인텔® C620 시리즈 칩셋(Purley Refresh)을 탑재한 2세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서(이전 제품명 Cascade Lake)는 기본 제공 인텔® 딥 러닝 부스트가 내장되어 있으며, AI 워크로드에 대한 비전 및 고성능 추론을 제공합니다. 다양한 IoT 워크로드를 통합하고 대규모 데이터 세트를 처리하며 실시간에 가까운 트랜잭션을 지원합니다. 이제 OpenVINO™ 툴킷의 인텔® 배포판과 같은 CPU 최적화 소프트웨어 툴킷 및 프레임 워크를 통해 내장 딥 러닝 기능 향상, 빠른 배포를 실현하고 총 소유 비용(TCO)을 줄일 수 있습니다.

주요 기능

인텔® 딥 러닝 부스트

이전 세대 프로세서 대비 최대 14배1까지 AI/딥 러닝/비전 워크로드 추론 처리량 성능을 가속화합니다.

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인텔® Optane™ DC 영구 메모리

이 새롭고 혁신적인 메모리 제품으로 저렴하고 영구적인 대용량 메모리를 확보하여 워크로드와 인사이트 시간을 단축하십시오.

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통합형 인텔® QuickAssist 기술(인텔® QAT)

데이터 압축 및 암호화 가속을 통해 호스트 프로세서가 자유로워지며 서버, 스토리지, 네트워크 및 VM 마이그레이션 간 데이터 전송 및 보호기능이 향상됩니다. 칩셋에 통합되어 있습니다.

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결정론을 위한 인텔® 리소스 디렉터 기술

메모리 대역폭 할당으로 QoS(Quality of Service)를 확장하십시오.

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향상된 보안

사이드 채널 활용을 위한 하드웨어 완화는 악의적인 공격으로부터 플랫폼을 강화하고 시스템 및 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.

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지원 확대

15년의 제품 사용성과 10년의 사용 사례 안정성으로 투자를 보호합니다.

최고의 성능

프로세서

우수한 코어당 성능에 최적화된 SKU

프로세서 코어 기본 비 AVX
속도(GHz)
TDP(W) 사물 인터넷(IoT)
옵션
사용 가능
주문 코드
인텔® 제온® 플래티넘 8280 프로세서 28 2.7 205 - CD8069504228001
인텔® 제온® 플래티넘 8270 프로세서 26 2.7 205 - CD8069504195201
인텔® 제온® 플래티넘 8268 프로세서 24 2.9 205 - CD8069504195101
인텔® 제온® 플래티넘 8256 프로세서 4 3.8 105 - CD8069504194701
인텔® 제온® 골드 6254 프로세서
18 3.1 200 - CD8069504194501
인텔® 제온® 골드 6246 프로세서 12 3.3 165 - -
인텔® 제온® 골드 6244 프로세서 8 3.6 150 - CD8069504194202
인텔® 제온® 골드 6242 프로세서
16 2.8 150 - CD8069504194101
인텔® 제온® 골드 6234 프로세서 8 3.4 130 - -
인텔® 제온® 골드 6226 프로세서 12 2.7 125 -
인텔® 제온® 골드 5222 프로세서 4 3.8 105 - CD8069504193501
인텔® 제온® 골드 5217 프로세서 8 3 115 - CD8069504214302
인텔® 제온® 골드 5215 프로세서 10 2.5 85 CD8069504214002
인텔® 제온® 실버 4215 프로세서
8 2.5 85 CD8069504212701

균형 잡힌 에너지 효율

프로세서

와트당 에너지 효율 성능의 균형을 위해 최적화된 SKU

프로세서 코어 기본 비 AVX
속도(GHz)
TDP(W) 사물 인터넷(IoT)
옵션
사용 가능
주문 코드
인텔® 제온® 플래티넘 8276 프로세서 28 2.2 165 - CD8069504195501
인텔® 제온® 플래티넘 8260 프로세서 24 2.4 165 - CD8069504201101
인텔® 제온® 플래티넘 8253 프로세서 16 2.2 125 - CD8069504194601
인텔® 제온® 골드 6252 프로세서 24 2.1 150 - CD8069504194401
인텔® 제온® 골드 6248 프로세서
20 2.5 150 - CD8069504194301
인텔® 제온® 골드 6240 프로세서 18 2.6 150 - CD8069504194001
인텔® 제온® 골드 6238 프로세서
22 2.1 140 - -
인텔® 제온® 골드 6230 프로세서
20 2.1 125 CD8069504193701
인텔® 제온® 골드 5220 프로세서 18 2.2 125 - CD8069504214601
인텔® 제온® 골드 5218 프로세서 16 2.3 125 - CD8069504193301
인텔® 제온® 실버 4216 프로세서 16 2.1 100 CD8069504213901
인텔® 제온® 실버 4214 프로세서 12 2.2 85 CD8069504212601
인텔® 제온® 실버 4210 프로세서
10 2.2 85 CD8069503956302
인텔® 제온® 실버 4208 프로세서 8 2.1 85 - CD8069503956401
인텔® 제온® 브론즈 3204 프로세서 6 1.9 85 - CD8069503956700

