算力xeon
❶ Intel Xeon E5-2697 v2的CPU的峰值計算能力和Intel Xeon E7-8870的CPU的峰值計算能力哪個強
必然Xeon E5-2697 v2運算能力強！
首先，看核心數：Xeon E5-2697 v2是12核心24線程 Xeon E7-8870是10核心20線程
看技術架構平台：Xeon E5-2697 v2平台很新，Ivy Bridge架構 22nm製作工藝
Xeon E7-8870很老，應該是2010年的技術 32nm的製作工藝
不過兩個CPU可比性不太強：Xeon E5-2697 v2我記得是支持雙路跟單路系統，而Xeon E7-8870支持8路CPU系統。
反正在性能上Xeon E5-2697 v2完勝Xeon E7-8870的。Xeon E5-2697 v2是一代神U，也就除了新出的Xeon E7-8890 v2（15核30線程）還能虐它
❷ 英特爾 至強處理器 e5-2609計算能力多少
在算數處理器能力的測試項目中，總計本地功效達到了46GOPS的成績。
❸ Intel Xeon E5-2697 v2的峰值計算能力和POWER 8的峰值計算能力哪個強 原因
還是有可比性的，POWER8可把INTEL全家的和秒到大海里
❹ 請問intel Xeon Platinum 9282和AMD EPYC 7742這兩款處理器各自的雙精度浮點理論峰值性能是多少
如果我算的不錯的話，7742的雙精算力應該是1280GFlops
9282則是1164.8GFlops,如果指令支持avx512的話（當然這種情況很少），他的算力可以到4659.2GFlops
❺ 伺服器的浮點運算能力都與什麼因素有關呢，配置Intel Xeon E5-4640 CPU的浮點運算能力是多少
樓下開玩笑呢吧？你的說法就是老的P43.0的浮點運算能力超過雙核心賽揚E3500！L1一樣！P43.0頻率更高，最後再看架構，因為主要兩項P4 3.0和E3500一個打和一個高，就算考慮架構E3500還是比P43.0稍遜！sb不懂就不要裝懂！
伺服器的浮點運算能力和伺服器本身的架構、其中的核心數量性能（包括cpu數量、性能、顯卡數量、性能）內存大小數量、性能、種類，系統優化程度……都有關系！
配置E5-4640的浮點運算能力是多少不知道！因為這個問題無解！上面說了與多方面因素有關，而你僅僅給了個cpu根本就沒意義！要知道現在都是異構計算伺服器了！謝謝！
高性能伺服器的浮點運算能力並不固定！多方面原因例如架構設計、供電情況、系統優化程度、甚至各個模塊之間的連接質量、核心動態加速技術……都有關系！一般都分理論值和最高值、最低值甚至還有通用值！你看看HPC排行上就這么分的！
至於計算完全是靠所有核心相加算乘以一個系數（由架構等多方面因素決定）得出理論值！實際值有很多因素，只能在組裝好後實際測得！
e5-4640本身浮點運算值還真不知道，沒關心過！
❻ 魯大師測試igpu異構計算能力時直接跳過去是怎麼回事
因為你用的是獨顯，核顯自動關了
❼ intel xeon e5 2620v2浮點能力
intel xeon e5 2620v2浮點能力：
如果以XC30設備為參照，搭配v2晶元之後其浮點運算能力將達到每秒99萬億次，而使用v1晶元則只有每秒66萬億次；而低密度風冷版本XC30-AC設備在v2晶元的支持下的運算能力為每秒33萬億次，而搭載前代v1晶元則只有每秒22萬億次。CS300在使用新晶元後可提供每秒41萬億次計算能力，但與前代至強E5-2600配合的性能則只有每秒28萬億次。
❽ 數據平台上的計算能力：哪些GPU更適合深度
NVIDIA GPU，AMD GPU還是Intel Xeon Phi?
