Cascade Lake

1x mejor capacidad de proceso de inferencias en el procesador Intel® Xeon® Platinum 8180 (julio de 2017) de referencia: Probado por Intel el 11 de julio de 2017: Plataforma: CPU Intel® Xeon® Platinum 8180 de 2 zócalos a 2,50 GHz (28 núcleos), HT desactivada, turbo desactivada, gobernador de escalamiento establecido en “rendimiento” mediante controlador intel_pstate, 384 GB de RAM DDR4-2666 con ECC. CentOS Linux* versión 7.3.1611 (Core), Linux kernel 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. SSD: Intel® SSD serie S3700 (800 GB, 2,5 pulgadas, SATA 6 Gb/s, 25 nm, MLC) Rendimiento medido con: Variables del entorno: KMP_ AFFINITY=’granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, Frecuencia de la CPU establecida con configuración de frecuencia de energía de cpu de rendimiento -d 2,5 G -u 3,8 G -g. Caffe: (http://github.com/intel/caffe/), revisión f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Inferencia medida con el comando “caffe time --forward_only”, formación medida con el comando “caffe time”. Para topologías “ConvNet” se utilizó una serie de datos artificial. Para otras topologías se almacenaron los datos en el almacenamiento local y en la memoria caché antes de la formación. Especificaciones de topología de https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (ResNet-50) y https://github.com/soumith/convnet-benchmarks/tree/master/caffe/imagenet_winners (Análisis de rendimiento ConvNet; los archivos se actualizaron para utilizar un formato prototxt de Caffe más nuevo, pero son funcionalmente equivalentes). Compilador Intel C++ versión 17.0.2 20170213, bibliotecas pequeñas de Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) versión 2018.0.20170425. Caffe ejecutado con “numactl -l“.

14x mejor capacidad de proceso de inferencias en el procesador Intel® Xeon® Platinum 8280 con Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost): Probado por Intel el 20/02/19. Procesador Intel® Xeon® Platinum 8280 de dos zócalos, 28 núcleos, HT activada, turbo activada, 384 GB de memoria total (12 ranuras/ 32 GB/ 2933 MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0271.120720180605 (ucode: 0x200004d), Ubuntu 18.04.1 LTS, kernel 4.15.0-45 genérico, SSD 1x sda INTEL SSD SSDSC2BA80 de 745,2 GB, nvme1n1 INTEL SSD SSDPE2KX040T7 de 3,7 TB, Marco de trabajo de aprendizaje profundo: Optimización Intel® para Caffe* versión: 1.1.3 (hash de asignación: 7010334f159da247db3fe3a9d96a3116ca06b09a), ICC versión 18.0.1, MKL DNN versión: v0.17 (hash de asignación: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a, modelo https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS=64, datos sintéticos, 4 instancias/2 zócalos, Tipo de datos: INT8 frente a Probado por Intel el 11 de julio de 2017: CPU Intel® Xeon® Platinum 8180 de 2 zócalos a 2,50 GHz (28 núcleos), HT desactivada, turbo desactivada, gobernador de escalamiento establecido en “rendimiento” mediante controlador intel_pstate, 384 GB de RAM DDR4-2666 con ECC. CentOS Linux* versión 7.3.1611 (Core), Linux kernel 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64. SSD: Intel® SSD serie S3700 (800 GB, 2,5 pulgadas, SATA 6 Gb/s, 25 nm, MLC) Rendimiento medido con: Variables del entorno: KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, Frecuencia de la CPU establecida con configuración de frecuencia de energía de cpu de rendimiento -d 2,5 G -u 3,8 G -g. Caffe: (https://github.com/intel/caffe/), revisión f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. Inferencia medida con el comando “caffe time --forward_only”, formación medida con el comando “caffe time”. Para topologías “ConvNet” se utilizó una serie de datos artificial. Para otras topologías se almacenaron los datos en el almacenamiento local y en la memoria caché antes de la formación. Especificaciones de topología de https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models/resnext_50, Compilador Intel C++ versión 17.0.2 20170213, bibliotecas pequeñas de Intel® MKL versión 2018.0.20170425. Caffe ejecutado con “numactl -l“.

Esta es la lista de sistemas operativos que se prueban internamente y NO refleja el servicio de asistencia del proveedor de sistema operativo de esas versiones exactas. Póngase en contacto con los proveedores de sistema operativo concretos para obtener el número de versión y la asistencia correspondientes. Varios de los parches de software se pueden ir descargando conforme vayan estando disponibles. Serán necesarios para mejorar los servicios de asistencia de la plataforma.

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