Cascade Lake

1X de melhoria de processamento de inferência na linha de base do processador Intel® Xeon® Platinum 8180 (julho de 2017): teste realizado pela Intel a partir de 11 de julho de 2017: plataforma: CPU Intel® Xeon Platinum® 8180 de 2 soquetes e 2,50 GHz (28 núcleos), HT desativada, turbo desativado, regulador de escalonamento definido como "desempenho" através do driver intel_pstate, RAM DDR4-2666 ECC de 384 GB. CentOS Linux* versão 7.3.1611 (Core), Linux kernel 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. Unidade de estado sólido: SSD Intel® série DC S3700 (800GB, 2,5 polegadas, SATA 6 Gb/s, 25 nm, MLC). Desempenho medido com: variáveis do ambiente: KMP_ AFFINITY=’granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, CPU Freq set with cpupower frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g performance. Caffe: (http://github.com/intel/caffe/), revisão f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Inferência medida com o comando "caffe time --forward_only", treinamento medido com o comando "caffe time". Para topologias "ConvNet", foi usado um conjunto de dados artificial. Para outras topologias, os dados foram armazenados no armazenamento local e salvos em cache antes do treinamento. Especificações de topologia de https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (ResNet-50) e https://github.com/soumith/convnet-benchmarks/tree/master/caffe/imagenet_winners (benchmarks ConvNet; os arquivos foram atualizados para usar o formato prototxt do Caffe mais recente, mas eles são funcionalmente equivalentes). Compilador Intel® C++ ver. 17.0.2 20170213, pequenas Bibliotecas kernel de math da Intel® versão 2018.0.20170425. Caffe funciona com "numactl -l".

14x de melhoria de processamento de inferência em processadores Intel® Xeon® Platinum 8280 com o Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost): testados pela Intel a partir de 20/02/2019. Processador Intel® Xeon® Platinum 8280 de 2 soquetes, 28 núcleos HT ativada Turbo ativado Memória total de 384 GB (12 slots/32 GB/2933 MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0271.120720180605 (ucode: 0x200004d), Ubuntu 18.04.1 LTS, fernel 4.15.0-45-generic, 1x SSD sda INTEL SSDSC2BA80 SSD 745.2GB, nvme1n1 INTEL SSD SSDPE2KX040T7 de 3,7 TB, Deep Learning Framework: Otimização Intel® para Caffe* versão: 1.1.3 (compromete o hash: 7010334f159da247db3fe3a9d96a3116ca06b09a), ICC versão 18.0.1, MKL DNN versão: v0.17 (compromete o hash: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a, modelo https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS=64, syntheticData, 4 instance/2 socket, Datatype: INT8 vs. Testado pela Intel a partir de 11 de julho de 2017: CPU Intel® Xeon® Platinum 8180 de 2 soquetes e 2,50 GHz (28 núcleos), HT desativada, turbo desativado, regulador de escalonamento definido como "desempenho" através do driver intel_pstate, RAM DDR4-2666 ECC de 384 GB. CentOS Linux* versão 7.3.1611 (Core), Linux kernel 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. Unidade de estado sólido: SSD Intel® série DC S3700 (800GB, 2,5 polegadas, SATA 6 Gb/s, 25 nm, MLC). Desempenho medido com: variáveis do ambiente: KMP_AFFINITY=’granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, CPU Freq set with cpupower frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g performance. Caffe: (https://github.com/intel/caffe/), revisão f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Inferência medida com o comando "caffe time --forward_only", treinamento medido com o comando "caffe time". Para topologias "ConvNet", foi usado um conjunto de dados artificial. Para outras topologias, os dados foram armazenados no armazenamento local e salvos em cache antes do treinamento. Especificações de topologia de https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models/resnext_50, Compilador Intel® C+++ ver. 17.0.2 20170213, pequenas bibliotecas Intel® MKL versão 2018.0.20170425. Caffe funciona com "numactl -l".

Esta é a lista de sistemas operacionais que são testados internamente. Ela NÃO representa o suporte do fornecedor do sistema operacional para essas versões. Entre em contato com o fornecedor do sistema operacional para obter os números das versões e suporte. Vários patches de software serão enviados upstream e selecionados ao longo do tempo. Eles serão necessários para melhorar o suporte para a plataforma.

A Intel só oferece suporte a suas ferramentas, patches e utilitários no sistema operacional. O suporte para o sistema operacional deve ser obtido do fornecedor do sistema operacional.