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Intel® Data Center GPU Flex Series

Erweitern Sie die Grenzen der Innovation mit der offensten GPU der Branche.

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Logo für Intel® Data Center GPU Flex Series mit leuchtendem Hintergrund

VDI, Medien und KI auf einer Plattform

Die Intel Data Center GPU Flex Series ist die offenste GPU-Lösung der Branche, die leistungsstarke Medienverarbeitung, Virtualisierung und visuelle Innovation auf gemeinsam genutzter Xe-HPG-Hardware für VDI, Medienbereitstellung und KI-Inferenz bietet.

Intel® Data Center GPU Flex Series
Intel® Data Center GPU Flex Series

Bis zu

55 %

höhere visuelle Inferenzleistung

im Vergleich zur NVIDIA A10.1 Mit bis zu vier Xe-Medien-Engines, die dazu beitragen, bis zu 256 TOPS für KI zu erreichen, werden Sie merken, was Sie bisher verpasst haben.

Bis zu

50 %

Niedrigere Gesamtbetriebskosten (TCO)

im Vergleich zur NVIDIA A16.2 Es fallen keine Lizenzgebühren an, und Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Wartungsfreundlichkeit (RAS) sind integriert.

Bis zu

4x

mehr 4K-Medien-Transkodierungs-Streams

vs. NVIDIA L4.2 Die in jeder GPU integrierte AV1-Codierung reduziert den Bandbreitenbedarf und ermöglicht eine wesentlich höhere Streamdichte.

Bis zu

50 %

höherer Durchsatz bei 50 % Energieverbrauch

vs. NVIDIA A10.3 Ermöglicht durch geringen Energieverbrauch mit Open-Source-Optimierungen von oneAPI sowie Code-Portabilität.

Zwei Personen, die durch einen Gang des Rechenzentrums gehen, wobei eine einen Laptop hält
Zwei Personen, die durch einen Gang des Rechenzentrums gehen, wobei eine einen Laptop hält
Zwei Personen, die durch einen Gang des Rechenzentrums gehen, wobei eine einen Laptop hält

Ermöglichen Sie grenzenlose Workspaces für VDI

Die Intel® Data Center GPU Flex 140 bietet hervorragende Qualität, Flexibilität und Produktivität in großem Maßstab. Dies beinhaltet bis zu 62 virtuelle Funktionen, die auf hardware-aktivierter Single-Root-Input/Output-Virtualisierung (SR-IOV) basieren, sowie keine Lizenzgebühren.

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Xᵉ-Architektur

Stellen Sie eine Grundlage für unübertroffene Flexibilität bereit

Intel Data Center GPU-Karten vor einem dunkelblauen Hintergrund

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Intel® Data Center GPU Flex 140 16 16 12 GB 336 GB/s 0
Intel® Data Center GPU Flex 170 32 32 16 GB 576 GB/s 0
Intel® Data Center GPU Flex 170V 32 32 16 GB 576 GB/s 0

Ressourcen

Technik-Fachkraft, die in einem Rechenzentrums-Rack eine Serverkomponente installiert
Technik-Fachkraft, die in einem Rechenzentrums-Rack eine Serverkomponente installiert
Technik-Fachkraft, die in einem Rechenzentrums-Rack eine Serverkomponente installiert

