Why Intel?
Pervasive HPC Portfolio
Intel® solutions for HPC go beyond the processor and include memory, storage, networking, and software. Many engineers and developers are already trained on building for Intel-enabled systems, leading to fast deployments with low risk and low TCO.
Powerful Developer Tools
Intel offers exclusive toolkits like Intel® oneAPI, Intel® MKL, Intel® MPI, and Intel® compilers that are optimized for incredible performance on Intel® architecture.
Open Source Leadership
Intel engages with open source communities for software including GROMACS, LAMMPS, NAMD, WRF, Relion, and OpenFOAM. Intel is the top Linux contributor to open source frameworks, and helps make solutions more accessible to the global community.
Performance Through Partnership
As an industry leader in HPC, Intel engages with software vendors like Ansys, Altair, Quantifi, and Dassault, while providing marketing and engineering expertise and resources. These relationships help ensure that popular HPC solutions take full advantage of Intel® hardware and software capabilities so end customers enjoy exceptional power, performance, and price.
HPC Focus Segments
Software vendor HPC applications take advantage of Intel® Xeon® Scalable processors with proven leadership performance1 and the highest available memory bandwidth in any HPC CPU.2 These improvements combined with revolutionary memory and storage capabilities in Intel® Optane™ technology help support compute- and storage-intensive workloads for advanced HPC use cases across multiple segments.
HPC for Manufacturing
Intel-enabled HPC applications allow for fast rendering and simulation for computer-aided design (CAD), computational fluid dynamics (CFD), finite element analysis (FEA), and other fields. These optimizations allow product designers to iterate quickly, create better products, and accelerate prototyping and get to market fast for extreme competitive advantage.
Health and Life Sciences
With enhanced performance to accelerate genomic analysis, sequencing, and medical image segmentation, paired with key storage and memory solutions that handle data sets of increasing size, Intel-enabled HPC applications are pushing the boundaries for healthcare research and discovery.
- Accelerating inference on AMAX deep learning all-in-one systems
- Intel-enabled HPC accelerates single-cell RNA sequencing
- South Africa CHPC mobilizes Intel HPC clusters to fight COVID-19
- HPC improved efficiency for HYHY AI medical imaging
- Intel, TGen, and Dell enable next-generation genomic sequencing
Financial Services
Intel-enabled HPC applications are making an impact in the financial services sector by ramping up capabilities for risk assessment, fraud detection, and commodities trading. Financial firms are benefiting with a sharp competitive advantage to handle more data and support faster transactions.
- White paper: how to accelerate XVA performance
- White paper: Intel and Quantifi accelerate derivative valuations by 700x using AI on 3rd Gen Intel® Xeon® Scalable processors
- 3rd Gen Intel® Xeon® Scalable processor benchmark results for STAC-A2
- Intel enables Quantifi to measure risk across 25 trillion transactions
- MEMX minimizes latency and jitter for deterministic trading
- Creative solutions space builds a Monte Carlo acceleration library with Intel® oneAPI
HPC-AI Convergence
Designed for convergence and optimized with all major AI frameworks, Intel® Xeon® Scalable processors are the only mainstream HPC CPUs with AI acceleration technology built in. Intel® AVX-512 accelerates AI model training by reducing computational requirements when transitioning from FP32 to INT8 data types. Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) provides up to 11x better AI inference, generation over generation on ResNet-50.3
Middleware and Tools
Key software vendor offerings also include middleware and tools that make it easier to manage Intel-enabled HPC clusters, onboard data, accelerate results, or provide rich UI for better ease of use. Intel partnerships with middleware vendors help ensure that end users benefit from high levels of optimization on Intel® architecture.
HPC ISV Applications in the Cloud
ISV partner applications optimized on Intel® architecture deliver the same level of performance on-premises vs. in the cloud. Many software vendors host applications in the cloud, pair applications with specific cloud instances, or assist with onboarding to major cloud service providers (CSPs).
Intel HPC Platform Specification
The Intel HPC Platform Specification is a list of baseline requirements to ensure performance quality and consistency in HPC configurations, on-premises and in the cloud, as well as supported ISV software and frameworks.
