Intel na Computex: Novos produtos proporcionam desempenho de mundo real, dobro da performance de gaming e boost de 8.8 vezes para IA

A poucos dias da abertura da Computex 2019, a Intel apresenta produtos que proporcionam um aumento significativo no desempenho da carga de trabalho no mundo real, incluindo uma prévia da nova CPU para servidor “Ice Lake” baseada em 10nm, além da edição especial i9-9900KS da 9a Geração de processadores Intel® CoreTM, ambos com lançamento previsto ainda para esse ano. A empresa conversou sobre como a liderança de desempenho na nova era de computação centrada em dados será definida para além da contagem e frequência tradicionais de núcleo. A arquitetura Intel® é otimizada para liderança de desempenho de carga de trabalho no mundo real graças ao poder do software, além de ser escalonável para as experiências de computação de hoje e de amanhã.

O sucesso da empresa é resultado da redefinição do seu modelo de inovação de produto, oferecendo produtos otimizados para carga de trabalho que combinam inovações técnicas em seis pilares: processo e embalagem, arquitetura, memória, interconexão, segurança e software.

Press Kit: Intel na COMPUTEX 2019

“Para cada potencial de desempenho da ordem de grandeza de uma nova arquitetura de hardware, há duas ordens de grandeza de desempenho permitidas pelo software. A Intel tem mais de 15.000 engenheiros de software trabalhando para otimizar as cargas de trabalho e desbloquear o desempenho dos processadores Intel ”, explica Raja Koduri, arquiteto-chefe e vice-presidente sênior de arquitetura, software e gráficos da Intel.

Abaixo, alguns exemplos do aumento de desempenho em cargas de trabalho reais para a nova era centrada em dados:

Gráficos móveis melhores com Ice Lake: Conforme apresentado no início do mês durante o Encontro de Investidores da Intel, o primeiro lote da nova CPU para servidor Ice Lake baseada em 10nm chegará ao mercado em junho desse ano. O novo motor gráfico Gen11 da Intel na CPU Ice Lake permite que a primeira GPU integrada do setor incorpore capacidade de sombreamento com taxa variável, aplicando poder de processamento variável a diferentes áreas da cena, melhorando o desempenho da renderização. Além disso, o desempenho dos gráficos Gen11 em uma série de games populares como CS:Go*, Rainbow 6 Siege* e Three Kingdoms* deve dobrar1 em comparação com os gráficos Intel Gen9, proporcionando uma experiência visual móvel inédita.

Arquiteturas de computação heterogêneas trazem desempenho inteligente: A Intel já está colhendo os frutos da computação heterogênea para clientes e centro de dados em produtos atuais por meio de seu design de arquitetura e inovações de I/O. Ice Lake é uma nova plataforma altamente integrada para laptops, combinando a nova arquitetura de núcleo “Sunny Cove” e a nova arquitetura de gráficos Gen11 com Thunderbolt™ 3 e Intel Wi-Fi 6 (Gig+) integrados pela primeira vez, fornecendo a melhor conectividade da categoria. Será também a primeira CPU da Intel

desenvolvida para rodar inteligência artificial (IA) em PC – liderando com Intel® Deep Learning Boost (DL Boost) na CPU, bem como instruções de IA na GPU e aceleradores de baixa potência – abrindo as portas de uma nova era de desempenho inteligente para PCs. Além de mostrar como a Ice Lake acelera as cargas de trabalho que fazem parte da rotina da maioria das pessoas, como edição de imagens e vídeos, a empresa também apresentou o Intel DL Boost, que consegue oferecer um desempenho de IA até 8,8 vezes2 maior do que outros produtos comparáveis no mercado, conforme medido pelo AIXPRt.

Já para plataformas centradas em dados, os processadores da 2ª Geração Intel Xeon Scalable são os únicos com aceleradores de IA DL Boost integrados da Intel, combinando instruções de redes neurais vetoriais e otimizações de software usando deep learning.Com o Intel DL Boost, os processadores escalonáveis Intel Xeon de 2ª Geração aceleram as cargas de trabalho de inferência da IA incluindo reconhecimento de imagem, detecção de objetos e segmentação de imagem em até 14 vezes4, quando comparados com o processador Intel Xeon Scalable da Geração anterior.

