Cascade Lake
Skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren der 2. Generation, ehemals Cascade Lake, mit Intel® Chipsätzen der Produktreihe C620 (Purley Aktualisierung), verfügen über integrierte Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) und bieten leistungsstarke Inferenz und Vision für KI-Workloads. Sie konsolidiert verschiedene IoT-Workloads, verarbeitet massive Datenmengen und ermöglicht Transaktionen nahezu in Echtzeit. Mit CPU-optimierten Software-Toolkits und Frameworks wie dem Intel® Distribution des OpenVINO™ Toolkit können Sie jetzt noch bessere integrierte Deep-Learning-Funktionen nutzen, die Bereitstellung beschleunigen und die Gesamtbetriebskosten (TCO) senken.
Besondere Merkmale von Cascade Lake
Intel® Deep Learning Boost
Beschleunigt KI-/Deep-Learning-/Computer-Vision-Anwendungen mit bis zu 14-fachem Inferenzdurchsatz gegenüber den Prozessoren der vorigen Generation.1
Persistenter Intel® Optane™ DC Speicher
Dieses neue, revolutionäre Speicherprodukt für kostengünstigen, nichtflüchtigen, großen Arbeitsspeicher sorgt für schnellere Verarbeitung und Erkenntnisgewinnung.
Integrierte Intel® QuickAssist-Technik (Intel® QAT)
Beschleunigte Datenkompression und -verschlüsselung entlastet den Systemprozessor und verbessert den Transport und den Schutz von Daten im Server, von und zum Datenspeicher, im Netzwerk und bei der VM-Migration. Integriert in den Chipsatz
Intel® Resource-Director-Technik für bessere Vorausbestimmbarkeit
Verbesserte Dienstgüte (Quality of Service, QoS) mit Memory Bandwidth Allocation (Regelung der Speicherbandbreite bei der Kommunikation zwischen Prozessorkernen).
Erhöhte Sicherheit
Hardware-Maßnahmen zur Verringerung von Seitenkanal-Exploits tragen zum Schutz von Systemen und Daten bei, indem sie die Plattform gegen Angriffe absichern.
Verlängerte Supportverfügbarkeit
15-Jährige Produktverfügbarkeit und 10-jährige Use-Case-Zuverlässigkeit schützen Ihre Investition.
Wichtigste Daten
- Bis zu 28 CPU-Kerne
- Bis zu 3,8 Ghz Non-AVX-Grundtaktfrequenz der CPU
- Mehrprozessor-Unterstützung (2, 4, 8 CPUs)
- Bis zu 3 UPI-Kanäle pro CPU
- 6 DDR4-Kanäle je CPU mit max. 2933 MT/s
- 1 TB bis 4,5 TB Arbeitsspeicherkapazität pro CPU
- Integrierte Intel® Ethernet-Schnittstelle X722
- 48 PCIe-3.0-Lanes pro CPU
- Unterstützt PCIe*, USB, SATA* und Verbindungen zur Ethernet-, SSD- und FPGA-Peripherie
Anwendungsbereiche für Cascade Lake
Intelligente Städte
Ob dicht besiedelt oder abgelegen – KI-Anwendungen mit Intel® Deep Learning Boost unterstützen schnellere und genauere Sicherheits- und Überwachungsmaßnahmen, sogar in überfüllten, unübersichtlichen städtischen Umgebungen.
Einzelhandel
Mit Lösungen für die Information und die Optimierung von Abläufen, die Personalisierung des Einkaufserlebnisses und die Erfassung von Daten, wie etwa Kundenbewegungsmustern, können Kunden besser bedient werden.
Gesundheitswesen
Objekterkennung und -segmentierung machen es möglich, relevante Muster und andere Bilddaten schneller und genauer zu identifizieren und zu vergleichen, wodurch Diagnosen beschleunigt und verbessert, bessere Ergebnisse für mehr Patienten erzielt und die Kosten für Krankenhäuser gesenkt werden.