Support für die Intel Data Center GPU Flex Series

Produktsupport erhalten

Produkt- und Leistungsangaben

1 Bis zu 4-mal mehr 4K-Medien-Transkodierungs-Streams (FFmpeg): Tests von Intel am 9. Oktober 2023. Intel Konfiguration: Systemanbieter: Intel Coyote Pass, CPU: Intel® Xeon® Platinum 6336Y CPU mit 2,40 GHz, Stepping 6), zwei Sockel, 24 Kerne, zwei Threads (96 CPUs), Arbeitsspeicher: GB 32-ch 3200 MT/Sek., Ucode: 0xd000280, BIOS: SE5C620.86B.01.01.0003.2104260124, Betriebssystem: Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish), Kernel: 5.15.0-84-generic, GPU: Intel® Data Center GPU Flex Series 140 x 1—B1 PRQ RLG1, Treiber: Production_682.22_20230912, GPU-Firmware: ATS_M75_128_B0_ES_029_23WW08_02_GS2054_PC9815_OP1060_Headless_P2SB_DS_ECC_EN (ECC aus), HT aktiviert, Turbo aktiviert, FFmpeg n6.0, Datenerfassung auf einer PVT-Karte mit < 55 °C Temperatur. NVIDIA Konfiguration: Systemanbieter: GIGABYTE G492-H80-00, CPU: Intel® Xeon® Gold 6338 CPU mit 2,00 GHz, Stepping 6), zwei Sockel, 32 Kerne, zwei Threads (128 CPUs), Arbeitsspeicher: 256 GB 32-ch 3200 MT/Sek., Ucode: 0xd000389, BIOS: F25, Betriebssystem: Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish), Kernel: 5.15.0-67-generic, GPU: NVIDIA L4 (UUID: GPU-143f747e-97c2-c500-2122-a88ab89fffe5) SN: 1325222012830, Treiber: docker: nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04, 535.104.05 CUDA 12.2, GPU-Firmware: Vbios 95.04.29.00.06 (ECC aus), HT aktiviert, Turbo aktiviert, FFmpeg-Version 5.1.git(g9ef20920ab), NVIDIA-smi 535.104.05, Datenerfassung auf einer NVIDIA-L4-Karte bei < 55 °C Temperatur. Weitere Informationen finden Sie unter https://www.intel.com/content/www/us/en/secure/content-details/820189/competitive-proof-points-nvidia.html?DocID=820189.


2 Bis zu 55 % bessere visuelle Inferenz bei der Objekterkennung: Tests von Intel am 16. September 2022. Intel Konfiguration: 2S Intel® Xeon® 4309Y Prozessor, 256 GB DDR4-2933, 1x Intel® Data Center GPU Flex 170, Ubuntu 20.04, Kernel 5.10, Agama 419, OpenVINO™ 2022.2.0 ‒ 90 1080p-AVC-Streams bei 25 FPS mit YOLO v5. NVIDIA Konfiguration: 2S Intel® Xeon® 6336Y Prozessor, 128 GB DDR4-3200, 1x NVIDIA A10 GPU, Ubuntu 20.04, Kernel 5.15, NVIDIA-Treiber 515.65.01, CUDA 11.7 Update 1, DeepStream 6.1.1, TensorRT 8.4.1.5 ‒ 58 1080p-AVC-Streams bei 25 FPS mit YOLO v5. Weitere Informationen finden Sie unter https://www.intel.com/content/www/us/en/secure/content-details/820189/competitive-proof-points-nvidia.html?DocID=820189.


3 Bis zu 50 % geringere TCO für VDI: Preise mit Stand vom 11. Oktober 2023. Preise für die Intel® Data Center GPU Flex Series sind von der Intel Pricing Group empfohlene Kundenpreise. Die tatsächlichen Kosten auf Systemebene variieren je nach Serverkonfiguration. Der tatsächliche Preis kann abweichen. Intel® Data Center GPU Flex Series 170 hat 16 GB vRAM und unterstützt 16 Benutzer. Die NVIDIA-Kosten umfassen die GPU sowie benutzerbasierte Lizenzgebühren für NVIDIA vGPU vPC CCU für fünf Jahre – 1 GB pro Benutzerprofil. NVIDIA A16 hat 64 GB und unterstützt 64 Benutzer. Preisquellen: cdw.com/product/pny-nvidia-a16-64gb-gddr6-graphic-card/7091857 und nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/solutions/resources/documents1/Virtual-GPU-Packaging-and-Licensing-Guide.pdf.