IoTエッジ向け第12世代インテルCoreシステムチップは、垂直市場におけるグラフィックス機能の強化、AI性能の向上、柔軟性の向上を支援します。
最新情報：インテルがIoTエッジに適した第12世代インテルの発売を発表®Core™システムチップ（SoC）。IoTアプリケーション向けに最適化された新しい専用エッジ製品シリーズとして、視覚計算負荷に高性能な統合グラフィックスとメディア処理機能を提供することができるスロット型システムチップを開発しました。また、コンパクトな空間占有と広い温度動作に適した運転熱設計電力消費（TDP）のおかげで、よりコンパクトな革新的な外観と無風ファン式放熱設計を実現し、製品の持続可能性目標を実現するためにお客様を支援することもできます。

インテルの副社長兼ネットワーク・エッジ・コンピューティング部門のJeni Panhorst社長は、次のように述べています。「労働力需要、サプライチェーンの制限、消費者行動の絶え間ない変化の影響を受けて、企業の業務プロセスのデジタル化の転換は加速し続け、これによってエッジに生成されたデータ量は爆発的に増加し、さらにローカル処理とデータ分析の需要も急増した。インテルは各垂直業界の企業が直面している課題を理解し、革新的な応用シーンを提供し続けるために力を入れている」

重要な意義：エッジのデジタル移行には、将来に向けたAIワークロードに対応するための処理能力とAI推論性能の向上が必要である。モノのインターネットエッジに適した第12世代インテルCoreシステムチップは、これらのパフォーマンス要件を満たし、実装の構成性と全体的なソリューションの柔軟性を高め、元のデバイスメーカー（OEM）と元の設計メーカー（ODM）を迅速に統合し、さまざまな垂直市場や特定のエッジアプリケーションシーンに適したソリューションを提供します。さらに、このシステムチップには、最先端のリモート制御と管理機能を提供するインテルvPro（インテルvPro）オプションなど、トップダウンの管理機能があり、IoTエッジに配備されたシステムの管理と維持に重要です。

IoTエッジ向け第12世代インテルCoreシステムチップについて：第10世代インテルと®Core™デスクトップ・プロセッサー・シリーズの12 W/65 Wモデルと比較すると、IoTエッジ向けの第12世代インテルCoreシステム・チップは、グラフィックス処理速度を最大4倍に1、GPU画像分類推論性能を最大6.6倍に2つ提供します。内蔵インテル®ハードウェアスレッドスケジューラ（Intel® Thread Director）を使用して、オペレーティングシステムをスマートに起動して適切なコアにワークロードを割り当てることができます。また、第10世代インテルと®Core™デスクトッププロセッサーに比べて、このシステムチップは最大14コアと20スレッド、シングルスレッドのパフォーマンスは最大1.32倍3、マルチスレッドのパフォーマンスは最大1.27倍4に向上しています。

IoTエッジ向けの第12世代インテルCoreシステムチップは、推論やマシンビジョンのための高性能AI機能にも対応しています。96 EUまでのグラフィックス実行ユニットは、AIワークロードの高度な並列化を実現するとともに、インテル®ディープラーニングアクセラレーション（Intel® DL Boost）を搭載し、CPUにAIアクセラレーション機能を内蔵することで追加の推論性能を提供する。また、このプロセッサーはインテルを完全にサポートしています®リリースOpenVINO™（Intel® Distribution of OpenVINO™）ツールキットの最適化とクロスアーキテクチャの推論。

Panhorst氏は、「CPUと高性能統合グラフィックス、拡張されたビジュアルコンピューティング、AI機能をコンパクトな処理構成に統合することにより、IoTエッジ向けの第12世代インテルCoreシステムチップは、カスタマイズされたゼロ・セールス・サイト・ソリューションから医療診断のための正確なイメージングとパターン認識まで、新しい機会をより多くロック解除するのに役立ちます」と述べています。



IoTエッジ向けの第12世代インテルCoreシステムチップは、次のようなさまざまな業界に貢献します。

•小売、銀行、ホテル、教育分野のお客様は、エッジシステムの遠隔制御と管理機能を拡張し、無接触販売拠点の価値を高め、変化する需給状況に迅速に対応することができます。

•産業用製造分野のお客様は、産業用PC、エッジサーバ、高度なコントローラ、マシンビジョン、仮想化制御プラットフォームをより活用できます。

•医療分野のお客様は、エッジに強化された超音波イメージング機能、医療車、内視鏡検査機能、臨床機器を提供することができます。



説明：

パフォーマンスは用途、構成、その他の要因によって異なります。詳細はIntelを参照してください。com/PerformanceIndex 。

1.3 DMark-Fire Strike-Graphics Score測定結果によると、グラフィック処理性能は4倍に向上した、

2.MLPerfv 1.1 ResNet 50-Offline-int 8-GPUとMLPerfによる™ Inference Edge v 1.1 Inference ResNet-v 1.5測定結果によると、GPU画像分類推論性能は6.6倍に向上した。結果はMLCommons経由ではありません™協会の検証。MLPerfの名前とロゴは、MLCommons協会の米国およびその他の国における商標であり、すべての権利を保持し、不正な使用は厳禁されています。

3.SPECate 2017 _int_base（1-copy）測定によると、シングルスレッドの性能は1.32倍に向上した。

4.SPECate 2017 _int_base（n-copy）測定によると、マルチスレッド性能は1.27倍に向上した。