算力xeon
❶ Intel Xeon E5-2697 v2的CPU的峰值计算能力和Intel Xeon E7-8870的CPU的峰值计算能力哪个强
必然Xeon E5-2697 v2运算能力强！
首先，看核心数：Xeon E5-2697 v2是12核心24线程 Xeon E7-8870是10核心20线程
看技术架构平台：Xeon E5-2697 v2平台很新，Ivy Bridge架构 22nm制作工艺
Xeon E7-8870很老，应该是2010年的技术 32nm的制作工艺
不过两个CPU可比性不太强：Xeon E5-2697 v2我记得是支持双路跟单路系统，而Xeon E7-8870支持8路CPU系统。
反正在性能上Xeon E5-2697 v2完胜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线程）还能虐它
❷ 英特尔 至强处理器 e5-2609计算能力多少
在算数处理器能力的测试项目中，总计本地功效达到了46GOPS的成绩。
❸ Intel Xeon E5-2697 v2的峰值计算能力和POWER 8的峰值计算能力哪个强 原因
还是有可比性的，POWER8可把INTEL全家的和秒到大海里
❹ 请问intel Xeon Platinum 9282和AMD EPYC 7742这两款处理器各自的双精度浮点理论峰值性能是多少
如果我算的不错的话，7742的双精算力应该是1280GFlops
9282则是1164.8GFlops,如果指令支持avx512的话（当然这种情况很少），他的算力可以到4659.2GFlops
❺ 服务器的浮点运算能力都与什么因素有关呢，配置Intel Xeon E5-4640 CPU的浮点运算能力是多少
楼下开玩笑呢吧？你的说法就是老的P43.0的浮点运算能力超过双核心赛扬E3500！L1一样！P43.0频率更高，最后再看架构，因为主要两项P4 3.0和E3500一个打和一个高，就算考虑架构E3500还是比P43.0稍逊！sb不懂就不要装懂！
服务器的浮点运算能力和服务器本身的架构、其中的核心数量性能（包括cpu数量、性能、显卡数量、性能）内存大小数量、性能、种类，系统优化程度……都有关系！
配置E5-4640的浮点运算能力是多少不知道！因为这个问题无解！上面说了与多方面因素有关，而你仅仅给了个cpu根本就没意义！要知道现在都是异构计算服务器了！谢谢！
高性能服务器的浮点运算能力并不固定！多方面原因例如架构设计、供电情况、系统优化程度、甚至各个模块之间的连接质量、核心动态加速技术……都有关系！一般都分理论值和最高值、最低值甚至还有通用值！你看看HPC排行上就这么分的！
至于计算完全是靠所有核心相加算乘以一个系数（由架构等多方面因素决定）得出理论值！实际值有很多因素，只能在组装好后实际测得！
e5-4640本身浮点运算值还真不知道，没关心过！
❻ 鲁大师测试igpu异构计算能力时直接跳过去是怎么回事
因为你用的是独显，核显自动关了
❼ intel xeon e5 2620v2浮点能力
intel xeon e5 2620v2浮点能力：
如果以XC30设备为参照，搭配v2芯片之后其浮点运算能力将达到每秒99万亿次，而使用v1芯片则只有每秒66万亿次；而低密度风冷版本XC30-AC设备在v2芯片的支持下的运算能力为每秒33万亿次，而搭载前代v1芯片则只有每秒22万亿次。CS300在使用新芯片后可提供每秒41万亿次计算能力，但与前代至强E5-2600配合的性能则只有每秒28万亿次。
❽ 数据平台上的计算能力：哪些GPU更适合深度
NVIDIA GPU，AMD GPU还是Intel Xeon Phi?