用NVIDIA的標准庫很容易搭建起CUDA的深度學習庫，而AMD的OpenCL的標准庫沒這么強大。而且CUDA的GPU計算或通用GPU社區很大，而OpenCL的社區較小。從CUDA社區找到好的開源辦法和可靠的編程建議更方便。NVIDIA從深度學習的起步時就開始投入，回報頗豐。雖然別的公司現在也對深度學習投入資金和精力，但起步較晚，落後較多。如果在深度學習上採用NVIDIA-CUDA之外的其他軟硬體，會走彎路。
Intel的Xeon Phi上支持標准C代碼，而且要在Xeon Phi上加速，也很容易修改這些代碼。這個功能聽起來有意思。但實際上只支持很少一部分C代碼，並不實用。即使支持，執行起來也很慢。Tim曾用過500顆Xeon Phi的集群，遇到一個接一個的坑，比如Xeon Phi MKL和Python Numpy不兼容，所以沒法做單元測試。因為Intel Xeon Phi編譯器無法正確地對模板進行代碼精簡，比如對switch語句，很大一部分代碼需要重構。因為Xeon Phi編譯器不支持一些C++11功能，所以要修改程序的C介面。既麻煩，又花時間，讓人抓狂。執行也很慢。當tensor大小連續變化時，不知道是bug，還是線程調度影響了性能。舉個例子，如果全連接層（FC）或剔除層（Dropout）的大小不一樣，Xeon Phi比CPU慢。
預算內的最快GPU
用於深度學習的GPU的高速取決於什麼？是CUDA核？時鍾速度？還是RAM大小？這些都不是。影響深度學習性能的最重要的因素是顯存帶寬。GPU的顯存帶寬經過優化，而犧牲了訪問時間（延遲）。CPU恰恰相反，所用內存較小的計算速度快，比如幾個數的乘法（3*6*9）；所用內存較大的計算慢，比如矩陣乘法（A*B*C）。GPU憑借其顯存帶寬，擅長解決需要大內存的問題。
所以，購買快速GPU的時候，先看看帶寬。
❾ intel的這兩個CPU，哪個的性能(運算能力)更強
2650志強頻率低
3970x雖然核心書比不過，但是主頻秒掉他啦
游戲上2650完敗
不過2650強處是它可以上兩顆，在視頻轉碼或者其他工作性質需求上是不錯的
游戲上2650能不能打敗i3 3220 都說不定
❿ 中國製造5G晶元需要美國嗎
智能手機在現在已經被認為是這10年來最能帶動經濟增長的科技力量，而正是由手機帶動的晶元、屏幕、軟體、系統漸漸開始發展，到最後變成了如今不同領域中，國產企業慢慢的強大，現在5G時代即將開啟，通信技術也成為了重中之重，伴隨而來的也是一個萬物互聯的時代，在這個時代中，我們最先要關注的，還是手機的核心技術，晶元。
在5G剛剛起步的時間中，5G晶元非常中澳，全球能製造5G手機晶元的主要廠商里，全球總共只有6家，中國就占據了3家，而這六家中，英特爾、高通、三星分別都是外國的大企業，而且他們的晶元質量普遍都比較高，特別是高通，高通、英特爾是美國的，三星是韓國的，高通的晶元在全球的手機晶元佔比率都不少，其中包括小米、vivo、oppo等廠商都是使用的高通晶元。
說說英特爾，英特爾的計算能力我們都知道非常強大，而英特爾一直在晶元上都做的不錯，特別是很多電腦都是使用的英特爾晶元，所以在5G晶元來臨之際，利用通信和計算整合在一起，那麼英特爾的肯定會占據一定的優勢，因為英特爾的算力是非常優秀的，這也是後期很多人都需要的。
三星是韓國的企業，三星不管是在做oled屏幕上還是在做5G晶元上都是有不少的優勢，其原來還是在於創新多，科技含量高，但是三星的5G晶元還是有缺點的，就是在全網通這方面還要差一點。此外，中國能製造5G晶元的主要集中在華為、聯發科、紫光展銳。
華為我們就不用說了，實力大家都知道，作為國內的領軍企業，華為的5G晶元能跟目前最強大的高通媲美，特別是華為的巴龍5G晶元和高通的5G晶元屬於頂尖梯隊了，不過說實話在整體實力上，還不如高通。再說說聯發科，聯發科作為國內的另一家企業，雖然和華為有著競爭關系，但是因為其產品創新力不夠，技術含量也漸漸跟不上華為腳步了，因此在國內市場上已經被擠得快沒地兒了，不過它本身晶元價格便宜，在物聯網晶元上還是有一點的優勢的。