확장된 신뢰성 및 메모리

프로세서

향상된 안정성 및 메모리에 최적화된 SKU

프로세서 코어 기본 비 AVX
속도(GHz)
TDP(W) 사물 인터넷(IoT)
옵션
사용 가능
주문 코드
인텔® 제온® 플래티넘 8280L 프로세서 28 2.7 205 - CD8069504228201
인텔® 제온® 플래티넘 8280M 프로세서 28 2.7 205
- CD8069504228101
인텔® 제온® 플래티넘 8276L 프로세서 28 2.2 165 - CD8069504195301
인텔® 제온® 플래티넘 8276M 프로세서 28 2.2 165 - CD8069504195401
인텔® 제온® 플래티넘 8260L 프로세서 24 2.4 165 - CD8069504201001
인텔® 제온® 플래티넘 8260M 프로세서 24 2.4 165 - CD8069504201201
인텔® 제온® 골드 6240L 프로세서 18 2.6 150 - -
인텔® 제온® 골드 6240M 프로세서 18 2.6 150 - -
인텔® 제온® 골드 6238L 프로세서 22 2.1 140 - -
인텔® 제온® 골드 6238M 프로세서 22 2.1 140 - -
인텔® 제온® 골드 6238T 프로세서
22 1.9 125 CD8069504200401
인텔® 제온® 골드 6230T 프로세서
20 2.1 125 - -
인텔® 제온® 골드 5220T 프로세서
18 1.9 105 - -
인텔® 제온® 골드 5218T 프로세서
16 2.1 105 CD8069503955702
인텔® 제온® 골드 5215L 프로세서 10 2.5 85 - CD8069504214202
인텔® 제온® 골드 5215M 프로세서 10 2.5 85 - CD8069504214102
인텔® 제온® 실버 4209T 프로세서
8 2.2 70 CD8069503956900

전문화

프로세서

특정 워크로드 및 인텔® 스피드 실렉트를 지원하는 SKU

프로세서 코어 기본 비 AVX
속도(GHz)
TDP(W) 사물 인터넷(IoT)
옵션
사용 가능
주문 코드
인텔® 제온® 플래티넘 8260Y 프로세서 24 2.4 165 - CD8069504200902
인텔® 제온® 골드 6262V 프로세서
24 1.9 135 - -
인텔® 제온® 골드 6252N 프로세서
24 2.3 150 - -
인텔® 제온® 골드 6240Y 프로세서 16 2.6 150 - CD8069504200501
인텔® 제온® 골드 6230N 프로세서
20 2.3 125 - -
인텔® 제온® 골드 6222V 프로세서
20 1.8 115 - -
인텔® 제온® 골드 5220S 프로세서
18 2.7 125 - -
인텔® 제온® 골드 5218N 프로세서 16 2.3 105 - CD8069504289900
인텔® 제온® 실버 4214Y 프로세서 12 2.2 85 - CD8069504294401

칩셋

칩셋 10Gb/1Gb
이더넷
포트
TDP(W) PCIe* 업링크 인텔® QuickAssist
기술
사물 인터넷(IoT)
옵션
사용 가능
주문 코드
인텔® C629 칩셋 4/4 28.6 X16 - EY82C629
인텔® C628 칩셋 4/4 26.3 x16 - EY82C628
인텔® C627 칩셋 4/4 28.6 x16 - EY82C627
인텔® C626 칩셋 4/4 23 x16 - EY82C626
인텔® C625 칩셋 4/4 21 x16 - EY82C625
인텔® C624 칩셋 4/4 19 x16 - EY82C624
인텔® C622 칩셋 2/4 17 x8 - EY82C622
인텔® C621 칩셋 0/4 15 x1 - EY82C621