用NVIDIA的标准库很容易搭建起CUDA的深度学习库，而AMD的OpenCL的标准库没这么强大。而且CUDA的GPU计算或通用GPU社区很大，而OpenCL的社区较小。从CUDA社区找到好的开源办法和可靠的编程建议更方便。NVIDIA从深度学习的起步时就开始投入，回报颇丰。虽然别的公司现在也对深度学习投入资金和精力，但起步较晚，落后较多。如果在深度学习上采用NVIDIA-CUDA之外的其他软硬件，会走弯路。
Intel的Xeon Phi上支持标准C代码，而且要在Xeon Phi上加速，也很容易修改这些代码。这个功能听起来有意思。但实际上只支持很少一部分C代码，并不实用。即使支持，执行起来也很慢。Tim曾用过500颗Xeon Phi的集群，遇到一个接一个的坑，比如Xeon Phi MKL和Python Numpy不兼容，所以没法做单元测试。因为Intel Xeon Phi编译器无法正确地对模板进行代码精简，比如对switch语句，很大一部分代码需要重构。因为Xeon Phi编译器不支持一些C++11功能，所以要修改程序的C接口。既麻烦，又花时间，让人抓狂。执行也很慢。当tensor大小连续变化时，不知道是bug，还是线程调度影响了性能。举个例子，如果全连接层（FC）或剔除层（Dropout）的大小不一样，Xeon Phi比CPU慢。
预算内的最快GPU
用于深度学习的GPU的高速取决于什么？是CUDA核？时钟速度？还是RAM大小？这些都不是。影响深度学习性能的最重要的因素是显存带宽。GPU的显存带宽经过优化，而牺牲了访问时间（延迟）。CPU恰恰相反，所用内存较小的计算速度快，比如几个数的乘法（3*6*9）；所用内存较大的计算慢，比如矩阵乘法（A*B*C）。GPU凭借其显存带宽，擅长解决需要大内存的问题。
所以，购买快速GPU的时候，先看看带宽。
❾ intel的这两个CPU，哪个的性能(运算能力)更强
2650志强频率低
3970x虽然核心书比不过，但是主频秒掉他啦
游戏上2650完败
不过2650强处是它可以上两颗，在视频转码或者其他工作性质需求上是不错的
游戏上2650能不能打败i3 3220 都说不定
❿ 中国制造5G芯片需要美国吗
智能手机在现在已经被认为是这10年来最能带动经济增长的科技力量，而正是由手机带动的芯片、屏幕、软件、系统渐渐开始发展，到最后变成了如今不同领域中，国产企业慢慢的强大，现在5G时代即将开启，通信技术也成为了重中之重，伴随而来的也是一个万物互联的时代，在这个时代中，我们最先要关注的，还是手机的核心技术，芯片。
在5G刚刚起步的时间中，5G芯片非常中澳，全球能制造5G手机芯片的主要厂商里，全球总共只有6家，中国就占据了3家，而这六家中，英特尔、高通、三星分别都是外国的大企业，而且他们的芯片质量普遍都比较高，特别是高通，高通、英特尔是美国的，三星是韩国的，高通的芯片在全球的手机芯片占比率都不少，其中包括小米、vivo、oppo等厂商都是使用的高通芯片。
说说英特尔，英特尔的计算能力我们都知道非常强大，而英特尔一直在芯片上都做的不错，特别是很多电脑都是使用的英特尔芯片，所以在5G芯片来临之际，利用通信和计算整合在一起，那么英特尔的肯定会占据一定的优势，因为英特尔的算力是非常优秀的，这也是后期很多人都需要的。
三星是韩国的企业，三星不管是在做oled屏幕上还是在做5G芯片上都是有不少的优势，其原来还是在于创新多，科技含量高，但是三星的5G芯片还是有缺点的，就是在全网通这方面还要差一点。此外，中国能制造5G芯片的主要集中在华为、联发科、紫光展锐。
华为我们就不用说了，实力大家都知道，作为国内的领军企业，华为的5G芯片能跟目前最强大的高通媲美，特别是华为的巴龙5G芯片和高通的5G芯片属于顶尖梯队了，不过说实话在整体实力上，还不如高通。再说说联发科，联发科作为国内的另一家企业，虽然和华为有着竞争关系，但是因为其产品创新力不够，技术含量也渐渐跟不上华为脚步了，因此在国内市场上已经被挤得快没地儿了，不过它本身芯片价格便宜，在物联网芯片上还是有一点的优势的。