Continue Your HPC ISV Journey
Explore additional resources related to HPC applications.
Products & Technology
Optimize performance and accelerate key workloads for HPC, AI, and cloud convergence.
제품 및 성능 정보
HPCG: Platinum 8358: 1노드, 인텔 소프트웨어 개발 플랫폼의 인텔® 제온® Platinum 8358(32C/2.6GHz, 250W TDP) 프로세서 2개 총 256GB(16 슬롯/16GB/3200) DDR4 메모리 포함, ucode 0x261, HT 켜짐, 터보 켜짐, CentOS Linux 8.3.2011, 4.18.0-240.1.1.el8_3.crt1.x86_64, 1x 인텔_SSDSC2KG96, 앱 버전: 2019u5 MKL, 빌드 노트: 도구: 인텔 MKL 2020u4, 인텔 C 컴파일러 2020u4, 인텔 MPI 2019u8; 스레드/코어: 1, 터보: 사용, 빌드 노브: -O3 -ip -xCORE-AVX512. EPYC 7543: 1024GB(16 슬롯/64GB/3200) 총 DDR4 메모리를 갖춘 Dell PowerEdge R7525 서버에서 1노드, 2슬롯 AMD EPYC 7543(32C/2.8GHz, 240W cTDP), ucode 0xa001119, SMT on, 부스트 켜기, 전력 결정론적 모드, NPS=4, Red Hat Enterprise Linux 8.3, 4.18, 2x Micron 5300 Pro, 앱 버전: 2019u5 MKL, 빌드 노트: 도구: 인텔 MKL 2020u4, 인텔 C 컴파일러 2020u4, 인텔 MPI 2019u8, 스레드/코어: 1, 터보: 사용, 빌드 노브: -O3 -ip -3core -avx2, 인텔에서 테스트한 결과(2021년 4월) HPL: Platinum 8358: 1노드, DDR4 메모리 총 256GB(16 슬롯/64GB/3200)가 탑재된 인텔 소프트웨어 개발 플랫폼의 인텔® 제온® Platinum 8358(16 슬롯/64GB/3200 16슬롯)프로세서 2개, ucode 0x261, HT 켜기, 터보 켜기, CentOS Linux 8.3.2011, 4.18.0-240.1.1.el8_3.crt1.x86_64, 1x 인텔_SSDSC2KG96, 앱 버전: THE Intel Distribution for LINPACK Benchmark, 빌드 노트: 도구: 인텔 MPI 2019u7, 스레드/코어: 1, 터보: 사용, 빌드: LINPACK 패키지용 인텔 배포판의 빌드 스크립트, NUMA 노드당 1 랭크, EPYC 7543: 1노드, 2소켓 AMD EPYC 7543(32C/2.8GHz, 240W cTDP) 총 DDR4 메모리가 2024GB인 Dell PowerEdge R7525 서버에서 1노드, 2소켓 AMD EPYC 7543(32C/2.8GHz, 240W cTDP), ucode 0xa001119, SMT 켜기, Boost 켜기, Power deterministic mode, NPS=4, Red Hat Enterprise Linux 8.3, 4.18, 2x Micron 5300 Pro, 앱 버전: AMD 공식 HPL 2.3 MT 버전, BLIS 2.1 포함, 빌드 노트: 도구: hpc-x 2.7.0, 스레드/코어: 1, 터보: 사용, 빌드: https://developer.amd.com/amd-aocl/blas-library/의 사전 구축 바이너리(gcc 빌드), 2021년 4월 기준 인텔에서 테스트한 결과. STREAM Triad: Platinum 8358: 1노드, 총 256GB(16슬롯/16GB/3200) DDR4 메모리가 있는 인텔 소프트웨어 개발 플랫폼의 인텔® 제온® Platinum 8358(32C/2.6GHz, 250W TDP) 프로세서 2개, ucode 0x261, HT 켜기, 터보 켜기, CentOS Linux 8.3.2011, 4.18.0-240.1.el8_crt1.x86_64, 1x Intel_SSDSC2KG96, 앱 