Intel Xeon Gold 5515+

Intel Xeon Gold 5515+

プロセッサーについて

インテルXeon Gold 5515+プロセッサーは、サーバープラットフォーム向けに設計された高性能CPUです。コードネームはエメラルドラピッズで、Intel 7テクノロジーを採用しており、要求の厳しいサーバーワークロードに対応する印象的な能力を提供しています。 Xeon Gold 5515+は、合計8つのコアと16つのスレッドを持ち、パワフルなマルチタスキングと処理能力を提供し、幅広いサーバーアプリケーションに適しています。165Wの高いサーマルデザインパワー(TDP)により、性能を損なうことなく集中的なワークロードを処理できます。 性能面では、Xeon Gold 5515+は複雑な計算、データ処理、仮想化、およびその他のサーバータスクの処理に優れています。その先進的なアーキテクチャと最適化された機能により、信頼性のある選択肢となっており、強力なサーバーパフォーマンスが必要な企業にとって価値のある選択肢です。 総合的に見て、Intel Xeon Gold 5515+プロセッサーは、高性能、信頼性、および拡張性を要求するサーバーアプリケーションにおいて頼りになる選択肢です。その印象的なコア数やスレッド数、先進的なテクノロジー、高いTDPを考えると、強力なサーバープロセッシング能力を求める企業にとって貴重な資産となります。

基本

レーベル名
Intel
プラットホーム
Server
発売日
December 2023
モデル名
?
Intel プロセッサーの番号は、コンピューティングのニーズに適したプロセッサーを選択する際に、プロセッサーのブランド、システム構成、システムレベルのベンチマークとともに考慮すべきいくつかの要素の 1 つにすぎません。
5515+
コード名
Emerald Rapids

CPUの仕様

コア合計数
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コアとは、単一のコンピューティング コンポーネント (ダイまたはチップ) 内の独立した中央処理装置の数を表すハードウェア用語です。
8
スレッド合計数
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該当する場合、インテル® ハイパー・スレッディング・テクノロジーはパフォーマンス・コアでのみ利用可能です。
16
基本周波数
3.2 GHz
最大ターボ周波数
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最大ターボ周波数は、インテル® ターボ・ブースト・テクノロジー、およびインテル® ターボ・ブースト・マックス・テクノロジー 3.0 (存在する場合) およびインテル® サーマル・ベロシティ・ブーストを使用してプロセッサーが動作できる最大シングルコア周波数です。 周波数は通常、ギガヘルツ (GHz)、つまり 1 秒あたり 10 億サイクルで測定されます。
4.1 GHz
L3キャッシュ
22.5 MB
ソケット
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ソケットは、プロセッサとマザーボード間の機械的および電気的接続を提供するコンポーネントです。
FCLGA4677
製造プロセス
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リソグラフィーとは、集積回路の製造に使用される半導体技術を指し、半導体上に構築されるフィーチャーのサイズを示すナノメートル (nm) で報告されます。
Intel 7
消費電力
165 W
PCI Express バージョン
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PCI Express リビジョンは、PCI Express 標準のサポートされているバージョンです。 Peripheral Component Interconnect Express (PCIe) は、ハードウェア デバイスをコンピュータに接続するための高速シリアル コンピュータ拡張バス規格です。 PCI Express のバージョンが異なれば、サポートされるデータ レートも異なります。
5.0

メモリ仕様

メモリタイプ
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インテル® プロセッサーには、シングル チャネル、デュアル チャネル、トリプル チャネル、フレックス モードの 4 つのタイプがあります。 複数のメモリ チャネルをサポートする製品でチャネルごとに複数の DIMM を装着すると、サポートされる最大メモリ速度が低下する可能性があります。
Up to DDR5 4800 MT/s 1DPC Up to DDR5 4400 MT/s 2DPC
最大メモリサイズ
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最大メモリ サイズとは、プロセッサがサポートする最大メモリ容量を指します。
4 TB
最大メモリチャネル数
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メモリ チャネルの数は、実際のアプリケーションの帯域幅動作を指します。
8

その他

CPU 上の Intel Deep Learning Boost (Intel DL Boost)
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AI ディープ ラーニングのユースケースを加速するために設計された新しい一連の組み込みプロセッサ テクノロジ。 新しいベクトル ニューラル ネットワーク命令 (VNNI) でインテル AVX-512 を拡張し、前世代に比べて深層学習の推論パフォーマンスを大幅に向上させます。
Yes