Intel Xeon Gold 6558Q

Intel Xeon Gold 6558Q

プロセッサーについて

インテルXeon Gold 6558Qプロセッサは、サーバーアプリケーション向けに設計された高性能CPUです。合計32コアと64スレッドを持つこのプロセッサは、要求の厳しいワークロードに対する優れた処理能力を提供します。Intel 7テクノロジーの使用により、効率的で信頼性のあるパフォーマンスが実現され、データセンターやエンタープライズ環境に最適な選択肢となります。 350Wという印象的なTDPは、このプロセッサの強力な能力を示し、パフォーマンスを損なうことなく集中的なタスクを処理できることを可能にします。重い計算作業、データ分析、仮想化、その他のサーバーアプリケーションについて、Xeon Gold 6558Qは一貫した安定したパフォーマンスを提供するために十分に装備されています。 アーキテクチャの面では、コード名"Emerald Rapids"は、このプロセッサの先進的で最新のデザインを表し、その全体的な能力と効率にさらに貢献しています。Xeon Gold 6558Qは、サーバーインフラストラクチャで高い処理能力と信頼性を求めるビジネスや組織にとって信頼性のある選択肢です。 全体として、Intel Xeon Gold 6558Qプロセッサは、要求の厳しいワークロードに対して優れたパフォーマンス、信頼性、効率を提供するサーバーアプリケーション向けのトップティアのオプションとして際立っています。

基本

レーベル名
Intel
プラットホーム
Server
発売日
October 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。
6558Q
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。
32
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。
64
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
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
350 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 5200 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