Intel Xeon Gold 6534

Intel Xeon Gold 6534

プロセッサーについて

インテルXeon Gold 6534プロセッサーは、サーバープラットフォームにとって強力で信頼性のある選択肢です。エメラルドラピッズというコードネームで、インテル7テクノロジーに基づいて構築されたこのCPUは、要求の厳しいサーバーワークロードに対して印象的なパフォーマンスを提供します。 8つのコアと16のスレッドを持つXeon Gold 6534は、優れたマルチタスキング能力を提供し、幅広いサーバーアプリケーションに適しています。高いサーマルデザインパワー(TDP)の195Wは、このCPUがパフォーマンスを損なうことなく、集中的なワークロードを処理する能力を示しています。 Xeon Gold 6534は、最適なパフォーマンスと効率を実現するように設計されており、サーバーシステムにとってコスト効果の高い選択肢です。その信頼性と安定性は、一貫したパワフルなサーバーパフォーマンスが必要なビジネスや組織にとって堅実な投資となります。 全体として、インテルXeon Gold 6534プロセッサーは、パフォーマンス、効率、信頼性のバランスを提供するため、サーバープラットフォームにとって確かな選択肢です。データセンターやクラウドコンピューティング、その他の高需要アプリケーションに使用される場合でも、Xeon Gold 6534はそのタスクを処理するのに適しています。

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。
6534
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
3.9 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
195 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
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