버전: McCalpin_STREAM_OMP 버전, 빌드 노트: Tools: 인텔 C 컴파일러 2019u5, 스레드/코어: 1, 터보: 사용됨, BIOS 설정: HT=켜기 Turbo=켜기 SNC=켜기. EPYC 7543: 1024GB(16 슬롯/64GB/3200) 총 DDR4 메모리를 갖춘 Dell PowerEdge R7525 서버에서 1노드, 2슬롯 AMD EPYC 7543(32C/2.8GHz, 240W cTDP), ucode 0xa001119, SMT on, 부스트 켜기, 전력 결정론적 모드, NPS=4, Red Hat Enterprise Linux 8.3, 4.18, 2x Micron 5300 Pro, 앱 버전: McCalpin_STREAM_OMP-version, 빌드 노트: 도구: 인텔 MKL 2020u4, 인텔 C 컴파일러 2019u5, 스레드/코어: 1, 터보: 사용, 바이오스 설정: HT=켜기 Turbo=T=켜기 SNC=T=켜기, 인텔에서 테스트한 결과(2021년 4월) WRF Geomean of Conus-12km, Conus-2.5km, NWSC-3 NA-3km: Platinum 8358: 1노드 인텔® 제온® Platinum 8358(32C/2.6GHz, 250W TDP) 프로세서, 총 DDR4 메모리 256GB(16 슬롯/16GB/3200)의 인텔 소프트웨어 개발 플랫폼에서 1노드 인텔® 제온® Platinum 8358(32C/2.6GHz, 250W TDP) 프로세서 2개, ucode 0x261, HT 켜기, Turbo 켜기, CentOS Linux 8.3.2011, 4.18.0-240.1.1.el8_ 3.crt1.x86_ 64, 1x Intel_ SSDSC2KG96, 앱 버전: 4.2.2, 빌드 노트: 인텔 포트란 컴파일러 2020u4, 인텔 MPI 2020u4, 스레드/코어: 1, 터보: 사용됨, 노브 빌드:-ip -w -O3 -xCORE-AVX2 -vec-threshold0 -ftz -align array64byte -qno-opt-dynamic-align -fno-alias $(FORMAT_ FREE) $(BYTESWAPIO) -fp-model fast= 2 -fimf-use-svml=true -inline-max-size=12000 -inline-max-total-size=30000. EPYC 7543: 1024GB(16 슬롯/64GB/3200) 총 DDR4 메모리를 갖춘 Dell PowerEdge R7525 서버에서 1노드, 2슬롯 AMD EPYC 7543(32C/2.8GHz, 240W cTDP), ucode 0xa001119, SMT 켜기, 부스트 켜기, 전력 결정론적 모드, NPS=4, Red Hat Enterprise Linux 8.3, 4.18, 2x Micron 5300 Pro, 앱 버전: 4.2.2, 빌드 노트: 인텔 Fortran Compiler 2020u4, 인텔 MPI 2020u4, 스레드/코어: 1, 터보: 사용, 빌드 노브: -ip -w -O3 -march=core-avx2 -ftz -align all -fno-alias $(FORMAT_FREE) $(BYTESWAPIO) -fp-model fast=2 -inline-max-size=12000 -inline-max-total-size=30000, 인텔에서 테스트한 결과(2021년 4월) 이항 옵션: Platinum 8358: 1노드, 총 256GB(16 슬롯/16GB/3200) DDR4 메모리를 탑재한 인텔 소프트웨어 개발 플랫폼에서 인텔® 제온® Platinum 8358(32C/2.6GHz, 250W TDP) 프로세서 2개, ucode 0x261, HT 켜기, 터보 켜기, CentOS Linux 8.3.2011, 4.18.0-240.1.1.el8_3.crt1.x86_64, 1x Intel_SSDSC2KG96, 앱 버전: v1.0, 빌드 노트: 도구: 인텔 C 컴파일러 2020u4, 인텔 스레드 구성 블록, 스레드/코어: 2, 터보: 사용됨, 빌드 노브: -O3 -xCORE-AVX512 -qopt-zmm-build=high -fimf-domain-bits=31 -fimf-bits-bits=11 -no-prec-div -no-prec-sqrt. EPYC 7543: 총 DDR4 메모리 1024GB(16 슬롯/64GB/3200)를 갖춘 Dell PowerEdge R7525 서버에서 1노드, 2슬롯 AMD EPYC 7543(32C/2.8GHz, 240W cTDP), ucode 0xa001119, SMT 켜기, 부스트 켜기, 전력 결정론적 모드, NPS=4, Red Hat Enterprise Linux 8.3, 4.18, 2x Micron 5300 Pro, 앱 버전: v1.0, 빌드 노트: 도구: 인텔 C 컴파일러 2020u4, 인텔 Threading Building Blocks, 스레드/코어: 2, 터보: 사용, 빌드 노브: -O3 -march=core-avx2 -fimf-domain-exclusion=31 -fimf-accuracy-bits=11 -no-prec-div -no-prec-sqrt, 인텔에서 테스트한 결과(2021년 4월) Monte Carlo: Platinum 8358: 1노드, 인텔 소프트웨어 개발 플랫폼의 인텔® 제온® Platinum 8358(32C/2.6GHz, 250W TDP) 프로세서 2개 총 256GB(16 슬롯/16GB/3200) DDR4 메모리 포함, ucode 0x261, HT 켜짐, 터보 켜짐, CentOS Linux 8.3.2011, 4.18.0-240.1.1.el8_3.crt1.x86_64, 1x 인텔_SSDSC2KG96, 앱 버전: v1.1, 빌드 노트: 도구: 인텔 MKL 2020u4, 인텔 C 컴파일러 2020u4, 인텔 Threading Building Blocks 2020u4, 스레드/코어: 1, 터보: 사용, 빌드 노브: -O3 -xCORE-AVX512 -qopt-zmm-usage=high -fimf-precision=low -fimf-domain-exclusion=31 -no-prec-div -no-prec-sqrt. EPYC 7543: 총 DDR4 메모리 1024GB(16 슬롯/64GB/3200)를 갖춘 Dell PowerEdge R7525 서버에서 1노드, 2슬롯 AMD EPYC 7543(32C/2.8GHz, 240W cTDP), ucode 0xa001119, SMT 켜기, 부스트 켜기, 전력 결정론적 모드, NPS=4, Red Hat Enterprise Linux 8.3, 4.18, 2x Micron 5300 Pro, 앱 버전: v1.1, 빌드 노트: 도구: 인텔 MKL 2020u4, 인텔 C 컴파일러 2020u4, 인텔 Threading Building Blocks 2020u4, 스레드/코어: 2, 터보: 사용, 빌드 노브: -O3 -march=core-avx2 -fimf-precision=low -fimf-domain-exclusion=31 -no-prec-div -no-prec-sqrt, 인텔에서 테스트한 결과(2021년 4월) Ansys Fluent Geomean of aircraft_wing_14m, aircraft_wing_2m, combustor_12m, combustor_16m, combustor_71m, exhaust_system_33m, fluidized_bed_2m, ice_2m, landing_gear_15m, oil_rig_7m, pump_2m, rotor_3m, sedan_4m: Platinum 8358: 1 노드, 총 256GB(16 슬롯/16GB/3200) DDR4 메모리를 탑재한 인텔 소프트웨어 개발 플랫폼에서 인텔® 제온® Platinum 8358(32C/2.6GHz, 250W TDP) 프로세서 2개, ucode 0x261, HT 켜기, Turbo 켜기, CentOS Linux 8.3.2011, 4.18.0-240.1.1.el8_3.crt1.x86_64, 1x Intel_SSDSC2KG96, 앱 버전: 2021 R1, 빌드 노트: 코어당 스레드 한개, 멀티 스레드 활성화, 터보 부스트 활성화, 인텔 FORTRAN 컴파일러 19.5.0, 인텔 C/C++ 컴파일러 19.5.0, 인텔 Math Kernel Library 2020.0.0, 인텔 MPI Library 