Em comparação com uma das GPUs mais usadas do mercado, a 2ª Geração de processadores escalonáveis Intel Xeon fornece desempenho 2,4 vezes melhor3 em um sistema recommender, uma das cargas de trabalho de IA mais populares na nuvem atualmente, representando mais de 60% da inferência do centro de dados.  Com Intel DL Boost, o Intel Xeon Scalable consegue chegar ao dobro do desempenho.

Intel i9 9900KS 2s

A Intel anuncia uma nova edição especial da 9ª geração do processador Intel Core i9-9900KS, que foi aperfeiçoada para oferecer 5 GHz all-core. (Fonte: Intel Corporation)
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Nova edição especial de processador para gaming em desktop: A Intel apresentou uma prévia da edição especial i9-9900KS da 9a Geração de processadores Intel® CoreTM, o primeiro a apresentar todos os 8 núcleos com uma frequência turbo de 5.0 GHz, deixando o melhor processador de desktop para gaming do mundo ainda melhor. 

A Intel também mostrou como a empresa está aperfeiçoando o desempenho de mundo real nos games mais populares executados em processadores Intel com inovações de hardware e software. Ao longo dos anos, a Intel otimizou centenas de games trabalhando com milhares de desenvolvedores de game.

Outros exemplos de liderança de desempenho da palestra de abertura da Intel na Computex: Gregory Bryant, vice-presidente sênior da Intel e diretor geral do Client Computing Group apresentará mais detalhes sobre a liderança de desempenho e novas experiências da Intel durante a palestra de abertura da COMPUTEX 2019, em 28 de maio.  Para mais informações, incluindo a transmissão ao vivo da palestra, acesse a Sala de Imprensa da Intel.

Sobre a Intel

A Intel (NASDAQ: INTC), líder na indústria de semicondutores, está moldando o futuro centrado em dados com tecnologia de computação e de comunicação que é a base das inovações do mundo. O vasto conhecimento em engenharia da empresa ajuda as empresas a enfrentarem os maiores desafios do mundo, além de proteger, alimentar e conectar bilhões de dispositivos e a infraestrutura de um mundo inteligente e conectado – da nuvem à rede, até a borda. Para mais informações sobre a Intel, acesse newsroom.intel.com e intel.com.

Intel e o logo da Intel, Intel Core e Intel Xeon são marcas registradas da Intel Corporation ou suas subsidiárias nos Estados Unidos e/ou outros países. *Outros nomes e marcas são de propriedade de seus respectivos donos.

Software e carga de trabalho utilizados em testes de desempenho podem ter sido otimizados para desempenho apenas em microprocessadores Intel. Testes de desempenho, como SYSmark e MobileMark, são realizados usando sistemas computacionais, componentes, software, operações e funções específicos. Quaisquer mudanças em qualquer um desses fatores podem causar a variação dos resultados. Consulte outras informações e testes de desempenho para ajudá-lo a avaliar totalmente suas aquisições, incluindo o desempenho do produto adquirido combinado a outros produtos. Para mais informações, acesse www.intel.com/benchmarks.

Os resultados de desempenho são baseados em testes realizados na data informada no descritivo da configuração e podem não refletir todas as atualizações de segurança disponíveis ao público. Verifique o descritivo da configuração para mais detalhes. Nenhum produto ou componente é totalmente seguro.

Avisos de otimização: os compiladores da Intel podem ou não otimizar no mesmo nível para microprocessadores não-Intel para otimizações que não são exclusivas dos microprocessadores Intel. As otimizações incluem conjuntos de instruções SSE2, SSE3 e SSSE3, além de outras otimizações. A Intel não garante a disponibilidade, funcionalidade ou eficácia de qualquer otimização em microprocessadores que não sejam fabricados pela Intel. As otimizações dependentes do microprocessador neste produto são destinadas ao uso com microprocessadores Intel. Algumas otimizações não específicas da microarquitetura Intel são reservadas para os microprocessadores Intel. Consulte os Guias de Usuário e Referência do produto aplicáveis para mais informações sobre os conjuntos de instruções específicos contemplados por este aviso.

As características e benefícios das tecnologias Intel dependem da configuração do sistema e podem exigir a ativação de hardware, software ou serviços específicos.  O desempenho varia dependendo das configurações do sistema. Fale com seu fabricante ou vendedor de sistema ou acesse intel.com para mais informações.

