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llmware以成本释放了英特尔AI PC的功能...
1顶部：所有顶部都是“最佳”，并且大约在定义的最终IP频率之前，具有不同频率和功率目标的不同SKU将具有不同的顶部。没有绝对安全的产品或组件。英特尔不控制或审核第三方数据。您应该咨询其他来源以评估准确性。您的成本和结果可能会有所不同。Intel Technologies可能需要启用硬件，软件或服务激活。您不得使用或促进与本文所述的Intel产品有关的任何侵权或其他法律分析的使用。您同意授予Intel非判有非特许权使用权限的许可，此后起草的任何专利索赔，其中包括此处披露的主题。所描述的产品可能包含设计缺陷或称为Errata的错误，可能导致产品偏离已发布的规格。可应要求提供当前特征的Errrata。©Intel Corporation。英特尔，英特尔徽标和其他英特尔商标是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能被称为他人的财产。0125/DC/网格/PDF 361151-001US
利用英特尔® 以太网 800 系列克服 AI 基础设施挑战
在展示了英特尔以太网 E810 网络适配器和 NVIDIA Mellanox ConnectX-5 适配器之间的性能对等后，该团队正在评估即将发布的英特尔以太网 E830 网络适配器，该适配器提供高达 200 千兆位每秒 (Gbps) 的最大数据速率、PCIe 5.0x8 主机互连支持、精确的计时功能以及全面的安全性和可管理性功能。网络适配器可以支持更高的带宽工作负载要求。该团队还在考虑英特尔® 基础设施处理单元 (IPU) 适配器。英特尔 IPU 适配器能够执行各种与基础设施相关的任务，包括隔离租户和提供商网络和存储 (NVME) 卸载、安全性、存储和虚拟化以及网络。
8-K - 2024 年 11 月 27 日 - 英特尔公司
直接资助协议包含适用于英特尔及其对任何项目拥有直接或间接所有权的关联公司（这些关联公司与英特尔合称为“接受方”）的陈述、保证和承诺，包括（i）对股息和股票回购的限制；（ii）对在某些外国扩大半导体制造产能的限制；（iii）对与某些外国实体进行联合研究和技术许可的限制；（iv）对使用或安装由某些外国实体制造或组装的违禁设备的限制；（v）2024 年至 2028 年期间在美国境内累计至少花费 350 亿美元用于研发；（vi）遵守各种联邦法规和要求；以及（vii）对项目处置的限制，包括通过处置项目股权。
英特尔® 800 系列芯片组搭配英特尔® 酷睿™ 超级台式机...
性能结果基于配置中所示日期的测试，可能无法反映所有公开可用的更新。请参阅备份以了解配置详情。基于系统和组件的结果以及使用英特尔参考平台（内部示例新系统）、内部英特尔分析或架构模拟或建模估计或模拟的结果仅供参考。结果可能会因任何系统、组件、规格或配置的未来变化而有所不同。
英特尔俄勒冈州：硅森林
社区学院、Worksource、华盛顿县和希尔斯伯勒市通过为期两周的快速启动计划开展工作，该计划包括为未来的技术人员提供加速职业准备和实践学习。快速启动旨在增加该领域代表性不足的群体和女性的机会。截至 2024 年 10 月，已有 27 个快速启动班毕业，超过 200 名毕业生从该计划中受聘。
英特尔和 Hailo 将创新 AI 带入边缘
虽然基于云的部署对于大规模集中处理非常有效，但它们无法满足许多边缘应用的独特需求。主要原因是与边缘计算相比，延迟更高，这使得支持需要实时处理的工作负载变得具有挑战性。此外，云解决方案带来了数据隐私和监管问题，因为它们在远程服务器上传输和存储数据，这会增加数据泄露的风险，并使遵守严格的数据保护法规变得更加困难。低功耗对于边缘应用也至关重要，例如自动驾驶汽车和远程视频安全系统，它们需要连续运行，无法承受频繁更换电池。高效的电源使用可以延长设备寿命并确保在具有挑战性的环境中可靠性。
英特尔博锐® 安全概述
为何选择英特尔博锐® 安全？随着网络攻击不断发展，以通过纯软件安全方法逃避检测，安全比以往任何时候都更加重要。威胁正在向下移动计算堆栈，使用远程工作者端点 PC 作为进入网络、云和 SaaS 应用程序的直接载体。不法分子不再只是窃取数据，他们可以大规模地征用计算资源。入侵的方式往往是一台被入侵的 PC，除了敏感数据外，它还会提供访问身份、加密密钥和密码。远程工作已经从工作者通过防火墙或 VPN 保护访问资产发展到现在通过 SaaS 和云托管应用程序访问。这些应用程序依靠端点检测和响应 (EDR) 安全软件来评估工作者设备的健康状况（没有恶意软件），以对每个连接的用户进行身份验证。这是新的零信任安全模型，这种 PC 健康评估对于安全操作评估风险至关重要。除此之外，IT 和信息安全专业人员还面临着数据本地化和信息隐私方面日益严格的监管合规要求。除了系统内存外，许多类型的攻击还针对操作系统 (OS)、浏览器、应用程序、固件和 BIOS。根据 CrowdStrike 的 2024 年全球威胁报告¹，75% 的攻击首先在内存中以无文件恶意软件的形式执行，而 90% 的攻击源自端点。2 2023 年，IBM 报告称，数据泄露的全球平均成本为 445 万美元 3 ，而一家领先的网络安全公司报告称，从 2022 年到 2023 年，加密劫持增加了 659%。4 黑客继续改进他们的技术，越来越多地转向硬件基础设施。所有组织