지원 소프트웨어

OS 유형 운영 체제2(지원 대상) 지원3 배포 BIOS
Linux Red Hat* Enterprise Linux 7.5 Red Hat

American Megatrends Inc

Insyde Software

Phoenix 기술

BYOSOFT

SUSE* Linux Enterprise Server 12 SP4, 15 SUSE, 오픈 소스 SUSE
Ubuntu* 18.04 LTS Canonical, 오픈 소스 Canonical
Yocto* Linux v4.19.8  인텔, 오픈 소스 Yocto Project*
FreeBSD 11.2 오픈 소스 커뮤니티  
Fedora* 오픈 소스 커뮤니티
CentOS* 오픈 소스 커뮤니티
Windows*

Microsoft Windows* Server 2016

Microsoft Windows* Server 2019 LTS

Microsoft Windows* Server RS3, RS4, RS5 (Core/Nano)

인텔, Microsoft Microsoft
VMM Linux KVM 오픈 소스 커뮤니티  
VMware ESXi* 6.0 u3, 6.5 VMware*, 오픈 소스
Microsoft Windows* Hyper-V Microsoft
Xen* 4.10, 4.11 오픈 소스 커뮤니티

소프트웨어 툴

인텔® 시스템 스튜디오

이 올인원 개발 도구 모음(Windows*, Linux, Android*, VxWorks*, QNX Neutrino RTOS *)으로 시스템 및 IoT 장치 응용 프로그램의 성능, 전력 효율성 및 안정성을 높입니다.

커뮤니티 포럼

무료 다운로드

OpenVINO™ 툴킷의 인텔® 배포판

스마트 카메라 및 비디오 감시에서 로봇 공학, 운송 등에 이르기까지 인텔® 플랫폼에서 비전을 실현하십시오 (Windows*, Linux, CentOS*).

커뮤니티 포럼

무료 다운로드

인텔® 데이터 분석 가속 라이브러리

사용하기 쉬운 이 라이브러리를 사용하여 빅 데이터 분석 및 머신 러닝 성능을 향상시키십시오. (Windows*, Linux, macOS*).

커뮤니티 포럼

무료 다운로드

Python*용 인텔® 배포판

본 성능 지향적 배포(Windows*, Linux, macOS*)를 통해 Python* 응용 프로그램을 과급하고 핵심 컴퓨팅 패키지의 속도를 높이십시오.

커뮤니티 포럼

무료 다운로드

임베디드 및 IoT 최적 응용 프로그램

스마트 시티

인구 밀도와 거리에 관계없이 인텔 ® 딥 러닝 부스트로 구동되는 AI 응용 프로그램은 복잡한 도시 환경에서도 보다 빠르고 정확한 보안 및 감시를 지원합니다.

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소매

고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 운영 정보를 제공 및 능률화하고, 쇼핑을 개인화하며 상점 트래픽 패턴과 같은 데이터를 캡처하는 솔루션

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헬스케어

물체 감지 및 세분화는 관련 패턴 및 기타 영상 데이터를 보다 빠르고 정확하게 식별 및 비교하며 진단 속도를 높이고 개선하여 더 많은 환자에게 더 나은 결과를 제공하고 병원 비용을 절감합니다.

자세한 내용 보기

산업 및 제조

인텔® 딥 러닝 부스트는 AI 선진화, 성능 향상, 결함검출 및 품질검사에 대한 기계 비전 활용, 워크로드 통합 등으로 산업 IoT 및 제조를 가속화하는 성능 및 기능을 제공합니다.

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디자인 리소스

Design-In Tools Store

인텔의 최신 플랫폼을 지원하는 도구를 통해 디자인 프로세스를 가속화하십시오. 모든 도구는 구입하실 수 있으며, 인텔에서는 대여 프로그램의 기준을 충족하는 개발자를 대상으로 일부 임베디드 개발 툴을 무상 대여하고 있습니다.

도구 살펴보기

무료 디자인 리뷰 서비스

인텔 무료 스키메틱 및 레이아웃 검토를 통해 디자인 사이클 시간을 단축하십시오.

디자인 제출

무료 레이아웃 리뷰 서비스

인텔의 종합 테스팅 서비스를 통해 시스템 성능 및 제품 디자인을 최적화하십시오.

