Acasă IT INTEL CORE I9-10980XE – UN PAS ÎNAINTE PENTRU INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ, UN PAS...

INTEL CORE I9-10980XE – UN PAS ÎNAINTE PENTRU INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ, UN PAS ÎNAPOI PENTRU ORICE ALTCEVA

69
0

Cei de la ,,Ars Technica” au testat unul dintre cele mai noi procesoare HEDT, Intel i9-10980XE, cu 18 nuclee.

Noul Intel i9-10980XE, care a fost lansat în aceeași zi cu noul procesor ,,Threadripper” de la AMD, ocupă segmentul de piață: „calculator accesibil, de ultimă generație”. Aceste 18 nuclee, împreună cu cele 36 thread-uri, sunt destul de atrăgătoare în comparație cu procesorul din gama de top Intel, i9-9900KS, dar dezamăgitoare în comparație cu cele 32 de nuclee și 64 thread-uri ale lui Threadripper 3970x . Totuși, în ciuda faptului că i9-10980XE are un număr dublu de nuclee, are probleme în a se diferenția de i9-9900KS, în multe criterii de referință.

Dacă nu puteți utiliza performanța completă a unui Threadripper, i9-10980XE vă va oferi aproximativ jumătate din performanță pentru aproximativ jumătate din cost și va extinde această economie și în consumul de electricitate.

Puterea

Calculatorul cu i9-10980XE în repaus cu un consum de 69W, la sarcină maximă a procesorului cu un consum de 257W

Sistemul de teste al procesorului i9-10980XE a fost mult mai util pentru birou, față de Threadripper 3970x, care consuma mai multă energie.

Pentru a fi complet echitabile, consumul de energie pentru Threadripper putea fi optimizat cu setările plăcii de bază – ventilatorul NZXT Kraken x62 fiind în modul de performanță maximă pentru toată perioada în care Threadripper funcționează, chiar și în timp ce se află în repaus.

În momentul în care sistemul Threadripper a funcționat în repaus, a consumat o putere de 163 W, iar cel cu i9-10980XE, a consumat o putere de 69 W. Acest lucru nu este suficient pentru a explica diferența de turații ale ventilatorului. Sistemul i9‑10980XE a utilizat ventilatoarele la turații obișnuite, chiar și atunci când a atins consumul maxim de 257 W.

Acesta are un consum de 69 W față de 163 W, atunci când sistemul se află în stare de repaus și un consum de 257 W față de 403 W, atunci când acesta funcționează la capacitate maximă.

Performanță

Dacă sunteți la curent cu noutățile din anul 2019, nu ar trebui să fie o surpriză faptul că i9‑10980XE de la Intel apare la scurt timp după Threadripper 3970x de la AMD, care a fost lansat pe data de 26 noiembrie 2019.

I9-10980XE este compus din 18 nuclee, cu 36 de thread-uri, comparativ cu cele 32 de nuclee și 64 de thread-uri deținute de Threadripper, utilizând procesorul de 7 nm al celor de la AMD.

Surprinzător este și faptul că i9-10980XE a scăzut în performanțe față de predecesorul său, i9‑9980XE, lansat anul trecut. Cel mai bun rezultat – Cinebench R20 – l-a clasat aproape de i9‑9980XE. Mai mult decât atât, clasamentele Passmark cu un sigur thread și mai multe thread-uri au favorizat puternic procesorul mai vechi.

De asemenea, a fost comparat i9-10980XE cu procesorul de gaming, i9-9900KS. Deși i9‑10980XE a scos un scor semnificativ mai mare în Cinebench R20, acesta nu a avut unul mai bun în testul Passmark, în ciuda faptului că are de două ori mai multe nucleele – și costă de două ori mai mult.

În testele Passmark, cu un singur thread, 9900KS a fost cu 39 % mai rapid – și încă o dată, i9-10980XE a căzut în clasament sub varianta lui anterioară, i9-9980XE.

Reamintind, i9-10980XE este la jumătate din costul i9-9980XE, care costă 2.000 de dolari, alături de puternicul Threadripper 3970x. Deși modelul mai vechi, i9-9980XE, este puțin mai performant față de modelul nou, i9-10980XE, cu siguranță diferența nu compensează dublul costului.

Sarcini de lucru cu Inteligența Artificială

Avantajul conferit de activitatea de dezvoltare a software-ului Intel în spațiul Inteligenței Artificiale, este extrem de clar. OpenVINO este un proiect dezvoltat de Intel, dar depășește cu ușurință Tensorflow, pe procesoare AMD sau Intel.

Procesorul i9‑10980XE este în avantaj atunci când vine vorba de rezolvarea sarcinilor utilizând inteligența artificială. Intel a făcut o mulțime de eforturi în optimizarea volumului de lucru pentru inteligența artificială, iar i9-10980XE dispune de extensia Deep Learning Boost x86 cu un nou set de instrucțiuni.

Cu ajutorul compilatoarelor, de care poate profita noul set de instrucțiuni, Intel consideră că sarcinile de lucru ale inteligenței artificiale își pot dubla capacitatea cu ușurință.

Au fost testate sarcinile de referință pe AIXPRT pentru a dovedi această afirmație. Destul de sigur, i9-10980 a dublat performanța față de i9-9980, în lucrarea de recunoaștere a imaginilor OpenVINO.

Merită menționat faptul că OpenVINO este o inițiativă Intel și este puțin probabil să fie la fel de optimizat pentru procesoarele AMD. Această lipsă de optimizare poate explica o parte din rezultatul de performanță obținut între Threadripper 3970x și i9-10980XE.

Pentru un procesor, performanța sarcinii de lucru chiar contează. Astfel, este necesară explicarea unor anumiți termeni. O rețea neuronală poate fi operată într-unul dintre cele două moduri – de antrenament sau de interfață. În modul de antrenament, rețeaua neuronală realizează anumite acțiuni pe baza unui proces iterativ până când sunt îmbunătățite performanțele.

Modul de interfață este mult mai simplist. Aici nu este nevoie să parcurgi întregul spațiu, se examinează o singură problemă, la care se primește un răspuns, bazându-se pe cele învățate în modul de antrenament.

Atunci când se efectuează activități complexe, este de preferat ca unitatea de procesare video să fie oprită. Astfel se poate economisi atât timpul de instruire, cât și puterea operațională.

Rularea sarcinilor de lucru pe interfață, pe procesoarele de uz general, face posibilă implementarea lor pe scară largă ca instrumente care pot fi utilizate în domeniu, pe hardware relativ generic și fără a fi necesară o conexiune permanentă la internet. Acest lucru poate atenua, de asemenea, confidențialitatea și preocupările de latență implicate în trimiterea de date în cloud pentru procesarea la distanță a ductibilității.

Câteva exemple de procesare modernă a ductibilității Inteligenței Artificiale din lumea reală includ recunoașterea vocală, recunoașterea imaginii și analiza modelului. O mare parte din aceasta se realizează în prezent, în cloud și din această cauză ne așteptăm la creșterea cererii pentru capabilitățile locale de procesare. O aplicație evidentă în acest sens, ar fi Cortana, dar inteligența artificială poate merge chiar mai departe de atât.

LĂSAȚI UN MESAJ

Vă rugăm să introduceți comentariul dvs.!
Introduceți aici numele dvs.