การเรียนรู้เชิงลึกและกลยุทธ์ด้าน AI ที่ประสบความสำเร็จคือหัวใจใหม่ของการดำเนินธุรกิจสมัยใหม่ อ่านคู่มือของเราเพื่อดูว่าสามารถก้าวผ่านความท้าทายและค้นหาโอกาสในการพัฒนาความสามารถ AI ของตนเอง รวมถึงเรื่องที่ว่าเทคโนโลยี AI ของ Intel จะช่วยเหลือได้อย่างไร
การวัดประสิทธิภาพเพื่อตรวจสอบ CPU สำหรับการอนุมานจากการเรียนรู้เชิงลึก
เรียนรู้เกี่ยวกับ Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost)
เรียนรู้เกี่ยวกับโซลูชัน Intel® Select สำหรับ BigDL
ประกาศและข้อสงวนสิทธิ์:
ซอฟท์แวร์และปริมาณงานที่ใช้ในการทดสอบประสิทธิภาพจะได้รับการปรับให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดเฉพาะสำหรับไมโครโปรเซสเซอร์ของ Intel® เท่านั้น การทดสอบประสิทธิภาพ เช่น SYSmark* และ MobileMark* ประเมินโดยใช้ระบบคอมพิวเตอร์ ส่วนประกอบ ซอฟต์แวร์ การทำงาน และฟังก์ชันที่กำหนด การเปลี่ยนแปลงปัจจัยอันใดอันหนึ่ง อาจส่งผลให้เกิดผลลัพธ์แตกต่างกัน ควรศึกษาข้อมูลอื่นๆ ร่วมกับผลการทดสอบประสิทธิภาพ เพื่อช่วยให้คุณประเมินผลประกอบการตัดสินใจซื้อได้อย่างรอบคอบ รวมถึงประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ดังกล่าวเมื่อเปรียบเทียบกับผลิตภัณฑ์อื่น สำหรับข้อมูลทั้งหมด โปรดไปที่ http://www.thailand.intel.com/benchmarks
ผลลัพธ์ประสิทธิภาพตามการทดสอบในวันที่ที่กำหนดไว้ในการกำหนดค่าและอาจจะไม่เป็นการแสดงถึงอัพเดทความปลอดภัยที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ ดูการเปิดเผยเรื่องการกำหนดค่าสำหรับรายละเอียด ไม่มีผลิตภัณฑ์หรือส่วนประกอบใดที่จะปลอดภัยอย่างสมบูรณ์แบบ
คอมไพเลอร์ของ Intel อาจจะหรืออาจจะไม่ได้รับการปรับแต่งประสิทธิภาพในระดับเดียวกันสำหรับไมโครโปรเซสเซอร์ที่ไม่ใช่ของ Intel สำหรับการปรับแต่งบางอย่างที่ไม่ใช่การปรับแต่งจำเพาะที่มีในไมโครโปรเซสเซอร์ของ Intel® การปรับแต่งประสิทธิภาพเหล่านี้รวมถึงชุดคำสั่ง SSE2, SSE3, และ SSSE3 และการปรับแต่งประสิทธิภาพอื่นๆ Intel ไม่รับประกันความพร้อมใช้งาน ฟังก์ชันการทำงาน หรือความมีประสิทธิภาพของการปรับแต่งใดๆ ของไมโครโปรเซสเซอร์ที่ไม่ได้ผลิตโดย Intel การปรับแต่งประสิทธิภาพที่ขึ้นอยู่กับไมโครโปรเซสเซอร์ในผลิตภัณฑ์นี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้กับไมโครโปรเซสเซอร์ของ Intel® การปรับแต่งประสิทธิภาพบางอย่างที่ไม่จำเพาะกับสถาปัตยกรรมไมโครของ Intel® นั้นสงวนไว้สำหรับไมโครโปรเซสเซอร์ของ Intel โปรดอ้างถึงคู่มือสำหรับผู้ใช้และเพื่อการอ้างอิงที่เหมาะสม สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เกี่ยวกับชุดคำสั่งจำเพาะที่ครอบคลุมภายใต้คำประกาศนี้ คำประกาศฉบับแก้ไขที่ #20110804
สถานการณ์ลดต้นทุนที่กล่าวถึงนั้นมีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นตัวอย่างว่าผลิตภัณฑ์ๆ หนึ่งของ Intel® อาจส่งผลต่อต้นทุนในอนาคตและช่วยประหยัดค่าใช้จ่าย ในสถานการณ์และการกำหนดค่าต่างๆ สถานการณ์อาจต่างกันออกไป Intel ไม่รับประกันค่าใช้จ่ายหรือการลดต้นทุนใด