Industrie und verarbeitendes Gewerbe
Intel® Deep Learning Boost sorgt für das Leistungspotenzial und die erweiterten Möglichkeiten, um das industrielle IoT und die Fertigung zu beschleunigen, die KI zu forcieren, die maschinelle Bildverarbeitung zur Fehlererkennung und Qualitätsprüfung einzusetzen und Aufgaben zu konsolidieren.
Plattformkomponenten für Cascade Lake
Für höchste Leistung pro Kern optimierte Modelle
Prozessor | Kerne | Non-AVX-Grund- Taktfrequenz (GHz) |
TDP (W) | IoT Optionen (verfügbare ~) |
Bestellcode |
---|---|---|---|---|---|
Intel® Xeon® Platin-Prozessor 8280 | 28 | 2,7 | 205 | - | CD8069504228001 |
Intel® Xeon® Platin-Prozessor 8270 | 26 | 2,7 | 205 | - | CD8069504195201 |
Intel® Xeon® Platin-Prozessor 8268 | 24 | 2,9 | 205 | - | CD8069504195101 |
Intel® Xeon® Platin-Prozessor 8256 | 4 | 3,8 | 105 | - | CD8069504194701 |
Intel® Xeon® Gold-Prozessor 6254 |
18 | 3,1 | 200 | - | CD8069504194501 |
Intel® Xeon® Gold Prozessor 6246 | 12 | 3,3 | 165 | - | - |
Intel® Xeon® Gold-Prozessor 6244 | 8 | 3,6 | 150 | - | CD8069504194202 |
Intel® Xeon® Gold-Prozessor 6242 |
16 | 2,8 | 150 | - | CD8069504194101 |
Intel® Xeon® Gold Prozessor 6234 | 8 | 3,4 | 130 | - | - |
Intel® Xeon® Gold Prozessor 6226 | 12 | 2,7 | 125 | Ja | - |
Intel® Xeon® Gold-Prozessor 5222 | 4 | 3,8 | 105 | - | CD8069504193501 |
Intel® Xeon® Gold-Prozessor 5217 | 8 | 3 | 115 | - | CD8069504214302 |
Intel® Xeon® Gold-Prozessor 5215 | 10 | 2,5 | 85 | Ja | CD8069504214002 |
Intel® Xeon® Silber-Prozessor 4215 |
8 | 2,5 | 85 | Ja | CD8069504212701 |
Für ausgewogen energieeffiziente Rechenleistung pro Watt optimierte Prozessoren
Prozessor | Kerne | Non-AVX-Grund- Taktfrequenz (GHz) |
TDP (W) | IoT Optionen Verfügbar |
Bestellcode |
---|---|---|---|---|---|
Intel® Xeon® Platin-Prozessor 8276 | 28 | 2,2 | 165 | - | CD8069504195501 |
Intel® Xeon® Platin-Prozessor 8260 | 24 | 2,4 | 165 | - | CD8069504201101 |
Intel® Xeon® Platin-Prozessor 8253 | 16 | 2,2 | 125 | - | CD8069504194601 |
Intel® Xeon® Gold-Prozessor 6252 | 24 | 2,1 | 150 | - | CD8069504194401 |
Intel® Xeon® Gold-Prozessor 6248 |
20 | 2,5 | 150 | - | CD8069504194301 |
Intel® Xeon® Gold-Prozessor 6240 | 18 | 2,6 | 150 | - | CD8069504194001 |
Intel® Xeon® Gold Prozessor 6238 |
22 | 2,1 | 140 | - | - |
Intel® Xeon® Gold-Prozessor 6230 |
20 | 2,1 | 125 | Ja | CD8069504193701 |
Intel® Xeon® Gold-Prozessor 5220 | 18 | 2,2 | 125 | - | CD8069504214601 |
Intel® Xeon® Gold-Prozessor 5218 | 16 | 2,3 | 125 | - | CD8069504193301 |
Intel® Xeon® Silber-Prozessor 4216 | 16 | 2,1 | 100 | Ja | CD8069504213901 |
Intel® Xeon® Silber-Prozessor 4214 | 12 | 2,2 | 85 | Ja | CD8069504212601 |
Intel® Xeon® Silber-Prozessor 4210 |
10 | 2,2 | 85 | Ja | CD8069503956302 |
Intel® Xeon® Silber-Prozessor 4208 | 8 | 2,1 | 85 | - | CD8069503956401 |
Intel® Xeon® Bronze-Prozessor 3204 | 6 | 1,9 | 85 | - | CD8069503956700 |
Für erhöhte Zuverlässigkeit und Arbeitsspeicherkapazität optimierte Modelle
Auf bestimmte Anwendungen spezialisierte Prozessoren mit Unterstützung von Intel® Speed Select
Prozessor | Kerne | Non-AVX-Grund- Taktfrequenz (GHz) |
TDP (W) | IoT Optionen Verfügbar |
Bestellcode |
---|---|---|---|---|---|
Intel® Xeon® Platin-Prozessor 8260Y | 24 | 2,4 | 165 | - | CD8069504200902 |
Intel® Xeon® Gold Prozessor 6262V |
24 | 1,9 | 135 | - | - |
Intel® Xeon® Gold Prozessor 6252N |
24 | 2,3 | 150 | - | - |
