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Intel Xeon Platinum 8580 de 60 núcleos tem especificações vazadas

Novo vazamento traz detalhes de processadores Xeon Platinum 8580 Emerald Rapids com 60 núcleos, 420MB de cache e projeto térmico de 350W

25 set 2023 - 16h50
(atualizado às 18h34)
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Novo vazamento publicado na última sexta-feira (22) revelou mais detalhes dos processadores Xeon Platinum 8580 Emerald Rapids. As novas CPUs para servidores trazem 60 núcleos, projeto térmico de 350W e até 420MB de cache.

Foto: Intel / Canaltech

O modelo em questão é um processador com dois chiplets de 30 núcleos e 60 threads cada, 2MB de cache L2 por núcleo, além de 300MB de cache L3 para todo o conjunto. Ao todo são 60 núcleos, 120 threads e três vezes mais cache que os modelos Saphire Rapids da geração anterior.

Dados finais superiores

Os dados foram vazados de um conjunto com dois slots para processador, totalizando 120 núcleos e 240 threads, operando a 2GHz. Por se tratar de uma amostra de engenharia com silício A0, as frequências oficiais devem ser diferentes das apresentadas no CPU-Z.

Além disso, os novos Intel Xeon são compatíveis com o socket LGA-4677 compartilhado com a geração Saphire Rapids. Por essa razão, o kit utilizado para coletar os dados ainda não contava com otimização de BIOS para os modelos finais.

Dados vazados utilizavam amostra de engenharia antiga em kit sem BIOS otimizada, impactando desempenho final. (Imagem: @yuuki_ans via Twitter/Reprodução)
Dados vazados utilizavam amostra de engenharia antiga em kit sem BIOS otimizada, impactando desempenho final. (Imagem: @yuuki_ans via Twitter/Reprodução)
Foto: Canaltech

Essa combinação de amostra de engenharia mais antiga com placa-mãe sem a BIOS atualizada afeta consideravelmente o desempenho dos processadores. Sendo assim, é esperado que os dados oficiais de frequência sejam bem superiores aos do vazamento.

Os novos processadores Intel Xeon de 5ª geração, Emerald Rapids, estão confirmados para chegar ao mercado 14 de dezembro. Segundo a Intel, além da maior contagem de núcleos, eles devem trazer um salto considerável de desempenho em IA, em cargas de trabalho de inferência e treinamento, gerenciamento e otimização de energia auxiliada por IA e até 17% mais desempenho por Watt.

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