一致的用于训练和评分的编程模型,以及可用于高性能计算、数据分析和机器学习工作负载的通用架构。

英特尔明确拒绝所有明确或隐含的担保,包括但不限于对于适销性、特定用途适用性和不侵犯任何权利的隐含担保,以及任何对于履约习惯、交易习惯或贸易惯例的担保。

x86 cpu,英特尔至强融核处理器可实现高效扩展,而不会像 gpu 加速器等受到 pcie 总线的限制。通过消除对 pcie

各性能指标评测的相对性能计算规则为:将第一个被测试平台的实际性能指标评测结果赋值为

1.0,作为计算基础,之后将其它性能指标评测结果与其进行比较。其余被测平台的相对性能的计算规则为:用基准平台的实际性能指标评测结果去除其它各平台的具体性能指标评测结果,并赋予它们一个与所报告的性能改进相关的相对性能值。

参考架构,它为经过优化的 hpc 系统提供推荐的基准硬件和软件配置。英特尔 ssf 参考架构由两种参考设计提供支持,这两种设计记录了 hpc

覆盖从小型集群到全球最大的超级计算机的工作负载,可为计算密集型应用、数据密集型应用、机器学习和可视化提供可扩展性和平衡性能。英特尔已发布了其首款英特尔 ssf

集成 16gb 高带宽内存,可为内存访问密集型的工作负载2提供高达 500 gb/秒的可持续高内存带宽,此外,双端口英特尔 omni-path

可为机器学习训练模型(training)提供强劲性能,且借助可独立启动主处理器的灵活性,它可运行多种分析工作负载。基于英特尔可扩展系统框架的集群采用了英特尔至强融核处理器和集成英特尔

机器学习需要强大的计算能力来运行复杂的数学算法并处理海量数据。面对这些挑战,英特尔通过发布全新一代英特尔至强融核处理器家族拓展了机器学习的技术范畴。该英特尔至强融核处理器

cpu,可有效保障用户未来的软件投资。

英特尔至强融核家族是对英特尔至强处理器 e5 家族的有力补充,后者则是机器学习领域4部署最广泛的基础设施。英特尔至强处理器 e5 v4

英特尔 ssf

英特尔至强融核处理器是英特尔首款专门针对高度并行工作负载而设计的可独立自启动的主处理器,且首次实现了内存与高速互联技术的集成。作为可独立自启动的

在广泛的应用和环境中,从机器学习到高性能计算(hpc),英特尔至强融核产品家族助企业更快速地解决最具挑战性的计算问题,同时提供更高的效率和可扩展性3。该产品家族还能帮助企业借助高性能建模以及仿真、可视化和数据分析取得新突破。

好1.38倍;在128节点的基础设施中,英特尔至强融核家族将构建训练模型的速度加快了50倍。

总线的依赖性,英特尔至强融核处理器与加速器产品相比,可提供更高的可扩展性,能应对更广泛的工作负载和配置。

系统的特殊要求,包括硬件和软件元素以及安装和配置说明。该全新的参考架构和设计可帮助系统构建人员简化设计和验证流程,还可为最终用户提供购买指南以便更加全面地获取英特尔

ssf 的价值,保护广泛的软件应用可移植性。该全新参考架构和设计的更多信息,敬请登录:.