Noul i9-10980XE al Intel, care debutează în aceeași zi cu noua linie Threadripper de la AMD, ocupă un segment de piață ciudat: „desktop-ul de ultimă generație bugetar”. Cele 18 nuclee și 36 de fire sună destul de interesant în comparație cu procesorul de gamă Intel de top, i9-9900KS, dar palid în comparație cu cele 32 de nuclee și 64 de fire ale Threadripper 3970x. Înrăutățind lucrurile, în ciuda faptului că au mai mult decât dublul miezurilor, i9-10980XE are probleme să se diferențieze chiar și de mult mai puțin scump i9-9900KS în multe criterii de referință.

Aceasta lasă partea nouă să cadă din nou pe ceea ce face au nevoie pentru asta – cost, atât inițial, cât și operațional. Dacă nu puteți utiliza performanța completă a unui Threadripper, i9-10980XE vă va oferi aproximativ jumătate din performanță pentru aproximativ jumătate din cost și extinde aceste economii și în costurile electrice în curs.

Putere

Desktop-ul nostru de sistem i9-10980XE a funcționat la 69W și a atras 257W la perete sub sarcină completă a procesorului.
Mări / Desktop-ul nostru de sistem i9-10980XE a funcționat la 69W și a atras 257W la perete sub sarcină completă a procesorului.

Jim Salter

Sistemul nostru de teste i9-10980XE a fost mult mai ușor să partajați un birou decât platforma concurentă Threadripper 3970x. Placa de bază EVGA X399 Dark nu a făcut să pară o scenă din moroi se juca la birou și atrăgea mult mai puțină putere și arunca o căldură mult mai puțin palpabilă.

Pentru a fi complet echitabile, unele dintre neconfundanțele platformei Threadripper ar fi putut fi atenuate cu setările plăcii de bază – fanii răcitorului nostru NZXT Kraken x62 au fost în modul full-on leafblower toată perioada în care Threadripper a funcționat, chiar în timp ce a fost inactiv. În timp ce sistemul Threadripper făcut inactiv la un 163W care udă ochi la 69W al sistemului i9-10980XE, asta nu este suficient pentru a explica diferența de turații ale ventilatorului. Sistemul i9-10980XE nu a rotit ventilatoarele până la niveluri neobișnuite, chiar și sub încărcarea sa completă de 257W.

Oricât de multe scuze am face pentru Threadripper bazat pe setările agresive ale ventilatorului implicit ale plăcii de bază ROG, totuși, ne uităm la extragerea sistemului 69W vs 163W la funcția de ralanti desktop și sistemul 257W vs 403W extras sub sarcină completă. În actualul segment HEDT, i9-10980XE este cu siguranță cea mai frugală parte cu care trebuie să trăim – în special pentru aceia dintre noi care trăim în clime sudice, unde iulie începe cândva în aprilie și nu se încheie până la sfârșitul lunii octombrie.

Performanţă

Specificații pe scurt: Core i9-10980XE, așa cum a fost testat
OSWindows 10 Professional
Procesor3.0 GHz Intel Core i9-10980XE cu 18 nuclee (impuls de 4,7 GHz) cu cache inteligent de 24,75MB – scump de 1 000 USD
Berbec16 GB HyperX Fury DDR4 3200 – 88 USD la Amazon
GPUMSI Geforce RTX 2060 Super Ventus – 420 USD la Amazon
HDDSamsung 860 Pro 1TB SSD – 275 USD la Amazon
Plăci de bazăEVGA X299 Dark – 415 USD la Amazon
RăcireRăcitor de lichid NZXT Kraken X62 cu radiator de 280 mm – 140 USD la Amazon
PSUPSGA semi-modulară EVGA 850GQ – 130 USD la Amazon
Şasiu Șasiul de testare Praxis Wetbench – 200 USD la Amazon
Preț testat≈ 2668 $

Dacă nu ați petrecut întreaga perioadă în 2019 sub o piatră rock, nu ar trebui să fie o surpriză faptul că i9-10980XE de la Intel este foarte scăzut în comparație cu Threadripper 3970x de la AMD, care a fost lansat și luni. I9-10980XE este o componentă cu 18 nuclee, cu 36 de fire, la cele 32 de nuclee și 64 de fire ale Threadripper, iar procesul de 7nm al AMD a pus capăt avantajelor care compensează performanțele pe nucleu pe care le-a avut odată Intel.

Ce este mai surprinzător este faptul că i9-10980XE a căzut în general cu fratele său mai mare, i9-9980XE de anul trecut. Cel mai bun rezultat general de referință generală – Cinebench R20 – l-a plasat în marja de eroare a părții mai vechi. Mai rău, atât calificările Passmark cu o singură filetare cât și mai multe filete au favorizat puternic cipul mai vechi.