2019 업데이트 8. EPYC 7543: 1 노드, 총 DDR4 메모리가 1024GB(16개 슬롯/64GB/3200)인 Dell PowerEdge R7525 서버에서 2 소켓 AMD EPYC 7543(32C/2.8GHz, 240W cTDP), ucode 0xa001119, SMT 켜기, Boost 켜기, 전력 결정론적 모드, NPS=4, Red Hat Enterprise Linux 8.3, 4.18, 2x Micron 5300 Pro, 앱 버전: 2021 R1, 빌드 노트: 코어당 스레드 한개, 멀티 스레드 활성화, 터보 부스트 활성화, 인텔 FORTRAN 컴파일러 19.5.0, 인텔 C/C++ 컴파일러 19.5.0, 인텔 Math Kernel Library 2020.0.0, 인텔 MPI Library 2019 업데이트 8, 2021년 4월 인텔이 테스트한 결과. Ansys LS-DYNA Geomean of car2car-120ms, ODB_10M-30ms: Platinum 8358: 1 노드, 총 256GB(16 슬롯/16GB/3200) DDR4 인텔 메모리를 탑재한 인텔 소프트웨어 개발 플랫폼에서 인텔® 제온® Platinum 8358(32C/2.6GHz, 250W TDP) 프로세서 2개, ucode 0x261, HT 켜기, 터보 켜기, CentOS Linux 8.3.2011, 4.18.0-240.1.1.el8_3.crt1.x86_64, 1x Intel_SSDSC2KG96, 앱 버전: R11, 빌드 노트: 도구: 인텔 컴파일러 2019u5 (AVX512), 인텔 MPI 2019u9, 스레드/코어: 1, 터보: 사용. EPYC 7543: 1024GB(16 슬롯/64GB/3200) 총 DDR4 메모리를 갖춘 Dell PowerEdge R7525 서버에서 1노드, 2슬롯 AMD EPYC 7543(32C/2.8GHz, 240W cTDP), ucode 0xa001119, SMT on, 부스트 켜기, 전력 결정론적 모드, NPS=4, Red Hat Enterprise Linux 8.3, 4.18, 2x Micron 5300 Pro, 앱 버전: R11, 빌드 노트: 도구: 인텔 MKL 2020u4, 인텔 C 컴파일러 2019u5, 스레드/코어: 1, 터보: 사용, 인텔에서 테스트한 결과(2021년 4월) OpenFOAM 42M_cell_motorbike: Platinum 8358: 1노드, 인텔 소프트웨어 개발 플랫폼의 인텔® 제온® Platinum 8358(32C/2.6GHz, 250W TDP) 프로세서 2개 총 256GB(16 슬롯/16GB/3200) DDR4 메모리 포함, ucode 0x261, HT 켜짐, 터보 켜짐, CentOS Linux 8.3.2011, 4.18.0-240.1.1.el8_3.crt1.x86_64, 1x 인텔_SSDSC2KG96, 앱 버전: v8, 빌드 노트: 도구: 인텔 FORTRAN 컴파일러 2020u4, 인텔 C 컴파일러 2020u4, 인텔 MPI 2019u8, 스레드/코어: 1, 터보: 사용, 빌드 노브: -O3 -ip -xCORE-AVX512. EPYC 7543: 1024GB(16 슬롯/64GB/3200) 총 DDR4 메모리를 갖춘 Dell PowerEdge R7525 서버에서 1노드, 2슬롯 AMD EPYC 7543(32C/2.8GHz, 240W cTDP), ucode 0xa001119, SMT on, 부스트 켜기, 전력 결정론적 모드, NPS=4, Red Hat Enterprise Linux 8.3, 4.18, 2x Micron 5300 Pro, 앱 버전: v8, 빌드 노트: 도구: 인텔 FORTRAN 컴파일러 2020u4, 인텔 C 컴파일러 2020u4, 인텔 MPI 2019u8, 스레드/코어: 1, 터보: 사용, 빌드 노브: -O3 -ip -3core -avx2, 인텔에서 테스트한 결과(2021년 4월) AMMPS Geomean of Polyethylene, Stillinger-Weber, Tersoff, Water: Platinum 8358: 1 노드, 총 256GB(16 슬롯/16GB/3200) DDR4 메모리를 탑재한 인텔 