Intel® Advanced Vector Extensions (Intel® AVX) ให้ทรูพุตที่สูงกว่ากับการทำงานบางประเภทของโปรเซสเซอร์ เนื่องจากค่าพลังงานของโปรเซสเซอร์ที่แตกต่างกัน การใช้งานคำสั่ง AVX อาจทำให้ a) บางส่วนทำงานที่ความถี่น้อยกว่าที่กำหนด และ b) บางส่วนที่มีเทคโนโลยี Intel® Turbo Boost 2.0 อาจไม่สามารถทำความถี่เทอร์โบได้เลยหรือความถี่เทอร์โบสูงสุดได้เลย ประสิทธิภาพอาจแตกต่างกันขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และการปรับตั้งค่าของระบบ และคุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ http://www.intel.com/go/turbo
Intel ไม่ได้ควบคุมหรือตรวจสอบการวัดประสิทธิภาพข้อมูลของบุคคลที่สาม หรือเว็บไซต์ที่อ้างถึงในเอกสารนี้ คุณควรเยี่ยมชมเว็บไซต์ที่อ้างอิง และยืนยันว่าข้อมูลที่อ้างอิงมีความถูกต้องหรือไม่
ข้อมูลผลิตภัณฑ์และประสิทธิภาพ
ปรับปรุงทรูพุตการอนุมาน 30 เท่าในโปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® Platinum 9282 ที่มี Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost): ทดสอบโดย Intel เมื่อวันที่ 2/26/2019 แพลตฟอร์ม: โปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® Platinum 9282 (56 คอร์ต่อซ็อกเก็ต) Dragon rock 2 ซ็อกเก็ต , เปิด HT, เปิดเทอร์โบ, หน่วยความจำทั้งหมด 768 GB (24 ช่อง/ 32 GB/ 2933 MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249, Centos* 7 Kernel 3.10.0-957.5.1.el7, เฟรมเวิร์คการเรียนรู้เชิงลึก: Intel® Optimization for Caffe* เวอร์ชั่น: https://github.com/intel/caffe d554cbf1, ICC 2019.2.187, MKL DNN เวอร์ชั่น: v0.17 (คอมมิทแฮช: 830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a), โมเดล: https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt, BS=64, ไม่มี syntheticData: 3x224x224, 56 ระบบ/2 ซ็อกเก็ต, ชุดข้อมูล: INT8 เปรียบเทียบกับการทดสอบโดย Intel เมื่อวันที่ 11 กรกฎาคม 2017: CPU โปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® Platinum 8180 2S @ 2.50GHz (28 คอร์), ปิด HT, ปิดเทอร์โบ, ตั้งตัวควบคุมการปรับขยายเป็น “ประสิทธิภาพ” ผ่านไดรเวอร์ intel_pstate driver, 384GB DDR4-2666 ECC RAM CentOS Linux* รีลีส 7.3.1611 (Core), Linux* kernel 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64 SSD: ไดรฟ์ Intel® Solid State สำหรับศูนย์ข้อมูล ซีรี่ส์ S3700 (800GB, 2.5in SATA 6Gb/s, 25nm, MLC) วัดประสิทธิภาพด้วย: ตัวแปรสภาพแวดล้อม: KMP_AFFINITY=’granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, ตั้งความเร็วของ CPU ด้วย CPU Power Frequency-Set -d 2.5G -u 3.8G -g performance Caffe: (http://github.com/intel/caffe/), การปรับปรุงแก้ไข f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c. วัดการอนุมานด้วยคำสั่ง “caffe time --forward_only” วัดการฝึกฝนด้วยคำสั่ง “caffe time” มีการใช้ชุดข้อมูลสังเคราะห์สำหรับทอพอโลยี “ConvNet” สำหรับทอพอโลยีอื่นๆ จะมีการจัดเก็บข้อมูลในอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลบนเครื่อง และแคชมาในหน่วยความจำก่อนการฝึก ข้อมูลจำเพาะทอพอโลยีจาก https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (ResNet-50) Intel® C++ คอมไพเลอร์เวอร์ชัน 17.0.2 20170213, Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) เวอร์ชั่นไลบรารีขนาดเล็ก 2018.0.20170425 รัน Caffe ด้วย "numactl -l"