De asemenea, am comparat i9-10980XE cu fratele său de gaming, i9-9900KS. Deși i9-10980XE a marcat semnificativ mai mare în Cinebench R20, nu a marcat semnificativ mai bine în testul Passmark cu un scop mai general, în ciuda faptului că are mai mult de două ori nucleele – și costă de două ori mai mult. Între timp, în Passmark cu o singură filă, 9900KS a fost cu 39% mai rapid – și încă o dată, i9-10980XE a căzut în spatele fratelui său mai vechi, i9-9980XE.

Apoi, din nou – urmând un model pe care îl învățăm cu toții – i9-10980XE este jumătate din costul i9-9980XE, care se află pe un teritoriu de 2.000 USD, alături de mult mai puternic Threadripper 3970x. Ne pare rău pentru comercianții cu amănuntul care stau pe stocul existent achiziționat i9-9980XE, deoarece, în timp ce partea mai veche este ceva mai performantă pentru sarcinile de lucru cu scop general, diferența nu valorează cu siguranță dublul costului.

Sarcini de lucru cu inferență AI

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

Jim Salter

Sarcinile de lucru ale inteligenței artificiale sunt singurul loc în care strălucește i9-10980XE la propriu. Intel a investit multe eforturi de inginerie în optimizarea volumului de muncă AI, iar i9-10980XE dispune de instrucțiunile sale de extensie Deep Learning Boost x86. Cu ajutorul compilatoarelor care pot profita de noul set de instrucțiuni, Intel ne-a spus că sarcinile de lucru ale AI își pot dubla cu ușurință capacitatea.

Am testat sarcinile de referință ale referinței AIXPRT pentru a testa această afirmație. Destul de sigur, i9-10980 a dublat mai mult decât altul mai performant i9-9980, în lucrarea de recunoaștere a imaginilor OpenVINO. Merită menționat faptul că OpenVINO în sine este o inițiativă Intel și este puțin probabil să fie la fel de optimizat pentru procesoarele AMD precum Intel. Această lipsă de optimizare poate explica o parte din delta de performanță dintre Threadripper 3970x și i9-10980XE, dar este dificil să obții ceva dar Deep Learning Boost este motivul pentru respingerea ușilor de pe propriul i9-9980XE Intel.

Și da, contează performanța sarcinii de lucru pe CPU. Pentru a explica de ce, să ne asigurăm mai întâi de claritatea unor terminologii de bază. O rețea neuronală poate fi operată într-unul din cele două moduri – antrenament sau inferență. În modul de antrenament, rețeaua neuronală face în esență o plimbare a bețivului printr-un spațiu problematic, ajustând valorile și greutățile până când a „învățat” cel mai bun mod de a naviga în spațiul cu probleme. Modul de inferenta este o greutate mult mai usoara; în loc să fie nevoit să parcurgi întregul spațiu în mod repetat, rețeaua neuronală examinează doar o problemă din spațiu și îți oferă cel mai bun răspuns, pe baza a ceea ce a învățat în timpul antrenamentului.

Atunci când efectuați cantități semnificative de pregătire, doriți un GPU high-end (sau o bancă de GPU-uri de înaltă performanță), oprit. Acestea pot depăși cu ușurință procesoarele cu scop general cu un ordin de mărime sau mai mult, economisind atât timpul de instruire, cât și puterea operațională. Cu toate acestea, inferenta este o poveste diferită – deși GPU poate depăși în mod semnificativ un procesor, dacă randamentul operațional al procesorului și latența sunt suficiente pentru interacțiunea în timp real, este mult mai convenabil să-l lăsați să funcționeze.

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

Câteva exemple de procesare modernă a inferenței IA din lumea reală includ recunoașterea vocală, recunoașterea imaginii și analiza modelului. În timp ce o mare parte din acest lucru se realizează în prezent în cloud, ne așteptăm la creșterea cererii pentru capabilitățile locale de procesare. Asistenții personali digitali, cum ar fi Cortana, sunt o aplicație evidentă, dar AI poate merge chiar mai departe de atât.

Momentan, ediția Insider a Office365 vă permite să tastați „care a fost cel mai vândut produs din Q4?” într-o casetă de text și să aveți imediat graficul corespunzător produs pentru dvs. … dar asta doar dacă sunteți dispus să vă descărcați datele în cloud. Fără cotletele locale de procesare a inferențelor, lucrul cu date confidențiale care nu pot părăsi site-ul unde este produs se va simți din ce în ce mai restrictiv. Intel își pariază mult viitorul pentru a recunoaște acest fapt și a fi în fruntea pachetului atunci când și noi ceilalți.

Imaginea de listare de Jim Salter

Sursa articol

LĂSAȚI UN MESAJ

Please enter your comment!
Please enter your name here