シリコンに組み込まれた高度な機能

コンピューティング、ネットワーク、ストレージの相乗効果を組み込んでいます。インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーは、データ・セキュリティーを損なうことなく、速度を重視した相互接続性を最適な形で実現します。以下のような付加価値の高い機能を提供します。

パフォーマンスの最適化

インテル® Advanced Vector Extension 512 (インテル® AVX-512) などの新しい機能が、高度な分析、ハイパフォーマンス・コンピューティング (HPC) アプリケーション、データ圧縮でワークロードに最適なパフォーマンスを実現し、スループットの向上を達成します。

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重要なワークロードを高速処理

内蔵のインテル® QuickAssist テクノロジー (インテル® QAT) により、圧縮と暗号化の速度が向上します。

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運用効率の向上

高速な内蔵インテル® イーサネット (最高 4x10GbE) は、システムの総コストの削減に貢献します。また、電力消費量も低減され、大規模ストレージブロックや仮想マシン移行の転送レイテンシーも改善されます。

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セキュリティーの強化

ハードウェア支援型セキュリティーを展開することで、パフォーマンスを損なうことなく、データとシステム運用を保護できます。

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新しいインテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーは、4 つの機能構成から選択できます。

Platinum

Platinum

インテル® Xeon® Platinum プロセッサーは、業界最高のパフォーマンスを発揮します。ミッション・クリティカルなハイブリッド・クラウド・ワークロード、リアルタイム分析、マシンラーニング、人工知能に対応し、I/O、メモリー、ストレージ、ネットワーク・テクノロジーで記録的な飛躍を遂げています。

CPU コア: 最大 28
ソケット構成: 8+
メモリー: 最大 12 TB

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Gold

Gold

インテル® Xeon® Gold プロセッサーは、要求の厳しいデータセンター、ハイブリッド・クラウド・コンピューティング、ネットワーク、ストレージワークロードに適した高いパフォーマンス、高度な信頼性、ハードウェア支援型セキュリティーを発揮します。

CPU コア: 最大 22
ソケット構成: 最大 4
メモリー: 最大 6 TB

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Silver

Silver

インテル® Xeon® Silver プロセッサーは、データセンター・コンピューティング、ネットワーク、ストレージで求められるハードウェア支援型のパフォーマンスとセキュリティーを発揮し、中規模や発展途上の IT 組織に適しています。

CPU コア: 最大 12
ソケット構成: 最大 2
メモリー: 最大 1.5 TB

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Bronze

Bronze

インテル® Xeon® Bronze プロセッサーは、小規模ビジネスや基本的なストレージサーバーに適したパフォーマンスを発揮します。

CPU コア: 最大 8
ソケット構成: 最大 2
メモリー: 最大 1.5 TB

基礎を学ぶ

データで最も過酷な作業を支援

かつてない速度で、データから判断へと導く

最大

5x

分析 (4S データベースとインストール・ベースの比較)1

最大

2.2x

AI/ディープラーニング・トレーニング (前世代との比較)2

最大

65%

総保有コスト (TCO) の低減3

成功のためのスケール

インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーをベースとするソリューションで、ビジネスを素早く前進させることができます。

パフォーマンスを高めて、データセンター設計を改善し、機能を強化することで、モノのインターネット (IoT)、人工知能、ビジュアル・コンピューティングといったコンピューティング主体のデータリッチなワークロードを管理します。

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柔軟で最適化された業界標準のサーバーと、仮想化・組織化されたネットワーク・サービスにより、クラウド・エコノミクスを活用します。

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大規模で複雑なデータセットを管理し、インサイトをより迅速に取得し、製品イノベーションを加速し、以前は不可能だった科学的な処理を促進します。

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前世代から 2.1 倍のディープ・ラーニング・パフォーマンスに素早くシームレスにスケールアップし、AI と複合ワークロードでの柔軟性を最大限まで高め、サーバークラスの信頼性を確保します。

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動作原理を確認する

独立系ソフトウェア・ベンダー (ISV) は、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーをすでに導入しています。さまざまな業界およびテクノロジー・セグメントの使用事例をご覧ください。

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免責事項

1

「最大 5 倍」という記述は、OLTP ウェアハウスのワークロードに基づいています: 1 ノード、4 基のインテル® Xeon® プロセッサー E7-4870、Emerald Ridge 実装、総メモリー 512 GB、Oracle* Linux* 6.4 環境で Oracle* 12c を使用、800 のウェアハウスを稼動。ベンチマーク: HammerDB、スコア: 2.46322e+006 (値が大きいほど高性能) と、1 ノード、4 基のインテル® Xeon® Platinum 8180 プロセッサー、Lightning Ridge SKX 実装、総メモリー 768 GB、Red Hat Enterprise Linux* 7.3 環境で Oracle* 12.2.0.1 (データベースおよびグリッドを含む) を使用、800 のウェアハウスを稼動。スコア: 1.2423e+007。