1Desempenho de gaming do Ice Lake: Three Kingdoms 2.08X, Rainbow 6 Siege 1.82X, CS:GO 1.72X: Com base no desempenho de gaming nos títulos acima com as seguintes configurações: Three Kingdoms: Cenários de referência “Battle” e “Dynasty V2”com resolução 1920×1080 – full screen, V-Sync: desligado, Low Quality Preset, Escala de Resolução: 100%, Rainbow Six: Siege – Y4S1: 5 minutos de gameplay em “Suburban Extraction” com resolução 1920×1080 full screen, Vsync: desligado, Medium Quality Preset, Medição com: PresentMon, 300Seconds; Counter-Strike: Global Offensive – 1.36.9.5: 5 minutos de gameplay contra bots do mapa Dust II com resolução 1920×1080, Medium Quality Presets, Renderização em núcleos múltiplos: Habilitado, FXAA: Desabilitado, Modo Texture Filtering:  Anisotropic 4X, Vsync: desligado. comparando Intel PreProduction ICL U 15W. Configuração: Processador: Intel® Core™ i7 (ICL-U 4+2) PL1=15W TDP, 4C/8T, Intel Gen 11 Graphics, driver PreProduction, Memória: 8GB LPDDR4X-3733, Armazenamento: Intel SSD Pro 7600P 256GB,  Sistema Operacional: Windows* 10 RS5 Versão Build 475 em comparação com Intel PreProduction WHL U. Configuração: Processador: Intel® Core™ i7 8565U 1.8GHz, até 4.6GHz Turbo PL1=20W TDP, 4C/8T, Intel UHD Gráficos 620, Driver de gráficos: 26.20.100.6709, Memória: 16GB DDR4-2400, Armazenamento: Intel SSD 760P 512GB,  Sistema Operacional: Windows* 10 RS5 Versão Build 475, Medido pela Intel em maio de 2019
2Desempenho IA Ice Lake no IAXPRT: Carga de trabalho: 7,6X mais imagens por segundo usando AIXPRT Community Preview 2 com precisão Int8 em ResNet-50 e 8,8X maior taxa de pico de inferência de IA usando o AIXPRT Community Preview 2 em ResNet-50 Configuração: sistema de pré-produção Intel, ICL-U, PL1 15w, 4C/8T, gráficos Intel Gen11, driver de pré-produção GFX, Memória de 8GB LPDDR4X-3733, Armazenamento Intel SSD Pro 760P 256GB, sistema operacional Windows Microsoft 10, RS5 Build 475, bios preprod comparado com Sistema de fabricante disponível comercialmente com AMD* Ryzen 7 3700U 2.3GHz Turbo de até 4GHz 4C/8T, gráficos AMD* Radeon* Vega 10, driver Gfx Adrenalin 2019 19.4.3, memória de 8GB DDR4-2400, Armazenamento SK Hynix BC501 256GB, sistema operacional Microsoft Windows 10 RS5 Build 475 Bios F.07. Medido pela Intel em maio de 2019
3Vantagem de desempenho de até 2,41x sobre GPUs Nvidia * V100: 2 soquetes Processador Intel® Xeon® Platinum 8268, 24 núcleos HT Ligado Turbo Ligado Memória Total 384 GB (12 slots/ 32GB/ 2933 MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0286.011120190816 (ucode:0x4000013), CentOS 7.6, Kernel 4.19.5-1.el7.elrepo.x86_64, SSD 1x INTEL SSDSC2KG96 960GB, Modelo Deep Learning: MXNet https://github.com/apache/incubator-mxnet.git informar f1de8e51999ce3acaa95538d21a91fe43a0286ec aplicando https://github.com/intel/optimized-models/blob/v1.0.2/mxnet/wide_deep_criteo/patch.diff, Compilador: gcc 6.3.1, versão MKL DNN: informar: 08bd90cca77683dd5d1c98068cea8b92ed05784, Wide & Deep: https://github.com/intel/optimized-models/tree/v1.0.2/mxnet/wide_deep_criteoinformar: c3e7cbde4209c3657ecb6c9a142f71c3672654a5, conjunto de dados: Criteo Display Advertisement Challenge, tamanho de lote=512, 2 instance/2 soquetes, Datatype: FP32; com recomendação de resultados: 678.000 registros /segundo comparado com sistema de hospedagem: 2 soquetes Processador Intel® Xeon® Platinum 8180 (28 núcleos), HT Ligado, Memória total 128 GB (16 slots/8 GB/ 2666 MHz), Ubuntu 18.04.2 LTS  Accelerator: acelerador GPU Nvidia* Turing V100, 32GB HBM2, 32GB/segundo