Intel® Xeon® Gold-Prozessor 6240Y | 16 | 2,6 | 150 | - | CD8069504200501 |
Intel® Xeon® Gold Prozessor 6230N |
20 | 2,3 | 125 | - | - |
Intel® Xeon® Gold Prozessor 6222V |
20 | 1,8 | 115 | - | - |
Intel® Xeon® Gold Prozessor 5220S |
18 | 2,7 | 125 | - | - |
Intel® Xeon® Gold-Prozessor 5218N | 16 | 2,3 | 105 | - | CD8069504289900 |
Intel® Xeon® Silber-Prozessor 4214Y | 12 | 2,2 | 85 | - | CD8069504294401 |
Chipsatz | 10-Gbit-/1-Gbit- ethernet Ports |
TDP (W) | PCIe*-Uplink | Intel® vPro™ Technik Technik |
Software-Bibliothek für die Intel® QuickAssist-Technik Technik |
IoT Optionen (verfügbare ~) |
Bestellcode |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Intel® C628 Chipsatz | 4/4 | 26,3 | x16 | - | Ja | - | EY82C628 |
Intel® C627 Chipsatz | 4/4 | 28,6 | x16 | - | Ja | - | EY82C627 |
Intel® C626 Chipsatz | 4/4 | 23 | x16 | - | Ja | - | EY82C626 |
Intel® C625 Chipsatz | 4/4 | 21 | x16 | - | Ja | - | EY82C625 |
Intel® C624 Chipsatz | 4/4 | 19 | x16 | Ja | - | Y | EY82C624 |
Intel® C622 Chipsatz | 2/4 | 17 | x8 | Ja | - | Y | EY82C622 |
Intel® C621 Chipsatz | 0/4 | 15 | x1 | Ja | - | Y | EY82C621 |
Betriebssystem-Typ | Betriebssystem (für Support vorgesehen)2 | Support 3 | Bereitstellung | 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 | Yocto Project* | ||
FreeBSD 11.2 | Open-Source-Community | |||
Fedora* | Open-Source-Community | |||
CentOS* | Open-Source-Community | |||
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 | Open-Source-Community | ||
VMware ESXi* 6.0 u3, 6.5 | VMware*, Open Source | |||
Microsoft Windows* Hyper-V | Microsoft | |||
Xen* 4.10, 4.11 | Open-Source-Community |
Produkt- und Leistungsinformationen
1x Verbesserung des Inferenzdurchsatzes auf Intel® Xeon® Platin-Prozessor 8180 (Juli 2017) – Ausgangsbasis: getestet von Intel am 11. Juli 2017: Plattform: Zweiprozessorsystem mit Intel® Xeon® Platin-Prozessor 8180 (2,50 GHz, 28 Kerne), HT deaktiviert, Turbo deaktiviert, Scaling-Governor festgelegt auf „Performance“ über intel_pstate-Treiber, 384 GB DDR4-2666-ECC-RAM. CentOS Linux*, Release 7.3.1611 (Core), Linux-Kernel 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. SSD: Intel® SSD der Produktreihe DC S3710 (800 GB, 2,5", 6-Gbit/s-SATA, 25-nm-Technik, MLC). Leistung gemessen mit: Umgebungsvariablen: KMP_ AFFINITY='granularity=fine, compact', OMP_NUM_THREADS=56, CPU Freq festgelegt mit: cpupower frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g Performance Caffe: (http://github.com/intel/caffe/), Revision f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Inferenz gemessen mit „caffe time --forward_only“-Befehl, Training gemessen mit „caffe time“-Befehl. Für die „ConvNet“-Topologien wurde ein synthetischer Datensatz verwendet. Für andere Topologien wurden Daten im lokalen Datenspeicher gespeichert und vor dem Training im Systemspeicher zwischengespeichert. Topologie-Spezifikation von https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (ResNet-50) und https://github.com/soumith/convnet-benchmarks/tree/master/caffe/imagenet_winners (ConvNet-Benchmarks: Die Dateien wurden aktualisiert und verwenden das neuere prototxt-Format, sind aber funktional gesehen äquivalent). Intel® C++ Compiler, Version 17.0.2 20170213, Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) Small Libraries, Version 2018.0.20170425. Caffe ausgeführt mit „numactl -l“.
