Vielfältige Architekturen für unübertroffene Innovation

Beispiellose Auswahl an Architekturen für alle Computing-Anforderungen.

Führend im gesamten Computing-Spektrum

Die Bandbreite der heutigen Computeranwendungen ist unglaublich vielfältig – und sie wächst immer mehr, insbesondere aufgrund der Zunahme der Datenmengen, Edge Computing und künstlicher Intelligenz. Unterschiedliche Workloads erfordern jedoch unterschiedliche Rechenarten.

Intel ist einzigartig positioniert, eine vielfältige Mischung skalarer, Vektor-, Matrix- und räumlicher Architekturen anzubieten, die auf CPU-, GPU-, Accelerator- und FPGA-Sockeln bereitgestellt werden. So können unsere Kunden die am besten geeignete Art von Computing nutzen, wo sie gebraucht wird. In Kombination mit skalierbarem Interconnect und einer einzigen Software-Abstraktion belegen die verschiedenen Architekturen von Intel führende Plätze im gesamten Computing-Spektrum und unterstützen damit die datenzentrierte Welt.

Erfahren Sie mehr über Intels neue SoC-Architektur Tiger Lake, die im Rahmen des Architecture Day 2020 vorgestellt wurde.

Skalar: Vielseitiges Universal-Computing

Vom Systemstart über Produktivitätsanwendungen bis hin zu komplexeren Workloads wie Kryptographie und KI können die meisten Computing-Anforderungen durch skalare, zentrale Verarbeitungseinheiten oder CPUs abgedeckt werden. CPUs arbeiten in einer Vielzahl von Topografien mit konsistenter, vorhersehbarer Performance.

Intel bietet zwei erstklassige Mikroarchitekturen für CPUs mit den Intel Atom® Prozessoren und den Intel® Core™ Prozessoren, die auch die Basis unserer Intel® Xeon® Prozessorreihe sind. Unsere skalierbare Reihe von CPUs bietet Kunden die Möglichkeit, Leistung, Energieeffizienz und Kosten in Einklang zu bringen.

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Vektor: hochparallele Verarbeitung

Grafikprozessoren (GPUs) führen eine vektorbasierte parallele Verarbeitung zur Beschleunigung von Arbeitslasten wie beim Grafik-Rendering für Spiele durch. Da sie sich hervorragend für die Parallelverarbeitung eignen, sind GPUs auch eine gute Option für das Training von Deep Learning.

Die integrierten GPUs von Intel® bringen hervorragende Grafik auf PCs. Kürzlich haben wir die Erweiterung unseres Portfolios bekannt gegeben, das ab 2020 externe GPUs für Client- und Rechenzentrumsanwendungen umfasst, die erweiterte Funktionen in schnell wachsenden Bereichen wie Rich Media, Grafik und Analyse bieten. Durch die Skalierung unserer GPU-IP vom Client zum Rechenzentrum können wir die parallele Verarbeitungsleistung von Gigaflops auf Teraflops und sogar bis hin zu Petaflops und Exaflops steigern.

Matrix: Beschleuniger und neue CPU-Anweisungen

Vom Rechenzentrum bis hin zu Edge-Geräten durchdringt KI weiterhin alle Aspekte des Computing-Spektrums. Zu diesem Zweck haben wir speziell entwickelte Beschleuniger entwickelt und unsere CPUs um Verbesserungen der Mikroarchitektur mit neuen Anweisungen zur Beschleunigung von KI-Workloads erweitert.

Anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs, Application-Specific Integrated Circuits) sind von Anfang an für eine bestimmte Nutzung vorgesehen. Daher liefert dieser Typ von Chip in den meisten Fällen die beste Leistung seiner Klasse für die Aufgabe, für die er entwickelt wurde.

Intel erweitert seine Plattformen mit speziell entwickelten ASICs, die enorme Leistungssteigerungen ermöglichen. Dazu zählen Habana AI Prozessoren und Intel® Movidius™ Vision Processing Units (VPUs) für Training und Inferenz, welche die speziellen Bedürfnisse des gesamten Deep-Learning-Workflows erfüllen. Zusätzlich erweitert die bei der 3. Generation der skalierbaren Intel® Xeon® Prozessorreihe und bei Intel® Core™ Prozessoren der 10. Generation verfügbare Funktion Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) die Architektur, um die Vector Neural Network Instructions (VNNI) zu beschleunigen. Dadurch wird die Matrix-Computing-Leistung für KI-Anwendungen erhöht.

Verbesserungen an skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren

Die 3. Generation der skalierbaren Intel® Xeon® Prozessorreihe bietet mit Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) und jetzt auch mit integrierter bfloat16-Unterstützung für bestimmte Aufgaben optimierte Leistung.

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Intel® Movidius™ VPUs

Intel® Movidius™ VPUs ermöglichen anspruchsvolle Anwendungen für maschinelles Sehen und KI-Aufgaben am Netzwerkrand mit Effizienz. Durch die Kopplung eines hochparallelen programmierbaren Rechenbetriebs mit Workload-spezifischer Hardwarebeschleunigung in einer einzigartigen Architektur, die die Datenbewegung minimiert, erzielen Movidius-VPUs ein Gleichgewicht zwischen Energieeffizienz und Rechenleistung.

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Räumlich: umprogrammierbare FPGAs

Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) sind integrierte Schaltkreise, die physisch beeinflussen können, wie ihre Logik-Gates sich öffnen und schließen. Der Schaltkreis in einem FPGA-Chip ist nicht hart geätzt – er kann nach Bedarf neu programmiert werden.