Interconnect BW, Interface de sistema x16 PCIe Gen3, Versão do driver 410.78, CUDA Versão 10.0.130, CUDNN Versão 7.5, CUDA CUBLAS 10.0.130 Carga de trabalho Deep learning: MxNet 1.4.0https://pypi.org/project/mxnet-cu92/,  DatatType:FP32, Tamanho do Lote= 512, Executando 2 instâncias Modelo: Wide & Deep: https://github.com/intel/optimized-models/blob/master/mxnet/wide_deep_criteo/model.py ID para o estado atual c3e7cbde4209c3657ecb6c9a142f71c3672654a5 Conjunto de dados de treinamento (8.000.000 de amostras):  wget https://storage.googleapis.com/dataset-uploader/criteo-kaggle/large_version/train.csv Conjunto de dados de avaliação (2.000.000 de amostras):  wget https://storage.googleapis.com/dataset-uploader/criteo-kaggle/large_version/eval.csv python3 inference.py –batch-size $bs  –num-batches 10000 >> $outdir/bs$bs-$runid.2xbgout 2>&1 & python3 inference.py –batch-size $bs  –num-batches 10000 >> $outdir/bs$bs-$runid.2xfgout 2>&1. Resultados de recomendação: 281.211 registros/segundo. Testado pela Intel em 26 de março de 2019.
4Ganhos geracionais médios de até 1,9x em CPUs mainstream Intel Xeon Gold: 2 soquete Processador Intel® Xeon® Platinum 8268, 24 núcleos HT On Turbo Ligado Memória Total 384 GB (12 slots/ 32GB/ 2933 MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0286.011120190816 (ucode:0x4000013), CentOS 7.6, Kernel 4.19.5-1.el7.elrepo.x86_64, SSD 1x INTEL SSDSC2KG96 960GB, Modelo Deep Learning: MXNet https://github.com/apache/incubator-mxnet.git informar f1de8e51999ce3acaa95538d21a91fe43a0286ec aplicando https://github.com/intel/optimized-models/blob/v1.0.2/mxnet/wide_deep_criteo/patch.diff, Compilador: gcc 6.3.1, versão MKL DNN: informar: 08bd90cca77683dd5d1c98068cea8b92ed05784, Wide & Deep: https://github.com/intel/optimized-models/tree/v1.0.2/mxnet/wide_deep_criteoinformar: c3e7cbde4209c3657ecb6c9a142f71c3672654a5, conjunto de dados: Criteo Display Advertisement Challenge, tamanho de lote=512, 2 instance/2 soquetes, Datatype: Int8, com 1.299.000 registros/segundo comparado com processador, 24 núcleos HT Habilitado Turbo Habilitado Memória Total 384 GB (12 slots/ 32GB/ 2933 MHz), BIOS: SE5C620.86B.0D.01.0286.011120190816 (ucode:0x4000013), CentOS 7.6, Kernel 4.19.5-1.el7.elrepo.x86_64, SSD 1x INTEL SSDSC2KG96 960GB, Modelo Deep Learning: MXNet https://github.com/apache/incubator-mxnet.git informar f1de8e51999ce3acaa95538d21a91fe43a0286ec aplicando https://github.com/intel/optimized-models/blob/v1.0.2/mxnet/wide_deep_criteo/patch.diff, Compilador: gcc 6.3.1, versão MKL DNN: informar: 08bd90cca77683dd5d1c98068cea8b92ed05784, Wide & Deep: https://github.com/intel/optimized-models/tree/v1.0.2/mxnet/wide_deep_criteoinformar: c3e7cbde4209c3657ecb6c9a142f71c3672654a5, conjunto de dados: Criteo Display Advertisement Challenge, tamanho de lote=512, 2 instance/2 soquetes, Datatype: FP32, com 678,000 registros/segundo. Testado pela Intel em 26 de março de 2019
 

Sobre a Intel:

A Intel (NASDAQ: INTC), líder na indústria de semicondutores, está construindo o futuro orientado ao uso de dados pela computação e telecomunicações como base das inovações. O vasto conhecimento em engenharia da Intel ajuda as empresas a enfrentarem os maiores desafios do mundo, além de proteger, alimentar e interligar bilhões de dispositivos e infraestrutura de um mundo inteligente e integrado - da nuvem à rede, do começo ao fim, conectando tudo que há no meio.
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*Outros nomes e marcas são de propriedade de seus respectivos donos.