14x Verbesserung des Inferenzdurchsatzes auf Intel® Xeon® Platin-Prozessor 8280 mit Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost): getestet von Intel am 20.02.2019. Zweiprozessorsystem mit Intel® Xeon® Platin-Prozessor 8280, 28 Kerne, HT ein, Turbo ein, insgesamt 384 GB Arbeitsspeicher (12 Steckplätze, je 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 745,2 GB, NVMe1n1 INTEL SSDPE2KX040T7 SSD 3,7 TB, Deep Learning Framework: Intel® Optimierungen für Caffe*, Version: 1.1.3 (Commit-Hash: 7010334f159da247db3fe3a9d96a3116ca06b09a), ICC-Version 18.0.1, MKL DNN Version: 0.17 (Commit-Hash: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a, Modell https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS = 64, syntheticData, 4 Instanzen/Zweiprozessorsystem, Datentyp: INT8 vs. getestet von Intel am 11. Juli 2017: Zweiprozessorsystem mit Intel® Xeon® Platin-Prozessor 8180 (2,50 GHz, 28 Kerne), HT deaktiviert, Turbo deaktiviert, Scaling-Governor festgelegt auf „Performance“ über intel_pstate-Treiber, 384 GB DDR4-2666-ECC-RAM. CentOS Linux*, Release 7.3.1611 (Core), Linux-Kernel 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. SSD: Intel® SSD der Produktreihe DC S3710 (800 GB, 2,5", 6-Gbit/s-SATA, 25-nm-Technik, MLC). Leistung gemessen mit: Umgebungsvariable: KMP_AFFINITY=‘granularity=fine, compact', OMP_NUM_THREADS=56, CPUFreq festgelegt mit: cpupower frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g Performance Caffe: (https://github.com/intel/caffe/), Revision f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Interferenz gemessen mit „caffe time --forward_only“-Befehl, Training gemessen mit „caffe time“-Befehl. Für die „ConvNet“-Topologien wurde ein synthetischer Datensatz verwendet. Für andere Topologien wurden Daten im lokalen Datenspeicher gespeichert und vor dem Training im Systemspeicher zwischengespeichert. Topologie-Spezifikation von https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models/resnext_50, Intel® C++ Compiler, Version 17.0.2 20170213, Intel® MKL Small Libraries, Version 2018.0.20170425. Caffe ausgeführt mit „numactl -l“.
Dies ist die Betriebssystemliste, die intern getestet wird und NICHT den Support des Betriebssystemanbieters für diese speziellen Versionen widerspiegelt. Für die Versionsnummern und Support kontaktieren Sie bitte den oder die jeweiligen Anbieter des Betriebssystems. Einige Software-Patches werden vorgeschaltet und im Laufe der Zeit übernommen. Diese sind zur Verbesserung des Plattform-Supports erforderlich.
Der Support von Intel umfasst ausschließlich die Tools, Patches und Funktionen von Intel, die sich auf dem Betriebssystem befinden. Support für das eigentliche Betriebssystem obliegt dem Anbieter des Betriebssystems.