Intel® FPGAs bieten vollständig anpassbare Hardwarebeschleunigung und gleichzeitig die Flexibilität, auf sich schnell ändernde Computing-Anforderungen zu reagieren. Wie leere, veränderbare Leinwände können ihr Zweck und ihre Leistung immer wieder angepasst werden.

Intel® Agilex™ FPGAs und SoCs

Die Intel® Agilex™ FPGA-Familie nutzt heterogene 3D-System-in-Package-Technik (SiP-Technik) zur Integration der ersten FPGA-Struktur von Intel, die auf 10-nm-Prozesstechnik basiert.

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Intel® Stratix® 10 NX FPGA

Der Intel® Stratix® 10 NX FPGA ist ein KI-optimierter FPGA für die Beschleunigung von künstlicher Intelligenz (KI) mit hoher Bandbreite und geringer Latenz. Die Intel® Stratix® 10 NX FPGA bietet beschleunigte KI-Rechenlösungen über KI-optimierte Compute-Blocks mit bis zu 15-mal mehr höherem INT8-Durchsatz1 als der Standard-DSP-Block Intel® Stratix® 10 FPGA.

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Architekturen der nächsten Generation

Bei Intel planen wir für die Architekturen der Zukunft und treiben die Erforschung und Entwicklung des Computings der nächsten Generation voran. Dazu gehören die Bereiche Quantenarchitekturen und neuromorphe Architekturen.

Quanten-Computing

Unsere Forscher untersuchen, wie Quanten-Computing zur Lösung von Problemen eingesetzt werden kann, die über die Fähigkeiten der heutigen Computer hinausgehen, zum Beispiel in der Arzneimittelforschung, Finanzmodellierung und Weltraumforschung. Ebenso entwickeln wir eine Technik weiter, die als Spin-Qubits in Silizium bezeichnet wird. Da Spin-Qubits einem einzelnen Elektronentransistor ähneln, können wir unsere letzten 50 Jahre an Fertigungserfahrung auf unsere Quanten-Computing-Forschung anwenden.

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Neuromorphes Computing

Neuromorphe Systeme sind von der Art und Weise inspiriert, wie unser Gehirn arbeitet. Sie lösen Probleme durch zeitnahe Interaktion mit Echtzeitdaten, sodass komplexe Sprach- und Videoanalysen, Robotik und autonome Systeme auf externe Ereignisse reagieren können, insbesondere wenn eine unerwartete Anpassung erforderlich ist.

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Einheitliches Programmieren mit oneAPI

Unsere oneAPI-Initiative wird die Programmierung für eine Welt mit vielfältigen Architekturen definieren. Sie bietet Entwicklern eine einheitliche und offene Programmiererfahrung auf der Architektur ihrer Wahl, wodurch die Komplexität getrennter Code-Pools, Programmiersprachen, Tools und Workflows entfällt.

Mehr über Software

Sechs Säulen der technischen Innovation für die nächste Ära des Computing

Intels Innovationen lassen sich in sechs Säulen technischer Entwicklung einteilen, über die wir das Potenzial von Daten für die Branche und unsere Kunden voll ausschöpfen möchten.

Rechtliche Hinweise2 3 4

Produkt- und Leistungsinformationen

1

Auf Basis interner Schätzwerte von Intel.
Tests messen die Leistung von Komponenten bei einem bestimmten Test und mit bestimmten Systemen. Unterschiede in der Hardware, der Software oder der Konfiguration des Systems beeinflussen die tatsächliche Leistung. Wer vor dem Kauf die Leistungsfähigkeit bewerten möchte, sollte hierzu andere Informationsquellen heranziehen. Ausführlichere Angaben über die Leistung und Benchmarkergebnisse finden Sie unter www.intel.de/benchmarks.
Intel® Technik kann geeignete Hardware, Software oder die Aktivierung von Diensten erfordern.
Kein Produkt und keine Komponente bieten absolute Sicherheit.
Die Ergebnisse beruhen auf Schätzungen oder Simulationen. Ihre Kosten und Ergebnisse können variieren.
© Intel Corporation. Intel, das Intel Logo und andere Kennzeichen von Intel sind Marken der Intel Corporation oder ihrer Tochtergesellschaften. Andere Marken oder Produktnamen sind Eigentum der jeweiligen Inhaber.

2Die Funktionsmerkmale und Vorteile von Intel® Techniken hängen von der Systemkonfiguration ab und können geeignete Hardware, Software oder die Aktivierung von Diensten erfordern. Die Leistungsmerkmale variieren je nach Systemkonfiguration. Kein Produkt und keine Komponente bieten absolute Sicherheit. Wenden Sie sich an den Systemhersteller oder Einzelhändler, um weitere Einzelheiten zu erfahren, oder besuchen Sie intel.de.
3Alle hierin gemachten Angaben können jederzeit ohne vorherige Ankündigung geändert werden.
4In Leistungstests verwendete Software und Workloads können speziell für die Leistungseigenschaften von Intel Mikroprozessoren optimiert worden sein. Leistungstests wie SYSmark* und MobileMark* werden mit spezifischen Computersystemen, Komponenten, Softwareprogrammen, Operationen und Funktionen durchgeführt. Jede Veränderung bei einem dieser Faktoren kann abweichende Ergebnisse zur Folge haben. Für eine umfassende Bewertung Ihrer vorgesehenen Anschaffung, auch im Hinblick auf die Leistung des betreffenden Produkts in Verbindung mit anderen Produkten, sollten Sie zusätzliche Informationen und Leistungstests heranziehen. Ausführlichere Informationen finden Sie unter www.intel.de/benchmarks.