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我们的内部代工模式是我们战略的关键组成部分,旨在重塑我们的运营动态,提高透明度、问责制,并专注于成本和效率。我们之前还宣布,我们打算将英特尔旗下的 Altera(以前是英特尔的可编程解决方案集团)作为独立业务运营,并从 2024 年第一季度开始进行分部报告。Altera 之前被纳入我们的 DCAI 分部业绩。由于这些变化,我们在 2024 年第一季度修改了分部报告,以适应这一新的运营模式。所有前期分部数据均已进行追溯调整,以反映我们的首席运营决策者 (CODM) 内部接收信息以及从 2024 财年开始管理和监控我们运营分部绩效的方式。我们还在下面就 2023 年与 2022 年相比的运营分部和运营业绩提供了额外的讨论。英特尔 2023 年、2022 年和 2021 年或任何其他期间的合并财务报表均未发生变化。
LIDAR传感器和相机连接到基于Intel Core处理器的Advantech MIC 770 PC,该PC运行了郊外偏移软件。系统使用一个CPU核心为每个LIDAR流进行LIDAR数据,另外两个CPU内核来集成流,因此两个激光盆仅需要四个核。虽然Lidar使用CPU内核,但Intel SceneScape使用集成的GPU在相机框架上执行视频分析,然后将两者的输出合并在一起创建数字双胞胎。图2显示了系统如何一起工作。
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
带有相关 Tensorflow* 或 PyTorch* 内核的 Jupyter* 笔记本,从源代码存储库克隆训练示例笔记本 (ipynb 文件),使用所选数据集训练模型并将训练好的模型上传到您选择的存储设施。通过“启动 Red Hat OpenShift Data Science”学习路径了解有关如何使用 Red Hat* OpenShift* Data Science 的更多信息。对于本教程中选择的示例,我们假设开发人员已完成此部分,并将训练好的 PyTorch* 肾脏分割模型上传到 AWS* S3 存储桶。为方便起见,我们以 OpenVINO™ 中间表示 (IR) 文件的形式为本练习提供预训练模型。有关说明,请参阅先决条件部分。2. 不同英特尔® 硬件上的 AI 模型推理利用了英特尔® 开发者云
英特尔(纳斯达克股票代码:INTC)是行业领导者,致力于创造改变世界的技术,推动全球进步并丰富人们的生活。受摩尔定律的启发,我们不断致力于推进半导体的设计和制造,以帮助解决客户面临的最大挑战。通过将智能嵌入云、网络、边缘和各种计算设备中,我们释放了数据的潜力,使商业和社会变得更好。如需了解有关英特尔创新的更多信息,请访问 newsroom.intel.com 和 intel.com。
BIOS 组态设定........................................................................................................... 2 开机画面.................................................................................................................... 3 BIOS 设定程式主画面............................................................................................... 4 Smart Fan 6 .................................................................................................................. 6 Favorites (F11) ( 最爱设定) ......................................................................................... 8 Tweaker ( 频率/ 电压控制) .......................................................................................... 9 Settings ( 设定) ........................................................................................................... 17 System Info. ( 系统资讯) ........................................................................................... 25 Boot ( 开机功能设定) ............................................................................................... 26 Save & Exit ( 储存设定值并结束设定程式) ......................................................... 29
抽象数据机密性是数字时代的关键问题,影响了用户与公共服务之间以及科学计算组织与云与HPC提供商之间的互动。并行计算中的性能是必不可少的,但对于建立受信任的执行环境(TEE)以确保遥远环境中的隐私通常会对执行时间产生负面影响。本文旨在分析在英特尔SGX处理器机密的飞地内执行的DNA对齐(Bowtie2)的平行生物信息学工作负载的性能。结果提供了令人鼓舞的见解,内容涉及在大型数据集上使用基于SGX的TEE进行并行计算的可行性。调查结果表明,在高平行化条件下,并具有两倍的线程,在SGX飞地中执行的工作负载平均比非固定执行快15%。这种经验证明支持基于SGX的TEE有效平衡隐私需求与高性能计算的需求的潜力。
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