2

インテル® Xeon® Platinum 8180 プロセッサーをインテル® Xeon® プロセッサー E5-2699 v4 と比較。注: 「過去 2 年間で 113 倍」は、最適化されたフレームワークおよび最適化されたインテル® MKL ライブラリーを使用して、BVLC-Caffe 搭載のインテル® Xeon® プロセッサー E5-2699 v3 と比較。プラットフォーム: 2S インテル® Xeon® Platinum 8180 CPU @ 2.50 GHz (28 コア)、HT 無効、ターボ無効、スケーリング・ガバナーは intel_pstate ドライバーから「performance」に設定、384 GB DDR4-2666 ECC RAM 搭載。CentOS* Linux リリース 7.3.1611 (コア)、Linux カーネル 3.10.0-514.10.2.el7.x86_64。SSD: インテル® SSD DC S3700 シリーズ (800 GB、2.5 インチ SATA 6 Gb/s、25nm、MLC)。パフォーマンスを測定した環境変数: KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, CPU Freq set with cpupower frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g performance

ディープ・ラーニング・フレームワーク: Caffe*: (http://github.com/intel/caffe/)、リビジョン f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c。推計は “caffe time --forward_only” コマンドで、トレーニングは “caffe time” コマンドで測定。“ConvNet” トポロジーには、ダミーのデータセットを使用。その他のトポロジーについては、データをローカルストレージに保存し、トレーニング前にメモリーにキャッシュ。トポロジーの仕様の詳細は、以下のサイトをご覧ください。https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (GoogLeNet、AlexNet および ResNet-50)、https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/default_vgg_19 (VGG-19)、および https://github.com/soumith/convnet-benchmarks/tree/master/caffe/imagenet_winners (ConvNet のベンチマークとファイルは新しい Caffe prototxt 形式にアップデートされていますが、機能は同等です) ンテル® C++ コンパイラー (バージョン 17.0.2 20170213)、インテル® MKL スモール・ライブラリー (バージョン 2018.0.20170425)。Caffe は「numactl -l」で実行。

プラットフォーム: 2S インテル® Xeon® CPU E5-2697 v2 @ 2.70GHz (12 コア)、HT 有効、ターボ有効、スケーリング・ガバナーは intel_pstate ドライバーから「performance」に設定、256 GB DDR3-1600 ECC RAM 搭載。CentOS* Linux リリース 7.3.1611 (コア)、Linux カーネル 3.10.0-514.21.1.el7.x86_64。SSD: インテル® SSD 520 シリーズ (240 GB、2.5 インチ SATA 6 Gb/s、25nm、MLC)

パフォーマンスを測定した環境変数: KMP_AFFINITY='granularity=fine, compact,1,0‘, OMP_NUM_THREADS=24, CPU Freq set with cpupower frequency-set -d 2.7G -u 3.5G -g performance

ディープ・ラーニング・フレームワーク: Caffe*: (http://github.com/intel/caffe/)、リビジョン b0ef3236528a2c7d2988f249d347d5fdae831236。推計は “caffe time --forward_only” コマンドで、トレーニングは “caffe time” コマンドで測定。“ConvNet” トポロジーには、ダミーのデータセットを使用。その他のトポロジーについては、データをローカルストレージに保存し、トレーニング前にメモリーにキャッシュ。トポロジーの仕様の詳細は、以下のサイトをご覧ください。https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (GoogLeNet、AlexNet および ResNet-50)、https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/default_vgg_19 (VGG-19)、および https://github.com/soumith/convnet-benchmarks/tree/master/caffe/imagenet_winners (ConvNet のベンチマークとファイルは新しい Caffe prototxt 形式にアップデートされていますが、機能は同等です) GCC 4.8.5、インテル® MKL スモール・ライブラリー・バージョン 2017.0.2.20170110。

3

4 年間で TCO が最大 65% 低減という例は、VMware ESXi* の仮想化された統合ワークロードを使用した同等のラック性能を基に推定したものです。総保有コストは、ゲスト OS が RHEL* 6.4 で、VMware ESXi* 6.0 GA が動作するインテル® Xeon® プロセッサー E5-2690 (開発コード名: Sandy Bridge-EP) 搭載の 2 ソケット・サーバー 20 台では $919,362、ゲスト OS が 64 ビット版 RHEL* 6 で、VMware ESXi* 6.0 U3 GA が動作する最新のインテル® Xeon® Platinum 8180 プロセッサー (開発コード名: Skylake) 搭載サーバー 5 台では $320,879 という推定結果 (基本構成の取得コスト含む) になりました。サーバー価格は、インテル® Xeon® プロセッサー E5-2690 v4 搭載の 2 ソケット・サーバーと、インテル® Xeon® プロセッサー E7-8890 v4 を 2 基搭載した 4 ソケットのサーバーの最新 OEM 小売り公表価格を基に想定。実際に販売されているシステム価格によって、価格は変動します。