소프트웨어 개발 플랫폼에서 인텔® 제온® Platinum 8358(32C/2.6GHz, 250W TDP) 프로세서 2개, ucode 0x261, HT 켜기, 터보 켜기, CentOS Linux 8.3.2011, 4.18.0-240.1.1.el8_3.crt1.x86_64, 1x Intel_SSDSC2KG96, 앱 버전: v2020-10-29, 빌드 노트: 도구: 인텔 MKL 2020u4, 인텔 C 컴파일러 2020u4, 인텔 Threading Building Blocks 2020u4, 인텔 MPI 2019u8, 스레드/코어: 2, 터보: 사용, 빌드 노브: -O3 -ip -xCORE-AVX512 -qopt-zmm-usage=high. EPYC 7543: 1024GB(16 슬롯/64GB/3200) 총 DDR4 메모리를 갖춘 Dell PowerEdge R7525 서버에서 1노드, 2슬롯 AMD EPYC 7543(32C/2.8GHz, 240W cTDP), ucode 0xa001119, SMT on, 부스트 켜기, 전력 결정론적 모드, NPS=4, Red Hat Enterprise Linux 8.3, 4.18, 2x Micron 5300 Pro, 앱 버전: v2020-10-29, 빌드 노트: 도구: 인텔 MKL 2020u4, 인텔 C 컴파일러 2020u4, 인텔 hreading Building Blocks 2020u4, 인텔 MPI 2019u8, 스레드/코어: 2, 터보: 사용, 빌드 노브: -O3 -ip -march=core-avx2, 인텔에서 테스트한 결과(2021년 4월) NAMD Geomean of Apoa1, STMV: Platinum 8358: 1 노드, 총256GB(16 슬롯/16GB/3200) DDR4 메모리를 탑재한 인텔 소프트웨어 개발 플랫폼에서 인텔® 제온® Platinum 8358(32C/2.6GHz, 250W TDP) 프로세서 2개, ucode 0x261, HT 켜기, Turbo 켜기, CentOS Linux 8.3.2011, 4.18.0-240.1.1.el8_3.crt1.x86_64, 1x Intel_SSDSC2KG96, 앱 버전: 2.15-Alpha1 (includes AVX tiles algorithm), 빌드 노트: 도구: 인텔 MKL, 인텔 C 컴파일러 2020u4, 인텔 MPI 2019u8, 인텔 Threading Building Blocks 2020u4; 스레드/코어: 2, 터보: 사용, 빌드 노브: -ip -fp-model fast=2 -no-prec-div -qoverride-limits -qopenmp-simd -O3 -xCORE-AVX512 -qopt-zmm-usage=high. EPYC 7543: 1024GB(16 슬롯/64GB/3200) 총 DDR4 메모리를 갖춘 Dell PowerEdge R7525 서버에서 1노드, 2슬롯 AMD EPYC 7543(32C/2.8GHz, 240W cTDP), ucode 0xa001119, SMT on, 부스트 켜기, 전력 결정론적 모드, NPS=4, Red Hat Enterprise Linux 8.3, 4.18, 2x Micron 5300 Pro, 앱 버전: 2.15-Alpha1 (AVX 타일 알고리즘 포함), 빌드 노트: 도구: 인텔 MKL, AOCC 2.2.0, gcc 9.3.0, 인텔 MPI 2019u8, 스레드/코어: 2, 터보: 사용, 빌드 노브: -O3 -fomit-frame-pointer -march=znver1 -ffast-math, 인텔에서 테스트한 결과(2021년 4월) RELION Plasmodium Ribosome: Platinum 8358: 1노드, 인텔 소프트웨어 개발 플랫폼의 인텔® 제온® Platinum 8358(32C/2.6GHz, 250W TDP) 프로세서 2개 총 256GB(16 슬롯/16GB/3200) DDR4 메모리 포함, ucode 0x261, HT 켜짐, 터보 켜짐, CentOS Linux 8.3.2011, 4.18.0-240.1.1.el8_3.crt1.x86_64, 1x 인텔_SSDSC2KG96, 앱 버전: 3_1_1, 빌드 노트: 도구: 인텔 C 컴파일러 