英特尔 2024 年第三季度财报电话会议记录
英特尔首席执行官和首席财务官在公司发布 2024 年第三季度收益后发表评论。以下是英特尔于 2024 年 10 月 31 日太平洋时间下午 2 点举行的 2024 年第三季度收益电话会议上提供的准备好的评论。这些评论包括前瞻性陈述，这些陈述基于公司在电话会议时所见的环境，因此受各种风险和不确定性的影响。它们还包含对公司认为为投资者提供有用信息的非 GAAP 财务指标的引用。请参阅公司 2024 年第三季度的收益报告、最新的 10-K 表年度报告和向 SEC 提交的其他文件，以获取有关可能导致实际结果与公司预期存在重大差异的风险因素的更多信息以及有关非 GAAP 财务指标的其他信息，包括与相应 GAAP 财务指标的适当对账。 2024 年 10 月 31 日——英特尔首席执行官帕特·基辛格 (简历)：我们第三季度的收入超过了预期的中点，我们在成本削减计划方面取得了重大进展。尽管如此，我们在第二季度电话会议上提到的费用对第三季度的盈利能力产生了负面影响。这反映了我们为降低成本、提高效率和增强市场竞争力而采取的积极行动。戴夫将在不久后详细介绍这些费用。在运营方面，第三季度的业绩超出了我们的预期，因为我们在英特尔代工厂和英特尔产品方面取得了关键的里程碑。业务的基本趋势正在以有节制的速度改善，我们对第四季度的展望略高于目前的预期。总体而言，我们加强了对整个业务的效率和执行力的关注，产生了积极的影响。我们还有更多的事情要做，我们正在紧急采取行动，实现我们的优先事项。我们需要为每一寸土地而战，并且比以往任何时候都更好地执行，我们的团队正在拥抱这种心态，因为我们正在打造一个更精简、更盈利的英特尔。现在，让我提供更多细节，首先介绍一下我们三个月前宣布的成本削减计划的最新情况。首先，我们在第三季度完成了绝大部分裁员行动，并且有望在年底前裁员 15% 以上。这些变化虽然艰难，但必不可少，可以降低复杂性，使我们成为一家更精简、更快速、更敏捷的公司。其次，与年初的计划相比，我们的资本支出减少了 20% 以上。现在，我们凭借“领先一步”战略，可以快速响应市场需求。随着我们向 EUV 的过渡现已完成，英特尔 18A 即将推出，我们在英特尔 14A 及以后的节点开发节奏更加正常。此外，我们的团队正疯狂地专注于提高晶圆厂的生产力，使我们能够以更少的投入生产出更多的产品，随着时间的推移。第三，我们已开始简化和精简产品组合的部分内容，以提高效率并创造价值。我们正在通过缩小对更少产品的关注来重新确立产品组合的领导地位
tdxDown：单步进和指令计算针对英特尔TDX
可信赖的执行环境是解决云计算引入的数据隐私和信任问题的有前途解决方案。因此，所有主要的CPU供应商集成了信任的执行环境（TEE）。对TEE安全性的最大威胁是侧向通道攻击，其中单步攻击是最强大的攻击。由Tee At-At-At-At-At-At-Topping攻击启用，攻击者可以一次执行Tee One指令，从而实现大量基于受控的基于渠道的安全性问题。Intel最近推出了其第二代T恤的Intel TDX，该Tex保护了整个虚拟Ma-hises（VM）。为了最大程度地减少攻击表面到侧通道，TDX具有专用的单步攻击对策。在本文中，我们系统地分析了Intel TDX的单步量，并首次显示内置检测启发式启发式以及预防机制，都可以绕开。通过欺骗用作检测启发式的一部分的经过的处理时间，我们可以可靠地单步TDX保护VM。此外，我们的研究揭示了单步骤的对策中的设计缺陷，该设计缺陷将预防机制转化为自身：预防机制中的固有侧道通道泄漏了TDX保护的VM执行的指令数量，从而实现了我们将新颖的攻击我们称为StumbleSteppping。两种攻击，单步脚和绊脚石，都可以在最新的Intel TDX启用Xeon可伸缩CPU上工作。最后，我们建议对TDX的变更，以减轻我们的攻击。使用绊脚石，我们展示了一种针对WolfSSL的ECDSA实施的新型端到端，从而利用了基于截短的非CEN算法中的控制侧侧通道。我们提供了一项系统的非CEN截断性信息研究，揭示了OpenSSL中的类似泄漏，我们通过单稳定的原始原始性来利用这些泄漏。
英特尔® Gaudi® 3 人工智能加速器
MME 简介 英特尔® Gaudi® 3 AI 加速器矩阵乘法引擎 (MME) 代表英特尔® Gaudi® 加速器系列 MME 引擎的第 5 代。这些 MME 是专用的高性能计算核心，专为矩阵运算而设计，矩阵运算是深度学习算法的基础计算类型。英特尔® Gaudi® 3 AI 加速器包含八个这样的 MME，每个 MME 都能够执行令人印象深刻的 64K 并行运算。这种大规模并行性可实现高度的计算效率，使这些 MME 特别擅长处理深度学习工作负载中普遍存在的复杂矩阵运算。