서비스 요청

제품 및 성능 정보

1

2017년 7월 인텔® 제온® 8180 프로세서 기준선에서 1배의 추론 처리량 개선: 2017년 7월 11일 인텔에 의해 실시된 테스트: 플랫폼: 2소켓 인텔® 제온® 플래티넘 8180 CPU @ 2.50GHz(28코어), HT 해제, 터보 해제, intel_pstate 드라이버로 scaling governor를 “performance”로 설정, 384GB DDR4-2666 ECC RAM. CentOS 리눅스* 릴리스 7.3.1611(코어), 리눅스 커널 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. SSD: 인텔® SSD DC S3700 시리즈(800GB, 2.5인치 SATA 6Gb/s, 25nm, MLC). 성능 측정 조건: 환경 변수: KMP_ AFFINITY='granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, CPU 주파수를 cpupower frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g performance로 설정 Caffe: (http://github.com/intel/caffe/), 개정 f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. 간섭은 “caffe time --forward_only” 명령으로, 트레이닝은 “caffe time” 명령으로 측정했습니다. “ConvNet” 토폴로지에는 합성 데이터 집합을 사용했습니다. 기타 토폴로지의 경우 데이터가 로컬 스토리지에 저장되어 트레이닝 전에 메모리에 캐싱되었습니다. 토폴로지 사양: https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (ResNet-50) 및 https://github.com/soumith/convnet-benchmarks/tree/master/caffe/imagenet_winners (ConvNet 벤치마크; 최신 Caffe prototxt 형식을 사용하기 위해 파일이 업데이트되었으나 기능적으로 동일함). 인텔® C++ 컴파일러 버전 17.0.2 20170213, 인텔® Math Kernel Library(인텔® MKL) 소형 라이브러리 버전 2018.0.20170425. Caffe는 “numactl -l“로 실행됩니다.

인텔® 딥 러닝 부스트(인텔® DL 부스트)를 통해 인텔® 제온® 플래티넘 8280 프로세서에서 14배의 추론 처리량 개선:
2019년 2월 20일 인텔에 의해 실시된 테스트. 2소켓 인텔® 제온® 플래티넘 8280 프로세서, 28코어 HT 사용, Turbo 사용, 총 메모리 384GB(12슬롯/ 32GB/ 2933MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0271.120720180605(ucode: 0x200004d), Ubuntu 18.04.1 LTS, 커널 4.15.0-45-generic, SSD 1개 sda INTEL SSDSC2BA80 SSD 745.2GB, nvme1n1 INTEL SSDPE2KX040T7 SSD 3.7TB, 딥 러닝 프레임워크: Caffe용 인텔® 최적화* 버전: 1.1.3(커밋 해시: 7010334f159da247db3fe3a9d96a3116ca06b09a), ICC 버전 18.0.1, MKL DNN 버전: v0.17(커밋 해시: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a, 모델 https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS=64, syntheticData, 4인스턴스/2소켓, 데이터 형식: INT8 vs. 2017년 7월 11일 인텔에 의해 실시된 테스트: 2S 인텔® 제온® 플래티넘 8180 CPU @ 2.50GHz(28 코어), HT 해제, 터보 해제, intel_pstate 드라이버로 scaling governor를 “performance”로 설정, 384GB DDR4-2666 ECC RAM. CentOS 리눅스* 릴리스 7.3.1611(코어), 리눅스 커널 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. SSD: 인텔® SSD DC S3700 시리즈(800GB, 2.5인치 SATA 6Gb/s, 25nm, MLC). 성능 측정 조건: 환경 변수: KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, cpupower로 CPU 주파수를 frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g performance로 설정. Caffe: (https://github.com/intel/caffe/), 개정 f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. 간섭은 “caffe time --forward_only” 명령으로, 트레이닝은 “caffe time” 명령으로 측정했습니다. “ConvNet” 토폴로지에는 합성 데이터 집합을 사용했습니다. 기타 토폴로지의 경우 데이터가 로컬 스토리지에 저장되어 트레이닝 전에 메모리에 캐싱되었습니다. 토폴로지 사양: https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models/resnext_50, 인텔® C++ 컴파일러 버전 17.0.2 20170213, 인텔® MKL 소형 라이브러리 버전 2018.0.20170425. Caffe는 “numactl -l“로 실행됩니다.

2

이는 내부에서 테스트된 OS 목록이며 실제 릴리스 버전에 대한 OS 공급업체의 지원 사항을 반영하지 않습니다. 릴리스 버전 번호 및 지원 내용은 해당 OS 공급업체에 문의하십시오. 시간이 흐름에 따라 여러 소프트웨어 패치가 업스트림되어 사용됩니다. 플랫폼 지원을 강화하기 위해 필요한 부분입니다.

3

인텔에서는 해당 OS에서 당사 툴, 패치, 유틸리티에 대한 지원만을 제공합니다. 실제 OS 지원은 OS 공급업체에서 제공해야 합니다.