2020u4, 인텔 MPI 2019u9, 스레드/코어: 2, 터보: 사용, 빌드 노브:-O3 -ip -g -debug inline-debug-info -xCOMMON-AVX512 -qopt-report=5 –restrict. EPYC 7543: 총 DDR4 메모리 1024GB(16 슬롯/64GB/3200)를 갖춘 Dell PowerEdge R7525 서버에서 1노드, 2슬롯 AMD EPYC 7543(32C/2.8GHz, 240W cTDP), ucode 0xa001119, SMT 켜기, 부스트 켜기, 전력 결정론적 모드, NPS=4, Red Hat Enterprise Linux 8.3, 4.18, 2x Micron 5300 Pro, 앱 버전: 3_1_1, 빌드 노트: 도구: 인텔 C 컴파일러 2020u4, 인텔 MPI 2019u9, 스레드/코어: 2, 터보: 사용, 빌드 노브: -O3 -ip -g -debug inline-debug-info -march=core-avx2 -qopt-report=5 -restrict, 인텔에서 테스트한 결과(2021년 4월)
메모리 바운드에 전원을 공급하기 위한 12개의 DDR4 채널이 있는 모든 HPC CPU(9200) 중 사용 가능한 최대 메모리 대역폭 2021년 7월 21일 인텔은 인텔® 제온® 프로세서용으로 최대 12개의 DDR4 메모리 채널을 제공하며, AMD EPYC용은 8개를 제공합니다.
인텔에 최적화된 Tensor Flow로 11배 더 높은 배치 AI 추론 성능 대비 재고 Cascade Lake FP32 구성 새로운 기능: 8380: 1노드, 총 512GB(16 슬롯/32GB/3200) DDR4 메모리가 탑재된 Coyote Pass의 인텔 제온 Platinum 8380 프로세서 2개, ucode X261, HT 켜짐, 터보 켜짐, Ubuntu 20.04 LTS, 5.4.0-65-generic, 1x Intel_SSDSC2KG96, 인텔 SSDPE2KX010T8, ResNet-50 v1.5, gcc-9.3.0, oneDNN 1.6.4, BS=128 FP32, INT8, TensorFlow 2.4.1 3세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서에 대한 인텔 최적화를 통해 TensorFlow-2.5(container-intel/intel-optimized-tensorflow:tf-r2.5-icx-b631821f)로 업스트림, Model zoo: https://github.com/IntelAI/models/tree/icx-launch-public/quickstart/, 최적화되지 않은 모델: TensorFlow-2.4.1, Model zoo: https://github.com/IntelAI/models -b master, 2021년 3월 12일 인텔에서 테스트. 베이스라인: 8280: 1노드, 총 384GB(12 슬롯/32GB/2933) DDR4 메모리가 탑재된 Wolf Pass의 인텔 제온 Platinum 8280 프로세서 2개, ucode 0x5003003, HT 켜짐, 터보 켜짐, Ubuntu 20.04 LTS, 5.4.0-48-generic, 1x Samsung_SSD_860, 인텔 SSDPE2KX040T8, ResNet-50 v1.5, gcc-9.3.0, oneDNN 1.6.4, BS=128 FP32, INT8, 최적화 모델: TensorFlow 2.4.1 3세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서에 대한 인텔 최적화를 통해 TensorFlow-2.5(container-intel/intel-optimized-tensorflow:tf-r2.5-icx-b631821f)로 업스트림, Model zoo: https://github.com/IntelAI/models/tree/icx-launch-public/quickstart/, 최적화되지 않은 모델: TensorFlow-2.4.1, Model zoo: https://github.com/IntelAI/models -b master, 2021년 2월 17일 인텔에서 테스트.